In diesem Interview spricht Gastronom Matthias Ebbinghaus darüber, wie sich Lebensmittelverschwendung im Betriebsalltag reduzieren lässt und welche Rolle Künstliche Intelligenz dabei spielen kann. Anhand konkreter Praxisbeispiele zeigt er, wie bereits kleine digitale Werkzeuge dabei helfen können, Einkaufsprozesse, Kalkulationen und Produktionsplanung besser zu steuern. Dabei wird deutlich: Nicht technische Perfektion, sondern ein bewusster Umgang mit Daten, Abfällen und betrieblichen Abläufen ist oft der erste Schritt zu mehr Nachhaltigkeit und Wirtschaftlichkeit im Gastgewerbe. Der Podcast richtet sich insbesondere an kleine und mittelständische Gastronomiebetriebe, die den Einstieg in das Thema KI unkompliziert und praxisnah gestalten möchten.
Wann hast du erkannt, dass Lebensmittelverschwendung für deinen Betrieb ein relevantes wirtschaftliches Problem ist?
Das Thema beschäftigt uns schon länger. Wir haben vor ungefähr anderthalb bis zwei Jahren auch Too Good To Go ausprobiert. Das hat für unseren Betrieb letztlich nicht gut funktioniert. Mit unserem wechselnden Mittagstisch konnten wir die passenden Überschussmengen nicht verlässlich anbieten; auch das damalige Preis- und Mengenmodell passte für uns nicht gut zum Ablauf. Das war aber bereits ein Versuch, Lebensmittel sinnvoll weiterzugeben.
Heute schauen wir regelmäßig darauf, welche Beilagen zurückkommen, und fragen gemeinsam mit dem Service nach den Gründen. War es geschmacklich nicht passend oder einfach zu viel? Da wird sehr konkret sichtbar, wo Lebensmittel und damit auch Geld verloren gehen.
Was war für dich der Auslöser, dich mit KI und digitalen Werkzeugen zur Reduzierung von Lebensmittelabfällen zu beschäftigen?
Mein Einstieg in KI war tatsächlich ein Logo mit ChatGPT. Das Bewusstsein für Lebensmittelverschwendung war bei uns schon da. Beim Ausprobieren habe ich dann gemerkt, dass ich mit KI auch an betriebliche Fragen herankomme, die vorher liegen geblieben sind. Besonders an meine Zahlen. Daraus entstand die Frage: Kann ich Einkauf, Rezepte und Verkäufe besser zusammenbringen? Darüber bin ich zur Kalkulation und Portionierung gekommen. Unsere Beobachtungen aus Küche und Service sind dafür eine wichtige Grundlage. Eine bezifferte, durch KI erreichte Abfallreduzierung kann ich bisher noch nicht nachweisen.
Viele Gastronomen verbinden KI mit hohen Kosten und großem Aufwand. Wie bist du ganz praktisch gestartet?
Ich habe mit einer kleinen, überschaubaren Anwendung angefangen und Fragen gestellt. Ich bin Koch, kein Programmierer. Mir hat geholfen, dass ich mir Dinge immer wieder erklären lassen konnte. Später wurden daraus eigene Werkzeuge für den Betrieb. Der Aufbau hat allerdings Zeit gekostet. Deshalb würde ich zum Einstieg eine konkrete Aufgabe nehmen: etwa vorhandene Einkaufsrechnungen vergleichen. Daran kann ich prüfen, ob mir das Werkzeug hilft, bevor ich weitere Abläufe damit verbinde.
Braucht ein gastronomischer KMU-Betrieb technisches Vorwissen, um KI sinnvoll einzusetzen?
Für den Einstieg muss ich nicht programmieren können. Ich muss beschreiben können, wobei ich Hilfe brauche, und das Ergebnis fachlich prüfen. Wenn eine KI eine Rezeptur vorschlägt, muss ich als Koch beurteilen, ob sie in meiner Küche funktioniert. Bei automatisch verbundenen Systemen wird es technisch anspruchsvoller. Da braucht es jemanden, der die Einrichtung und Betreuung übernimmt. Ein erster Versuch mit einer klaren Frage und vorhandenen Unterlagen ist deutlich überschaubarer.
