AI konnte den Pfefferminzsirup nicht zählen – Warum Starbucks nach 9 Monaten die Bestandsverwaltungs-AI zurückzog

Starbucks hat das in nordamerikanischen Filialen eingeführte AI-Bestandsverwaltungstool „Automated Counting“ eingestellt. Nur 9 Monate nach der Einführung. Die mit großem Tamtam gestartete „AI-Inventur“ könnte eher eine Quelle des Stresses gewesen sein, anstatt die Arbeit vor Ort zu erleichtern.

Dieses Tool sollte es den Mitarbeitern ermöglichen, mit einem Tablet einfach auf das Regal zu zielen, um automatisch den Bestand an Milch, Sirup und Getränkezutaten zu erfassen. Es nutzte Kameras und LiDAR, um die im Regal befindlichen Produkte zu erkennen, zu zählen und frühzeitig Bestandsengpässe zu identifizieren. Theoretisch klingt das sehr modern und praktisch.

Starbucks hatte anfangs große Erwartungen an dieses System. Durch die Ausweitung auf die von der Firma betriebenen Filialen in Nordamerika sollte die Zeit, die Mitarbeiter im Lager mit dem Zählen von Beständen verbringen, reduziert werden, damit sie sich auf den Kundenservice und die Zubereitung von Getränken konzentrieren können. Zutaten wie Hafermilch, Cold Foam und Karamell-Drizzle, die für beliebte Menüs unverzichtbar sind, sollten nicht ausgehen. Kunden können das bestellen, was sie möchten, und Mitarbeiter werden von monotonen Aufgaben befreit. Die Einführung der AI wurde als ein sehr verständliches Erfolgsszenario präsentiert.

Doch die Realität in den Filialen ist nicht so perfekt wie in den Präsentationsunterlagen.

Milchbehälter sehen ähnlich aus. Der Winkel der Regale variiert je nach Filiale. Etiketten sind nicht immer nach vorne gerichtet. Die Anordnung und der Füllstand der Sirupflaschen sind unterschiedlich. Nach Stoßzeiten werden Produkte vorübergehend an anderen Orten abgelegt. Der Innenraum des Kühlschranks wird durch Reflexionen, Kondensation und Beleuchtung beeinflusst. Es gibt einen großen Unterschied zwischen der idealen Umgebung, die für die AI-Erkennung geeignet ist, und dem tatsächlichen Backroom eines Cafés.

Berichten zufolge kam es bei Automated Counting zu Verwechslungen ähnlicher Milchsorten oder zum Übersehen von Produkten. Ein symbolischer Moment war in einem von Starbucks veröffentlichten Video zu sehen, in dem das System angeblich eine Pfefferminzsirupflasche im Regal nicht erkannte. Wenn in einem Demovideo, das die genaue Bestandsaufnahme durch die AI demonstrieren soll, Bestände übersehen werden, ist das ein zu starker Ausdruck von Ironie.

Starbucks erklärte, dass der Grund für die Einstellung darin liege, die Bestandszählung zwischen den Filialen zu standardisieren und eine konsistentere Betriebsweise anzustreben. In Zukunft soll die Zählung von Getränkezutaten und Milch wieder auf die gleiche Weise wie bei anderen Bestandskategorien erfolgen. Das bedeutet, dass in diesem Bereich zumindest die manuelle Arbeit als zuverlässiger angesehen wird.

Der Rückzug ist zu schade, um ihn einfach als „AI-Versagen“ abzutun. Vielmehr zeigt er auf sehr verständliche Weise, welche Schwierigkeiten bei der Einführung von AI im Einzelhandel und in der Gastronomie auftreten können.

Erstens reicht es nicht aus, dass AI nur „sieht“. Für die Bestandsverwaltung ist nicht nur die Genauigkeit der Bilderkennung erforderlich. Erst wenn Produktstammdaten, Bestellsysteme, Lieferpläne, der Absatz in den einzelnen Filialen, die Lagerbedingungen (gekühlt oder ungekühlt), die Regalgrößen und die Arbeitsabläufe der Mitarbeiter miteinander verbunden sind, ergibt das einen Sinn. Auch wenn die AI „etwas“ aus einem Foto des Regals lesen kann, ist es eine andere Frage, ob dies als korrekte Bestandsdaten verwendet werden kann.

Zweitens kann ein Tool, das die Belastung vor Ort reduzieren soll, zusätzliche Arbeit erfordern. Produkte müssen neu angeordnet werden, damit die AI sie korrekt liest. Etiketten müssen nach vorne gerichtet werden. Produkte, die nicht gut erkannt werden, müssen manuell eingegeben werden. Fehler müssen überprüft werden. Wenn Mitarbeiter zu Hilfskräften der AI werden, verliert die Automatisierung ihren Sinn.

