Jeden Tag erscheint auf Instagram ein neues Auto. Zum Beispiel ein Citroën 2CV, neu gedacht mit Glasdach, Lichtleisten und Lamellen-Motorhaube. Ich habe es nicht ausgesucht, nicht entworfen und nicht hochgeladen. Ich habe es nur freigegeben – mit einem kurzen „ok“ auf eine Push-Nachricht.
Willkommen bei AI Car Studies, meinem Experiment in Sachen KI-Automation. Ein Instagram-Account, den die KI selbst betreibt. Ich behalte nur ein Veto – und protokolliere, was passiert.
Wie der Account sich selbst betreibt
Hinter AI Car Studies steht ein kleines KI-Team. Die Hauptrolle spielt Otto, ein Subagent auf Basis von Claude. Jeden Tag läuft derselbe Ablauf:
- Idee: Otto wählt einen Oldtimer aus – vom Trabant bis zum Talbot-Lago – und schreibt ein Design-Briefing: Was macht das Original aus, was soll erhalten bleiben, was darf neu werden?
- Bild: Über Higgsfield entstehen daraus die Designstudie, ein Vergleich mit dem Original und ein Designboard mit mehreren Perspektiven.
- Video: Mehrmals pro Woche macht Seedance aus der Studie ein kurzes Reel mit festen Schnitten und Detailaufnahmen.
- Freigabe und Veröffentlichung: Otto stellt Bildtext, Hashtags und KI-Kennzeichnung zusammen und schickt mir den fertigen Beitrag als Push-Nachricht aufs Handy. Ich antworte kurz im Chat – etwa „ok Reel“ oder „beides posten“ –, und er geht automatisch online. Jede Freigabe gilt genau einmal, nur für diesen einen Beitrag. Antworte ich nicht, bleibt das Paket liegen, und es wird nichts gepostet.
- Auswertung: Einmal pro Woche wertet Claude Reichweite, Resonanz, Qualität und Fehler aus und schreibt mir eine Zusammenfassung.
Meine Rolle hat sich damit komplett verschoben: vom Macher zum Beobachter. Ich habe die Spielregeln festgelegt, den Stil definiert und die Werkzeuge verbunden. Jetzt bleibt mir genau ein Handgriff: die Freigabe im Chat. Dieses Mindestmaß an Kontrolle habe ich mir bewusst behalten – ich will nicht erst wie alle anderen im Feed sehen, was in meinem Namen veröffentlicht wurde. Alles andere läuft von allein. Und wie oft ich doch eingreifen muss, zähle ich mit.
Drei Fragen, die das Experiment beantworten soll
- Zuverlässigkeit: Läuft so ein KI-Workflow über Monate stabil – oder bricht er an Schnittstellen, Updates und Sonderfällen?
- Entwicklung: Wie entwickelt sich ein Account, dessen Inhalte komplett von KI stammen – bei Reichweite, Followern und Resonanz?
- Qualität: Bleiben die Ergebnisse auf Dauer gut, oder schleichen sich Wiederholungen, Stilbrüche und Fehler ein?
Damit das Fazit nicht auf Bauchgefühl beruht, protokolliert das System sich selbst: jeden Beitrag, jeden Fehler, jeden manuellen Eingriff. Die wichtigsten Zahlen stehen aktuell auf der Seite KI-Projekte.
Neu ist die Idee nicht – neu ist die Automatisierung
KI-generierte Autodesigns gibt es auf Instagram schon länger. Bereits 2022 stellte das Automagazin The Autopian einen Account vor, der mit KI Fahrzeuge entwirft, die es nie gab (The Autopian). Solche Accounts leben allerdings davon, dass jemand dranbleibt: Motive auswählt, nachbessert und regelmäßig veröffentlicht. Genau diesen Teil übernimmt bei mir die Automatisierung.
Auch virtuelle Influencer sind längst ein Geschäft: Lil Miquela gibt es seit 2016, Aitana López soll Berichten zufolge bis zu 10.000 Euro im Monat verdienen (Kolsquare). Hinter fast allen erfolgreichen KI-Accounts steht aber ein Team aus Menschen, das auswählt, nachbessert und steuert. Mich interessiert, wie weit man kommt, wenn man diesen Menschen – also mich – so weit wie möglich herausnimmt.
Warum Autos – und warum Transparenz Pflicht ist
Autos sind meine Leidenschaft, das war naheliegend. Der zweite Grund wiegt für mich mindestens genauso schwer: Die sozialen Netzwerke füllen sich mit sogenanntem „AI Slop“ – massenhaft produzierten, belanglosen KI-Inhalten. Laut einer Auswertung von Kapwing war rund jedes fünfte Video, das neuen Nutzern auf YouTube Shorts angezeigt wurde, KI-generiert (Kapwing). Dazu kommen Deepfakes und Fake News.
Damit will ich nichts zu tun haben. Bei AI Car Studies gibt es keine künstlichen Menschen und keine erfundenen Ereignisse. Jeder Beitrag ist als KI-generiert gekennzeichnet und als Designstudie erkennbar – kein Erlkönig, kein offizielles Modell. Seit dem 2. August 2026 verlangt der EU AI Act ohnehin, dass Deepfakes klar gekennzeichnet werden (FORUM Institut). Für mich ist Transparenz aber keine Pflichtübung, sondern Teil des Experiments.
Was „vollautomatisch“ in der Praxis heißt
Ganz ohne Stolpersteine geht es nicht – und auch das gehört ins Protokoll. Instagram erlaubt automatisches Posten über seine Schnittstelle für Creator-Konten. Bei TikTok dagegen bleiben automatisch veröffentlichte Videos privat, bis die eigene Anwendung eine Prüfung durch TikTok bestanden hat (TikTok for Developers). Vollautomatisch heißt also nicht überall dasselbe. Wo die Grenzen wirklich liegen, zeigt erst der Dauerbetrieb.
Wie es weitergeht
Das Experiment läuft über mehrere Monate. Zwischendurch berichte ich hier über Auffälligkeiten – und am Ende folgt das ehrliche Fazit. Auch dann, wenn es nicht so rosig ausfällt. Die aktuellen Zahlen, ausgewählte Studien und Reels gibt es auf der Seite KI-Projekte, die Beiträge selbst auf @aicarstudies.
Kurz gesagt
- AI Car Studies ist ein Instagram-Account, den die KI selbst betreibt – von der Idee über Bild und Video bis zur Veröffentlichung. Ich gebe nur noch per Push-Nachricht frei.
- Das System besteht aus Claude mit dem Subagenten Otto, Higgsfield und Seedance; die Auswertung läuft ebenfalls automatisch.
- Getestet werden Zuverlässigkeit, Entwicklung des Accounts und dauerhafte Qualität.
- Bewusst gewählt: Autos statt Menschen, klare KI-Kennzeichnung, kein Deepfake, kein AI Slop.
Was glaubt ihr: Wie lange hält so ein System durch, bevor ein Mensch eingreifen muss? Ich bin selbst gespannt.
