KI-Chatbots in der Ernährungsberatung

Chancen, Herausforderungen und Anforderungen aus Sicht von Fachkräften

Einleitung

Digitale Anwendungen spielen in der Ernährungsberatung bereits seit längerem eine Rolle, etwa zur Dokumentation, für Rezeptdatenbanken oder zur Kommunikation mit Klient*innen. Mit der zunehmenden Verfügbarkeit generativer Künstlicher Intelligenz (KI) eröffnen sich neue Möglichkeiten im Rahmen von Ernährungsberatung, z. B. zur Inspiration zu neuen Rezeptideen [1], für die Erstellung personalisierter Ernährungspläne [2, 3] sowie zur Bereitstellung präziser Nährwertangaben zu einzelnen Lebensmitteln [4]. Außerdem können Chatbots durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie der Erstellung von Texten die Arbeit von Fachkräften entlasten [5]. Auf geläufige Ernährungsfragen können sie mitunter verständlicher antworten als Fachkräfte [6], wobei ihre Stärken insbesondere im textbasierten Arbeiten liegen.

Ein häufig genannter Kritikpunkt bisheriger Studien betrifft die Zuverlässigkeit der bereitgestellten Informationen [7]. Empfehlungen werden oft ohne Quellenangabe oder nachvollziehbare Begründung gegeben [1, 5, 6]. Auch die Qualität generierter Ernährungspläne wird kritisch bewertet, da regelmäßig Fehler auftreten. Besonders im Hinblick auf Allergien und krankheitsrelevante Nährstoffe zeigen Chatbots zwar Potenzial, liefern jedoch vereinzelt gesundheitsriskante Fehlinformationen [8, 9]. Hinzu kommt, dass emotionale und soziale Faktoren, die für das Essverhalten bedeutsam sind, bislang nicht berücksichtigt werden [1]. Problematisch ist zudem die Tendenz, Inhalte mit  großer Überzeugung zu vermitteln, selbst wenn diese fehlerhaft sind [8]. Schließlich ergeben sich Datenschutzfragen, da Chatbots auf von Nutzer*innen eingegebene, häufig sensible Gesundheitsdaten angewiesen sind [6]. Insgesamt zeigt sich, dass KI-Chatbots Potenzial als unterstützendes Instrument bieten, fachliche Kontrolle und klare Einsatzgrenzen bleiben jedoch unerlässlich.
Die bisherige Forschung fokussiert sich häufig auf technische Merkmale wie Genauigkeit und Verständlichkeit der Antworten, während Einschätzungen von Fachkräften bislang kaum berücksichtigt wurden. Die vorliegende Studie legt daher den Fokus auf die Sichtweise berufserfahrener Fachkräfte der Ernährungsberatung. Ziel ist es, deren Einschätzungen zu möglichen Chancen, Herausforderungen und Anforderungen an KI-gestützte Chatbots systematisch zu erfassen.

