Deepfakes in der Gastronomie kennzeichnen: Speisekarte, Lieferplattform, Social Media

Was in der Gastronomie heute schon KI ist

Der Einsatz von KI in der Gastronomie beginnt meist unscheinbar mit einem simplen Handyfoto. Eine Software verwandelt den mäßigen Schnappschuss aus der Küche in Sekundenschnelle in ein professionelles Studiobild – und genau an diesem Punkt müsste eigentlich die Debatte um eine Kennzeichnungspflicht ansetzen.

Ein deutscher Dienstleister wirbt aktuell damit, solche Aufnahmen in nur 30 Sekunden in perfekte Speisekartenbilder für Lieferando, Uber Eats und Wolt zu verwandeln. Von einer Kennzeichnungspflicht ist dort mit keiner Silbe die Rede. Die großen Plattformen machen dieses Spiel längst mit und nutzen dabei eine clevere Grauzone: In ihren offiziellen Richtlinien verbieten sie zwar streng „KI-generierte“ Bilder. Damit wollen sie verhindern, dass Wirte komplett frei erfundene Fake-Gerichte hochladen, die in der Realität ganz anders aussehen.

Gleichzeitig ist eine „KI-Optimierung“ echter Fotos aber völlig in Ordnung – und teilweise sogar in die Systeme integriert. Wolt bietet seinen Partnern im Händler-Portal dafür ganz offiziell den Button „Mit KI optimieren“ an. Die Logik dahinter: Solange das ursprüngliche Gericht auf dem Foto echt ist, darf die KI als digitaler Maskenbildner ran. Das System stellt die Speise automatisch frei, radiert die Küchentheke weg, setzt das Essen auf einen virtuellen Holztisch und passt Licht und Schatten perfekt an. Doch ab wann dieses digitale Make-up zur Täuschung wird, verschwimmt in der Praxis völlig. Fest steht am Ende nur eines: Der hungrige Kunde erfährt von dieser massiven KI-Bearbeitung nichts.

Vier Bildtypen sind in Restaurants, Cafés und Lieferküchen heute KI:

• Das aufgehübschte Gericht: ein echtes Foto, an dem die KI Licht und Hintergrund verändert, oft auch Portion und Garnitur.
• Das erzeugte Gericht: ein Bild aus der Textbeschreibung, weil das Gericht beim Kartendruck noch nicht auf dem Teller lag.
• KI-Gäste und erzeugter Gastraum: Ambiente-Bilder für Website und Google-Profil mit Personen oder Räumen, die es so nie gab.
• Saisonvarianten und Reels: aus einem Foto errechnete Motive mit anderer Deko oder als kurze Kamerafahrt für Display und Instagram.

Wirkt ein solches Bild so echt wie ein Foto, nennt der AI Act es einen Deepfake, und der Gast muss erfahren, dass KI im Spiel war. Alle Rollen und Fristen: Überblick zur KI-Kennzeichnungspflicht. Der erste Bildtyp ist der häufigste und der heikelste: Ob er ein Label braucht, hängt davon ab, was die KI am Teller verändert hat.

Welche Bilder auf Speisekarte und Lieferplattform brauchen ein KI-Label?

Ein fotorealistisches KI-Bild eines Gerichts braucht ein sichtbares Label; ein echtes Foto, bei dem die KI nur Tisch, Hintergrund oder Licht getauscht hat, in der Regel nicht.

Als Deepfake gilt ein KI-erzeugter oder KI-veränderter Bild-, Ton- oder Videoinhalt, der wirklichen Personen, Gegenständen, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen ähnelt und fälschlich echt erscheint (Art. 3 Nr. 60 AI Act). Ein Gericht ist ein Gegenstand, ein Gastraum ein Ort. Täuschungsabsicht ist nicht nötig.