Drittens ist die Einführung von AI auch eine Frage des „Vertrauens“. Ein System, das ständig Fehler macht, wird vor Ort nicht vertrauenswürdig sein. Anfangs mag erwartet werden, dass kleinere Probleme behoben werden, aber wenn im täglichen Betrieb immer wieder Zeit verloren geht, verbreitet sich die Haltung „Es wird sowieso wieder falsch sein“. An diesem Punkt wird das Tool nicht mehr als Verbündeter der Effizienzsteigerung, sondern als Feind des Arbeitsplatzes angesehen.

Auch in den sozialen Medien war dieser Unterschied deutlich zu erkennen.

In der Starbucks-bezogenen Community auf Reddit fielen Beiträge auf, die sich über das Ende von Automated Counting freuten. Ein Beitrag teilte mit, dass in einer internen Mitteilung das offizielle Ende dieses Systems verkündet wurde und die Anweisung erging, QR-Code-Etiketten zu entfernen. Daraufhin folgten Reaktionen wie „Großartige Neuigkeiten“ und „Die Abschlussarbeiten am Mittwochabend werden besser“.

In einer anderen Community für Starbucks-Mitarbeiter wurde das Ende als „freudig bis zu Tränen“ beschrieben. Auch in den Kommentaren äußerten sich Personen, die seit der Einführung für die Abschlussarbeiten verantwortlich waren, mit Aussagen wie „Ich bin wirklich froh, dass es weg ist“ und „Es wird nicht vermisst werden“. Natürlich ist Reddit sehr anonym, und es ist von außen nicht vollständig zu überprüfen, ob die Verfasser tatsächlich Starbucks-Mitarbeiter sind. Dennoch war in mehreren Beiträgen ein gemeinsames Thema, dass es nicht so sehr eine Ablehnung der AI an sich war, sondern eher die Ermüdung darüber, dass die tatsächliche Arbeit nicht erleichtert wurde.

Auch in Beiträgen von vor einigen Monaten waren die Beschwerden ziemlich konkret. Die App ist langsam. Sie stürzt ab. Sie liest Sirupflaschen nicht. Sie registriert Produkte als andere. Am Ende wird manuell gezählt und eingegeben. Einige sagten sogar: „Selbst mit manueller Eingabe dauert es kaum länger“. Dies ist die gefährlichste Bewertung bei der Einführung von AI. Wenn ein Automatisierungstool nicht nur „nicht praktisch“ ist, sondern als „langsamer als die manuelle Arbeit“ wahrgenommen wird, verliert die Fortsetzung der Nutzung schnell an Überzeugungskraft.

Andererseits waren nicht alle Reaktionen durchweg negativ. Es gab auch Beiträge, die besagten, dass das System bei einigen Produkten gut funktionierte, wenn die Regaleinstellungen, die Ausrichtung der Produkte und die Vorbereitung der Etiketten stimmten. Das Problem war, dass es schwierig war, diese Voraussetzungen in allen Filialen aufrechtzuerhalten. Wenn die Arbeit zur Anpassung an die AI zunimmt, stellt sich die Frage, ob es sich um Effizienzsteigerung oder um eine andere Form von Aufwand handelt. Hier liegt das grundlegende Dilemma von Automated Counting.

Auf LinkedIn war die Stimmung bei der Einführung eher positiv. In Beiträgen von Starbucks-Beteiligten wurde erklärt, dass AI genutzt wird, um das Handwerk des Kaffees und die menschliche Verbindung zu stärken, und in den Kommentaren fanden sich Reaktionen wie „großartige Innovation“ und „Ich möchte das auch in meiner Speisekammer zu Hause“. Typisch für ein Business-SNS wurde die AI-Nutzung als neuer Anwendungsfall begrüßt.

Dieser Kontrast ist interessant. Von außen betrachtet wirkt die Einführung von AI futuristisch und rational. Für das Management, Investoren und die Tech-Branche ist die Bestandsverwaltungs-AI ein klares Symbol für Effizienzsteigerung. Doch für diejenigen, die es wöchentlich nutzen, zählt, ob das Gerät einfriert, ob es die Milch im Kühlschrank korrekt liest und wie lange die Abschlussarbeiten dauern. Die Geschichte der AI ist im Konferenzraum „Transformation“, aber in der Filiale „die Arbeit von heute Abend“.