Methode

Im Rahmen einer Online-Befragung wurden 29 Fachkräfte befragt, wovon 24 Teilnehmende angaben, über eine berufliche Qualifikation im Bereich der Oecotrophologie zu verfügen, 15 besitzen zusätzlich eine Zertifizierung zur Ernährungsberatung, zum Beispiel vom VDOE. Drei Teilnehmende bezeichneten sich als  Ernährungswissenschaftler*innen mit entsprechender Zusatzqualifikation. Die Teilnehmenden wurden hauptsächlich über den Berufsverband Oecotrophologie e. V. (VDOE) zwischen Februar und April 2025 rekrutiert. Mehr als die Hälfte der Befragten (n = 17) verfügte über mehr als 20 Jahre Berufserfahrung.
Die Befragung umfasste zwölf Fragen, acht offene und vier geschlossene Fragen zur beruflichen Tätigkeit, zur Nutzung von KI, zu wahrgenommenen Chancen und Herausforderungen sowie zu Anforderungen an Chatbots. Zusätzlich bewerteten die Teilnehmenden beispielhaft jeweils einen Tagesplan, der von den drei generativen Chatbots ChatGPT 4.0, Gemini 2.0 und DeepSeek V3 erstellt worden waren. Zur Erstellung der Tagespläne für die Online-Befragung wurde den Chatbots jeweils ein identischer Prompt vorgegeben: „Ich bin 25 Jahre alt, weiblich, 1,70 m groß und wiege derzeit 83 kg. Erstelle mir einen genauen Tagesplan mit Rezepten, mit dem ich schnell Gewicht reduzieren kann.“
Ziel war es, auf dieser Grundlage einen detaillierten Tagesplan mit Rezepten zur Gewichtsreduktion zu generieren. Die daraus entstandenen Pläne wurden den Teilnehmenden im Rahmen der Online-Befragung gezeigt, um ihre Einschätzungen zur Qualität der Inhalte zu erfassen. Dabei wurden alle Fragen offen formuliert, um Raum für individuelle Bewertungen und vielfältige Perspektiven zu geben. Die Antworten der offenen Fragen wurden thematisch kategorisiert, zusammengefasst und hinsichtlich ihrer Nennhäufigkeit ausgewertet. Die geschlossenen Angaben wurden deskriptiv aufbereitet und in Häufigkeiten dargestellt.

Ergebnisse

Die folgenden Ergebnisse basieren auf der Online-Befragung (n = 29) und umfassen sowohl Ergebnisse der quantitativen Auswertung zur Nutzung von KI sowie der qualitativen Analyse zu Chancen, Herausforderungen, Bedarfen und zur Qualität der von KI generierten Ernährungspläne.

Einschätzungen zu Chancen
Auf die offene Frage, welche Vorteile die Befragten beim Einsatz von KI in der Ernährungsberatung sehen, nannten acht der 29 Teilnehmenden Arbeitserleichterung oder Zeitersparnis, die z. B. durch die Texterstellung und die Strukturierung von Materialien ermöglicht werden.
Fünf Teilnehmende gaben die Schnelligkeit der Informationsbereitstellung als Vorteil an. Drei nannten das Personalisierungspotenzial, etwa durch individuell anpassbare Empfehlungen oder die Berücksichtigungkultureller Aspekte. In diesem Zusammenhang wurden auch KI-generierte Speisepläne als potenziell hilfreich beschrieben.
In Einzelnennungen wurden weitere Vorteile genannt: die übersichtliche Aufbereitung von Nährstoffinformationen, die Darstellung ernährungsbedingter Erkrankungen sowie die einfache Bedienbarkeit für Klient*innen. Zwei Teilnehmende beschrieben KI-Chatbots als Instrument zur Erhöhung der Reichweite und zur Prävention, insbesondere über niedrigschwellige digitale Angebote.

Einschätzungen zu Herausforderungen
Auf die offene Frage nach möglichen Herausforderungen nannten elf der 29 Teilnehmenden die Gefahr fehlerhafter Informationen. Drei Fachkräfte wiesen darauf hin, dass Inhalte unkritisch übernommen werden könnten, obwohl sie nicht fachlich geprüft seien. Sechs Teilnehmende kritisierten eine fehlende wissenschaftliche Fundierung und verwiesen auf unklare oder fehlende Quellenangaben sowie einen mangelnden Bezug zu etablierten Leitlinien. Zwei Personen sahen zudem die Gefahr, dass Klient*innen unrealistische Erwartungen entwickeln könnten und dass Chatbots als Ersatz für persönliche Beratung missverstanden werden, insbesondere in Bezug auf Motivation, Beziehungsaufbau und Verhaltensänderung, bei denen der persönliche Austausch aus Sicht der Fachkräfte nicht ersetzbar sei. Eine Person wies darüber hinaus auf potenzielle Probleme im Bereich Datenschutz hin.
Fünf Teilnehmende beschrieben die Individualisierung der Empfehlungen als unzureichend: Die Angaben berücksichtigen häufig persönliche Vorlieben, Vorerkrankungen oder Alltagssituationen nicht ausreichend. Eine Fachkraft verwendete dabei den Begriff „Massenabfertigung“, um zu verdeutlichen, dass zentrale Inhalte der Beratung bei standardisierten Empfehlungen verloren gehen könnten.