Wo die Grenze im Einzelfall verläuft, beschreiben die Leitlinien der EU-Kommission zu den Transparenzpflichten vom Juli 2026; an ihnen orientieren sich die Aufsichtsbehörden. Für die Küche heißt das: Verändert die KI nur den Tisch, ist es Dekoration. Verändert sie den Teller, ist es ein Deepfake (Was ist ein Deepfake?).

Die Tabelle ordnet die Bildtypen ein, die in der Gastronomie vorkommen:

Das Label muss für den Gast ohne Werkzeug wahrnehmbar sein; auf die maschinenlesbare Markierung, die der Bildgenerator in die Datei schreibt, dürfen Sie sich als Betreiber nicht stützen.

Darf ein KI-Foto auf die gedruckte Speisekarte?

Ja, mit dem Label im Bild. Die Offenlegungspflicht knüpft an den Deepfake und seine Veröffentlichung an, unabhängig vom Medium: Gedruckte Karte, Tafel vor der Tür und Display im Gastraum sind Veröffentlichungen wie ein Upload.

Der AI Act verlangt, dass die Information den Gast klar und eindeutig erreicht, spätestens bei der ersten Aussetzung, also in dem Moment, in dem er das Bild zum ersten Mal sieht (Art. 50 Abs. 5 AI Act). Nach den Leitlinien ist nichts klar und eindeutig, was unter normalen Bedingungen leicht übersehen wird, etwa ein Hinweis, der in Nutzungsbedingungen versteckt ist. Und die Pflicht gilt für jedes einzelne Bild gegenüber jeder Person, die es sieht. Ein Sammelhinweis in der Fußzeile der Karte („Bilder teilweise KI-generiert“) sagt dem Gast nicht, welches Bild gemeint ist; er erfüllt den Maßstab nicht.

Für Druck und Display gelten deshalb vier Regeln:

1. Label im Bild oder unmittelbar daneben. EU-Icon „AI“ plus deutscher Klartext, in der gedruckten Größe lesbar und mit Kontrast zum Motiv; nicht in der Fußzeile, nicht im Impressum der Karte.
2. Ein Label je Bild. Zeigt die Karte sechs KI-Gerichte, tragen sechs Bilder das Label; ein Hinweis auf der ersten Seite reicht nicht.
3. Display und Slideshow: bei jedem Motiv. Wer das Display erst beim dritten Motiv sieht, muss das Label dort sehen; bei Videos am Anfang und nach jedem Motivwechsel.
4. Tafel, Aufsteller, QR-Karte: dieselbe Datei. Das gelabelte Bild geht unverändert in die Druckerei, auf den Aufsteller und in die digitale Karte hinter dem QR-Code.

Wo das Label steht, ist damit geklärt; offen bleibt, was gilt, wenn die KI nicht den Tisch, sondern den Teller verändert hat.

Was gilt, wenn die KI den Teller selbst verändert?

Zeigt die KI das Gericht größer, frischer oder mit Zutaten, die so nicht auf den Teller kommen, ist das Bild ein Deepfake und braucht ein Label. Genau diesen Fall führen die Leitlinien der EU-Kommission für Produktbilder ausdrücklich auf.

Der Beispielkasten der Leitlinien beschreibt ihn so (eigene Übersetzung):

„Ein KI-generiertes Bild eines Produkts in Werbung oder auf Verpackungen, das die Wahrnehmung des Publikums beeinflussen und über das tatsächliche Aussehen, die Eigenschaften oder die Verwendung des Produkts irreführen kann (z. B. indem das Produkt nicht identisch mit dem echten Produkt, ansprechender oder in besserer Qualität als in Wirklichkeit erscheint).“

Ein Speisenbild, das über Aussehen, Eigenschaften oder Verwendung des echten Tellers täuschen kann, ist also ein Deepfake, und zwar unabhängig davon, ob jemand täuschen wollte. Das Label sagt dem Gast, dass KI im Spiel war; es sagt nicht, dass das Bild dem Teller entspricht. Die Leitlinien stellen klar, dass ein Deepfake, der nach anderen Vorschriften unzulässig ist, durch das Label nicht zulässig wird.

