Ergonode AI Studio: KI-Bilder direkt im PIM-System erzeugen

Die meisten PIM-Anbieter bauen KI derzeit vor allem in Text-Workflows ein: Produktbeschreibungen, Übersetzungen, SEO-Texte. Ergonode geht einen anderen Weg. In diesem Webinar spricht Stephan Spijkers mit Tomas Hesseling, Global BD Director bei Ergonode, und zeigt, was passiert, wenn visuelle KI zu einer nativen PIM-Funktion wird. Das Ergebnis ist eine Live-Vorführung von AI Studio: einem Werkzeug, das veröffentlichungsreife Lifestyle-Bilder, konfigurierbare Aufnahmen mit virtuellen Models und kanalspezifische Visuals in unter 30 Sekunden erzeugt, ohne dass Sie die Plattform verlassen.

Referenten: Stephan Spijkers, Mitgründer, PIMvendors.com

Tomas Hesseling, Global BD Director, Ergonode PIM

Die wichtigsten Erkenntnisse:

AI Studio holt die Bilderzeugung in das PIM-System, statt sie daneben zu stellen Jeder Ergonode-Tarif enthält AI Studio. Das Werkzeug erzeugt Lifestyle-Bilder, indem es ein Produktbild, ein virtuelles Model und eine konfigurierte Szene kombiniert, gesteuert von den Produktdaten, die bereits in Ihrem PIM liegen. Die Erzeugung dauert 20 bis 30 Sekunden pro Bild. Das Credit-Modell skaliert mit der Tarifstufe, zusätzliche Credits lassen sich hinzukaufen. Der praktische Kostenvergleich mit einem klassischen Fotoshooting (Location, Models, Produktionsteam) macht den Business Case sofort greifbar, selbst bei einem hybriden Ansatz, in dem KI und echte Shootings nebeneinander bestehen.

Virtuelle Models sind vollständig konfigurierbar, sogar Tiere Im Ergonode-Backend legen Teams eine Bibliothek virtueller Models an und definieren dabei Körperform, Größe, ethnische Herkunft, Haartyp und Haarfarbe, Hautton sowie Details wie Tattoos oder Piercings. Szenenvorlagen legen anschließend Beleuchtung, Kamerawinkel und die Interaktion des Models mit dem Produkt fest: stehend, sitzend, gehend oder liegend. In der Live-Demo erstellte Tomas spontan ein Labradoodle-Model namens Bowie und platzierte es mit einem Paar Laufschuhen in einer Dachterrassen-Szene. Das zeigte sowohl die Bandbreite der Einsatzmöglichkeiten als auch die Geschwindigkeit des Werkzeugs.

Flexible Szenen für Mode, Wohnen und technische Produktfotografie Die aktuellen Szenen decken Mode und Bekleidung, Interior und Wohnaccessoires sowie dimensionale und technische Produktaufnahmen ab, etwa einen Kühlschrank mit seinen genauen Maßen im Kontext einer Küche. Über individuelle Szeneneinstellungen platzieren Teams Produkte vor Sehenswürdigkeiten, in bestimmten Raumtypen oder in jeder beliebigen Markenumgebung. Derselbe Laufschuh kann auf einer Premium-Modeseite unter einem kleinen Schwarzen erscheinen oder für eine Streetwear-Marke an einem tätowierten Model, das durch Manhattan läuft: zwei Umsetzungen, dieselbe SKU, wenige Minuten Abstand.

Echtzeit-Automatisierungen verketten KI-Aktionen ohne manuelle Übergaben Die regelbasierte Automatisierungs-Engine von Ergonode reagiert auf das Anlegen oder Aktualisieren von Produkten. Eine typische Kette: Sind die Attribute A, B, C und D angereichert, wird mit einem individuellen Prompt eine KI-Beschreibung erzeugt und diese anschließend automatisch ins Deutsche, Niederländische und Französische übersetzt. Variablen aus vorhandenen Attributen fließen direkt in die Prompts ein und sorgen für dynamische, kontextbezogene Ergebnisse. Die Engine läuft im Hintergrund in großem Maßstab und nimmt Content-Teams die repetitive Denkarbeit vollständig ab.

Das DAM übernimmt Asset-Zuordnung und Kanalformate nativ Der kürzlich veröffentlichte Digital Asset Manager ordnet Bilder automatisch Produkten zu, indem er SKU- oder EAN-Muster in Dateinamen erkennt, ganz ohne manuelles Mapping. Medienprofile definieren die Ausgabespezifikationen je Kanal: Format (WebP, JPEG), Auflösung, Qualität, Fokuspunkt und Skalierungsstrategie. Ein Produkt kann so gleichzeitig ein B2B-Thumbnail, ein Listing-Bild, einen ERP-Export und ein Banner für die Produktdetailseite haben, alle aus einem einzigen Asset-Datensatz erzeugt und verwaltet.

Die Roadmap für Q3/Q4 erweitert KI um Markenkonsistenz und LLM-Auswahl Noch vor Jahresende geplant sind: eine wiederverwendbare Prompt-Bibliothek für Beschreibungen, Übersetzungen, KI-Anreicherung und AI-Studio-Szenen; ein Übersetzungsglossar mit verbotenen Wörtern und markenspezifischen Begriffen, die KI nie verändern darf; eine zentrale Ebene für Markenrichtlinien, die sowohl die Text- als auch die Bilderzeugung steuert; und eine Auswahl des LLM-Modells, damit Teams ihr bevorzugtes Modell wählen können, während der Markt wächst. Auch die Massenausführung von „Complete with AI“ und der Mediengenerierung ist in Arbeit, ebenso eine KI-gestützte Produktkategorisierung und eine Konsistenzprüfung für Fehler auf Attributebene.

Hyperpersonalisierte E-Commerce-Bilder laufen bereits im Pilotbetrieb Ein Ergonode-Kunde entwickelt eine Funktion, mit der Käufer ein persönliches Profil anlegen (Körperform, Größe, Stil) und dann den gesamten Katalog durchstöbern, wobei die Produkte an einem Model gezeigt werden, das ihren eigenen Maßen entspricht. Die Bilder werden pro Sitzung im Backend erzeugt. Tomas bestätigte außerdem, dass Video die nächste Stufe ist: Drei bis fünf KI-generierte Lifestyle-Standbilder reichen als Ausgangsmaterial für ein kurzes Produktvideo, und Ergonode experimentiert bereits mit dieser Funktion.

👉 Möchten Sie sehen, wie Ergonode in Ihre Produktdaten-Landschaft passt? Prüfen Sie Ihre Optionen und buchen Sie eine kostenlose Beratung auf pimvendors.com