Wünsche und Bedarfe der Beratungsfachkräfte
Auf die Frage nach Funktionen und Informationen für einen sinnvollen Einsatz in der Ernährungsberatung, gaben die Teilnehmenden unterschiedliche Rückmeldungen. Die wichtigste Anforderung liegt aus Sicht von neun der 29 Befragten in einer höheren Informationsqualität. Inhalte sollten wissenschaftlich fundiert, nachvollziehbar und an anerkannten Leitlinien orientiert sein, während unbelegte Aussagen oder Trends aus dem Internet vermieden werden müssen.
Eine weitere zentrale Forderung war eine stärkere Individualisierung der Ergebnisse. Sieben Fachkräfte wünschten sich, dass persönliche Vorlieben, Unverträglichkeiten, kulturelle Aspekte sowie Alltag und Lebensumstände der Klient*innen einfacher berücksichtigt werden können. Vier Teilnehmende hoben in diesem Zusammenhang  die Bedeutung klar formulierter Prompts hervor, da präzise Eingaben zu individuelleren Ergebnissen führen können. Drei Personen verwiesen zudem auf einen klaren Fortbildungsbedarf. Der Umgang mit KI solle gezielt erlernt und begleitet werden, um einen reflektierten Einsatz sicherzustellen.
Weitere genannte Anforderungen betrafen eine einfache Bedienbarkeit, klare Eingabestrukturen, Visualisierungen und die Möglichkeit zur Integration in bestehende Systeme.  Konkrete Funktionen, die als besonders hilfreich angesehen wurden, waren die automatisierte Auswertung von Ernährungsprotokollen und die Erstellung individueller Ernährungspläne. Außerdem wurde die Unterstützung bei Texten, Materialien und themenspezifischen Handouts als nützlich beschrieben.

Bewertung der KI-generierten Ernährungspläne
Die Rückmeldungen zur Qualität der KI-generierten Ernährungspläne fielen uneinheitlich aus. 14 Teilnehmende beschrieben die Pläne grundsätzlich als gelungen, während sieben Fachkräfte deutliche Kritik äußerten. Fünfmal wurde eine insgesamt sinnvolle Struktur und realistische Zielsetzung im Hinblick auf Gewichtsreduktion hervorgehoben. Gleichzeitig bemängelten acht Fachkräfte ein zu starkes Energiedefizit und einen geringen Anteil an Kohlenhydraten. Uneinigkeit bestand auch hinsichtlich der Nährstoffverteilung, da die Proteinzufuhr siebenmal als angemessen, zweimal als zu hoch und einmal als zu niedrig bewertet wurde.
Mehrere Teilnehmende kritisierten die fehlende Individualisierung der Pläne, etwa die unzureichende Berücksichtigung von Vorlieben, Allergien, Alltagsroutinen oder Erkrankungen. Dies wurde auf den sehr einfach formulierten Prompt zurückgeführt, der die Erstellung differenzierterer Pläne nicht beinhaltete.
Die Rückmeldungen zu den KI-generierten Ernährungsplänen zeigten unterschiedliche Schwerpunkte. Bei ChatGPT wurden die abwechslungsreichen Mahlzeiten, die Übersichtlichkeit der Pläne sowie die Hinweise zu Energie und Protein von acht Teilnehmenden als besonders positiv bewertet. Die fehlenden Hinweise auf fachliche Begleitung wurden kritisiert. DeepSeek erhielt positive Rückmeldungen für die ausgewogene Proteinzufuhr, die alltagstaugliche Zubereitung und die Hinweise zur Einbeziehung von Fachkräften, die von sieben Teilnehmenden hervorgehoben wurden. Kritisiert wurden hingegen zu wenig Gemüse und fehlende Kohlenhydrate. Gemini wurde für die Zusammensetzung der Mahlzeiten und die hilfreichen allgemeinen Tipps positiv eingeschätzt, während die Kritik sich auf die unzureichende Zubereitung bezog.
Ergänzend zu den Umfrageergebnissen wurde ein vertiefendes Interview mit einer Fachkraft aus dem klinischen Bereich geführt: Hier wurden Aspekte wie Datenschutz, Benutzerfreundlichkeit, sprachliche Verständlichkeit und technische Integration von Chatbots als besonders relevant genannt. Hervorgehoben wurde die automatisierte Auswertung von Ernährungsprotokollen sowie die Erstellung strukturierter Pläne als entlastende Funktionen sowie die Möglichkeiten der Übersetzungen in andere Sprachen, während der persönliche Austausch nicht ersetzt werden sollte. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass Anforderungen je nach Arbeitsfeld variieren können und eingesetzte Chatbots entsprechend anpassbar sein sollten.

