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Delicious Data:Kochen mit KI

Valentin Belser: "Es muss künftig in Ordnung sein, dass es eine Viertelstunde vor Schluss nicht mehr die volle Auswahl gibt."

(Foto: Paul Günther)

Valentin Belser sorgt mit künstlicher Intelligenz dafür, dass in Kantinen und Mensen weniger Essen im Müll landet. Nun geht sein Start-up Delicious Data das Problem auch in Bäckereien an.

Von Vivien Timmler

Mittags halb zwei in Deutschland, die Pause ist fast vorbei. Die Mitarbeiter waren in der Kantine, die Studenten in der Mensa, es geht wieder an den Schreibtisch, in den Vorlesungssaal - so zumindest sieht der Alltag aus, wenn keine Pandemie die Welt im Griff hat. Was zurückbleibt, ist kiloweise Essen unter den Wärmelampen. Denn wer weiß schon, wie viele Nachzügler kurz vor Ausgabeschluss doch noch den Linseneintopf, das Geschnetzelte, die Pasta bestellen wollen?

"Planungsunsicherheit ist einer der größten Verursacher von Lebensmittelverschwendung", sagt Valentin Belser. Dem 30-Jährigen fiel das Dilemma der Großküchen erstmals in seiner Uni-Mensa auf: Bietet sie bis zum Schluss alle Gerichte an, ist die Gefahr groß, dass am Ende massenweise Essen in der Tonne landet. Reduzieren die Mitarbeiter hingegen das Angebot, reagieren viele Kunden verärgert, weil ausgerechnet ihr Lieblingsessen schon wieder aus ist.

Viele Kantinen- und Mensabetreiber entscheiden sich für ersteren Weg - was dazu führt, dass dort laut einer Studie des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft fast 20 Prozent der Lebensmittel im Müll landen. "Die Hälfte wäre vermeidbar", sagt Belser, "vor allem durch bedarfsgerechteres Kochen und somit weniger Überproduktion." Gemeinsam mit seinem Freund Jakob Breuninger gründete er das Start-up Delicious Data. Ihre Idee: ein Prognosesystem, das tagesaktuell voraussagen kann, wie viele Portionen welchen Gerichts wann benötigt werden.

"Kern unserer Lösung ist es, den Entscheidungsprozess des Kunden zu modellieren", sagt Belser. Was sich anhört wie Tiefenpsychologie, hat vielmehr mit künstlicher Intelligenz und riesigen Datenmengen zu tun. Belsers Software verbindet die Information, was die Gäste in den vergangenen Monaten und Jahren gegessen haben, mit tagesaktuellen Faktoren wie der Jahreszeit, dem Wetter, Ferien oder Feiertagen. "Die Vorhersagen sind so präzise, dass sich die Lebensmittelabfälle wirklich stark reduzieren lassen", sagt Belser. "Es gibt Gerichte - die Currywurst im Ruhrpott oder das deftige Wurstgulasch in Sachsen -, die man dann aber auch wirklich akkurat vorhersagen muss, sonst gibt es richtig Stress." Gleichzeitig ließen sich durch die Prognosen in den meisten Großküchen Lager- und Personalkosten senken, da viele Prozesse effizienter würden.

Künftig können auch Bäckereien die Software nutzen

Und auch wenn Delicious Data mit etwa 70 Betrieben - darunter etwa die Großcaterer Aramark und Apetito und die Kantinen von Bayer und der Ergo-Versicherung - dreieinhalb Jahre nach Gründung noch am Anfang steht: Das Potenzial der Software ist enorm. Allein in Deutschland gibt es mehrere Zehntausend großgastronomische Betriebe, und alle verbindet das gleiche Problem. "Der Markt ist unabgedeckt, es gab diese Lösung bislang einfach nicht", sagt Belser. "Wir müssen uns nicht irgendwelche kreativen Geschäftsmodelle überlegen, damit wir einen guten Wachstumsmarkt haben."

Dank einer zweiten Finanzierungsrunde - wie viel frisches Geld er eingenommen hat, will Belser nicht verraten, auch zu Umsatz und Gewinn schweigt er - bietet Delicious Data seine Software auch für Bäckereien an. So werden künftig etwa 120 Filialen einer der größten Bäckereien Bayerns das Prognosesystem nutzen. Als Konkurrenz zu anderen Foodwaste-Start-ups wie etwa "Too Good To Go", die kurz vor Ladenschluss abholen, was übrig geblieben ist, sieht Delicious Data sich dabei nicht. "Um das Problem ganzheitlich zu lösen, braucht es immer einen Mix", sagt Belser. "Auch wenn ein Betrieb unsere Software nutzt: Irgendwas wird am Ende des Tages immer übrig sein." Fest steht jedoch: Was gar nicht erst produziert wird, kann auch nicht übrig bleiben.

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