KI-generierte Essensfotos vergraulen Restaurantgäste

Während ihrer Mittagspause in Denver sah die Krankenschwester Jill Sennett auf einer Speisekarte etwas so Appetitloses, dass sie es mit ihren 26.000 Followern auf X teilte: KI-generierte Bilder eines jamaikanischen Barbecue-Pop-ups, auf denen das Fleisch wie Ledergürtel aussah, die von kleinen Käfern übersät waren. Mehr als 500 Menschen teilten den Beitrag erneut und äußerten denselben Ekel. „Ich finde es kulturell bedenklich, dass Restaurants zu diesen grässlichen, unheimlichen, appetitlosen Essensbildern übergehen“, sagte Sennett dem Guardian. Trotzdem bestellte sie Hähnchen mit Mac and Cheese — es war eine ihrer wenigen Optionen, und sie hatte dort schon vorher gegessen.

Diese Szene wird weit über Colorado hinaus vertraut. In San Francisco besprühten Vandalen die Fassade des Cafés Grind & Unwind mit Graffiti, nachdem Anwohner die Speisekarten-Schilder als KI-generiert erkannt hatten; Besitzerin Lyndsey Lozano nahm die Bilder ab und gab laut Guardian rund 700 Dollar aus, um die Fassade neu zu streichen. In einem Reddit-Thread mit dem Titel „Yum, slop“ verglichen Nutzer das KI-generierte Brot mit Reptilienhaut und einem Luffaschwamm. In den Niederlanden berichtete Bright.nl, dass sich dasselbe Muster im dortigen Gastronomiemarketing ausbreitet: KI-generierte Essensbilder, die Kunden als unnatürlich und abstoßend beschreiben, tauchen auf immer mehr Speisekarten und Werbematerialien auf.

Warum Restaurants auf KI-Bilder setzen

Der Reiz ist simpel: Professionelle Foodfotografie ist teuer, KI-Werkzeuge wie ChatGPT sind kostenlos oder nahezu kostenlos. Ein Bericht der National Restaurant Association aus dem Jahr 2026 ergab, dass 26 Prozent der Restaurantbetreiber bereits KI für Marketing, Bestandsverwaltung, Personalplanung, Speisekartenoptimierung oder die Auftragsannahme einsetzen. Der Manager des Jamaican Jerk and Barbecue Restaurant in Denver, dessen Speisekarte Sennett fotografiert hatte, bestätigte, dass er für die Bilder des Pop-ups ChatGPT statt eines bezahlten Grafikdesigners genutzt hatte — anders als bei der festen Filiale des Restaurants.

Wir wollten etwas Auffälliges gestalten. Leute in der Gastronomie versuchen, kosteneffizient zu bleiben.

Warum die Bilder Kunden abschrecken

Die Ablehnung richtet sich vor allem gegen die Textur, sagt Jamie Soja, eine Fotografin aus der Bay Area, die für Restaurants und Lieferdienste arbeitet. „Farbe, Textur und die Art, wie die Zutaten angeordnet sind, wirken irgendwie seltsam“, erklärte Soja dem Guardian und fügte hinzu, dass auch KI-generiertes Licht oft unnatürlich wirke. Forschung bestätigt dieses Unbehagen: Eine Studie von Charles Spence, Professor für experimentelle Psychologie an der Universität Oxford, aus dem Jahr 2024 ergab, dass Verbraucher KI-generierte Essensbilder positiv bewerteten — bis ihnen mitgeteilt wurde, dass eine Maschine sie erstellt hatte. Nach dieser Offenlegung verloren dieselben Bilder an Attraktivität. Spence fand zudem heraus, dass KI Lebensmittel auf vorhersehbare, potenziell ungesunde Weise verändert, etwa indem sie Kartoffelpüree zusätzliche Butter hinzufügt, damit ein Gericht reichhaltiger wirkt — eine Tendenz, die Gäste und Köche seiner Befürchtung nach unbemerkt zu fettreicheren Portionen verleiten könnte.

