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KI in der Gastronomie: Was funktioniert, was Hype ist — und was Ihnen heute schon Geld spart

Künstliche Intelligenz in der Gastronomie — von Bedarfsprognosen über Preisoptimierung bis Personalplanung. Was sich lohnt, was übertrieben ist und was es kostet.

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KI in der Gastronomie: Was funktioniert, was Hype ist — und was Ihnen heute schon Geld spart

Auf der Internorga 2026 hat jeder zweite Stand „KI” im Titel. KI-Küchenplanung. KI-Personalplanung. KI-Einkaufsoptimierung. KI-Gästeprognose. Man bekommt den Eindruck, dass ohne Künstliche Intelligenz in der Gastronomie bald gar nichts mehr geht.

Die Realität sieht anders aus.

Die meisten Gastronomen haben kein KI-Problem. Sie haben ein Daten-Problem: keine systematische Erfassung, keine Auswertung, kein Vergleich. Bevor Sie über Künstliche Intelligenz nachdenken, brauchen Sie Grundlagen — und genau da liegt die eigentliche Chance. Denn die KI-Tools, die heute wirklich funktionieren, sind nicht die, die Roboter in die Küche stellen. Es sind die, die aus Ihren vorhandenen Daten bessere Entscheidungen machen.

Was KI in der Gastronomie kann — und was nicht

Die Wahrheit-Matrix

BereichFunktioniert heute gutWird besser (2027+)Mehr Hype als Substanz
Bedarfsprognose✅ ±5–10 % GenauigkeitWetterintegration, Event-Daten
Personalplanung✅ Datengestützter DienstplanEchtzeit-Anpassung
Einkaufsoptimierung✅ Preisvergleich, BestellautomatisierungLieferanten-KI-Verhandlung
Speisekarten-Analyse✅ Renner/Penner-IdentifikationDynamic Pricing
Roboter in der Küche⬜ Eingeschränkt (Standardgerichte)❌ Für Individualküche unrealistisch
Autonome Küchenplanung❌ Zu komplex, zu wenig Daten
KI-Rezeptentwicklung⬜ Ideen und Varianten generierenGeschmacksoptimierung❌ „Perfektes Rezept” per Knopfdruck

Bedarfsprognose: Der größte Hebel

Der mit Abstand wirkungsvollste KI-Einsatz in der Gastronomie: vorhersagen, wie viel Sie heute kochen müssen.

Warum Bauchgefühl teuer ist

Ein erfahrener Koch schätzt: „Freitag kommen 80 Gäste, also mache ich 90 Portionen.” Meistens liegt er richtig — aber „meistens” reicht nicht:

Prognose-MethodeGenauigkeitÜberproduktionKosteneffekt (bei 15.000 € WE/Monat)
Bauchgefühl±30–40 %15–25 %1.200–2.000 € Verlust/Monat
Letzte 4 Wochen gleicher Wochentag±15–20 %8–12 %600–1.000 € Verlust/Monat
KI-Bedarfsprognose±5–10 %3–6 %300–500 € Verlust/Monat

Einsparpotenzial KI vs. Bauchgefühl: 700–1.500 € pro Monat. Bei Kosten von 80–300 € für das Tool rechnet sich das ab dem ersten Monat.

Wie KI-Bedarfsprognose funktioniert

Das Tool analysiert:

  • Historische Verkaufsdaten: Welches Gericht wurde an welchem Wochentag wie oft bestellt?
  • Saisonalität: Schnitzel läuft im Winter besser, Salat im Sommer
  • Wetter: Regen = mehr Gäste drinnen, Sonne = Terrasse voll, aber insgesamt weniger Reservierungen
  • Events: Fußball-WM, Weihnachtsmarkt nebenan, Feiertage
  • Trends: Gerichte, die an Popularität gewinnen oder verlieren

Ergebnis: Montagvormittag um 9 Uhr wissen Sie, dass heute 62–68 Portionen Schnitzel bestellt werden, 35–40 Pasta und 15–20 Salat. Sie kochen 70, 42 und 22 — und am Ende des Tages ist fast nichts übrig.

