Das Experiment Chefkoch 2.0
Um die Zukunft von Chefkoch zu simulieren, haben wir die bestehende Plattform komplett nachgebaut und radikal "AI-First" gedacht. Das Experiment sollte zeigen, ob generative KI die klassische Rezeptsuche vollständig ersetzen kann.
Die zentrale Hypothese: Nutzer wollen maximale kreative Freiheit und emotionale Ansprache durch virtuelle Stars. Die KI soll nicht nur Werkzeug sein, sondern Inspirationsquelle und persönlicher Koch-Mentor.
Die Kern-Features des Prototyps
- Generierung statt SucheAnstatt eine Datenbank zu durchsuchen, generierte die KI komplett neue Rezepte basierend auf einem vereinfachten Prompt-Interface. Der Nutzer beschrieb, was er kochen wollte, und die KI erfand ein passendes Rezept von Grund auf.
- Health Coach ExtensionEine Chrome-Erweiterung, die beliebige Webseiten analysiert und automatisch Kalorien sowie Nährwerte trackt. Die Vision: nahtlose Integration in den digitalen Alltag.
- AI MentorenVier Persönlichkeiten - Jamie Oliver, Gordon Ramsay, Oma Gülseren und Yotam Ottolenghi - gaben personalisiertes Feedback zu Rezepten und sollten emotionale Bindung schaffen.
Der vollständige Prototyp ist unter lahlulli.cloud/content/projekte/chefkoch weiterhin einsehbar. Wir empfehlen einen Besuch, um die beschriebenen Probleme selbst zu erleben.
Nutzerfeedback: UX & Logik
Wir haben den Prototypen einem qualitativen Nutzertest unterzogen. Die Ergebnisse zeigen gravierende Mängel in der reinen KI-Logik, die weit über "kleine Bugs" hinausgehen - sie offenbaren fundamentale Probleme des Ansatzes.
Die drei Hauptprobleme
Nutzer berichteten von falschen Deklarationen. Ein Gericht namens "Chocolate Dream" enthielt keine Schokolade, "High Protein Bowls" wurden fälschlicherweise als "Süßigkeit" klassifiziert. Die KI verstand den semantischen Zusammenhang zwischen Name und Inhalt nicht - ein fundamentales Problem für eine Plattform, die Vertrauen aufbauen muss.
Auf die Anfrage nach einem Tofu-Rezept antwortete der Jamie-Bot mit Tipps zur Herstellung einer Fleisch-Lasagne und gab kryptische Code-Schnipsel aus. Dies ist nicht nur ärgerlich - für Vegetarier oder Allergiker kann es gefährlich sein. Eine Rezeptplattform, die Fleisch statt Tofu empfiehlt, verliert jegliches Vertrauen.
Ladebildschirme zeigten irritierende Sprüche wie "Jesiden essen keinen Kopfsalat" oder "Kaffee wurde von Ziegen entdeckt". Diese vermeintlich witzigen Fun-Facts wurden von Nutzern als grotesk, unprofessionell und teilweise beleidigend empfunden.
Nutzer:innen beschrieben ein diffuses Unbehagen: Die KI wirkt menschlich, aber irgendwie "falsch". Dieses Uncanny-Valley-Gefühl erzeugt Skepsis und emotionale Ablehnung - vielleicht die größte Hürde für KI-Akzeptanz. Eine mögliche Lösung: Community-Features wie Kommentarfunktionen und echte Nutzer-Bewertungen könnten das Vertrauen stärken.
"Die Website lässt mich ratlos zurück." - Nutzerfeedback. Der "KI-Ick" in einem Satz.
Das "Slop"-Problem: Emotionalität ohne Nutzen
Die AI-Mentoren wurden nicht als hilfreich, sondern als "geschwätzig" und "schwülstig" wahrgenommen. Statt praktischer Tipps lieferten sie leere Phrasen - ein Phänomen, das in der KI-Community als "Slop" bekannt ist.
Beispiel: Der Ottolenghi-Bot
Auf die einfache Bitte eines Nutzers, den Zuckergehalt in einem Rezept zu reduzieren, antwortete der Ottolenghi-Bot:
"Der Ahornsirup tanzt wie ein sanftes Licht auf der Zunge... spüre deine kraftvolle Absicht, die Natur pur zu ehren." - Ottolenghi-Bot. Praktischer Nutzen dieser Antwort: Null.