Welche KI-Anwendung oder welches Tool ht dir den größten Nutzen gebracht und warum?
Für den Einkauf würde ich meinen Preis-Wächter nennen. Er vergleicht Einkaufspreise über mehrere Lieferungen und zeigt Veränderungen, die im Tagesgeschäft leicht untergehen. Damit sehe ich, welche Positionen ich mir genauer anschauen sollte. Dazu kommt die Arbeit mit meinen Rezept- und Verkaufsdaten. KI hilft mir, diese Informationen auszuwerten und Fragen dazu zu stellen. Der reine Preisvergleich ist dabei auch klassische Datenverarbeitung. Ich würde nicht jede automatische Berechnung als KI verkaufen.
Wie unterstützt dich KI konkret bei Einkauf, Produktionsplanung oder Speisenkalkulation?
Beim Einkauf kann ich Preisveränderungen erkennen und gezielt nachgehen. Bei der Speisenkalkulation arbeite ich mit Rezepturen, Einkaufspreisen und Verkaufsdaten. Aktuell entsteht außerdem eine digitale Rezeptwerkstatt, in der ich mit KI Rezeptentwürfe vorbereite. Bevor daraus eine verbindliche Rezeptur wird, braucht es die Küchenprobe mit gewogenen Mengen und tatsächlicher Ausbeute.
Wie wichtig die Mengenplanung ist, sehen wir zum Beispiel beim Risotto. Wir bereiten es als Mise en place vor und erhitzen es im À-la-carte-Geschäft fertig. Dabei ist die passende Menge nicht immer leicht zu treffen: Man macht schnell zu viel oder auch zu wenig heiß. Solche Erfahrungen müssen in die Planung einfließen. Mit Nachfrageprognosen habe ich experimentiert. Eine verlässlich automatisch gesteuerte Produktionsmenge haben wir damit bisher noch nicht erreicht.
Welche Daten sollten Betriebe erfassen, um Lebensmittelverschwendung besser analysieren und reduzieren zu können?
Für mich beginnt das damit, überhaupt bewusst hinzuschauen: Was kommt zurück, was werfen wir weg und warum? Wir besprechen mit dem Service, ob eine Beilage geschmacklich nicht gepasst hat oder die Portion zu groß war. Nach dem Mittags- und Abendgeschäft schauen wir auf den Mülleimer und überlegen, ob die Abfallmenge zum Umsatz und Gästeaufkommen passt.
Eine fest eingerichtete Lösung zum Wiegen der Lebensmittelabfälle lässt sich bei uns unter den vorhandenen baulichen Bedingungen nicht umsetzen. Deshalb arbeiten wir bisher mit diesen Beobachtungen. Für eine Auswertung würde ich festhalten, welche Lebensmittel auffallen, aus welchem Service sie stammen und welche Gründe wir dafür erkennen. Geschätzte Mengen müssen als Schätzungen erkennbar bleiben. Wer tatsächlich wiegen kann, hat eine genauere Grundlage. Aber auch ohne diese Ausstattung kann ich anfangen, Ursachen zu erkennen und etwas zu verändern.
Konntest du messbare Erfolge erzielen, etwa bei Wareneinsatz, Abschriften oder Lebensmittelabfällen?
Wir ziehen bereits Rückschlüsse aus dem, was zurückkommt und weggeworfen wird, und berücksichtigen das bei der Produktion. Wir hinterfragen Beilagen gemeinsam mit dem Service und schauen nach Mittag und Abend auf die Abfallmenge im Verhältnis zum Geschäft. Das Bewusstsein ist da, und es fließt in unsere Entscheidungen ein. Eine belastbare Zahl, um wie viel wir dadurch die Lebensmittelabfälle reduziert haben, haben wir aber noch nicht. Auch können wir diese Veränderungen bisher nicht als gemessenen KI-Erfolg ausweisen.
