Herausforderung
In der Schweiz gehen rund 28 Prozent der Umweltbelastung auf das Konto der Ernährung. Mit der Initiative Green Betty wollte Betty Bossi die ökologische Nachhaltigkeit ihrer Rezepte sichtbar machen und Kochbegeisterte zu bewussteren Entscheidungen inspirieren. Gemeinsam mit der ZHAW entstand dafür die fünfstufige Green Betty Skala, die auf dem Menü-Nachhaltigkeits-Index (MNI) basiert und Treibhausgasemissionen, Land- und Wasserverbrauch sowie die Saisonalität der Zutaten berücksichtigt.
Damit für jedes Tellergericht automatisiert eine Ökobilanz berechnet werden kann, mussten die Umweltdaten der ZHAW in das Rezept Management System einfliessen. Die Redaktion sollte sie bereits bei der Kreation nutzen können, und auf Website und App sollten die Werte laufend aktuell bleiben. Zudem unterschieden sich die Bezeichnungen der Zutaten in beiden Datenquellen stark, eine rein manuelle Zuordnung tausender Zutaten wäre sehr aufwendig gewesen.
Betty Bossi: Mehr zu Green BettyLösung
Ausgangspunkt war das neue Rezept Management System (RMS), das wir für Betty Bossi entwickelt haben. Seine modulare Architektur erlaubte es, die Nachhaltigkeitsbewertung als Erweiterung direkt in die bestehende Produktlogik einzubinden.
Kern des Projekts war die Anbindung der ZHAW-Schnittstelle. Über sie wird die Umweltbelastung der Zutaten in Echtzeit berechnet. Wir integrierten die Daten ins RMS und zeigen das Resultat als verständlichen Nachhaltigkeits-Score direkt im Editor an. Die Redaktor:innen erkennen so bereits während der Kreation, welche Zutaten oder Mengen den grössten Einfluss haben, und können Rezepte gezielt verbessern, ohne auf Genuss zu verzichten.
Auf Website und App erscheint die Green Betty Skala bei jedem Hauptgericht und wird monatlich neu berechnet, damit die Saisonalität laufend einfliesst.
Damit die Berechnung funktioniert, muss jede Stammzutat der Redaktion einem Eintrag im ZHAW-Datensatz zugeordnet sein. Für dieses Mapping setzten wir eine AI-basierte Lösung ein, die in einem einmaligen Prozess die passenden Entsprechungen fand, auch wenn Bezeichnungen, Verarbeitungsgrad oder Detaillierung voneinander abwichen. Unklare Einträge wurden ausgesteuert und manuell geprüft, sodass die Zuordnung vollständig und verlässlich ist.
Technologie
Die Erweiterung baut auf der bestehenden Architektur des RMS mit Next.js im Frontend und Nest.js im Backend auf. Die Anbindung der ZHAW-Schnittstelle folgt dem klar definierten Domänenmodell des RMS. Berechnete Scores werden gemeinsam mit den übrigen Rezeptdaten per API an Web und App ausgespielt.
Das AI-gestützte Mapping glich die Stammzutaten-Datenbank einmalig mit dem ZHAW-Datensatz ab. Die geprüften Zuordnungen sind im RMS hinterlegt und bilden die Grundlage für alle Berechnungen. Automatisierte Tests und die bestehenden CI/CD-Prozesse stellen sicher, dass die Erweiterung stabil in den laufenden Redaktionsbetrieb integriert werden konnte.
Resultate
Mit Green Betty weist Betty Bossi die Umweltverträglichkeit ihrer digitalen Rezepte erstmals transparent und wissenschaftlich fundiert aus. Bei einer Reichweite von über drei Millionen Online-Nutzer:innen pro Monat und mehr als 1.6 Millionen Zeitschriftenabonnent:innen entfaltet die Initiative eine schweizweite Wirkung.
Die Rezeptredaktion arbeitet im Alltag mit dem Score und trifft bei der Entwicklung neuer Gerichte bewusstere Entscheidungen. Das Projekt zeigt zudem, wie zukunftsfähig die Architektur des RMS ist: Die ZHAW-Schnittstelle liess sich ohne grossen Aufwand anbinden und nahtlos in bestehende Prozesse integrieren. Das AI-gestützte Mapping ersparte dabei aufwendige manuelle Arbeit.
«Dank der Integration ins RMS sehen wir schon während der Rezeptkreation, wie umweltverträglich ein Gericht ist, und können gezielt daran arbeiten. So fliesst Nachhaltigkeit direkt in unsere tägliche Arbeit ein.»
Product Manager, Betty Bossi