Der Nutzer wollte wissen, ob er den Zucker halbieren kann oder welchen Ersatz er verwenden sollte. Stattdessen erhielt er Lyrik. Diese Art von "Slop Content" zerstört das Vertrauen in KI-Assistenten nachhaltig.
Das vernichtende Urteil
Die Gesamtbewertung des Prototyps lag bei 1 von 5 Sternen. Das Nutzerfazit bringt das Problem auf den Punkt:
"Beim Betrachten dieser Website fühlte ich mich, als hätte ich unter starkem Cannabiseinfluss ein Kochbuch gelesen, das durchs Wasser gezogen wurde." - Anonymes Nutzerfeedback aus dem qualitativen Test
Forschungsmaterialien
Die vollständigen Fragebögen und Ergebnisse unseres Nutzertests:
Der Pivot: Von Generation zu RAG
Die zentrale Erkenntnis: Reine Generierung ("Pure GenAI") ist für eine Utility-Plattform zu riskant. Nutzer suchen beim Kochen keine poetischen Halluzinationen, sondern Gelinggarantie.
Ein falsch generiertes Rezept kann nicht nur geschmacklich enttäuschen - bei Allergikern kann es lebensgefährlich sein. Eine Plattform, die Fleisch statt Tofu oder Nüssen statt Mandeln vorschlägt, trägt Verantwortung.
Die Konsequenz: Wir verwerfen die Vision der Personalisierung nicht, aber wir ändern die Technologie radikal. Das neue Paradigm: Wir wechseln von Generation (Erfinden) zu RAG - Retrieval Augmented Generation (Veredeln).
| Aspekt | Pure GenAI (2.0) | RAG Hybrid (3.0) |
|---|---|---|
| Kernfunktion | KI erfindet neue Rezepte | KI veredelt bestehende Daten |
| Metapher | KI als kreativer Koch | KI als intelligenter Bibliothekar |
| Risiko | Halluzinationen, falsche Zutaten | Kontrollierte, verifizierte Outputs |
| Nutzervertrauen | Gering - "Kann ich dem vertrauen?" | Hoch - basiert auf 370.000 erprobten Rezepten |
| Haftung | Unklar bei Schaden | Klare Verantwortlichkeit |
Die KI wird nicht mehr als kreativer Koch eingesetzt, der neue Rezepte erfindet, sondern als intelligenter Bibliothekar, der unseren riesigen Datenschatz von 370.000 verifizierten Rezepten kuratiert und personalisiert.
Die Strategie Chefkoch 3.0
Die digitale Kulinarik-Landschaft wandelt sich fundamental vom Web 2.0 (statische Datenbanken) zum Web 3.0 (KI-Assistenten). Für Chefkoch mit seinen 20 Millionen aktiven Nutzern ist das Chance und existenzielles Risiko zugleich.
Die finanzielle Realität: Das Dilemma des Marktführers
Um die Notwendigkeit einer Transformation zu verstehen, muss man Chefkoch als Asset im Portfolio der RTL Group betrachten. Das historische Geschäftsmodell - Maximierung von Page Impressions für Display-Werbung - erodiert:
- TKP unter DruckDer "Tausend-Kontakt-Preis" sinkt kontinuierlich, während die Kosten für Content-Produktion steigen.
- Ad-BlockerDie Nutzung von Werbeblockern steigt, besonders bei der jungen Zielgruppe.
- MedienshiftNutzung verschiebt sich zu TikTok und Instagram - Plattformen, auf denen Chefkoch keine Kontrolle hat.
- Samsung FoodAggressive Hardware-Strategie: Wenn der Kühlschrank Rezepte vorschlägt, wird die Website obsolet.
Chefkoch muss seine proprietäre Datenhoheit nutzen, um mittels RAG und Computer Vision neue, hochmargige Erlösströme (SaaS, Abos) zu erschließen - bevor Hardware-Hersteller den Markt übernehmen.
Das Asset "Community & Daten"
Chefkoch besitzt einen Schatz von 370.000 Rezepten. Doch der wahre Wert liegt in den Metadaten der Community: Millionen von Bewertungen, Kommentaren und Variationen, die kein Wettbewerber kopieren kann.
Das Problem: Ein Großteil des Contents ("Legacy Rezepte" aus den 2000ern) hat keine oder schlechte Bilder. Die Lösung: Image-Gen-AI mit LoRA-Training generiert fotorealistische Bilder für alte Rezepte, um sie für eine Instagram-geprägte Zielgruppe wieder attraktiv zu machen.
