Umfrage zum Einsatz von KI in der Lebensmittelkennzeichnung
- Max Bauer
- 12. Jan.
- 4 Min. Lesezeit
IMERO veranstaltet regelmäßig Webinare rund um die Kennzeichnung von Lebensmitteln – insbesondere dann, wenn Produkte international vermarktet werden und unterschiedliche Kennzeichnungspflichten aufeinandertreffen. In zwei Webinaren mit unterschiedlichen Lebensmittelherstellern haben wir 2025 kurze Umfragen durchgeführt. Teilgenommen haben vor allem Qualitätsmanager:innen und Verantwortliche aus Qualitätssicherung, Regulatory Affairs und Produktmanagement, die sich für den Einsatz von KI bei internationalen Labels interessieren.
Wir haben gefragt, ob und wie KI heute schon genutzt wird – von allgemeinen Tools bis hin zu spezialisierten Lösungen. Die Ergebnisse sind überraschend klar: KI ist im Alltag vieler Unternehmen bereits angekommen, bei der Etikettierung selbst aber noch deutlich zurückhaltender.
1) Haben Sie bereits KI in Ihrem Unternehmen eingesetzt?
Ergebnisse
Ja: 74%
Nein: 26%
KI ist für viele Unternehmen längst nicht mehr nur ein Zukunftsthema. Die hohe „Ja“-Quote zeigt: In vielen Bereichen wird bereits experimentiert oder produktiv gearbeitet – etwa bei Textentwürfen, internen Auswertungen, Prozessautomatisierung oder Übersetzungsaufgaben.Interessanterweise haben die meisten Teilnehmenden bereits KI eingesetzt. Das deutet darauf hin, dass die grundsätzliche Offenheit vorhanden ist – und dass interne Teams zunehmend Routine darin entwickeln, KI-Tools sinnvoll in Abläufe einzubauen. Gleichzeitig heißt „KI eingesetzt“ noch nicht automatisch „KI in kritischen Compliance-Prozessen etabliert“: Gerade dort, wo Pflichtangaben von Lebensmitteln und regulatorische Details eine Rolle spielen, werden häufig zusätzliche Sicherheits- und Prüfmechanismen erwartet.
2) Haben Sie bereits KI für die Etikettierung eingesetzt?
Ergebnisse
Ja: 32%
Nein: 68%
Etikettierung ist nicht einfach „Layout und Text“. Sie ist Schnittstelle zwischen Produktdaten, Design, Übersetzung, Qualitätssicherung – und regulatorischen Anforderungen. In vielen Unternehmen hängen an Etiketten Freigabeprozesse, interne Verantwortlichkeiten und externe Prüfungen.Nur ein geringer Teil nutzt KI bereits direkt für die Etikettierung. Ein naheliegender Grund: Die Anforderungen sind hoch, weil es um Kennzeichnungspflichten und korrekte Pflichtangaben von Lebensmitteln geht – also um Inhalte, die im Marktalltag schnell „unter Beobachtung“ stehen können (Handel, Behörden, Verbraucher:innen). Zusätzlich zeigte sich in den Gesprächen: Bei konventionellen KI-Lösungen fehlt vielen Teams bislang die gewünschte Transparenz bei Rechts- und Regelbezügen. Das bremst den Einsatz, selbst wenn das generelle Interesse groß ist.
3) Welche KI haben Sie bereits für die Etikettierung eingesetzt?
Ergebnisse
Allgemeine LLMs (ChatGPT, DeepL, Gemini, etc.): 41%
Spezialisierte KI: 10%
Keine: 49%
Hier wird ein typisches Muster sichtbar: Allgemeine Tools sind schnell verfügbar, leicht zu testen und liefern kurzfristig Ergebnisse – besonders bei Textaufgaben. Spezialisierte Lösungen sind seltener im Einsatz, weil die Auswahl kleiner ist, die Implementierung meist strukturierter abläuft und häufig eine klare Zieldefinition nötig ist.Etwa die Hälfte nutzt noch gar keine KI für Etikettierung. Gleichzeitig setzen 41% auf die gängigen Anbieter allgemeiner KI-Modelle – vermutlich, weil diese bei Aufgaben wie Textvarianten, Formulierungshilfen oder erster Übersetzung von Etiketten schnell unterstützen können. Spannend ist auch der 10%-Anteil, der bereits spezialisierte KI nutzt: Das deutet darauf hin, dass manche Unternehmen schon sehr konkret nach Lösungen suchen, die bestimmte Prozesse zugeschnitten sind.
