KI-Revolution in der Lebensmittelindustrie: Zwischen Versprechen und Realität

Künstliche Intelligenz hat längst Einzug in die Versuchsküchen der großen Lebensmittelkonzerne gehalten. McCormick, bekannt für Marken wie Frank's RedHot und Old Bay, nutzt KI in der Geschmacksentwicklung bereits seit fast einem Jahrzehnt. Das Ergebnis: Die Entwicklungszeiten wurden um durchschnittlich 20 bis 25 Prozent verkürzt. Auch Unilever setzt auf die Technologie und konnte die Knorr Fast & Flavourful Paste in etwa der Hälfte der üblichen Zeit entwickeln.

Die Systeme analysieren Tausende von Rezepten digital und identifizieren vielversprechende Geschmackskombinationen, bevor kostspielige physische Prototypen erstellt werden. Bei Unilever modellierte die KI sogar das Fließverhalten von Rezepturen in der Easy-Out-Squeeze-Flasche von Hellmann's – und ersparte dem Unternehmen nach eigenen Angaben monatelange Laborarbeit. Bereits 2017 nutzte Google Brain KI, um ein Rezept für den vermeintlich perfekten Chocolate-Chip-Cookie zu entwickeln.

Startup-Boom mit großen Versprechen

Ein wachsendes Ökosystem von Startups wie Zucca, Journey Foods, NielsenIQ und AKA Foods positioniert sich mit Plattformen für "virtuelle Sensorik". Sie versprechen, Rezepte digital zu prüfen, Formulierungsänderungen vorzuschlagen und die Verbraucherakzeptanz vorherzusagen – alles bevor physische Prototypen entstehen. Branchenanalysten schätzen, dass der globale Markt für KI in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie von rund 10 Milliarden Dollar im Jahr 2025 auf über 50 Milliarden Dollar bis 2030 wachsen wird.

Doch die Realität sieht komplexer aus. IBM, früher Partner von McCormick bei KI-Projekten wie Chef Watson, hat sich aus diesem Bereich zurückgezogen. Ein Sprecher erklärte, das Unternehmen konzentriere sich "nicht mehr aktiv auf diesen Bereich". Lebensmittelwissenschaftler, die diese Plattformen getestet haben, warnen vor überzogenen Erwartungen.

Die Grenzen der Technologie

Brian Chau, Gründer der Beratung Chau Time, sieht viele KI-Food-Startups noch in der Datenerfassungsphase. "Als ich eine Plattform testete, entsprach das Ergebnis im Grunde dem, was man von jedem allgemeinen KI-System erhalten würde", erklärt er. "Ohne proprietäre Daten von echten Unternehmen gab es kaum einen Mehrwert." Das Problem: Große Lebensmittelhersteller teilen ihre internen Formulierungsdaten nur ungern, aus Sorge um ihr geistiges Eigentum.

Dr. Julien Delarue, Professor an der University of California, Davis, sieht das größte Hindernis in der menschlichen Biologie selbst. "Der Versuch vorherzusagen, was Menschen aus einer komplexen Mischung von Verbindungen wahrnehmen werden – die Antwort lautet: Nein", sagt er deutlich. Menschen nehmen dieselben chemischen Verbindungen je nach Genetik, Kultur und persönlicher Erfahrung völlig unterschiedlich wahr. "Den Durchschnittsverbraucher gibt es nicht."

Menschliches Urteil bleibt unverzichtbar

Selbst die Entwickler der KI-Systeme betonen die Grenzen ihrer Technologie. David Sack, Gründer von AKA Foods, stellt klar: "Sie ersetzt keine Lebensmittelwissenschaftler oder Sensorikexperten. Menschen werden immer involviert sein müssen, wenn der Endverbraucher ein Mensch ist." Die Plattformen sollen vielmehr helfen, internes Wissen zu organisieren und die Anzahl physischer Tests zu reduzieren.

Delarue sieht den wahren Wert von KI in der Effizienzsteigerung, nicht in der Kreativität. "Lebensmittel heute zu entwerfen ist viel anspruchsvoller als früher", erklärt er. Die Produkte müssen nicht nur schmecken, sondern auch gesund, nachhaltig und erschwinglich sein. "KI gibt uns mehr Möglichkeiten, diese Komplexität zu bewältigen." Doch beim Geschmack selbst bleibe der Mensch der Maßstab: "Die Verbraucher werden immer diejenigen sein, die entscheiden, was gut schmeckt. Nicht Maschinen."