Die Tabelle zeigt für typische Eingriffe am Teller, was nach dem AI Act folgt:

Wer diese Grenze einhält, muss als Nächstes wissen, ob er selbst kennzeichnet oder die Plattform.

Wer muss kennzeichnen: Betrieb, Lieferplattform oder Agentur?

In der Pflicht ist der Betrieb, der über das KI-Bild entscheidet; die Lieferplattform, die es nur ausspielt, ist es grundsätzlich nicht.

Der AI Act kennt zwei Rollen. Art. 50 Abs. 2 AI Act verpflichtet Anbieter generativer KI, ihre Ausgaben maschinenlesbar zu markieren; Art. 50 Abs. 4 AI Act verpflichtet Betreiber, einen Deepfake als künstlich erzeugt oder manipuliert offenzulegen. Betreiber ist, wer ein KI-System in eigener Verantwortung nutzt und den Inhalt beruflich einsetzt. Drei Fragen sortieren die Kette vom Betrieb bis zum Gast:

• Wer hat entschieden, dass KI eingesetzt wird? Der Betrieb, der ein Gericht von einem KI-Dienst bebildern lässt, ist Betreiber, auch wenn eine Mitarbeiterin, ein Freelancer oder eine Agentur den Auftrag ausführt. Überlässt der Betrieb einer Agentur vollständig, ob und wie sie KI einsetzt, ist die Agentur Betreiber und muss das Label setzen; vereinbaren Sie dann vertraglich, dass die Agentur nur gelabelte Bilder liefert. Wie die Rollen im Detail verteilt sind: Wer muss KI-Bilder kennzeichnen?.
• Wer stellt das Werkzeug? Der Anbieter des Bildgenerators muss die Datei maschinenlesbar markieren; ältere Systeme haben dafür bis zum 2. Dezember 2026 Zeit (Art. 111 Abs. 4 AI Act). Bearbeitet eine Plattform Ihre Fotos selbst per KI, wie Uber Eats es für Licht, Auflösung, Ausschnitt und Anrichtung angekündigt hat, ist sie für diese Bearbeitung Betreiber, bei eigenem System auch Anbieter. Ihre Pflicht für Bilder, die Sie erzeugen lassen, bleibt davon unberührt.
• Wer zeigt das Bild dem Gast? Die Lieferplattform, die Ihr Bild nur ausspielt, ist weder Anbieter noch Betreiber; die Kommission ermutigt solche Plattformen nachdrücklich, Label und Markierung zu erhalten, verpflichtet sie aber nicht. Dass Ihr Label beim Gast ankommt, bleibt Ihre Aufgabe, auch in der App der Plattform, die Sie selbst mit Bildern beschicken. Deshalb gehört das Label ins Bild: Das Bild sieht der Gast sofort, die Beschreibung zum Gericht erst, wenn er es antippt.

Anders liegt der Fall, wenn die Plattform Ihr Bild selbst per KI bearbeitet. Dann setzt sie das System in eigener Verantwortung ein und kann für diesen Schritt selbst zum Betreiber werden. Entscheidend ist die Eingriffstiefe: Farbkorrektur, Hintergrundaustausch und Skalierung gelten nach den Leitlinien der Kommission als rein ästhetisch. Sobald die Bearbeitung über Aussehen, Portion oder Beschaffenheit des Gerichts täuschen kann, etwa wenn das Essen digital aus der Verpackung auf einen Teller wandert und fehlende Stellen generativ ergänzt werden, greift der Deepfake-Tatbestand. Ihre eigene Pflicht entfällt dadurch nicht. Beide Pflichten gelten nebeneinander.

Für Ketten und Franchise-Systeme: Wer kennzeichnet am Standort?

Liefert die Zentrale die KI-Bilder, ist die Zentrale Betreiber und setzt das Label; der Standort übernimmt die gelabelten Bilder unverändert.

