KI in der Lebensmittel-App: Was sie entscheidet — und was nicht

„KI-App“ steht inzwischen auf fast allem, und genau deshalb sagt der Begriff immer weniger aus. Die nützlichere Frage ist die genauere: An welcher Stelle einer App steckt tatsächlich KI — und an welcher nicht? Bei Fango fällt die Antwort ungewöhnlich eng aus. Die KI erledigt eine einzige Aufgabe, und alles drumherum ist gewöhnlicher, vorhersagbarer Code. Dieser Artikel geht beide Seiten der Grenze durch: was das Modell entscheidet, was es nicht entscheidet, was das Handy verlässt und was passiert, wenn das Modell danebenliegt.

Die eine Aufgabe: von der Bonzeile zum Produkt

Ein Kassenbon ist für Menschen leicht und für Maschinen schwer. Produktnamen sind Abkürzungen („H-MILCH 1,5 % 1L“, „GOUDA JG SCHEIB“), Pfand und Tragetaschen stehen als eigene Zeilen, Rabatte erscheinen oft als separate Minus-Zeile, die eigentlich zum Produkt darüber gehört, und die PDF-Belege von Lieferdiensten kommen dreispaltig: Einzelpreis, Menge, Summe. Eine gewöhnliche Texterkennung liest diese Zeichen korrekt, versteht davon aber nichts — für sie ist Pfand genauso ein Einkauf wie die Milch.

Die Aufgabe der KI ist, die Bedeutung der Zeile zu deuten. Aus einem Beleg liefert sie für jedes Produkt Name, Menge, Preis und Packungsgröße und dazu die Angaben zum Beleg selbst: Markt, Bondatum sowie Währung und Land. Hinzu kommen zwei Angaben, die auf dem Bon gar nicht stehen: die Haltbarkeit in Tagen und ein Vorschlag für den Lagerort (Kühlschrank, Gefrierfach oder Vorrat). Kommt keine Haltbarkeitsschätzung zustande, bleiben sieben Tage als Voreinstellung.

Das Bondatum ist dabei ein kleines Detail mit großer Wirkung: Wenn Sie den Beleg erst zwei Tage nach dem Einkauf scannen, wird die Haltbarkeit ab dem Einkaufstag gerechnet und nicht ab heute. Den Vergleich zum Barcode-Scan behandeln wir gesondert in Kassenbon-Scan gegen Barcode-Scan.

Was das Handy verlässt — iPhone und Android machen das nicht gleich

Das ist die Frage, die am häufigsten kommt, und sie verdient eine direkte Antwort. Ein Modell dieser Größe läuft nicht auf dem Telefon, also muss etwas verschickt werden. Was verschickt wird, hängt vom Gerät ab:

• iPhone. Das Handy liest den Text des Belegs zuerst selbst auf dem Gerät. Sieht das Ergebnis nach einem sauber Zeile für Zeile gelesenen Bon aus, geht der Text raus, und das Bild bleibt nur als Reserve dabei — für den Fall, dass sich aus dem Text keine Preise lösen lassen. Dieser Weg ist außerdem der schnellere.
• Android. Hier geht das Bild so wie es ist raus, weil die Texterkennung auf dem Gerät nicht Teil des Android-Pakets ist. Der Weg ist einfacher und über die Geräte verschiedener Hersteller hinweg zuverlässiger.
• PDF-Beleg. Der Text wird direkt aus der Datei gelesen, nicht aus einem Bild erkannt — ein Beleg aus dem Onlineshop oder vom Lieferdienst geht also als reine Textdatei durch.

Ein Scan darf aus einem bis vier Bildern bestehen, ein langer Bon lässt sich also in Teilen erfassen. Fotografieren müssen Sie den Beleg auch gar nicht, wenn er schon auf dem Handy liegt: Fango steht im Teilen-Menü, sobald in einer App ein Bild, ein PDF oder eine Datei vorliegt — der E-Mail-Anhang oder das Belegarchiv des Onlinebankings lässt sich direkt in die App teilen. Die Datenschutzseite des Scans behandeln wir gesondert in Ist Kassenbon-Scannen sicher?

So zeigt die App, dass sie unsicher ist

KI liegt gelegentlich selbstbewusst daneben, und eine Kühlschrankliste voller Phantomprodukte ist schlechter als gar keine Liste. Deshalb ist die Prüfansicht bewusst ein Pflichtschritt: Nichts landet in der Liste, bevor Sie es bestätigen. Und die Ansicht behandelt nicht alle Zeilen als gleich sicher, sondern teilt sie in drei Bereiche:

1. 1
   Identifizierte Produkte. Zeilen, aus denen das Modell Name, Preis und Haltbarkeitsschätzung gewinnen konnte. Sie sind vorausgewählt.
2. 2
   Prüfen. Zeilen, bei denen etwas unklar geblieben ist. Hier wird die Tagesschätzung des Modells nicht ungeprüft übernommen — die App bittet Sie, die Zeile vor der Bestätigung anzusehen.
3. 3
   Haltbare Ware. Produkte, die man wegen der Haltbarkeit nicht standardmäßig verfolgen muss. Pfand, Tüten und Rabattzeilen erscheinen ausgegraut und landen nicht in der Liste.

Ist die Bonart für Fango völlig neu — unbekannte Kette, ungewohntes Layout — erscheint oben ein Hinweis, der offen sagt, dass die Produkte hinzugefügt wurden, Preise oder Daten aber fehlen können. Das ist die ehrlichere Lösung, als eine unsichere Schätzung als sichere Zahl auszugeben.

