Lao Gan Ma nutzt KI: Kosten werden eingespart – aber lässt sich der typische Geschmack bewahren?

Welche Veränderungen wird ein Lebensmittelunternehmen, das sich mit traditionellen Aromen am Markt behauptet, bringen, wenn es KI zur Qualitätskontrolle von Rohstoffen einsetzt? Kürzlich hat die Nachricht, dass Lao Gan Ma im Jahr 2025 einen Umsatz von 5,4 Milliarden Yuan erzielt hat, zusammen mit Berichten über die Einführung eines KI-gestützten visuellen Qualitätskontrollsystems Aufmerksamkeit erregt – es gab sogar Schlagzeilen wie „Lao Gan Ma verdient mit KI jährlich 5,4 Milliarden Yuan“, die die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit auf sich zogen.

Yang Wei, außerordentliche Professorin für Strategie und Unternehmertum am China-Europa International Business College (CEIBS), kommentiert kurz: Wenn immer mehr traditionelle Unternehmen beginnen, KI einzuführen, lohnt es sich möglicherweise, nicht nur darüber zu diskutieren, wie viele Kosten eingespart und wie viele Arbeitskräfte ersetzt werden können, sondern vor allem darüber, welche Aufgaben für KI geeignet sind und welche Erfahrungen und Werte weiterhin von Menschen bewahrt werden müssen. Sie erinnert zudem daran, dass der Einsatz von KI zur Effizienzsteigerung durch Unternehmen nicht gleichbedeutend damit ist, dass Verbraucher einen besseren Produktwert wahrnehmen.

Um den Einsatz von KI bei Lao Gan Ma rational zu betrachten, muss zunächst zwischen den von dem Unternehmen offengelegten Fakten und den zusätzlichen Erklärungen unterschieden werden, die im Verbreitungsprozess hinzugefügt werden.

Der Umsatz von Lao Gan Ma belief sich bereits 2022 auf 5,26 Milliarden Yuan, 2024 auf 5,391 Milliarden Yuan und 2025 auf etwa 5,4 Milliarden Yuan – die Veränderung ist gering. Das KI-gestützte visuelle Qualitätskontrollsystem wurde 2025 vollständig in Betrieb genommen, aber es gibt keine öffentlichen Daten, die belegen, wie viel Umsatz es beigetragen oder welche Leistungssteigerung es erzielt hat.

Die direktere Wirkung von KI zeigt sich möglicherweise im Qualitätsmanagement. Laut Li Xin, stellvertretender Geschäftsführer und Chefqualitätsbeauftragter von Lao Gan Ma, ist die Ausschussrate von Produkten in Schlüsselprozessen nach der vollständigen Inbetriebnahme des KI-gestützten visuellen Qualitätskontrollsystems im Jahr 2025 auf 0,02 % gesunken, und die Kernrohstoffe sind zu 100 % rückverfolgbar. Bisher haben öffentliche Berichte jedoch keine vergleichbaren Daten vor der Umrüstung vorgelegt.

Wie viel von diesen Veränderungen tatsächlich auf KI zurückgeht und wie viel auf Geräteerneuerungen und Managementanpassungen? Lohnt sich das unter Berücksichtigung der Investitionskosten? Die vorhandenen Informationen reichen noch nicht aus, um diese Fragen zu beantworten. Dennoch bietet der Fall von Lao Gan Ma einen Ansatzpunkt, um die Anwendung von KI in traditionellen Unternehmen zu beobachten.

Warum wird KI zum Sortieren von Chilischoten eingesetzt?

Für ein Lebensmittelunternehmen wie Lao Gan Ma hängt die Fähigkeit, den den Verbrauchern vertrauten Geschmack zu bewahren, weitgehend von den Rohstoffen ab. Die Qualität der Chilischoten ist die erste Hürde für die Produktqualität. Diese Rohstoffe, die in großen Mengen beschafft und verarbeitet werden müssen, stehen in direktem Zusammenhang mit dem Aroma der Produkte.

