Künstliche Intelligenz schreibt Texte, analysiert Daten, erstellt Bilder – und inzwischen auch Rezepte. Was auf den ersten Blick spielerisch wirkt,
stellt bei genauerem Hinsehen eine ernsthafte Frage: Kann eine KI komplexe Kochprozesse wirklich verstehen – oder reproduziert sie nur Strukturen?
Für uns im Deutschen Jagdblog war schnell klar: Wenn wir diese Frage testen, dann nicht mit Pasta, Pfannkuchen oder schnellen Alltagsgerichten.
Sondern mit Wild. Denn Wildküche ist anspruchsvoll. Sie verzeiht wenig. Und sie trennt sehr klar zwischen Theorie und Praxis.
Warum dieser Selbstversuch?
Rezepte aus KI-Tools sind längst Alltag. Ob Chatfenster, App oder smarte Küchenhilfe – überall entstehen Gerichte auf Knopfdruck.
Was dabei oft fehlt, ist Einordnung: Funktioniert das wirklich? Oder klingt es nur gut?
„Wir wollten nicht wissen, ob KI gut oder schlecht ist – sondern ob sie praxisfähig ist.“
Der Thermomix eignet sich dafür besonders gut. Er folgt klaren Abläufen, festen Temperaturen, definierten Stufen.
Wenn eine KI hier scheitert, liegt es nicht an fehlender Technik – sondern an fehlendem Verständnis.
Fragestellung und Ziel des Experiments
Die zentrale Frage lautete: Kann eine KI aus einem simplen Rezepttitel ein funktionierendes, nachvollziehbares Thermomix-Rezept erstellen?
Wichtig war dabei die Abgrenzung:
- kein Zugriff auf Cookidoo
- keine Vorwerk-Originalrezepte
- keine manuelle Nachkorrektur
- keine nachträgliche Optimierung
Die KI erhielt ausschließlich den Rezepttitel: „Marinierter Hirschrücken mit Rotkohlsalat“. Mehr nicht.
„Wenn ein System wirklich versteht, was es tut, dann braucht es keine Stützräder.“
Getestet wurde also nicht Geschmack, sondern Struktur. Nicht Kreativität, sondern Logik. Nicht Show, sondern Wiederholbarkeit.
Versuchsaufbau: So sind wir vorgegangen
Der Aufbau des Tests war bewusst einfach gehalten.
Zunächst wählten wir ein Gericht, das mehrere kritische Punkte vereint: empfindliches Fleisch, Marinade, schonende Garung und eine Beilage mit Textur.
Der Hirschrücken eignet sich dafür ideal. Er ist edel, aber unforgiving. Ein paar Minuten zu viel – und er ist trocken.
Zu wenig Struktur – und das Gericht wirkt beliebig.
Die KI wurde gebeten, ein vollständiges Thermomix-Rezept zu generieren: Zutatenliste, Zubereitung, Garschritte, Beilagenlogik. Ohne weitere Hinweise.
„Je weniger man vorgibt, desto ehrlicher wird das Ergebnis.“
Das KI-generierte Thermomix-Rezept
Das Ergebnis war zunächst überraschend solide. Die KI strukturierte das Rezept klassisch: Marinade aus Kräutern, Rotwein und Öl, Ruhezeit für das Fleisch,
Rotkohlsalat als frischer Gegenpol, Varoma-Garen für den Hirschrücken und optionales Anbraten für Röstaromen.
Die Abläufe wirkten vertraut. Die Thermomix-Logik war klar erkennbar. Stufen, Zeiten und Prozesse waren grundsätzlich plausibel.
„Die KI weiß, wie ein Thermomix funktioniert.“
Das vollständige KI-Rezept findest du hier: https://www.deutscher-jagdblog.de/marinierter-hirschruecken-mit-rotkohlsalat-wenn-ki-wild-kocht/
Doch genau an diesem Punkt begann die eigentliche Analyse.
Das Original-Thermomix-Rezept als Referenz
Zum Vergleich zogen wir ein originales Thermomix-Rezept heran, wie es in Cookidoo zu finden ist.
Was sofort auffällt: deutlich mehr Zutaten, aufwendigere Marinade, Gewürzbeutel statt direkter Vermischung, Reduktion aus der Marinade und exaktes Zeitmanagement.
Diese Rezepte sind nicht zufällig komplex. Sie entstehen in Testküchen, werden wiederholt gekocht, angepasst und abgesichert.
„Ein Cookidoo-Rezept ist kein Text – es ist ein getesteter Prozess.“
Der Unterschied liegt nicht im Gerät, sondern im Erfahrungswert dahinter.
Die Analyse: Wo KI überzeugt – und wo nicht
Struktur und Logik
Hier punktet die KI klar. Die Abläufe sind sauber, nachvollziehbar, logisch aufgebaut.
„Die KI denkt in Prozessen – nicht in Aromen.“
Für Einsteiger kann das hilfreich sein. Man bekommt einen Rahmen, an dem man sich orientieren kann.
Kulinarische Tiefe
Hier zeigt sich die Grenze. Die KI kennt keine Bitterstoffe, keine Überextraktion, keine Fehlaromen.
Warum ein Gewürzbeutel Sinn ergibt, warum Marinaden reduziert werden sollten oder warum Wild anders reagiert als Rind – all das fehlt.
„Die KI weiß, wie ein Rezept aussieht – aber nicht, wie es sich anfühlt.“
Fehlertoleranz
Ein weiterer kritischer Punkt: KI-Rezepte funktionieren oft nur unter Idealbedingungen.
Bei anderem Fleischgewicht, anderer Fleischqualität oder anderer Garumgebung gerät das System ins Wanken.
„KI-Rezepte verzeihen weniger – weil niemand sie wirklich gekocht hat.“
Praxischeck: Wild ist kein Industriegut
Wildfleisch ist nie gleich. Alter, Reifegrad, Bewegung, Schusslage – all das spielt eine Rolle. Genau hier trennt sich Erfahrung von Anleitung.
Ein Mensch erkennt, wann ein Fleisch „da“ ist, wann Hitze reicht und wann man eingreifen muss. Eine KI kann das nicht.
„Wild verlangt Aufmerksamkeit – keine Automation.“
Warum Video und Blog zusammengehören
Das Video zeigt Reaktion, Dynamik, Praxis. Man sieht, wo gezögert wird, wo diskutiert wird und wo Entscheidungen fallen.
Der Blog liefert die Tiefe: Struktur, Argumentation, Einordnung. Beides ergänzt sich.
„Das Video zeigt, was passiert – der Artikel erklärt, warum.“
Fazit: Kann KI kochen?
Ja – und nein. KI kann Rezepte strukturieren, Geräte-Logik abbilden und Einstiegshilfen liefern.
KI kann nicht schmecken, fühlen oder entscheiden.
„KI ist ein Werkzeug. Kein Koch.“
In der Wildküche wird das besonders deutlich. Hier zählt Erfahrung mehr als Perfektion.
Ausblick: Wie es weitergeht
Dieser Test war kein Abschluss, sondern ein Anfang. Geplant sind weitere Vergleiche: KI und Jagdausbildung, KI und Ballistik, KI als Trainingshilfe.
Immer mit der gleichen Frage im Hintergrund:
„Wo hilft KI – und wo wird sie gefährlich, wenn man ihr blind vertraut?“
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