Ein Burger kostet nebenan mehr als ein paar Straßen weiter – und dahinter könnte nach dem Willen eines US-Verbrauchers nicht bloß freie Preisgestaltung stecken. Michael Thomas aus DeKalb, Illinois, hat McDonald’s in Chicago per Sammelklage verklagt. Sein Vorwurf: Der Konzern koordiniere über eine KI-gestützte Pricing-Engine die Menüpreise seiner Restaurants und verletze damit US-Kartellrecht.

Die Klage wurde am 2. Oktober beim Bundesgericht für den Nördlichen Bezirk von Illinois eingereicht. Das Aktenzeichen lautet 1:26-cv-12149. Thomas strebt eine landesweite Sammelklage im Namen potenziell Millionen betroffener McDonald’s-Kunden an. Er fordert dreifachen Schadenersatz sowie für Illinois die Herausgabe von Gewinnen.

Preisempfehlungen aus Millionen Transaktionen

Laut Klageschrift verarbeitet ein zentrales System nicht öffentliche Verkaufsdaten von Franchisenehmern und McDonald’s-eigenen Filialen. Daraus entstehen Empfehlungen für einzelne Produkte in einzelnen Restaurants. Franchisenehmer sollen diese übernehmen. Die Engine wird laut Klage seit mindestens 2019 eingesetzt und verarbeitet Transaktionsdaten aus Millionen täglicher Vorgänge in Franchise- und Eigenbetrieben.

Die Daten gelangen über das vorgeschriebene Kassensystem an McDonald’s. Nach Darstellung der Klage begrenzen die Franchiseverträge den Zugriff des Konzerns auf diese Informationen nicht. Franchisenehmer dürften ihre Verkaufsdaten ohne Zustimmung nicht an Dritte weitergeben. Damit sei McDonald’s der einzige Kanal, über den die Verkaufsdaten eines Franchisenehmers die Preise eines Konkurrenten beeinflussen könnten.

Rund 95 Prozent der etwa 14.000 McDonald’s-Restaurants in den USA gehören laut Klage unabhängigen Franchisenehmern, etwa 5 Prozent betreibt der Konzern selbst. In Deutschland liegt der Franchiseanteil laut McDonald’s bei 94 Prozent. Anders als in manchen Franchise-Systemen gibt es in den USA laut Artikel keine Gebietsexklusivität: Franchisenehmer konkurrieren mit benachbarten Filialen ebenso wie mit McDonald’s-eigenen Restaurants.

Genau daraus leitet Thomas den Vorwurf ab, McDonald’s ermögliche Preisabsprachen zwischen Wettbewerbern. Er wirft dem Konzern außerdem vor, unzulässige Preisabsprachen zu organisieren, wettbewerblich sensible Informationen auszutauschen und gegen Kartell- sowie Verbraucherschutzrecht von Illinois zu verstoßen.

Freiwillig – aber faktisch erwartet?

Laut Reuters empfiehlt die Pricing-Engine unter anderem Preiserhöhungen, wenn ein Produkt zuletzt in mindestens 30 Prozent der Filialen teurer geworden ist. Die Preisentscheidung eines Franchisenehmers könnte damit vom Verhalten konkurrierender Restaurants abhängen. Ein Beispiel, das auf dem Papier nach Statistik aussieht, an der Kasse aber sehr konkret wird.

Franchisenehmer zahlen laut Klage eine jährliche Gebühr für die Engine. Formal sei die Nutzung freiwillig, faktisch werde sie jedoch erwartet. Seit Januar 2026 müssten sie sich demnach „konstruktiv“ mit dem Preisberater und den zugehörigen Werkzeugen auseinandersetzen. McDonald’s erfasse Abweichungen von den Empfehlungen; diese könnten in Entscheidungen über Vertragsverlängerungen und Expansion einfließen. Wer nicht mitmache, müsse laut Klage um sein Geschäft fürchten.

McDonald’s weist die Vorwürfe zurück. Die KI lege keine Preise fest, betont der Konzern. Franchisenehmer entschieden selbst über ihre Preise. Werkzeuge zur Ermittlung von Preisempfehlungen seien außerdem branchenüblich.

Als Beleg für einen Verbraucherschaden nennt Thomas eigene Beobachtungen: gleiche Produkte, unterschiedliche Preise, in nahe beieinanderliegenden Filialen. McDonald’s zufolge stiegen die durchschnittlichen Menüpreise zwischen 2019 und 2024 um etwa 40 Prozent. Die Klage bringt diesen Anstieg mit dem Einsatz der Pricing-Engine in Verbindung. Gegenüber Kunden hatte McDonald’s die Preissteigerungen mit gestiegenen Kosten begründet.

Die Klage stützt sich vor allem auf einen Medienbericht und McDonald’s-Unterlagen für Investoren. Ob daraus am Ende ein kartellrechtlich tragfähiger Fall wird, ist offen. Die Frage ist allerdings längst größer als ein einzelner Big Mac-Preis.