Diskussion

Die Befragung zeigt, dass Fachkräfte in KI-gestützten Chatbots vor allem ein unterstützendes Instrument zur Entlastung im Arbeitsalltag sehen. Genannt wurden Vorteile wie Zeitersparnis und strukturierte Informationen und die Möglichkeit zur Personalisierung. Gleichzeitig äußerten Teilnehmende auch Vorbehalte. Kritisiert wurden fehlerhafte Inhalte und fehlende wissenschaftliche Fundierung. Obwohl anhand der beispielhaften Ernährungspläne vor allem die fehlende Individualisierung bemängelt wurde, sahen einzelne Fachkräfte grundsätzlich die Möglichkeit, dass KI-Chatbots mit fachgerecht formulierten Prompts zur individuellen Beratung beitragen können. Mehrfach wurde betont, dass Chatbots keine persönliche Beratung ersetzen können, insbesondere nicht bei komplexen oder emotionalen Themen.
Die Einschätzungen zur Qualität der KI-generierten Ernährungspläne fielen unterschiedlich aus. Während einige Fachkräfte Aufbau und Zielsetzung als grundsätzlich gelungen bewerteten, wurden andere Aspekte wie ein hohes Energiedefizit, eine einseitige Lebensmittelauswahl und fehlende Anpassung an individuelle Bedürfnisse kritisch gesehen.
Solche Mängel werden auch in Studien beschrieben, die unter anderem fehlende Leitlinienorientierung, unzureichende Berücksichtigung gesundheitlicher Einschränkungen und eine zu starke Wiederholung bestimmter Lebensmittel feststellen [10, 11]. Insgesamt zeigt sich, dass die Pläne nicht ohne fachliche Prüfung eingesetzt werden sollten.
Deutlich wurde zudem, dass viele Fachkräfte sich Fortbildungsangebote wünschen, um sicherer im Umgang mit KI-Tools zu werden. Besonders beim Erstellen  geeigneter Prompts besteht häufig Unsicherheit. Systeme sollten leicht bedienbar sein, nachvollziehbare Quellen nutzen und die Möglichkeit bieten, persönliche Angaben wie Vorlieben, Unverträglichkeiten oder Alltagssituationen zu berücksichtigen [12, 13].
Auch wenn es sich um eine erste explorative Untersuchung mit begrenztem Stichprobenumfang handelt, liefern die Ergebnisse praxisnahe Hinweise. Zukünftige Studien sollten stärker danach differenzieren, welche Anforderungen Fachkräfte in unterschiedlichen Beratungskontexten an Chatbots stellen. Auf dieser Grundlage lassen sich Maßnahmen ableiten, die die Arbeit unterstützen und fachlich sinnvoll ergänzen können.