Die Dualität der KI
Die Erkenntnis aus dem "Cannabis-Feedback": Skurrile Ergebnisse nerven im Alltag, aber sie unterhalten auf Social Media. Die Lösung wäre eine strategische Trennung:
Viral Mode
Isolierte "verrückte" KI in einem "Experimental Mode". User können absichtlich absurde Dinge generieren ("Sushi aus Leberwurst") für TikTok. Das virale Potenzial von "Slop Content" könnte gezielt für GenZ-Marketing genutzt werden - strikt getrennt vom seriösen Koch-Alltag.
Utility Mode
RAG-basiert für echte Kochanwendungen. Die KI erfindet nichts, sondern kombiniert intelligent verifiziertes Datenbank-Wissen. Der Nutzer bekommt die Flexibilität eines Chatbots ("Ich habe nur 3 Zutaten"), aber die Sicherheit erprobter Chefkoch-Rezepte.
Kernfeatures & Roadmap
1. Deep Personalization
Das intelligente Geschmacksprofil: Das System lernt den "Food Fingerprint" des Nutzers. Es weiß: "Mag kein Koriander", "Versucht Zucker zu reduzieren", "Kocht am Wochenende aufwendig". Die klassische Suche hat ausgedient.
2. Social AI
Nutzer könnten basierend auf ihrem Geschmacksprofil gematcht werden. "Zeige mir Köche, die den gleichen Geschmack haben wie ich." Dies fördert Interaktion und bindet emotional stärker als jeder Algorithmus.
3. Health & Vision AI
Snap-to-Track: Computer Vision ermöglicht, den Teller zu fotografieren. Die KI erkennt Gerichte, gleicht mit der Rezeptdatenbank ab und trackt automatisch Nährwerte - präziser als MyFitnessPal.
4. DiGA-Pfad
Zertifizierte Module für das Gesundheitswesen. App auf Rezept bei Adipositas, erstattet von Krankenkassen. Das verbindet medizinische Notwendigkeit mit "Taste Appeal".
5. Logistik-Utopie
Der größte Hebel. Der KI-Coach kennt Geschmack, Gesundheitsplan und (per Smart-Home) Vorräte. Er erstellt den Wochenplan autonom. Zutaten landen direkt im Warenkorb des Lieferdienstes.
6. Chefkoch-Box
Ein Abo, bei dem die "Chefkoch-Box" jeden Montag mit genau den richtigen Zutaten vor der Tür steht. Vom Informations-Lieferanten zum Logistik-Dienstleister.
Implementierungs-Roadmap
Integration
Aufbau der Vektor-Datenbank für RAG. Launch des "Beta Lab" für Power-User. Erste LoRA-Modelle für Rezeptbilder trainieren.
Launch
Rollout der visuellen KI für das gesamte Archiv. Start des "ChefGPT" Assistenten in der App. Einführung Chefkoch AI+ Abo.
Ökosystem
Supermarkt-API Integration für One-Click-Fulfillment. DiGA-Zertifizierungsstudien. Smart-Home-Anbindung für Kühlschrank-Integration.
Monetarisierung & Fazit
Transformation des Geschäftsmodells
Der Weg führt weg von volatilen Werbeeinnahmen hin zu Recurring Revenue:
- Chefkoch AI+6,99 Euro/Monat. Unlimited AI, Health Coach, Logistik-Service, Experimental Mode.
- B2B Retail MediaIntent-Based statt Banner. Marken bieten auf Lösungen im KI-Chat ("Ersetze Sahne durch Rama Cremefine").
- DiGA-ErstattungKrankenkassen zahlen für zertifizierte Ernährungsmodule bei medizinischer Indikation.
Fazit
Der Prototyp "Chefkoch 2.0" und sein Scheitern waren notwendig, um den richtigen Weg zu finden. Chefkoch könnte seine Marktführerschaft nicht durch reine Generierung verteidigen, sondern durch kuratierte Datenintelligenz.
Indem die KI sowohl für Spaß & Viralität (Marketing) als auch für harte Logistik & Gesundheit (Produkt) genutzt wird, könnte ein unverzichtbares "Kulinarisches Betriebssystem" entstehen.
Die Technologie ist reif. Das Marktpotenzial ist riesig.
Das Marktpotenzial im Bereich E-Food und Digital Health ist enorm. Chefkoch hat alle Assets: die Daten, die Community, die Marke. Was fehlt, ist der strategische Pivot - und der beginnt hier. Jetzt ist der Moment für die Investition.