Wenn Algorithmen den Wettbewerb beobachten

Im November 2025 schloss das US-Justizministerium einen Vergleich mit dem Softwareanbieter RealPage wegen algorithmischer Koordination von Wohnungsmieten. Wenige Wochen später schöpfte das Bundeskartellamt 59 Millionen Euro von Amazon ab, weil algorithmische Preiskontrollen den Wettbewerb verzerrt hatten. Beide Fälle zeigen, wie aufmerksam Behörden inzwischen auf algorithmische Preissetzung schauen.

Artikel 101 AEUV verbietet Vereinbarungen und abgestimmte Verhaltensweisen, die den Wettbewerb einschränken. Klassische Kartelle beruhen typischerweise auf direkter Kommunikation zwischen Wettbewerbern. Algorithmen können Preise jedoch koordinieren, ohne dass Unternehmen direkt miteinander sprechen. Andreas Mundt fasste die Abgrenzung so zusammen: „Abschauen und Nachmachen ist erlaubt — Absprechen hingegen nicht.“

Die OECD unterscheidet vier Szenarien algorithmischer Kollusion: Unternehmen können Algorithmen bewusst für eine ausdrückliche Absprache nutzen. Ein gemeinsamer Algorithmus eines Drittanbieters kann als „Hub“ einer Hub-and-Spoke-Vereinbarung dienen. Firmen können Wettbewerberpreise in Echtzeit beobachten und ihre Preise unilateral daran anpassen. Oder selbstlernende Algorithmen entwickeln ohne konkrete menschliche Vorgabe kollusive Gleichgewichtspreise. Gerade dann stellt sich die unangenehme Frage, wer für eine autonome algorithmische Kollusion verantwortlich ist.

Im Fall RealPage warf das US-Justizministerium dem Anbieter vor, Mietpreise auf Basis nicht öffentlicher Wettbewerberdaten zu koordinieren. Vermieter übermittelten unter anderem effektive Mieten, Rabatte, Belegungsraten, Verfügbarkeiten und Leasingkonditionen. RealPage aggregierte diese Daten und erstellte Preisempfehlungen, denen Vermieter in etwa 80 bis 90 Prozent der Fälle folgten. So entstand eine faktische Preiskoordination über einen algorithmischen Vermittler.

Nach dem Vergleich vom November 2025 darf RealPage nur noch mindestens zwölf Monate alte historische Daten verwenden. Preisinformationen dürfen künftig höchstens auf Bundesstaatsebene aufgeschlüsselt sein; Daten zu einzelnen Gebäuden oder Nachbarschaften sind ausgeschlossen. Ein Monitor soll die Einhaltung drei Jahre lang überwachen. Nach Darstellung des US-Justizministeriums liegt das zentrale Problem nicht im Algorithmus selbst, sondern in der Nutzung aktueller, wettbewerbssensibler Konkurrentendaten.

Amazon, Plattformmacht und neue Verfahren

Am 5. Februar 2026 ordnete das Bundeskartellamt die Abschöpfung von 59 Millionen Euro wirtschaftlichen Vorteils von Amazon an. Es war die erste Anwendung dieser Befugnis seit der Reform des GWB im Jahr 2023. Der Fall betraf keine Kollusion zwischen Wettbewerbern, sondern den möglichen Missbrauch einer marktbeherrschenden Stellung nach Artikel 102 AEUV.

Amazon setzte Algorithmen und statistische Modelle ein, die aus aktuellen und historischen Angeboten dynamische Preisobergrenzen für Drittanbieter berechneten. Als „Preisfehler“ eingestufte Angebote wurden vom Marktplatz entfernt. Produkte mit deutlich hohen Preisen verloren den Zugang zur Buy Box und wurden in Suchergebnissen herabgestuft.

Das Bundeskartellamt bewertete diese Mechanismen als Eingriff in die Preissetzungsfreiheit unabhängiger Händler und nicht lediglich als Qualitätssicherung. Amazon trat auf derselben Plattform zugleich als Wettbewerber auf. Die 59 Millionen Euro wurden als Teilbetrag bezeichnet; weitere Forderungen sind möglich.

Auch in Spanien schaut die Wettbewerbsbehörde CNMC auf digitale Preisbildung. Sie untersucht eine mögliche Hub-and-Spoke-Absprache zwischen Uber, Cabify und Bolt. Die Unternehmen sollen zwischen 2020 und 2024 über ihre Algorithmen eine Preiskoordination ermöglicht haben. Bei diesem Modell dient eine gemeinsame Plattform oder ein gemeinsamer Algorithmus als indirekter Informationsknotenpunkt.

Die Europäische Kommission hat algorithmische Preissetzung zu einem Schwerpunkt der Kartellrechtsdurchsetzung erklärt. Im Juli 2025 bestätigte ein hochrangiger Kommissionsbeamter mehrere laufende Ermittlungen. Die britische CMA bezeichnete algorithmische Preissetzung im September 2025 als Beobachtungs- und Problemfeld. Deutschland und Italien haben neue Regelungen gegen algorithmische Preiskollusion außerhalb traditioneller Kartelltatbestände eingeführt.

Die GWB-Reform von 2023 stärkte in Deutschland die Möglichkeit der Vorteilsabschöpfung; erstmals eingesetzt wurde sie im Amazon-Fall. Der EU AI Act könnte durch Transparenz- und Dokumentationspflichten die Beweisführung in Kartellverfahren erleich