Anbieter im Vergleich

AnbieterFokusPreis (ca.)Besonders geeignet für
Delicious DataGemeinschaftsverpflegung, Mensen200–400 €/MonatKantinen, Mensen, große Betriebe
FoodNotifyGastronomie, Warenwirtschaft80–200 €/MonatRestaurants, Hotelküchen
gastromaticPersonalplanung + Prognose50–150 €/MonatBetriebe mit Personalplanungsbedarf
Kassensystem-integriert (orderbird, Lightspeed)Basis-AuswertungIm Abo enthaltenKleine bis mittlere Betriebe

Personalplanung mit KI

Nach dem Wareneinsatz sind die Personalkosten der zweitgrößte Kostenblock — und durch den steigenden Mindestlohn werden sie immer relevanter.

Was KI-gestützte Personalplanung bringt

FunktionOhne KIMit KI
Dienstplan erstellen2–4 Stunden/Woche manuell15–30 Minuten (Vorschlag + Anpassung)
Über-/Unterbesetzung15–25 % der Schichten nicht optimal5–10 %
ArbeitszeiterfassungExcel oder PapierAutomatisch, gesetzeskonform
UrlaubsplanungKalender + BauchgefühlAutomatische Konfliktprüfung
Kosten pro SchichtNachträglich berechnetEchtzeit sichtbar

Einsparung: 5–10 % weniger Personalstunden bei gleichbleibender Servicequalität. Bei 20.000 € monatlichen Personalkosten sind das 1.000–2.000 € pro Monat.

Speisekarten-Optimierung: Datengetriebenes Menu Engineering

Die klassische Speisekarten-Psychologie basiert auf der Boston-Matrix: Renner (beliebt + profitabel), Gewinner (weniger beliebt, aber profitabel), Schläfer (beliebt, aber wenig profitabel), Penner (weder beliebt noch profitabel).

KI macht dasselbe — nur automatisch, regelmäßig und mit mehr Daten:

Was KI zusätzlich liefert

AnalyseManuellKI-gestützt
Renner/Penner-Matrix1× pro Quartal, manuellWöchentlich, automatisch
PreisempfindlichkeitBauchgefühlAnalyse historischer Preisänderungen und deren Auswirkung auf Bestellungen
Cross-Selling-Muster„Zum Steak passt Wein”„Gäste, die X bestellen, nehmen 40 % häufiger Y als Dessert”
Saisonale TrendsErfahrungDatenbasiert: „Gulasch wird ab KW 42 zum Renner”
Optimaler KartenpreisKalkulation + WettbewerbsvergleichElastizitätsanalyse: „+0,50 € bringt 2 % weniger Bestellungen, aber 4 % mehr Umsatz”

Dynamic Pricing: Die Zukunft?

In Hotels und Fluglinien längst Standard: Preise ändern sich nach Nachfrage. In der Gastronomie ist Dynamic Pricing noch die Ausnahme — aber es kommt:

ModellWie es funktioniertAkzeptanzBeispiel
Tageszeit-PricingHappy Hour, Early BirdHoch (eingeführt)„Vor 18 Uhr: Hauptgerichte −15 %“
Wochentag-PricingGünstiger an schwachen TagenMittel„Montag-Special: Pasta 9,90 statt 12,90”
Nachfrage-PricingPreis steigt bei AuslastungNiedrig (noch ungewohnt)Noch kaum verbreitet in DE
Saisonales PricingPreise passen sich an Zutatenkosten anHoch (verständlich)„Spargelsaison: 18,90 € statt 14,90 €”

Empfehlung: Starten Sie mit Tageszeit- und Wochentag-Pricing. Das wird von Gästen akzeptiert und braucht keine teure KI — nur einen klugen Kopf und ein Excel-Sheet.

KI-Tools, die nichts kosten

Nicht jeder KI-Einsatz erfordert eine Softwarelizenz. Drei Dinge, die Sie heute mit ChatGPT oder vergleichbaren Tools machen können:

1. Speisekartentexte schreiben

Statt „Schnitzel mit Pommes und Salat” → KI generiert: „Knusprig paniertes Kalb an goldbraunen Kartoffelspalten, dazu Gartensalat mit Vinaigrette”

Aufwand: 5 Minuten pro Gericht. Effekt: Gäste bestellen eher, wenn die Beschreibung appetitanregend ist — Studien zeigen 10–15 % mehr Bestellungen bei beschreibenden Texten.

