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How-to: Effiziente Content-Produktion: So helfen Digital Twins im Marketing


Digital Twins eröffnen im Marketing neue Möglichkeiten

Visuelle Digital Twins ermöglichen effiziente Content-Erstellung über alle Kanäle hinweg.  Michael Duldner, Executive Technical Director 3D bei WongDoody, erklärt in seinem How-to-Beitrag, wie sie genau funktionieren – und welches Potenzial in der Verbindung mit generativer KI steckt.

Was aus der Industrie kommt, wird jetzt zum Gamechanger im Marketing: Visuelle Digital Twins – realitätsgetreue 3D-Modelle von Produkten – machen Content-Produktion schneller, flexibler und konsistenter. Ob E-Commerce, Konfigurator oder Social Media: Digital Twins liefern kanalübergreifend hochwertige Inhalte, oft schon bevor das echte Produkt existiert. Auf Basis von CAD-Daten oder 3D-Scans entstehen automatisiert unzählige Varianten, Ansichten und Animationen – unabhängig von Ort, Zeit oder Shooting-Budget.

Die Verbindung mit generativer KI macht Digital Twins noch mächtiger: Während das Produktmodell markenkonform und visuell konsistent bleibt, erzeugt KI automatisch passende Hintergründe, Lichtstimmungen oder saisonale Szenarien – perfekt für Kampagnen mit regionalem oder zeitlichem Fokus. Das spart reale Shootings, beschleunigt die Produktion und hält den Qualitätsstandard hoch.

Auch für Bewegtbild-Formate sind digitale Zwillinge eine wertvolle Ressource. Einmal modelliert, lassen sich daraus Produktanimationen oder Erklär-Formate entwickeln – zum Beispiel durch vordefinierte Kamerafahrten, Lichtsettings oder Motion Designs. In vielen Fällen ersetzen solche CGI-Videos klassische Drehs mit aufwändiger Postproduktion.

So nutzen Unternehmen bereits jetzt Digital Twins

Die Nutzung visueller Digital Twins ist in vielen Branchen bereits Realität:

FMCG: Unilever macht es vor: Statt klassischer Fotoshootings setzt der Konzern auf digitale Zwillinge – und spart damit Zeit, Kosten und Ressourcen. Die Ergebnisse sprechen für sich: bis zu 50 Prozent weniger Produktionskosten, doppelt so viel Content. Der Clou dabei ist die Skalierbarkeit. Ein einziges 3D-Modell lässt sich flexibel für verschiedene Märkte adaptieren – von Farben über Sprachen bis zu Verpackungslabels. Das spart nicht nur Aufwand, sondern sorgt auch für ein konsistentes Markenbild über Ländergrenzen hinweg.

Automotive: Smart Europe zeigt, wie das in der Praxis aussieht: Smart entwickelt mit WongDoody eine CGI-Plattform zur zentralen Steuerung von Bild- und Videomaterial. Produktabbildungen können nach Region, Ausstattung oder Farbwahl generiert werden – ohne zusätzliche Fotografie. So verwaltet das Unternehmen seine Fahrzeugmodelle als CGI-Zwillinge – und spielt daraus flexibel Content für unterschiedliche Modell-Varianten, Märkte und Anlässe aus.

Fashion: H&M experimentiert mit digitalen Models und virtueller Kleidung, um Inhalte schneller und diverser auszuspielen. Diese digitalen Zwillinge werden mithilfe von KI aus Fotos der Models generiert. Die Models behalten die Rechte an ihren digitalen Abbildern und erhalten eine Vergütung für deren Nutzung. Der Einsatz dieser Technologie ermöglicht es H&M, Inhalte effizienter zu erstellen und gleichzeitig die Markenidentität weltweit einheitlich zu halten.

E-Commerce: L’Oréal setzt digitale Zwillinge gezielt ein, um das Einkaufserlebnis  zu transformieren. Produktabbildungen werden dabei mit interaktiven Anwendungen verknüpft – vom Online-Shop bis zur In-Store-Experience. Durch die Integration von Augmented Reality und künstlicher Intelligenz ermöglicht das Unternehmen virtuelle Anproben, die es Kund:innen erlauben, Produkte wie Make-up oder Haarfarben digital auszuprobieren.