Selbst Menschen, die täglich mit der Technologie arbeiten, reagieren negativ. Brandon Hill, Geschäftsführer einer Design- und Marketingagentur in San Francisco, war von den KI-generierten Schildern des Bella Cafe so abgestoßen, dass er sie fotografierte und mit seinen 86.000 Followern auf X teilte — mit dem Kommentar, die Bilder sähen „nicht besonders appetitlich“ aus. KI-generierte Essensbilder machten ihn zudem „skeptisch, wie die tatsächlichen Gerichte wirklich aussehen“ — und untergraben damit genau das Vertrauen, das ein Speisekartenfoto eigentlich aufbauen soll.

• Textur: Brot und Fleisch wirken häufig wie Reptilienhaut, Leder oder ein Luffaschwamm
• Beleuchtung: KI-generierte Szenen wirken oft unnatürlich inszeniert
• Anordnung der Zutaten: Elemente wirken zufällig platziert statt angerichtet
• Zusätzliches Fett: KI-Modelle neigen dazu, mehr Butter oder Öl einzufügen, damit Gerichte reichhaltiger aussehen
• Offenlegungseffekt: Die Bewertung sinkt, sobald Gäste erfahren, dass ein Bild KI-generiert ist

Manche Restaurants machen aus der Ablehnung ein Verkaufsargument. Das Chugwater Soda Fountain in Wyoming ging auf Instagram viral — mit über 200.000 Likes — für ein handgeschriebenes Pappschild, das versprach, niemals KI für Essensfotos zu nutzen — veröffentlicht, ironischerweise, auf einer KI-gestützten Plattform. Hunter Lewis, Chefredakteur von Food & Wine, sagt, der KI-Einsatz von Restaurants solle für Gäste unsichtbar bleiben: Automatisierung im Hintergrund sei unproblematisch, aber KI-generierte Essensbilder seien „ein echter Abschreckungsfaktor“. „Das amerikanische Restaurantpublikum ist clever“, sagte er. „Es weiß, was es will, und es weiß, was echt ist.“

Was sich für Restaurants und Lieferplattformen ändert

Lieferplattformen geraten nun zwischen die Fronten. DoorDash bietet Restaurants ein KI-Fototool an, das Beleuchtung, Farbe und Hintergrund eines bestehenden Gerichtsfotos anpasst und bei Nutzung automatisch das Label „KI-verbessert“ vergibt; das Unternehmen erklärt, seine Richtlinien untersagten Restaurants, irreführende Speisekartenbilder zu erstellen oder zu verändern, und man prüfe Fotos auf Regelkonformität. Doch selbst ein geschultes Auge tue sich schwer, ein KI-verbessertes Foto von einem vollständig KI-generierten Bild zu unterscheiden, so Soja — ein Unterschied, der für das Vertrauen zählt, für einen hungrigen Kunden beim Scrollen durch eine Lieferapp aber kaum sichtbar ist. Für deutsche Gastronomen, die ebenfalls unter hohen Lebensmittel- und Personalkosten leiden, und für Lieferplattformen wie Lieferando, die auf diesem Markt tätig sind, gilt dieselbe Lehre aus Denver, San Francisco und den Niederlanden: KI-Bildgenerierung kann eine Kamera, die auf einen echten Teller gerichtet ist, bislang nicht zuverlässig ersetzen. Die Technologie mag die Rechnung eines Grafikdesigners sparen, riskiert dabei aber genau das, was ein Speisekartenfoto eigentlich wecken soll — den Appetit. Plattformen, die sowohl Restaurants als auch Gäste zufriedenstellen wollen, werden klarere Kennzeichnungen und strengere Grenzen für KI-generierte Bilder brauchen, bevor noch mehr Ladenfronten diese Lektion so lernen wie Grind & Unwind — mit Sprühfarbe.