2. Rezeptideen und Varianten entwickeln

„Ich habe 3 kg Blumenkohl über — gib mir 5 Gastro-taugliche Verwendungen mit Kalkulation” → Die KI liefert Ideen von Blumenkohl-Steak bis Fermentiertes Pickle, die Sie dann professionell umsetzen. Gut für die Zero-Waste-Strategie.

3. Marketingtexte und Social-Media-Posts

Google-My-Business-Beschreibung, Instagram-Captions, Antworten auf Bewertungen — alles Textarbeit, die Zeit kostet und die KI in Sekunden erledigt.

Was KI nicht kann — und wo der Mensch bleibt

Trotz allem Hype: KI ersetzt in der Gastronomie weder den Koch noch den Gastgeber. Was KI nicht kann:

  • Schmecken. Keine KI weiß, ob die Sauce zu salzig ist.
  • Gastfreundschaft. Der Moment, wenn der Kellner den Stammgast mit Namen begrüßt, ist nicht automatisierbar.
  • Kreativität im Kontext. KI generiert Rezeptideen — aber die Idee, dass die Großmutter-Suppe zum Signature Dish wird, kommt vom Menschen.
  • Beziehungen. Der Handschlag mit dem Lieferanten, das Gespräch mit dem Bauern auf dem Markt — unbezahlbar und unersetzbar.
  • Krisenmanagement. Wenn der Kombidämpfer ausfällt und 80 Gäste warten, hilft keine App.

Die KI-Strategie für verschiedene Betriebsgrößen

Kleiner Betrieb (Umsatz <20.000 €/Monat)

Was sich lohntKostenErwarteter Nutzen
ChatGPT für Texte und Ideen0–20 €/MonatZeitersparnis, bessere Texte
Kassensystem mit Basis-AuswertungIm Abo enthaltenÜberblick über Renner/Penner
Excel-Auswertung der Verkaufszahlen0 €Bessere Bedarfsplanung
Was sich (noch) nicht lohnt
Bedarfsprognose-Software80–300 €/MonatHebel zu klein
KI-Personalplanung50–150 €/MonatZu wenig Mitarbeiter für Optimierung

Mittlerer Betrieb (20.000–60.000 €/Monat)

Was sich lohntKostenErwarteter Nutzen
Alles vom kleinen Betrieb
Bedarfsprognose (FoodNotify, Kassensystem-Upgrade)80–200 €/Monat500–1.000 € weniger Verschwendung
Digitale Personalplanung (gastromatic)50–150 €/Monat800–1.500 € weniger Personalkosten
Digitale Bestellung (Choco)0–30 €/MonatZeitersparnis, Preisvergleich

Großer Betrieb (>60.000 €/Monat)

Was sich lohntKostenErwarteter Nutzen
Alles vom mittleren Betrieb
Vollintegriertes Warenwirtschaftssystem200–500 €/MonatEchtzeit-Wareneinsatz, automatische Bestellung
KI-Bedarfsprognose (Delicious Data)200–400 €/Monat1.500–3.000 € weniger Verschwendung
Menu-Engineering-Software100–300 €/Monat3–8 % Umsatzsteigerung

Der pragmatische Einstieg

KI in der Gastronomie muss nicht mit einem Großprojekt starten. Drei Schritte, die heute funktionieren:

Schritt 1: Nutzen Sie die Auswertungen Ihres Kassensystems. Die meisten modernen Kassen liefern Umsatz pro Gericht, pro Tageszeit, pro Wochentag — und die meisten Gastronomen schauen nie rein.

Schritt 2: Erstellen Sie eine einfache Bedarfsprognose in Excel: Durchschnitt der letzten 4 gleichen Wochentage ± saisonaler Faktor. Das ist keine KI, aber es ist besser als Bauchgefühl — und es kostet nichts.

Schritt 3: Wenn Schritt 1 und 2 zeigen, dass Überproduktion und Schwund Ihre größten Verlustquellen sind, investieren Sie in ein Prognose-Tool.