Für Werbezwecke

H&M plant Digitale Zwillinge von Models

H&M will Fotos von Models mithilfe von Generativer KI erstellen. Nutzen wollen die Schweden die entsprechend gekennzeichneten Bilder für Social Media und zu Werbezwecken.

Fünf praktische Umsetzungstipps

Wer den Einstieg plant, sollte strukturiert vorgehen. Diese fünf Schritte helfen bei der Einführung:

1. Relevante Produkte identifizieren: Empfehlenswert ist der Einstieg mit Produkten, die einen hohen Kommunikationsbedarf haben, über lange Lebenszyklen verfügen oder international ausgesteuert werden.

2. Vorhandene Daten nutzen: CAD-Daten oder technische Zeichnungen können als Basis für die Erstellung eines Digital Twins dienen. Alternativ können spezialisierte Anbieter Produktscans anfertigen.

3. Standards definieren: Kamerawinkel, Lichtstimmungen und Bildstile sollten idealerweise als Templates definiert werden, um konsistente, CI-konforme Ergebnisse zu gewährleisten.

4. Pilotprojekte umsetzen: Ein begrenzter Use Case – etwa eine Produkteinführung oder saisonale Kampagne – eignet sich gut, um den Einsatz zu testen und erste Erfahrungen mit Prozessen, Qualität und Effizienz zu sammeln.

5. Automatisierung einplanen: Durch die Anbindung an Content-Systeme lassen sich Varianten, Sprachen oder Formate standardisiert ausspielen. KI-Systeme können zusätzlich bei Hintergrundmotiven oder Szenengestaltung unterstützen.

Fazit: Mehr als Technologie – eine Frage der Strategie

Visuelle digitale Zwillinge ermöglichen eine effizientere, skalierbare und markenkonforme Content-Produktion. In Verbindung mit generativer KI lassen sich Bildinhalte gezielt variieren, ohne Qualität oder Markenkonsistenz zu verlieren. Die Technologie ist praxiserprobt und bietet Marketingteams neue Spielräume – sowohl für kreative Konzepte als auch für die operative Umsetzung.

Wer frühzeitig in die Infrastruktur investiert und interne Standards etabliert, schafft sich einen strukturellen Vorteil mit einem modernen, datenbasierten Content Workflow – und kann Inhalte künftig nicht nur schneller, sondern auch gezielter und kostengünstiger ausspielen.

Über den Autor

Michael Duldner ist Executive Technical Director 3D bei WongDoody, Mit über 20 Jahren Erfahrung in 3D‑Visualisierung und interaktiven Technologien leitet er die technische Umsetzung sämtlicher 3D‑Projekte. Zudem hat er den Aufbau des Interactive & Realtime‑Teams initiiert. In seiner Rolle setzt er sich mit dem Thema Digital Twins intensiv auseinander – und teilt sein Wissen regelmäßig als Speaker.



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Mysteriöser Lernmodus in ChatGPT entdeckt – das steckt dahinter


Noch wissen wir wenig. Aber genau das macht Study Together so spannend. Denn was hier gerade in kleiner Testumgebung geschieht, könnte langfristig den Umgang mit KI im Bildungsbereich neu definieren.

ChatGPT als Bildungsplattform? Nicht neu – aber neu gedacht

Dass ChatGPT längst im Bildungsbereich angekommen ist, zeigt sich nicht erst mit diesem neuen Feature. Lehrkräfte planen damit Unterrichtseinheiten, Schüler:innen nutzen es für Hausaufgabenhilfe und auch in Universitäten ist das Tool längst Teil des Alltags. Viele Student:innen lassen sich von ChatGPT Texte zusammenfassen, Recherchen strukturieren oder sogar ganze Arbeiten entwerfen.

