Lieferando hat den Einsatz KI-generierter Essensfotos vorerst ausgesetzt. Auslöser waren fehlerhafte Bilder auf Speisekarten, die in der Öffentlichkeit für Spott sorgten. Auch beim Mutterkonzern Just Eat führte der Versuch, Gerichte automatisiert zu bebildern, nicht zum gewünschten Ergebnis.
Für sich genommen ist das eine Randnotiz aus dem Liefergeschäft. Für alle, die generative KI in Websites, Onlineshops oder Content-Management-Systemen einsetzen, ist es ein Lehrstück: Generierte Inhalte sind schnell produziert, aber sie erben weder Sorgfalt noch Verantwortung. Beides muss organisatorisch hergestellt werden.
Warum gerade Produktbilder heikel sind
Bei Texten verzeiht das Publikum eine unglückliche Formulierung. Bei Bildern, die ein konkretes Produkt zeigen sollen, ist der Maßstab ein anderer. Ein Foto auf einer Speisekarte ist eine Aussage darüber, was bestellt werden kann. Weicht die Darstellung erkennbar vom tatsächlichen Produkt ab, entsteht nicht nur ein ästhetisches Problem, sondern ein Erwartungsbruch.
Generative Modelle erzeugen plausibel wirkende Oberflächen, nicht geprüfte Fakten. Sie kennen das konkrete Gericht eines konkreten Lokals nicht. Sie produzieren eine statistisch wahrscheinliche Variante davon. Genau an dieser Stelle entstehen die Fehler, die in der Außenwirkung auffallen: falsche Details, unstimmige Mengen, Darstellungen, die so nicht existieren.
Dasselbe Muster gilt für andere Branchen. Wer Produktvisualisierungen, Referenzbilder oder Stimmungsmotive generieren lässt, sollte sich die Frage stellen: Behauptet dieses Bild etwas über ein reales Produkt? Wenn ja, steigt das Risiko deutlich.
Skalierung multipliziert Fehler
Der zweite Faktor ist die Menge. Ein Marktplatz mit vielen tausend Partnerbetrieben kann Bilder nicht einzeln kuratieren, wenn der Prozess automatisiert laufen soll. Genau das macht generative Verfahren attraktiv – und genau das macht sie riskant.
In kleinen Pilotprojekten fällt eine Fehlerquote von wenigen Prozent kaum auf. Im Vollbetrieb über große Bestände hinweg bedeutet dieselbe Quote eine absolute Zahl an sichtbaren Ausreißern, die sich in sozialen Netzwerken innerhalb von Stunden zu einem Markenthema verdichtet.
Die praktische Konsequenz: Qualitätssicherung muss mit der Ausbringungsmenge mitwachsen. Wer automatisiert erzeugt, braucht automatisierte Prüfschritte plus Stichproben durch Menschen – nicht entweder oder.
Was ein belastbarer Freigabeprozess leisten muss
Ein tragfähiger Ablauf für generierte Inhalte besteht aus mehreren Stufen, die sich in den meisten CMS- und Shop-Umgebungen abbilden lassen:
- Erzeugung mit dokumentiertem Prompt, Modellversion und Zeitpunkt. Ohne diese Metadaten lässt sich später nicht nachvollziehen, wie ein Inhalt entstanden ist.
- Automatische Vorprüfung auf technische und fachliche Mindestkriterien, etwa Format, Auflösung, Markenkonformität oder verbotene Motive.
- Redaktionelle Freigabe durch eine benannte Person. Generierte Inhalte gehen nicht ungeprüft live, sondern durchlaufen denselben Workflow wie redaktionelle Inhalte.
- Veröffentlichung mit Kennzeichnung, sofern der Inhalt KI-generiert ist und das für Nutzerinnen und Nutzer relevant sein kann.
- Rückkanal und Notfallpfad: Eine Möglichkeit, Beanstandungen zu melden, und ein Schalter, der die automatisierte Ausspielung kurzfristig stoppt.
Der letzte Punkt wird regelmäßig unterschätzt. Wenn eine Funktion abgeschaltet werden muss, zählt, wie lange das dauert und wie viele Systeme davon betroffen sind. Ein Kill Switch – also ein zentraler Schalter zur sofortigen Deaktivierung – sollte von Anfang an mitgeplant werden, nicht im Krisenfall improvisiert.
Verantwortung bleibt beim Betreiber
Wer Inhalte auf seiner Website veröffentlicht, haftet dafür – unabhängig davon, ob ein Mensch oder ein Modell sie erzeugt hat. Das gilt für Produktbeschreibungen ebenso wie für Abbildungen. Bei Marktplätzen und Portalen kommt hinzu, dass Partnerbetriebe betroffen sind, die den Inhalt nicht selbst erstellt haben, aber mit ihm in Verbindung gebracht werden.
Daraus folgt eine klare Regel für Plattformprojekte: Automatisch erzeugte Inhalte, die Dritte betreffen, sollten nicht ohne deren Kenntnis und idealerweise nicht ohne deren Zustimmung veröffentlicht werden. Ein Opt-in ist langsamer, aber es verhindert, dass ein technischer Fehler zum Konflikt mit Partnern wird.
Kennzeichnung ist kein Eingeständnis
Die Sorge, eine Kennzeichnung generierter Inhalte wirke wie ein Qualitätsmangel, hält sich hartnäckig. In der Praxis ist das Gegenteil wahrscheinlicher: Unmarkierte Inhalte, die später als KI-generiert auffliegen, kosten deutlich mehr Vertrauen als eine sachliche Auszeichnung von Beginn an.
Technisch lässt sich die Kennzeichnung in CMS-Systemen wie TYPO3 sauber abbilden – als Feld am Medienobjekt oder am Inhaltselement, das im Frontend ausgegeben und im Backend ausgewertet werden kann. So bleibt jederzeit auswertbar, welcher Anteil eines Auftritts generiert ist.
Sinnvolle Einsatzfelder bleiben
Der Rückzug an einer Stelle bedeutet nicht, dass generative Verfahren im Web untauglich wären. Sie spielen ihre Stärken dort aus, wo keine Tatsachenbehauptung über ein reales Produkt entsteht:
- Entwürfe und Varianten im Gestaltungsprozess, die anschließend durch echte Assets ersetzt werden
- Abstrakte Hintergründe, Icons und Illustrationen ohne Produktbezug
- Textvorschläge für Meta-Beschreibungen oder Teaser, die redaktionell geprüft werden
- Strukturierungsaufgaben wie Verschlagwortung, Übersetzungsentwürfe oder Zusammenfassungen
Die Trennlinie verläuft nicht zwischen Text und Bild, sondern zwischen überprüfbaren Behauptungen und gestalterischem Beiwerk.
Einordnung für Web- und Softwareprojekte
Für laufende Projekte heißt das: Generative Funktionen sind eine Produktentscheidung mit Prozessfolgen, keine reine Technikfrage. Wer sie einführt, sollte Freigabe, Kennzeichnung, Protokollierung und Abschaltbarkeit im selben Zug spezifizieren wie die Generierung selbst. Der Aufwand dafür ist überschaubar, verglichen mit dem Aufwand, fehlerhafte Inhalte nachträglich aus einem großen Bestand zu entfernen und die Kommunikation darüber zu führen.