In eigener Verantwortung handelt, wer über Zweck und Art des KI-Einsatzes entscheidet; das gilt auch in dezentralen Abläufen und Konzernstrukturen. Ein Franchisenehmer, der die Bilder der Zentrale unverändert auf seine Karte und in sein Plattformprofil übernimmt, hat über den KI-Einsatz nicht entschieden und ist dafür kein Betreiber. Erzeugt er selbst KI-Bilder, etwa für den lokalen Instagram-Kanal, ist er dafür Betreiber und kennzeichnet selbst. Für die Zentrale heißt das: Label ins Bild, damit es an jedem Standort ankommt, und vertraglich festhalten, dass kein Standort es entfernt.

Wie Sie die Kennzeichnung mit mintys umsetzen, der KI-Kennzeichnungsapp von on:mint

Kennzeichnung ist eine Eigenschaft je Bild: Wer sie einmal an der Datei festhält, bedient Speisekarte, Display, Lieferplattform, Google-Unternehmensprofil und Instagram aus derselben Quelle. Mit mintys, der KI-Kennzeichnungsapp von on:mint, erledigen Sie das im Browser in einem Durchgang mit vier Schritten: einordnen, Label wählen, sichtbar kennzeichnen, maschinenlesbar kennzeichnen. Eine Marketingabteilung braucht es dafür nicht, ein Produktdatensystem auch nicht.

1. Vorprüfung: Braucht dieses Bild überhaupt ein Label? Eine KI-basierte Vorprüfung ordnet jedes Bild ein: Zeigt es etwas Wirkliches, und wirkt es echt? Oder handelt es sich um Retusche, einen Hintergrundtausch oder eine erkennbar unrealistische Szene, also um Fälle, die nach den Leitlinien der EU-Kommission in der Regel kein Label brauchen? Für Ihre Karte heißt das: Das Handyfoto vor neuem Hintergrund bleibt ohne Label, das aus der Beschreibung erzeugte Saisongericht bekommt eins. mintys unterstützt Sie bei dieser Einschätzung, die Entscheidung treffen Sie. So labeln Sie nur, was gelabelt werden muss, und für jedes Bild ohne Label ist der Grund festgehalten. Die Kriterien im Einzelnen: Was ist ein Deepfake?.
2. Deepfake-Scanner: Welches Label passt? Ein Scanner schätzt den KI-Anteil des Bildes ein und schlägt das passende EU-Label vor: „KI-generiert“ für erzeugte, „KI-geändert“ für veränderte Inhalte. Bewertet wird dabei immer das Gesamtbild, nicht das einzelne Element. Ein echtes Foto, in das die KI eine Garnitur gesetzt hat, ist „KI-geändert“. Wer KI-erzeugte Bestandteile zu einem Bild zusammensetzt, etwa Teller und Beilage aus verschiedenen Quellen, entscheidet in der Gesamtschau, welches Label das fertige Bild trägt. Der Vorschlag erspart Ihnen die Vorarbeit.
3. Sichtbares KI-Label: im Bild, in Ihrem Corporate Design. mintys setzt das Label direkt ins Bild, als EU-Icon „AI“ mit deutschem oder englischem Klartext und, wenn Sie es wünschen, in Ihrem Corporate Design. Die Platzierung bestimmen Sie einmal, am besten nah am Gericht, wo kein Zuschnitt der Lieferplattform das Label abschneidet. Danach sitzt es in jedem Format an derselben Stelle, vom Hochformat für Instagram bis zum Querformat für das Display, und über jeden Dateiexport hinweg, von der Druckdatei bis zum Plattform-Upload. Was das Label enthalten muss und wo es stehen darf: Deepfakes kennzeichnen: was sichtbar sein muss.
4. Maschinenlesbare Kennzeichnung: der digitale Pass Ihres Bildes. Dieselbe Kennzeichnung trägt mintys als Content Credential in die Datei ein, nach C2PA, einem offenen Standard, der Herkunftsangaben direkt in der Datei verankert. Stellen Sie sich das als digitalen Pass Ihres Bildes vor: Er hält fest, was über die Herkunft vorliegt, und dokumentiert Ihre Kennzeichnung, also welches Label gesetzt wurde, wann und von wem. Jeder Eintrag ist signiert; wird später etwas am Bild oder an den Einträgen verändert, wird die Signatur ungültig und die Änderung erkennbar. Vorhandene Angaben nimmt mintys in den Pass auf: Die Kameradaten (EXIF) Ihres Handyfotos überträgt es dafür in das C2PA-Format, ein Content Credential, das Ihr KI-Tool bereits geschrieben hat, führt es als Vorstufe weiter. Der Grund ist Interoperabilität: Jedes Prüfprogramm, das C2PA liest, liest damit auch diese Angaben, unabhängig davon, aus welcher Kamera oder welchem KI-Tool sie stammen. Der Pass belegt Herkunft und Kennzeichnung. Wie Content Credentials aufgebaut sind: Content Credentials prüfen und verstehen.