Diese Woche noch umsetzen

  • Schauen Sie in die Auswertungen Ihres Kassensystems: Welche 5 Gerichte bringen am meisten Umsatz? Welche am meisten Marge? Sind es dieselben?
  • Erstellen Sie für nächste Woche eine einfache Bedarfsprognose: Portionszahl pro Gericht pro Tag, basierend auf den letzten 4 Wochen
  • Testen Sie ChatGPT für eine Aufgabe: Schreiben Sie die Beschreibung Ihrer 3 beliebtesten Gerichte neu — beschreibend, appetitanregend
  • Prüfen Sie, ob Ihr Kassensystem KI-Funktionen bietet, die Sie noch nicht nutzen (oft in Premium-Tarifen enthalten)
  • Rechnen Sie aus, wie viel Überproduktion Sie pro Woche haben — messen Sie eine Woche lang, was am Ende des Tages übrig bleibt

KitchenCost berechnet den Wareneinsatz pro Rezept — Zutat für Zutat, Gramm für Gramm. Mit den genauen Kosten pro Gericht als Grundlage können Sie fundiert entscheiden, wo KI-Tools den größten Hebel bieten. Kostenlos im App Store.

Häufig gestellte Fragen

Wie kann KI in der Gastronomie den Wareneinsatz senken?

KI-basierte Bedarfsprognose-Tools analysieren historische Verkaufsdaten, Wochentag, Saison, Wetter und lokale Events, um vorherzusagen, wie viele Portionen pro Gericht verkauft werden. Die Genauigkeit liegt bei ±5–10 % — gegenüber ±30–40 % beim reinen Bauchgefühl. Das reduziert Überproduktion um 30–50 %, was bei einem Restaurant mit 15.000 € monatlichem Wareneinsatz 450–750 € pro Monat spart. Anbieter wie Delicious Data oder FoodNotify bieten solche Tools ab 80–300 € pro Monat an.

Lohnt sich KI für kleine Gastronomiebetriebe?

Nicht jede KI-Lösung lohnt sich für jeden Betrieb. Faustregel: Wenn Ihr Monatsumsatz unter 20.000 € liegt, ist der Nutzen der meisten KI-Tools geringer als die Kosten. Der Hebel ist zu klein. Aber: Einfache Tools wie KI-gestützte Kassensystem-Auswertungen (oft im bestehenden Kassensystem enthalten) oder ChatGPT für Speisekartenentwicklung kosten nichts extra und bringen auch kleinen Betrieben Vorteile. Die teuren Bedarfsprognose-Tools rentieren sich ab ca. 30.000 € Monatsumsatz oder ab 100+ Essen pro Tag.

Welche KI-Tools gibt es für die Gastronomie in Deutschland?

Die wichtigsten Kategorien: 1) Bedarfsprognose: Delicious Data (Gemeinschaftsverpflegung, ab ~200 €/Monat), FoodNotify (Gastronomie, ab ~80 €/Monat). 2) Personalplanung: gastromatic (KI-gestützter Dienstplan, ab ~50 €/Monat). 3) Einkaufsoptimierung: Choco (digitale Bestellung mit Preisvergleich, kostenlos bis ~30 €/Monat). 4) Kassensystem mit KI-Auswertung: orderbird, Lightspeed (Umsatzprognose, Trendanalyse, oft im Standard enthalten). 5) Allgemeine KI: ChatGPT für Speisekartentexte, Rezeptentwicklung, Marketingtexte — kostenlos bis 20 €/Monat.

Kann KI die Preise auf meiner Speisekarte optimieren?

Ja, aber weniger spektakulär als es klingt. KI-gestützte Preisoptimierung analysiert, welche Gerichte gut laufen, welche Marge sie bringen und wie preisempfindlich die Gäste sind. Das Ergebnis ist im Grunde datengetriebenes Menu Engineering: Renner und Penner identifizieren, Preise anpassen, Platzierung auf der Karte optimieren. Tools wie RapidMenus oder die Auswertungsfunktionen moderner Kassensysteme liefern ähnliche Ergebnisse wie eine manuelle Analyse — nur schneller und regelmäßiger. Der typische Effekt: 3–8 % Umsatzsteigerung bei gleicher Gästezahl, weil Gäste zu margenstarken Gerichten gelenkt werden.

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