Das Sortieren von Chilischoten scheint unbedeutend zu sein, wirkt sich aber auf die Stabilität der nachfolgenden Verarbeitung aus. KI kann hier nicht nur den manuellen Sortieraufwand reduzieren, sondern auch das Risiko verringern, dass verdorbene Früchte oder Fremdkörper in das Produkt gelangen.

Lao Gan Ma hatte bereits einmal eine Geschmackskontroverse ausgelöst, als es die Bezugsquellen für Chilischoten angepasst hatte. Medienberichten zufolge hatte das Unternehmen zeitweise den Einsatz von Chilischoten aus Regionen wie Henan erhöht, was zu Diskussionen unter Verbrauchern über einen „veränderten Geschmack“ führte. Ob die Geschmacksveränderung ausschließlich durch die Anpassung der Anbaugebiete verursacht wurde, ist noch zu diskutieren, aber das Rohstoffmanagement wirkt sich auf das den Verbrauchern vertraute Produktaroma aus und kann auch das langjährig aufgebaute Vertrauen der Kunden in die Marke beeinflussen.

Daher liegt der Wert der Einführung von KI im Sortierprozess von Chilischoten nicht nur in der Einsparung von Arbeitskräften, sondern auch darin, die Rohstoffqualität stabiler zu steuern.

Ein weiterer Grund, warum dieser Prozess zunächst für den Einsatz von KI geeignet ist: Einige Beurteilungen unterliegen klar definierten Standards und müssen wiederholt ausgeführt werden. Zum Beispiel können Systeme mit Proben von qualifizierten und unqualifizierten Produkten trainiert werden, um Fremdkörper, Flecken und Farbabweichungen zu erkennen, danach werden die Ergebnisse stichprobenartig von Menschen überprüft.

Natürlich unterscheiden sich Chilischoten verschiedener Sorten, Anbaugebiete und Chargen stark voneinander, und das Aroma lässt sich nicht allein anhand des Aussehens beurteilen. KI kann einen Teil der Sichtprüfung übernehmen, aber nicht alle Qualitätsbeurteilungen ersetzen.

Industrielle Bildverarbeitung und optische Sortierung werden bereits in der Lebensmittelverarbeitung eingesetzt, um Mängel zu erkennen und Fremdkörper auszusortieren, basierend auf Merkmalen wie Farbe und Form. Unternehmen müssen noch durch Praxistests prüfen, ob die Geräte an Rohstoffe verschiedener Chargen und die tatsächliche Produktionsgeschwindigkeit angepasst werden können.

Selbst eine geringfügige Verbesserung der Sortiergenauigkeit kann, auf die gesamte Produktionsskala ausgeweitet, langfristig zu beträchtlichen Gewinnen führen.

Der Fall von Lao Gan Ma zeigt uns, dass Unternehmen nicht von Anfang an eine vollständige KI-Transformation anstreben müssen. Es ist pragmatischer, zunächst Prozesse zu identifizieren, die eng mit der Produktqualität verbunden sind, relativ klare Standards haben und deren Ergebnisse überprüfbar sind.

Die Bedeutung der „handwerklichen Herstellung“ im KI-Narrativ

Aber es taucht auch eine weitere Frage auf: Führt die Effizienzsteigerung durch KI zwangsläufig zur Stärkung der Wettbewerbsvorteile der Marke?

Wie würden Verbraucher wählen, wenn eine Chili-Saucen-Marke auf KI-Sortierung setzt, während eine andere auf manuelle Auswahl und die Beibehaltung traditioneller Verfahren setzt?

Man kann nicht einfach behaupten, dass Verbraucher das Letztere bevorzugen, aber die Assoziationen, die durch die Herstellungsweise hervorgerufen werden, beeinflussen tatsächlich den Eindruck der Verbraucher von dem Produkt.

Eine 2015 im *Journal of Marketing* veröffentlichte Studie ergab, dass in ihrem Untersuchungskontext die Kennzeichnung „handwerklich hergestellt“ die Attraktivität des Produkts steigerte, teilweise weil die Verbraucher der Meinung waren, dass der Hersteller Aufwand und Sorgfalt investiert hat. Obwohl diese Studie nicht direkt beweisen kann, dass Verbraucher von Chili-Sauce die gleiche Präferenz haben, hat sie dennoch einen gewissen Referenzwert.