Im Einkauf gibt es eine dokumentierte Auswertung: 351 Artikel wurden geprüft, bei elf waren die Preise gestiegen. Das sind konkrete Auffälligkeiten, denen ich nachgehen kann. Eine erkannte Preiserhöhung ist allerdings noch keine erzielte Einsparung.
Wie schnell haben sich die Investitionen in diese Lösungen aus deiner Sicht bezahlt gemacht?
Eine belastbare Amortisationszeit kann ich bisher nicht nennen. Bei selbst aufgebauten Lösungen muss ich meine eigene Arbeitszeit mitrechnen, einschließlich Ausprobieren, Fehlerbehebung und laufender Pflege. Für mich ist der Nutzen, die eigenen Zahlen besser zu verstehen und Auffälligkeiten gezielt prüfen zu können. Wann sich das finanziell bezahlt gemacht hat, müsste ich durch tatsächlich erreichte Einsparungen oder dokumentierte Zeitgewinne belegen. Einen im Bericht gefundenen Betrag würde ich dafür nicht einfach als Ersparnis ansetzen.
Welche Fehler oder Herausforderungen sollten andere Gastronomen beim Einstieg vermeiden?
Zu viel auf einmal zu wollen und einer überzeugend formulierten Antwort ungeprüft zu vertrauen. Stimmen die Preise und Mengen überhaupt mit dem eigenen Betrieb überein? Und ich würde das Team früh einbeziehen. Der Service kann erklären, warum etwas auf dem Teller geblieben ist. Diese Information fehlt der KI, wenn wir sie nicht erfassen.
Eine konkrete Herausforderung bei uns ist der Kartenwechsel. Darüber habe ich erst vor wenigen Tagen gesprochen: Von der alten Karte darf nicht so viel vorproduziert sein, dass wir es am Ende weder verkaufen noch sinnvoll weiterverarbeiten können. Genau solche Übergänge muss eine Planung berücksichtigen. Eine Empfehlung muss zum tatsächlichen Ablauf in der Küche passen.
Welche einfache Maßnahme mit KI kann ein kleiner Betrieb sofort umsetzen, ohne große Investitionen tätigen zu müssen?
Ich würde nach dem Service gemeinsam mit dem Team in den Mülleimer schauen und besprechen, was auffällt. Bei uns ist das bereits wertvoll: Welche Beilage kommt häufig zurück? Was haben wir zu viel vorbereitet? Was sagt der Service dazu?
Diese Beobachtungen lassen sich in einer einfachen Liste festhalten. Dann kann die KI helfen, wiederkehrende Auffälligkeiten zu ordnen und Fragen für die nächste Besprechung vorzubereiten. Ich würde sie ausdrücklich bitten, zwischen unseren Beobachtungen und möglichen Erklärungen zu unterscheiden. So kann ich klein anfangen, ohne zuerst eine technische Anlage einzubauen. Aus einer geschätzten Abfallmenge darf die KI natürlich keine vermeintlich genaue Einsparung berechnen.
Welchen konkreten Rat würdest du einem Gastronomen geben, der morgen damit beginnen möchte, Lebensmittelverschwendung mithilfe von KI zu reduzieren?
Schau nach dem nächsten Service bewusst in deinen Mülleimer. Da liegt dein eigenes Geld. Geld, für das du eingekauft, vorbereitet und hart gearbeitet hast. Wenn du das einmal so siehst, suchst du auch nach anderen Wegen.
Sprich mit Küche und Service darüber, was ihr vermeiden könnt. Nimm dir eine konkrete Sache vor, etwa eine Beilage, die regelmäßig zurückkommt, oder die Vorproduktion vor dem nächsten Kartenwechsel. Halte eure Beobachtungen fest und nutze KI, um sie zu sortieren und mögliche Änderungen zu durchdenken. Dann schaut ihr, was sich im Alltag verändert.
Aus eigener Erfahrung kann ich sagen: Schon dieses Bewusstsein und das regelmäßige Hinschauen sind wertvoll für einen nachhaltigeren Umgang mit Lebensmitteln. Damit muss niemand warten, bis eine technische Lösung eingebaut ist.