Dazu kommt, was der Gast nicht sieht: ein unsichtbares Wasserzeichen in den Bildpunkten. Löscht eine Plattform beim Upload die Metadaten oder schneidet jemand das Label ab, bleibt über das Wasserzeichen nachweisbar, dass Sie gekennzeichnet haben (KI-Wasserzeichen: was bleibt, wenn die Metadaten verschwinden). Sie können den digitalen Pass also rekonstruieren. Und mintys behält den Überblick: welches Bild welches Label trägt, seit wann und von wem gesetzt, auch wenn die Datei längst in der Druckerei oder auf der Plattform ist.

Am Ende geht eine Datei in alle Kanäle: Speisekarte in Print und auf dem Display, Lieferplattform, Google-Unternehmensprofil, Instagram. Je Kanal passen Sie nur Format und Zuschnitt an, das Label bleibt an seiner Stelle. Geben Sie die Datei aus mintys unverändert weiter, also nicht als Screenshot und nicht über einen Messenger, der sie neu komprimiert; sonst gehen die Metadaten verloren, und nur Label und Wasserzeichen bleiben. Eine Bildunterschrift neben dem Gericht auf der Karte oder in der Plattform-Beschreibung ergänzt das Label, ersetzt es aber nicht. Wo die Plattform KI-Bilder oder Text im Bild untersagt, bleibt das Gericht dort echt. Liefert eine Agentur oder ein Fotograf die Bilder, vereinbaren Sie die Übergabe gelabelter Dateien (KI-Assets in der Agentur). Den Ablauf in der Web-App Schritt für Schritt: KI-Bilder kennzeichnen: Schritt für Schritt.

Ein Beispiel: Ein Café mit 40 Gerichten lädt 40 Bilder in mintys. 34 sind echte Handyfotos; die Vorprüfung lässt sie ohne Label und hält den Grund fest. Sechs Saisongerichte sind KI-erzeugt, weil sie beim Kartendruck noch nicht auf dem Teller lagen. Der Scanner schlägt „KI-generiert“ vor, das Label sitzt im Design des Cafés nah am Teller, die Content Credentials stehen in der Datei. So gehen die sechs Bilder in die Druckerei, auf das Display und ggf. zur Lieferplattform.

Fazit: Deepfakes in der Gastronomie kennzeichnen Sie am Bild oder Video und nicht auf der Plattform

KI-Bilder sind in der Gastronomie Alltag, vom aufgehübschten Handyfoto bis zur erzeugten Terrasse, und die Kanäle setzen dafür Regeln, die einander widersprechen. Ein fotorealistisches KI-Gericht braucht ein sichtbares Label, auf der gedruckten Karte genauso wie in der App; ein echtes Foto vor KI-Hintergrund in der Regel keins. Ein Teller, der schöner aussieht als serviert, ist genau der Deepfake, den die Leitlinien der EU-Kommission ausdrücklich nennen. Zu tun ist deshalb je Bild: einordnen, sichtbar und maschinenlesbar kennzeichnen, den Nachweis festhalten und dann eine Datei in alle Kanäle geben (Überblick zur KI-Kennzeichnungspflicht). Für den Betrieb ohne Marketingabteilung ist das ein Durchgang im Browser, kein Projekt.