Auch auf X wurde diese Nachricht mit Ironie aufgenommen. Eine repräsentative Reaktion war ein kurzer Beitrag, der sich verbreitete und besagte: „Nach 9 Monaten Betrieb konnte es letztendlich nicht zählen oder etikettieren“. Für diejenigen, die der AI-Welle skeptisch gegenüberstehen, ist der Fall Starbucks ein klares Beispiel dafür, dass nicht alles durch AI gelöst werden kann.

Allerdings ist es verfrüht, aus diesem Rückzug zu schließen, dass „AI nicht für Gastronomiebetriebe geeignet ist“. Im Gegenteil, die Bestandsverwaltung in Gastronomie- und Einzelhandelsbetrieben ist ein Bereich, in dem AI großes Potenzial hat. Bedarfsvorhersage, Bestellunterstützung, Abfallreduzierung, Vermeidung von Fehlbeständen, Personalplanung, Materialplanung bei Kampagnen – es gibt viele Bereiche, in denen Daten nützlich sind. Die Frage ist, wo die AI eingesetzt wird.

Wenn die AI in die Hände der Mitarbeiter vor dem Regal gelegt wird, muss diese AI dem Tempo vor Ort standhalten. Sie muss Fehler sofort korrigieren können, die Korrekturen müssen beim nächsten Mal berücksichtigt werden, sie muss eindeutig schneller als die manuelle Arbeit sein und unabhängig davon, wer sie benutzt, das gleiche Ergebnis liefern. Andernfalls wird die AI nicht zur Verbesserung der Arbeitsabläufe, sondern zum „Ritual“ der Arbeit. Die Nutzung selbst wird zum Zweck, und nur die Zahlen zur Einführungsrate werden verfolgt.

In früheren Berichten von Reuters wurde bereits auf tief verwurzelte Probleme in der Lieferkette von Starbucks hingewiesen. Fehlbestände, Lieferungen, alte Systeme, verstreute Lieferanten und begrenzter Lagerraum in den Filialen – die Probleme beschränken sich nicht nur auf die Regale in den Filialen. In diesem Licht betrachtet, war Automated Counting ein Versuch, einen Teil der großen Lieferkettenproblematik durch AI-Scans in den Filialen zu kompensieren. Doch wenn die gesamte Lieferkette komplex bleibt, ist es schwierig, die Probleme nur durch Bilderkennung vor Ort zu lösen.

Starbucks-CEO Brian Niccol hat nach seiner Ernennung die „Back to Starbucks“-Reformstrategie vorangetrieben. Die Überprüfung von Personalplanung, Betrieb, Menü, Lieferkette und Filialerlebnis, um sicherzustellen, dass Kunden das bestellen können, was sie möchten, ist eine zentrale Herausforderung. Die Bestandsverwaltungs-AI war ein technischer Schritt in diese Richtung.

Doch die aktuelle Entscheidung ist insofern wichtig, als dass das Unternehmen sich entschieden hat, bei mindestens einem Teil der Technik „aufzuhören“ statt „fortzufahren“. Bei der digitalen Transformation von Unternehmen wird die Einführung oft als Erfolg gewertet. AI wurde eingeführt, eine App wurde erstellt, Daten wurden visualisiert, in die Cloud migriert. Doch wirklich wichtig ist, ob es vor Ort genutzt wird, Ergebnisse erzielt und kontinuierlich verbessert wird. Auch das Aufgeben eines nicht funktionierenden Systems ist Teil der Transformation.

Besonders bemerkenswert bei diesem Fall ist, dass die Reaktionen der Mitarbeiter nicht in Richtung „Angst, dass AI die Arbeit wegnimmt“ gingen, sondern in Richtung „Es ist anstrengend, sich um die AI zu kümmern“. Bei der Einführung könnten die Mitarbeiter das Gefühl gehabt haben, dass sie ein Ersatz für sich selbst in die Hand gedrückt bekommen. Tatsächlich wurde die AI jedoch nicht zum Ersatz für Menschen, sondern zu etwas, das von Menschen korrigiert, unterstützt und umgangen werden musste. Dies ist die Realität der AI-Nutzung, mit der viele Unternehmen konfrontiert sind.

AI wirkt intelligent. Doch wenn sie in die Arbeit integriert wird, wird sie plötzlich mühsam. Das System liest Etiketten. Menschen ordnen die Regale. AI zählt. Menschen korrigieren Fehler. AI verspricht Effizienz. Menschen sind unter Zeitdruck bei den Abschlussarbeiten. Wenn diese Lücke nicht geschlossen wird, wird sich selbst die fortschrittlichste Technologie nicht vor Ort etablieren.