Gerade dieser Trend sorgt zunehmend für Unbehagen bei Lehrenden – und darüber hinaus. Professor:innen berichten von einer wachsenden Schwierigkeit, eigenständige Leistungen von KI-generierten Inhalten zu unterscheiden. Einige Hochschulen sehen sich gezwungen, Prüfungsformate anzupassen oder auf klassische Klausuren zurückzugreifen. Die Kritik: Die Nutzung von KI droht den Bildungsbegriff auszuhöhlen, wenn Wissen nur noch automatisiert abgefragt und reproduziert wird. Diese Sorgen spiegeln sich auch in aktuellen Diskussionen rund um akademisches Fehlverhalten wider: Wie etwa ein Beitrag im US-Magazin Vox zeigt, sind Universitäten weltweit zunehmend damit konfrontiert, wie sie mit KI-gestütztem Schummeln umgehen – und was das für das Selbstverständnis von Bildung bedeutet. Besonders eindringlich verweist der Beitrag auf einen Essay von James Walsh, Feuilletonautor des New York Magazine, der die Auswirkungen generativer KI auf die Hochschulbildung als stillen Umbruch beschreibt – und dabei ein erschreckend plausibles Bild einer akademischen Zukunft ohne klare Urheber:innenschaft zeichnet.

Vor diesem Hintergrund wirkt der neue Study Mode wie ein bewusster Gegenentwurf zur reinen Automatisierung. Er zwingt Nutzer:innen, sich aktiv mit Inhalten auseinanderzusetzen, Fragen zu beantworten und Erklärungen selbst zu formulieren – statt sich fertige Antworten vorsetzen zu lassen. Damit öffnet OpenAI offenbar eine alternative Nutzungsperspektiv, ergänzend zu den schnellen, direkten Antworten, die weiterhin im Zentrum des ChatGPT-Erlebnisses stehen werden. Eine Entwicklung, die sowohl Schüler:innen als auch Student:innen stärker in die Verantwortung nimmt und Lehrenden neue didaktische Optionen eröffnet. Bildung wird damit wieder als Prozess verstanden, nicht als bloßes Ergebnis.

Warum Study Together zum Gamechanger werden könnte

Die Richtung, in die sich ChatGPT entwickelt, ist strategisch klug gewählt. Während OpenAI mit leistungsstärkeren, aber günstigeren Modellen wie dem ChatGPT-4o mini auf mehr Reichweite setzt, wird gleichzeitig die Tiefe der Nutzung über Modi wie Study Together erhöht. Vor allem im Bildungsbereich eröffnet das neue Potenzial:

  • Lehrende könnten strukturierte, adaptive Übungseinheiten gestalten.
  • Lernende erhalten Impulse, die über reine Wissensabfrage hinausgehen.
  • Institutionen könnten Gruppenformate mit KI-Begleitung testen.

Noch handelt es sich um eine Testphase, doch die Richtung ist eindeutig: OpenAI will zusätzliche Lernoptionen schaffen, um noch mehr Nutzungskontexte bedienen zu können.

ChatGPT stellt Fragen – und das ist gut so

Study Together taucht leise auf – ohne Ankündigung, ohne Erklärung. Und trotzdem könnte genau dieses Feature eine wichtige Rolle spielen. Denn was hier getestet wird, ist kein weiterer Mode zur Aufgabenbeschleunigung, sondern ein neuer Ansatz fürs Lernen mit KI. ChatGPT reagiert nicht nur, die KI denkt mit. Sie stellt Fragen, fordert Rückmeldungen ein und begleitet den Lernprozess aktiv. Genau das fehlt bisher oft im Umgang mit generativer KI – die zwar schnell Antworten liefert, aber selten dazu anregt, selbst zu denken.

Wie OpenAI Study Together weiterentwickelt, bleibt abzuwarten. Doch der Ansatz macht deutlich: Lernen mit KI kann mehr sein als schnelles Prompting – es kann interaktiv, individuell und fördernd gestaltet werden. Wenn ChatGPT künftig nicht nur antwortet, sondern zum Denken anregt, entsteht daraus womöglich ein verbessertes Lernangebot. Ein Schritt hin zu einer reflektierteren Nutzung von KI im Bildungskontext. Während Study Together noch ohne offizielle Ankündigung getestet wird, ist eine andere wegweisende Integration fulminant eingeführt worden: Seit Mitte Juni ist die Bildgenerierung von ChatGPT weltweit über WhatsApp verfügbar.