Dafür haben wir mintys gebaut, die KI-Kennzeichnungsapp von on:mint: Vorprüfung, Label-Vorschlag, sichtbares Label im Bild und Content Credential nach C2PA in einem Durchgang. Ein unsichtbares Wasserzeichen in den Bildpunkten sichert die Kennzeichnung ab und übersteht Zuschnitt, Kompression und erneutes Hochladen, also die übliche Bearbeitung. So bleibt nachweisbar, wann und von wem gekennzeichnet wurde: ein digitaler Pass für Ihr Bild. Ganze Speisekarten verarbeitet mintys auf einmal; für Ketten und Franchise-Systeme gibt es mintys als Schnittstelle (API), die Bilder im Batch entgegennimmt und nach Nutzung abrechnet (Kennzeichnung über Schnittstellen). Wie mintys im Einzelnen arbeitet: KI-Kennzeichnung mit mintys.

Ob die Kennzeichnung auf der Plattform angekommen ist, zeigt on:mint Verify, eine kostenlose Browser-Erweiterung für Chrome und weitere Browser: Sie prüft per Rechtsklick jedes Bild im Netz auf Content Credentials, on:mint-Herkunftsnachweise und KI-Kennzeichnung. on:mint hat den Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content unterzeichnet und kennzeichnet nach dessen Verfahren. Die EU-Kommission hat den Code im Juli 2026 als angemessenes Instrument bestätigt, um die Kennzeichnungspflichten zu erfüllen; nach ihren Leitlinien ist er der bislang einzige EU-weit anerkannte praktische Rahmen, um die Einhaltung zu belegen. Wer mit mintys kennzeichnet, kennzeichnet im Einklang mit dem Code und kann mit weniger Auskunftsersuchen der Aufsicht rechnen: Zusätzliche Nachweise erwarten die Leitlinien vor allem von Unternehmen, die ihre Kennzeichnung nicht an einem anerkannten Kodex ausrichten.

Zum Kostenrisiko: Der AI Act sieht für Verstöße gegen die Kennzeichnungspflicht Geldbußen von bis zu 15 Millionen Euro oder, bei Unternehmen, bis zu 3 Prozent des weltweiten Jahresumsatzes vor, je nachdem, welcher Betrag höher ist. Für kleine und mittlere Unternehmen gilt der jeweils niedrigere Betrag. Dazu kommt die Abmahnung: Die Wettbewerbszentrale wertet Verstöße gegen den AI Act als unlauteren Wettbewerb und hat im Juli 2026 eine Beschwerdestelle für KI-Fälle eingerichtet, ausdrücklich auch für fehlende oder falsche Kennzeichnung KI-generierter Werbung. Mit Abmahnungen, also Unterlassungsaufforderungen samt Kostennote, ist deshalb zu rechnen. Was ein Verstoß im Einzelnen kostet: Was ein Verstoß kostet.

Drei Wege im Vergleich. Gegenüber dem Gast zählt allein das sichtbare Label; der Nachweis zählt, wenn Dritte Ihr Bild ohne Label weiterverbreiten oder jemand bestreitet, dass es gekennzeichnet war:

Mit mintys erfüllen Sie Ihre Kennzeichnungspflicht nach dem AI Act ganz einfach in einem Durchgang: einordnen, Label ins Bild oder Video, Content Credential in die Datei, Nachweis inklusive. Sichtbar kennzeichnen nach Art. 50 AI Act: Jetzt KI-Bilder für die Speisekarte kennzeichnen.

Häufig gestellte Fragen