Wo keine KI im Spiel ist

Das ist der interessantere Teil, weil er dem widerspricht, was man bei „KI-App“ erwartet. Ein großer Teil dessen, was an Fango intelligent wirkt, ist überhaupt keine KI:

• Emojis und Kategorien kommen aus der eigenen Produktliste der App, nicht vom Modell. Deshalb bekommt „Ja! Bananen“ vom Beleg dasselbe 🍌 wie eine von Hand eingetragene Banane — und deshalb ist das Ergebnis jedes Mal gleich.
• Vorschläge für die Einkaufsliste sind lokale Berechnung: Kaufhäufigkeit aus der Bon-Historie und bald ablaufende Produkte aus dem Kühlschrank. Das Modell schlägt nichts vor.
• Die Reihenfolge der Abteilungen — die Liste sortiert sich nach Schlüsselwörtern in dreizehn Abteilungen entlang des Wegs durch den Supermarkt, ohne KI.
• Gemerkte Korrekturen. Wenn Sie die Haltbarkeit von Milch auf fünf Tage setzen, bekommt die nächste gescannte Milch fünf Tage und nicht die allgemeine Schätzung. Dasselbe Gedächtnis trägt Preise und Lagerorte pro Produktname.

Der letzte Punkt ist das wichtigste Prinzip: Ihre Entscheidung schlägt die Schätzung. Ein Produkt lässt sich auch ganz von der Verfolgung ausnehmen, dann wird es auf künftigen Belegen übersprungen, unabhängig davon, was das Modell davon hält. KI ist in dieser App ein Eingabeweg, keine Autorität.

Was die KI hier nicht kann

Der Fairness halber auch die Grenzen: Fango hat keine Rezeptvorschläge, keine Essensplanung und keinen Barcode-Scanner. Der Scan selbst scheitert an denselben Stellen wie das menschliche Auge — verblasster Thermobon, Foto in starkem Winkel, zerknittertes Papier oder ein handgeschriebener Zettel. Auch ein Restaurantbeleg ergibt keine sinnvolle Kühlschrankliste, weil dort Gerichte stehen und keine Zutaten.

Warum sich der Aufwand trotzdem lohnt? Weil der Eingabeweg darüber entscheidet, ob die App in einem Monat noch benutzt wird. Laut dem Food Waste Index Report 2024 des UNEP geht rund ein Fünftel der Lebensmittel verloren, die bei den Verbrauchern ankommen, und nach Angaben des Bundesministeriums für Ernährung und Landwirtschaft entfällt der größte Anteil der Lebensmittelabfälle in Deutschland auf private Haushalte. Verschwendung entsteht selten aus fehlendem Kochkönnen, sondern daraus, dass etwas vergessen wird — und dagegen hilft nur eine Liste, deren Pflege keine Mühe macht. Das ganze Feld im Überblick steht in beste App gegen Lebensmittelverschwendung.

Siehe auch: Lebensmittel-App ohne Rezepte.

Häufige Fragen

Wofür wird KI in einer Lebensmittel-App überhaupt eingesetzt?

In Fango übernimmt die KI genau eine Aufgabe: Sie liest den Kassenbon und macht aus den Zeilen Produkte. Sie erfasst Name, Menge, Preis, Packungsgröße, Markt, Bondatum und Währung, schätzt die Haltbarkeit in Tagen und schlägt einen Lagerort vor. Alles andere in der App — Emojis, Kategorien, Vorschläge für die Einkaufsliste und die Reihenfolge der Abteilungen — ist lokale Berechnung ohne KI.

Verlässt das ganze Bon-Foto mein Handy?

Das hängt vom Gerät ab. Auf dem iPhone liest das Handy den Text des Bons zuerst selbst, und wenn das Ergebnis sauber Zeile für Zeile aussieht, geht nur der Text raus — das Bild bleibt lediglich als Reserve dabei. Auf Android geht das Bild raus, weil die Texterkennung auf dem Gerät nicht Teil des Android-Pakets ist. Bei einem PDF-Beleg wird der Text direkt aus der Datei gelesen. Verarbeitet wird im Moment des Scans, Belege werden nicht aufbewahrt.

Was passiert, wenn die KI den Beleg falsch liest?

Die Prüfansicht ist bewusst ein Pflichtschritt, und nichts landet ohne Ihre Bestätigung in der Liste. Die Zeilen werden in drei Bereiche geteilt: identifizierte Produkte, zu prüfende Zeilen und haltbare Ware. Bei den zu prüfenden Zeilen wird die Tagesschätzung des Modells nicht ungeprüft übernommen, und Pfand, Tüten sowie Rabattzeilen erscheinen ausgegraut. Ist die Bonart für Fango neu, erscheint oben ein Hinweis, dass Preise oder Daten fehlen können.

Kann ich die Schätzung der KI überschreiben?

Ja, und die Korrektur bleibt bestehen. Wenn Sie die Haltbarkeit von Milch auf fünf Tage ändern, bekommt die nächste gescannte Milch fünf Tage statt der allgemeinen Schätzung des Modells. Dasselbe Gedächtnis merkt sich Preise und Lagerorte pro Produktname, und ein Produkt lässt sich ganz von der Verfolgung ausnehmen, sodass es auch auf künftigen Belegen übersprungen wird. Ihre Entscheidung schlägt die Schätzung.