ChatGPT-Bildgenerierung jetzt weltweit über WhatsApp verfügbar

Drei Screenshots eines WhatsApp Chats mit ChatGPT, in dem ein Katzenfoto per Textbefehl in ein farbenfrohes Anime-Bild und anschließend mit einem neuen Hintergrund versehen wird.
© OpenAI via Canva





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Lasst uns über Geld sprechen!: Günther Jauch plaudert für die Allianz Leben über Geldanlagen


Die Allianz Leben wirbt wieder Günther Jauch. Diesmal geht es um die Kapitalanlage und um Gespräche übers Geld..

Mit Geld kennt sich Günther Jauch aus. Der Star-Moderator macht sich in der jüngsten Kampagne von Allianz Leben für die Kompetenzen des Versicherungskonzerns bei Kapitalfragen stark. Dabei menschelt es kräftig.

Günther Jauch fragt die Menschen regelmäßig in seiner Sendung „Wer wird Millionär?“, was sie mit ihrem gewonnenen Geld machen

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Messenger ohne Internet: Dorsey bringt WhatsApp-Herausforderer bitchat


Die App-Ankündigung erfolgte jüngst über einen Post auf X, in dem Dorsey die Testversion und den Quellcode teilte – samt dem Hinweis, dass es sich dabei um ein „Wochenendprojekt“ handele, mit Bluetooth Mesh und „IRC vibes“. Wer die App ausprobieren möchte, findet den Zugang über TestFlight, den Code gibt es auf GitHub.

Das Besondere an bitchat: Die App funktioniert komplett ohne Internet. Nachrichten werden per Bluetooth von einem Gerät zum nächsten weitergegeben – wie in einer Kette, bis sie ihr Ziel erreichen. Eine SIM-Karte, WLAN oder ein Nutzer:innenkonto braucht es dafür nicht. Wer bitchat nutzt, muss keine Telefonnummer angeben und hinterlässt keine Spuren. Alles ist verschlüsselt und bleibt lokal auf dem Gerät.

Digitale Unabhängigkeit als Haltung

bitchat ist so gebaut, dass möglichst wenig Daten anfallen. Nutzer:innen müssen sich nicht registrieren, es gibt keine zentrale Speicherung und keine Metadaten, die gesammelt werden. Die App nutzt Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und löscht unzustellbare Nachrichten automatisch nach spätestens zwölf Stunden. Auf besonders aktiven Geräten können ausgewählte Nachrichten lokal gespeichert werden – aber auch das geschieht verschlüsselt und nur auf Wunsch. Aktuell befindet sich die App in der Testphase. Die ersten 10.000 Testplätze waren in kurzer Zeit vergeben – ein Hinweis darauf, wie stark das Interesse an digitalen Alternativen zu marktbeherrschenden Plattformen wächst.

Der Ansatz von bitchat steht damit in inhaltlicher Nähe zu Anwendungen wie Briar oder Meshtastic, die ebenfalls auf verschlüsselte Kommunikation ohne Internetanbindung setzen. Der heise online-Artikel hebt diese konzeptuelle Verwandtschaft hervor und verweist auf die wachsende Bedeutung solcher netzunabhängiger Technologien. Gleichzeitig trägt das Projekt zur wachsenden Debatte über digitale Resilienz bei – also darüber, wie Kommunikation auch dann funktionieren kann, wenn zentrale Infrastrukturen nicht verfügbar oder nicht vertrauenswürdig sind.

Das Prinzip dahinter nennt sich „ephemere Identität“: Es gibt keine dauerhaft erkennbare Nutzer:innen-ID, keine Auswertung des Verhaltens und keine Wiedererkennung beim nächsten Öffnen der App. Selbst das Sendeverhalten wird durch zufällige Verzögerungen verschleiert. Wie Dorseys Bluesky weiterentwickelt, zeigt unser Artikel zum neuen Verifizierungsmodell über Trusted Verifiers.