Genau an dieser Stelle setzen spezialisierte Ansätze typischerweise an: statt „nur Text generieren“ geht es um nachvollziehbare Ergebnisse, strukturierte Produktdaten und eine klarere Ableitung aus geltenden Vorgaben. Bei IMERO ist der Fokus darauf gerichtet, Etikettierungsprozesse durch eine Kombination aus KI und Expertenwissen zu unterstützen – z. B. mit Funktionen für Etikettenprüfung, regelbasierte Hinweise und Aktualisierungen bei Änderungen von Anforderungen.
4) Wofür haben Sie die KI bei der Etikettierung eingesetzt?
Ergebnisse
Übersetzung: 14%
Etikettenprüfung: 9%
Recherche: 33%
Noch nicht: 44%
Besonders aussagekräftig ist, dass 33% KI in diesem Kontext aktuell vor allem für Recherche nutzen. Das zeigt: KI wird oft zuerst als „Sparringspartner“ eingesetzt, um Informationen zu strukturieren, erste Hinweise zu sammeln oder Fragestellungen für interne/externe Expert:innen vorzubereiten. Gleichzeitig geben 44% an, noch nicht mit KI in der Etikettierung zu arbeiten. In den Webinar-Diskussionen war das häufig weniger Ablehnung als vielmehr Vorsicht: Viele Teams möchten erst sicherstellen, dass Prozesse transparent bleiben und die Arbeit an Etiketten zuverlässig dokumentiert und prüfbar ist – besonders bei wechselnden Kennzeichnungspflichten in mehreren Märkten.
Zwischen Neugier und Verantwortung
Unsere Webinar-Umfragen zeigen ein Bild, das viele Qualitätsmanager:innen vermutlich wiedererkennen: KI ist im Unternehmen angekommen – aber bei Etiketten ist die Messlatte höher. Und das ist nachvollziehbar. Ein Etikett ist nicht nur Kommunikation, sondern auch ein Bestandteil der Produktkonformität und damit ein Prozess, in dem Teams lieber einmal mehr prüfen als einmal zu wenig.
Unterm Strich zeigen die Umfragen ein sehr praxisnahes Bild: KI ist in vielen Unternehmen grundsätzlich angekommen – aber bei Etiketten wird sie (noch) selektiv eingesetzt. Dort, wo der Nutzen schnell greifbar ist, wie bei der Recherche (33%), wird bereits ausprobiert. Sobald es jedoch um anspruchsvollere Schritte wie Etikettenprüfung (9%) geht, steigt der Anspruch an Nachvollziehbarkeit, Prozessintegration und Transparenz. Und dass 44% noch gar nicht starten, verdeutlicht: Der Markt ist in Bewegung, aber viele Verantwortliche wollen den Einstieg kontrolliert und strukturiert angehen.
Genau dafür gibt es heute gute Wege: klar definierte Anwendungsfälle, saubere Datenbasis und ein Vorgehen, das Qualitätssicherung und Dokumentation mitdenkt. IMERO unterstützt Unternehmen dabei, internationale Kennzeichnung von Lebensmitteln effizienter zu gestalten – mit KI-gestützten Workflows und Expert:innen-Know-how, damit Teams Zeit sparen können, ohne bei den Kennzeichnungspflichten den Überblick zu verlieren.
Wenn Sie gerade an genau diesem Punkt stehen, kann ein pragmatischer nächster Schritt sein: klar abzugrenzen, welche Aufgaben KI unterstützen soll – z. B. Übersetzung von Etiketten, strukturierte Vorbereitung von Textbausteinen oder eine systematische Etikettenprüfung als zusätzlicher Prüfpfad. Entscheidend ist, dass Ergebnisse nachvollziehbar bleiben und in bestehende Freigaben passen.
IMERO entwickelt genau dafür eine Lösung, die KI und Fachwissen zusammenbringt – damit Teams bei internationaler Kennzeichnung von Lebensmitteln weniger Abstimmungsaufwand haben, Risiken reduzieren können und schneller von der Recherche in die Umsetzung kommen.
Wenn Sie sich austauschen möchten: Wir freuen uns auf Ihre Fragen – ob für ein einzelnes Zielland oder für eine internationale Rollout-Strategie.
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