Einige Menschen verbinden handwerkliche Herstellung mit sorgfältiger Rohstoffauswahl und hausgemachtem Geschmack, andere halten maschinelle Sortierung möglicherweise für sauberer und stabiler. Im Extremfall kann KI sogar Assoziationen mit „Technologie und übermäßigen Zusatzstoffen“ auslösen. Ob KI also ein Plus- oder Minuspunkt ist, hängt davon ab, wie die Verbraucher dies verstehen und ob sich das tatsächliche Produkt verändert hat.

Für eine Marke, die bereits eine Kontroverse um Rohstoffe erlebt hat, sind die Verbraucher möglicherweise besonders empfindlich gegenüber Kostensenkungen. Wenn das Unternehmen nur betont, wie viele Arbeitskräfte es eingespart hat, aber nicht erklärt, wie die Qualität gewährleistet wird, besteht die Gefahr, dass die Menschen befürchten, dass sich der vertraute Geschmack verändert.

Die Beteiligung von Menschen kann in bestimmten Produkten und Szenarien auch einen Markenwert haben, aber man kann daraus nicht schließen, dass Handarbeit grundsätzlich der Maschine überlegen ist.

Das Kostenproblem aus Sicht des Unternehmens ist manchmal auch das Qualitätsproblem, das den Verbrauchern am wichtigsten ist.

Lao Gan Ma hat zuvor die Bezugsquellen für Chilischoten angepasst, um Kostensenkungspotenziale zu finden, und führt nun KI im Sortierprozess von Rohstoffen ein – der Fokus liegt immer auf den Chilischoten. Aus betriebswirtschaftlicher Sicht ist das nicht verwunderlich: Chilischoten sind die Kernressource von Lao Gan Ma, und die Fähigkeit, Chilischoten auszuwählen und zu verarbeiten, ist eine wichtige Grundlage seiner Kernwettbewerbsfähigkeit.

Die Schmerzpunkte bei den Betriebskosten und die Empfindlichkeitspunkte der Verbraucher treffen so im selben Prozess zusammen. Das Unternehmen sieht Raum für Effizienzverbesserungen, während die Verbraucher vor allem darauf achten, ob sich der Geschmack verändert. Beide Sorgen sind durchaus berechtigt.

Das Problem liegt aber darin, dass beide nicht leicht mit ein und demselben Bericht gemessen werden können. Veränderungen bei Einkaufspreisen und Personalkosten lassen sich schnell berechnen, aber die Enttäuschung der Verbraucher über den Geschmack kann sich allmählich aufbauen und ist schwer auf eine einzelne Produktionsanpassung zurückzuführen. Wenn Unternehmen nur auf die unmittelbaren Kosten achten, unterschätzen sie möglicherweise den langfristigen Schaden für die Marke.

Wenn das Unternehmen nicht klar darlegt, welche Qualitätsindikatoren durch KI verbessert wurden, erinnern sich die Verbraucher möglicherweise nur an die Tatsache, dass „weniger Menschen eingesetzt werden“. Selbst wenn die Maschine tatsächlich die Stabilität der Sortierung verbessert hat, könnte dies im Kontext früherer Geschmackskontroversen interpretiert werden.

Das ist auch der Grund, warum vergangene Kontroversen um Rohstoffe die Schwierigkeit für Unternehmen erhöhen, neue Veränderungen zu erklären.

Was wirklich bewahrt werden sollte, ist keine feste Herstellungsweise, sondern das den Verbrauchern vertraute Aroma und das Vertrauen in die Marke. Die Technologie kann erneuert werden, aber das Unternehmen muss klar darlegen, was sich verändert hat und welche Qualitätsanforderungen unverändert bleiben.

Anstatt KI als Verkaufsargument zu nutzen, ist es besser, die Verbraucher zuerst stabile, leckere Produkte probieren zu lassen. Für ein Unternehmen, das sich seinen Ruf durch Geschmack aufgebaut hat, ist dies möglicherweise überzeugender.