Bluesky führt den blauen Haken ein und denkt Verifizierung grundlegend neu

Grafik zeigt den Verifizierungsprozess bei Bluesky: Vom Bluesky-Logo über ein gezacktes Häkchen für Trusted Verifiers hin zum runden Häkchen für verifizierte Accounts
© Bluesky

Zurück zu den Wurzeln – aber sicherer

Optisch erinnert bitchat ein wenig an das frühe Internet: schlicht, funktional, eher textbasiert. Die App bringt Features mit, die vielen aus Chatrooms und Foren bekannt vorkommen dürften – nur eben mit mehr Sicherheitsbewusstsein:

  • Nachrichten werden über Bluetooth weitergeleitet
  • Es gibt Mentions für gezielte Kommunikation
  • Räume lassen sich mit Passwort schützen
  • Favoriten können gespeichert werden
  • Die Reichweite einzelner Nachrichten beträgt bis zu 300 Meter pro Gerät

Ziel ist ein „resilienter, sicherer und unzensierbarer Messenger“ – so beschreibt Dorsey selbst das Projekt im offiziellen GitHub.

bitchat im Realitätscheck: Zwischen Idealen und Praxis

So konsequent bitchat digitale Unabhängigkeit denkt, so deutlich zeigen sich auch die Grenzen der App. Sie funktioniert nur, wenn sich ausreichend viele Geräte in Bluetooth-Reichweite befinden – etwa auf Festivals, in Krisengebieten oder bei Protesten. Für den alltäglichen Gebrauch fehlt derzeit die nötige Reichweite. Auch die Nutzung ist nicht selbsterklärend: Ohne Telefonnummer, Login oder klassische Kontaktlisten wirkt die App für viele zunächst sperrig. Moderation oder Schutz vor Spam gibt es nicht, ein langfristiges Geschäftsmodell ist bislang ebenfalls nicht erkennbar. Zudem ist die App noch im Betastadium und derzeit nur für Apple-Geräte verfügbar.

Ein anderes Beispiel für dezentrale Kommunikation ist Mastodon, das als Alternative zu Twitter im sogenannten Fediverse organisiert ist – einem Netzwerk vieler miteinander verbundener Server. Auch Mastodon verfolgt das Ziel, digitale Plattformen unabhängiger und demokratischer zu gestalten. Doch auch dieses Projekt kämpft mit Einstiegshürden, trotz User-Wachstum durch X-Abwanderung: Die Registrierung über einzelne Instanzen, das dezentrale Server-Modell und die wenig intuitive Oberfläche erschweren vielen den Zugang.

Beide Projekte zeigen, wie digitale Kommunikation jenseits großer Plattformen möglich sein kann, aber auch, dass Offenheit allein nicht reicht. Damit solche Apps wirklich massentauglich werden, braucht es neben technischen Idealen auch eine verständliche Nutzungsführung, Alltagsrelevanz und eine starke Community.

bitchat ist eine Messenger App, die digitale Unabhängigkeit ermöglicht

Jack Dorseys technisches Ideal hat einen klaren Kern: Nicht Plattformen, sondern Protokolle sollen die digitale Kommunikation bestimmen. Bereits 2019 inspirierte ihn Mike Masnicks Paper Protocols, Not Platform: A Technological Approach to Free Speech – die Basis für Bluesky und nun auch für bitchat. Sein Engagement für offene Systeme bleibt damit nicht bloß Theorie. Mit bitchat konkretisiert sich eine Vision, die Plattformabhängigkeit, Datensammlung und digitale Monopole systematisch hinterfragt – und eine Alternative anbietet.

Dabei ist unklar, ob sich bitchat über den Kreis technikaffiner Nutzer:innen hinaus etablieren wird oder in Nischen wie Aktivismus, Katastrophenhilfe oder Veranstaltungen ohne Netz bestehen bleibt. Fest steht: Die App erfüllt ein reales Bedürfnis – und Dorsey gehört zu den wenigen Tech-Gründer:innen, die ihrer Plattformkritik auch funktionale Alternativen folgen lassen. bitchat ist somit kein Massenprodukt, sondern ein Angebot. Es lädt dazu ein, Kommunikation wieder selbst in die Hand zu nehmen – ganz ohne Datenspur, App-Store-Logik oder Plattformbindung.





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