Technisch trainiert das Modell an echten Aufnahmen einer Person – Interviews, Reden, Social-Media-Videos – und generiert daraus neue Mimik, Lippensynchronität oder eine geklonte Stimme. Für ein überzeugendes Video reichen mittlerweile wenige Minuten Ausgangsmaterial und frei verfügbare multimodale KI-Tools; die Grenze zwischen offensichtlichem Fake und kaum erkennbarer Fälschung verschiebt sich mit jeder Modellgeneration.
Für Unternehmen ist Deepfake vor allem ein Brand-Safety-Thema: gefälschte Videos von Geschäftsführer:innen, die Fake-Investments bewerben, gefälschte Kundenstimmen in Fake-Testimonials, oder ein manipuliertes Statement, das im Netz kursiert, bevor eine Richtigstellung überhaupt greift. Allein in Österreich kursierten zuletzt mehrere Fälle gefälschter Promi- und CEO-Videos für Anlagebetrug. Wer als Marke öffentlich auftritt, sollte einen Notfallplan für so einen Fall haben, nicht erst wenn es passiert ist.
Erkennungstools helfen, sind aber kein verlässlicher Schutz – sie hinken der Fälschungstechnik meist einen Schritt hinterher. Wirksamer sind organisatorische Maßnahmen: ein klares Vorgehen für Rechtsabteilung und PR im Ernstfall, aktives Monitoring der eigenen Marke und, wo möglich, Wasserzeichen oder Herkunftsnachweise bei eigenem Videomaterial. Deepfakes greifen direkt das an, was Corporate Identity aufbaut: Vertrauen in Stimme und Gesicht einer Marke.