Der Rückzug von Starbucks ist sowohl ein Dämpfer für den AI-Boom als auch eine Lehre für die nächste AI-Einführung. AI ist kein Zauber. Sie funktioniert nur, wenn die Umgebung vor Ort, die Arbeitsabläufe, bestehende Systeme, das Vertrauen der Mitarbeiter und der Korrekturkreislauf bei Fehlern zusammenpassen.

Die AI, die den Pfefferminzsirup übersehen hat, ist nicht nur eine Anekdote zum Schmunzeln. Sie enthält die Schwierigkeiten, die AI in der realen Welt hat. Auf dem Bildschirm mag sie hochpräzise sein, aber auf dem Regal verwechselt sie Milchsorten. In der Demo mag sie futuristisch wirken, aber bei den Abschlussarbeiten ist sie langsam und unpraktisch. In den Geschäftsdokumenten mag sie Effizienz symbolisieren, aber vor Ort bedeutet sie zusätzlichen Aufwand.

Starbucks plant, in Zukunft häufigere Filialauffüllungen und Verbesserungen der Lieferkette anzugehen. Der AI-Rückzug ist ein Rückschritt auf diesem Weg, aber gleichzeitig eine Gelegenheit, die Realität neu zu bewerten. Um sicherzustellen, dass Kunden das bestellen können, was sie trinken möchten, sind genaue Daten, zuverlässige Lieferungen, benutzerfreundliche Werkzeuge und die Zustimmung vor Ort wichtiger als das Wort AI.

Der Erfolg der AI-Einführung hängt nicht von der Auffälligkeit der Technologie ab. Am Ende zählt, ob der erschöpfte Mitarbeiter im Backroom vor der Schließung denkt: „Das kann ich verwenden“.

Quellen-URL

Engadget: Die Umstände, unter denen Starbucks das AI-Bestandsverwaltungstool nach 9 Monaten eingestellt hat, die Zusammenarbeit mit NomadGo, Fehlinterpretationen und Reaktionen in sozialen Medien.
https://www.engadget.com/2179029/starbucks-abandons-its-ai-inventory-tool-after-only-nine-months/

Reuters: Ursprünglicher Bericht über die Einstellung von Automated Counting in nordamerikanischen Starbucks-Filialen. Interner Newsletter, Kommentare von Starbucks, Fehlinterpretationen und der Kontext von Leistungs- und Lieferkettenverbesserungen.
https://www.reuters.com/business/starbucks-scraps-ai-inventory-tool-across-north-america-2026-05-21/

Reuters: Artikel über die Lieferkettenprobleme von Starbucks, Fehlzählungen des AI-Bestandsverwaltungstools, alte Systeme und verstreute Lieferanten.
https://www.reuters.com/legal/legalindustry/inside-starbucks-supply-struggles-ai-glitches-scattered-suppliers-sandwich-2026-01-27/

NomadGo: Technische Beschreibung der in Automated Counting verwendeten NomadGo Inventory AI. 3D-Erkennung, Bestandszählung mit Smartphones oder Tablets, Verbesserung der Bestandsgenauigkeit.
https://www.nomad-go.com/news-pr/starbucks-rolls-out-ai-inventory-tool-to-cut-count-times-and-automate-restocking

GeekWire: Bericht über die Einführung im September 2025. Partnerschaft mit NomadGo, Computer Vision, Spatial Computing, AR-gestützte Bestandszählung, geplante Ausweitung auf über 11.000 Filialen in Nordamerika.
https://www.geekwire.com/2025/starbucks-rolls-out-automated-counting-tech-for-inventory-with-help-from-seattle-area-startup/

Reddit r/starbucks: Beispiele für Reaktionen von Mitarbeitern und Nutzern auf die Einstellung von Automated Counting. Tendenz zu begrüßenden Kommentaren.
https://www.reddit.com/r/starbucks/comments/1tgkrfe/automated_counting_officially_retired/

Reddit r/starbucksbaristas: Beiträge und Kommentare zur Nutzung von Automated Counting. Fehlinterpretationen, manuelle Eingaben, Unzufriedenheit mit der Arbeitsbelastung, Stimmen, dass es unter bestimmten Bedingungen funktionierte.
https://www.reddit.com/r/starbucksbaristas/comments/1q58mq5/lets_talk_about_the_automated_count/

Reddit r/starbucksbaristas: Beiträge und Beispiele für Reaktionen auf die Freude über die Einstellung von Automated Counting.##HTML