DEUTSCHLAND / LONDON (IT BOLTWISE) – Lieferando setzt KI-Tools zur Erstellung von Produktbildern aus, nachdem Nutzer in der App zunehmend absurde Darstellungen sahen. Aus bekannten Gerichten wurden teils andere Lebensmittel oder komplett andere Motive, was laut Berichten auch zu Fehlbestellungen führte. Der Hintergrund liegt nicht nur in einzelnen Modellfehlern, sondern auch in einem Prozess, bei dem Restaurants Bilder prüfen sollten. Gleichzeitig laufen in der Branche bereits die nächsten KI-Fälle weiter: Empfehlungen, Lieferzeit-Prognosen und Sprachfunktionen bleiben Bestandteil der Plattformstrategie.
Bei Lieferdiensten ist der Blick aufs Foto oft schneller als der Blick ins Menü. Genau deshalb wirkt die aktuelle KI-Pannenserie so drastisch: Lieferando hat einen Bildgenerator vorerst gestoppt, nachdem im Angebot KI-generierte Produktbilder auftauchten, die erkennbar nicht zur Realität passten. In der Diskussion ging es nicht um minimale Abweichungen, sondern um surreal wirkende Kombinationen und falsche Zuordnungen, die den Appetit eher dämpfen als wecken.
Technisch entstand das Problem nicht durch neu entwickelte Kochrezepte, sondern durch die automatisierte Bildproduktion für Speisefotos. Berichte und Nutzerbeispiele deuten darauf hin, dass Gerichte durch das Tool transformiert wurden – etwa wenn aus klaren Kategorien wie Burger, Hotdog oder Pizza in den Abbildungen plötzlich andere Lebensmittel-Formen werden. Zusätzlich tauchte die Kritik auf, dass einzelne Speisen zwar im Bild „groß“ wirken, am Ende aber deutlich anders auf dem Teller landen. Das trifft gleich mehrere Ebenen: Erstens kann die Bildlogik beim ersten Scrollen falsche Erwartungen erzeugen. Zweitens steigt bei Nutzern die Wahrscheinlichkeit, versehentlich das Falsche zu bestellen, wenn Bild und Beschreibung nicht zusammenpassen.
Interessant ist auch der Organisations- und Prozessaspekt: Die fehlerhaften Motive wurden offenbar nicht direkt von den Restaurantbetreibern neu beauftragt, sondern automatisch generiert. Damit verschiebt sich die Qualitätsprüfung in eine späte Phase – die Kontrolle soll laut den Vorgehensweisen bei den Betrieben liegen, während das System Bilder bereits in die Produktansicht bringt. Genau hier entsteht ein Risiko, das man aus anderen KI-Anwendungen kennt: Wenn die Prüfung nicht konsequent erfolgt, wird aus einem Modellfehler schnell ein Nutzerproblem. Außerdem zeigt der Fall, dass Kennzeichnung allein nicht genügt, wenn die Inhalte selbst deutlich vom erwartbaren Produktbild abweichen.
Der Schritt passt in einen größeren Kontext. Hintergrund ist eine Initiative des britischen Mutterkonzerns Just Eat Takeaway, die auch in anderen Regionen negative Erfahrungen nach sich zog. In der Vergangenheit wurden KI-Bildexperimente in der Lebensmittelbranche immer wieder getestet, weil sie versprechen, visuelle Inhalte skalierbar zu machen – besonders dort, wo Partner-Restaurants keine durchgehend konsistente Fotoproduktion liefern. Gleichzeitig zeigen die Beispiele, dass die KI-„Bildwelt“ nicht automatisch mit der „Küchenwelt“ übereinstimmt. Eine Studie der Uni Duisburg-Essen untersuchte offenbar Bilder, die Teilnehmende als real oder KI-generiert bewerteten, ohne vorherige Einordnung: Ergebnis war, dass KI-Bilder weniger Lust aufs Essen machten und sogar unappetitlich wirkten. Das liefert eine plausible Erklärung, warum Spott im Netz mehr als nur ein Shitstorm sein kann – er ist das Feedback einer Nutzerwahrnehmung, die sich messbar gegen KI-Motive richtet.
Auch regulatorisch wird das Thema ungemütlicher. Seit August 2026 müssen Produktbilder, bei denen KI eingesetzt wird, klar gekennzeichnet sein. Bei Verstößen nennt der Rechtsrahmen im Kern Bußgelder von bis zu 15 Millionen Euro oder drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes – eine Größenordnung, die für Plattformbetreiber und deren Partnernetzwerke direkt in Budget- und Compliance-Entscheidungen einzahlt. Bemerkenswert ist daher, dass Lieferando trotz des Bildgenerator-Stopps weiterhin auf KI-Funktionen setzt: etwa bei Empfehlungen, Prognosen für Lieferzeiten oder bei Sprachassistenten, über die Nutzer in der App ihre Essenswünsche formulieren. So entsteht ein typischer Zielkonflikt im KI-Betrieb: Während Bilddaten besonders sichtbar und damit reputationssensibel sind, lassen sich andere KI-Features eher in technische Qualitäts- und Testrahmen einbetten.
Für die nächsten Wochen dürfte entscheidend sein, wie Lieferando den Bildprozess technisch und organisatorisch nachschärft. Wenn Restaurants künftig stärker in einen verbindlichen Freigabemechanismus eingebunden werden, verschiebt sich der Engpass von der Modellleistung hin zur operativen Kontrolle. Ebenso ist denkbar, dass eine bessere Plausibilitätsprüfung vor dem Rollout nötig wird – etwa über Regeln, die widersprüchliche Objekte oder unerwartete Bildinhalte frühzeitig erkennen, bevor sie in die Produktansicht gelangen. Gleichzeitig bleibt die Branchendynamik aktiv: Auch andere Lieferdienste setzen KI ein, allerdings häufig mit dem Fokus auf Optimierung vorhandener Fotos statt kompletter Neugenerierung. Genau an dieser Unterscheidung zeigt sich, warum der aktuelle Vorfall nicht nur „ein Tool-Problem“ ist, sondern eine strategische Frage für KI-gestützte Produktkataloge.
Für Unternehmen und Partnerbetriebe heißt das praktisch: KI-Content ist nicht nur eine Frage von Machbarkeit, sondern von Prozessfähigkeit. Wo Bilder die Erwartungshaltung treiben, müssen Qualität, Kennzeichnung und Konsistenz mit der realen Lieferung zusammenpassen. Der Lieferando-Fall macht dabei sichtbar, wie schnell sich KI-Fehler in Social Media verstetigen – und wie stark solche Bilder Vertrauen beeinflussen können. Je früher Plattformen Feedbackschleifen mit harten Prüfpfaden koppeln, desto geringer fällt das Risiko aus, dass aus skalierter KI-Generierung ein dauerhafter Reputations- und Supportaufwand wird.
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