Fazit

Fachkräfte sehen KI-gestützte Chatbots eher als ergänzendes Werkzeug für den Einsatz im Rahmen der Ernährungsberatung, das bei der Informationsaufbereitung und Organisation unterstützen kann. Ein sinnvoller Einsatz erscheint vor allem dann möglich, wenn die Inhalte kontrolliert und fachlich abgesichert sind. Kritisch bewertet werden ungesicherte Aussagen, fehlende Individualisierung und datenschutzrechtliche Unsicherheiten. Die Ergebnisse zeigen, dass sich Anforderungen je nach Arbeitsfeld unterscheiden können und eingesetzte Systeme entsprechend anpassbar sein müssen. Für eine fachgerechte Nutzung braucht es transparente Quellen, klare Eingabehilfen und geeignete Fortbildungsangebote. Langfristig sind anwendungsnahe Lösungen gefragt, die sich an den konkreten Bedürfnissen der Praxis orientieren. Richtig eingesetzt können KI-gestützte Chatbots in der Ernährungsberatung Routineaufgaben abnehmen und Zeit für die persönliche Betreuung schaffen.

Anke Reibert¹
Joachim Allgaier^1,2
Marc Birringer^1,2
1 Fachbereich Oecotrophologie,
Fulda University of Applied Sciences
36037 Fulda, Germany
² Wissenschaftliches Zentrum für
Ernährung, Lebensmittel und Nachhaltige
Versorgungssysteme (ELVe),
Fulda University of Applied Sciences
36037 Fulda, Germany

Angaben zu Interessenkonflikten und zum Einsatz von KI
Die Autor*innen erklären, dass keine Interessenkonflikte bestehen. KI wurde zur Datenerhebung eingesetzt.

Die Bachelorarbeit von Anke Reibert wurde an der ELVEe-Jahrestagung 2025 in Fulda mit dem Nachwuchspreis ausgezeichnet.

Literatur

1. Garcia MB: ChatGPT as a virtual dietitian: Exploring its potential as a tool for improving nutrition knowledge. ASI 2023; 6(5): 1–18.
2. Hieronimus B, Hammann S, Podszun MC: Can the AI tools ChatGPT and Bard generate energy, macro- and micro-nutrient sufficient meal plans for different dietary patterns? Nutr Res 2024; 128: 105–14.
3. Papastratis I, Stergioulas A, Konstantinidis D, Daras P, Dimitropoulos K: Can ChatGPT provide appropriate meal plans for NCD patients? Nutrition 2024; 121: 112291.
4. Haman M, Školník M, Lošťák M: AI dietician: Unveiling the accuracy of ChatGPT‘s nutritional estimations. Nutrition 2024; 119: 112325.
5. Chatelan A, Clerc A, Fonta P-A: ChatGPT and future artificial intelligence chatbots: What may be the influence on credentialed nutrition and dietetics practitioners? J Acad Nutr Diet 2023; 123(11): 1525–31.
6. Kirk D, van Eijnatten E, Camps G: Comparison of answers between ChatGPT and human dieticians to common nutrition questions. J Nutr Metab 2023; 2023: 5548684.
7. Hieronimus B, Lopez-Aguirre M-L, Birringer M, Podszun M: GenAI in nutritional sciences (GAINS): A systematic review and reporting framework for future research. Nutr Res 2025.
8. Niszczota P, Rybicka I: The credibility of dietary advice formulated by ChatGPT: Robo-diets for people with food allergies. Nutrition 2023; 112: 112076.
9. Qarajeh A, Tangpanithandee S, Thongprayoon C, et al.: AI-powered renal diet support: Performance of ChatGPT, Bard AI, and Bing Chat. Clin Pract 2023; 13(5): 1160–72.
10. Naja F, Taktouk M, Matbouli D, et al.: Artificial intelligence chatbots for the nutrition management of diabetes and the metabolic syndrome. Eur J Clin Nutr 2024; 78(10):  887–96.
11. Ponzo V, Goitre I, Favaro E, et al.: Is ChatGPT an effective too for providing dietary advice? Nutrients 2024; 16(4).
12. Chew HSJ: The use of artificial intelligence-based conversational agents (chatbots) for weight loss: Scoping review and practical recommendations. JMIR Med Inform 2022; 10(4): e32578.
13. Sharma S, Pajai S, Prasad R, et al.: A critical review of ChatGPT as a potential substitute for diabetes educators. Cureus 2023; 15(5): e38380.