Neue Vorstellungsmöglichkeiten für die KI-Anwendung bei Lao Gan Ma

Im Zusammenhang mit der KI-Anwendung von Lao Gan Ma kursiert eine weit verbreitete Zahl: Die Anzahl der Arbeiter, die Chilischoten sortieren, ist von über 600 auf 48 gesunken. Diese Zahl wurde jedoch nicht bestätigt. Am 26. Oktober 2026 berichteten mehrere Medien, dass Mitarbeiter von Lao Gan Ma die entsprechenden Gerüchte über Personalabbau ausdrücklich dementierten und erklärten, das Unternehmen habe diese Zahl nie veröffentlicht.

Daher können wir anhand dieser Zahlen keine Veränderungen der Personalkosten und Gewinne von Lao Gan Ma berechnen, geschweige denn sie als Beleg dafür nehmen, dass KI Arbeiter ersetzt.

Obwohl die Gerüchte über Personalabbau unzuverlässig sind, lohnt sich die Diskussion über die Frage weiterhin: Wenn Maschinen mehr Sichtprüfungsaufgaben übernehmen, wie können die langjährigen Erfahrungen der Arbeiter, die täglich mit Rohstoffen umgehen, weiterhin wirksam eingesetzt werden?

Erfahrene Arbeiter können möglicherweise anhand von Feuchtigkeit, Geruch, Aussehen und jahrelanger Erfahrung erkennen, dass eine bestimmte Charge von Chilischoten anders als üblich ist. Einige dieser Beurteilungen lassen sich in Prüfindikatoren umwandeln, andere müssen weiter erfasst und validiert werden. Ob Maschinen diese Beurteilungen abdecken können, hängt von der tatsächlichen Leistungsfähigkeit des Systems ab – man darf keine Schlussfolgerung nur aufgrund des Begriffs „KI“ ziehen.

Statt KI lediglich als Werkzeug zur Ersetzung von Arbeitskräften zu betrachten, kann Lao Gan Ma auch ihre Rolle im Forschungs- und Entwicklungsbereich erkunden. Lebensmittelunternehmen stoßen bei der Suche nach Talenten mit Fachkenntnissen in Forschung und Entwicklung und guter Kenntnis der Verbraucherbedürfnisse manchmal an Grenzen aufgrund von Standort- und Personalangebotsbeschränkungen – KI kann diese Lücke möglicherweise schließen.

Es gibt bereits Lebensmittelunternehmen, die versuchen, KI bei der Forschung und Entwicklung zu unterstützen. Im Jahr 2019 arbeitete das Gewürzunternehmen McCormick mit IBM zusammen, um Daten zu Verbraucherpräferenzen und sensorischen Studien zur Suche nach neuen Aromakombinationen zu nutzen und die ONE-Serie auf den Markt zu bringen. Berichten zufolge hat dies die Forschungs- und Entwicklungsgeschwindigkeit erheblich beschleunigt.

Für Lao Gan Ma ist die Frage mit mehr Vorstellungspotenzial möglicherweise: Kann KI dabei helfen, neue Rezepturen zu entwickeln, die bei Beibehaltung des vertrauten Aromas dafür sorgen, dass einige Verbraucher nach dem Verzehr von scharfem Essen kein Hitzegefühl im Körper und kein Brennen im Magen verspüren?

KI kann zunächst Rezepturkandidaten filtern, aber ob sie schmecken und ob sie leicht Beschwerden verursachen, erfordert sensorische Tests und notwendige wissenschaftliche Validierungen – man darf nicht nur auf Algorithmen oder wenige Geschmacksproben zurückgreifen, um eine Beurteilung abzugeben.

Was Lao Gan Ma letztendlich beweisen muss, ist nicht, wie viele Menschen durch KI ersetzt wurden, sondern dass es trotz der Einsparung von Arbeitskräften die Fähigkeit behält, Chilischoten zu verstehen und gute Chili-Sauce herzustellen. Wie die menschlichen Erfahrungen bewahrt und sinnvoll eingesetzt werden können, sollte ebenfalls Teil dieser Umrüstung sein.

Profil des Professors

Professorin Yang Wei ist außerordentliche Professor