Deepfake einfach erklärt

Der Begriff Deepfake taucht im Umfeld von Videoproduktion, Erklärvideos und Marketing immer häufiger auf und sorgt zugleich für Faszination und Verunsicherung. Für Marketing-Verantwortliche ist es wichtig zu verstehen, was genau hinter dieser Technologie steckt, welche Chancen sich daraus für Kampagnen und Content-Produktion ergeben und welche Risiken bedacht werden müssen. Im Folgenden wird der Begriff Deepfake verständlich erklärt und in den praktischen Alltag von Videoproduktion und Marketing eingeordnet.

Grundprinzip: Was ist ein Deepfake?

Ein Deepfake ist ein mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erzeugtes oder verändertes Video oder Bild, bei dem eine Person etwas zu sagen oder zu tun scheint, das sie in Wirklichkeit nie gesagt oder getan hat. Der Begriff setzt sich aus deep learning und fake zusammen. Deep Learning ist eine spezielle Form des maschinellen Lernens, bei der neuronale Netze große Datenmengen auswerten, um Muster zu erkennen und nachzuahmen. Ein Deepfake nutzt genau diese Fähigkeit, um Gesichter, Stimmen oder ganze Szenen täuschend echt zu simulieren.

In der Videoproduktion bedeutet das konkret: Ein Deepfake kann das Gesicht einer Person in ein bestehendes Video einfügen, die Mimik anpassen, die Lippenbewegungen auf einen neuen Text synchronisieren oder sogar die Stimme imitieren. Für Laien ist oft kaum erkennbar, ob es sich um echtes Videomaterial oder um eine künstliche Manipulation handelt.

Wie entsteht ein Deepfake technisch gesehen?

Auch wenn Marketing-Verantwortliche nicht im Detail verstehen müssen, wie ein neuronales Netz programmiert wird, hilft ein grober Überblick über die wichtigsten Schritte, um den Aufwand und die Möglichkeiten eines Deepfakes im Kontext von Videoproduktion besser einordnen zu können.

Datensammlung

Am Anfang steht immer Material. Für einen Deepfake werden viele Bilder oder Videos einer Person benötigt. Je mehr unterschiedliche Perspektiven, Lichtstimmungen und Gesichtsausdrücke vorliegen, desto realistischer wird das Ergebnis. In der Praxis können das zum Beispiel sein:

• Interview-Videos einer Führungskraft
• Social-Media-Clips einer Markenbotschafterin
• Produktvideos mit einer bestimmten Testimonial-Person
• Aufnahmen aus früheren Kampagnen

Diese Daten dienen dem System als Vorlage, um zu lernen, wie das Gesicht der Person in unterschiedlichen Situationen aussieht.

Training der KI

Beim Training analysiert ein Deep-Learning-Modell die gesammelten Bilder und Videos. Es lernt, wie sich das Gesicht verformt, wenn die Person spricht, lacht oder überrascht schaut. Gleichzeitig wird ein Zusammenhang zwischen Ton und Lippenbewegungen hergestellt. In vielen Deepfake-Verfahren kommen sogenannte Generative Adversarial Networks zum Einsatz, bei denen zwei neuronale Netze gegeneinander arbeiten. Das eine Netz erzeugt neue Bilder, das andere versucht, echte von gefälschten Bildern zu unterscheiden. Durch diesen Wettbewerb werden die Ergebnisse immer realistischer.

Erzeugung des Deepfakes

Nach dem Training kann das System neue Inhalte erzeugen. In der Videoproduktion sieht ein typischer Workflow so aus:

• Es wird ein neues Video aufgenommen, zum Beispiel mit einem Schauspieler oder einer Sprecherin, die den gewünschten Text spricht.
• Die KI überlagert das Gesicht der Zielperson auf das Gesicht der Schauspielerin und passt Mimik und Lippenbewegungen an.
• Optional wird zusätzlich eine synthetische Stimme erzeugt, die der echten Stimme der Zielperson stark ähnelt.
• Im Schnitt und in der Postproduktion werden Farben, Kontraste und Übergänge angepasst, damit der Deepfake möglichst nahtlos wirkt.

Das Ergebnis ist ein Video, in dem scheinbar die bekannte Zielperson spricht, obwohl sie in Wirklichkeit nicht vor der Kamera stand.

Einsatzmöglichkeiten von Deepfakes im Marketing

Für Marketing-Verantwortliche ist ein Deepfake zunächst ein Werkzeug, das kreative und effiziente Videoproduktion ermöglichen kann. Die Technologie ist nicht per se gut oder schlecht. Entscheidend ist, wie transparent und verantwortungsvoll sie genutzt wird.

Lokalisierung und Sprachversionen

Ein häufiges Problem im internationalen Marketing ist die Anpassung von Videoinhalten an verschiedene Sprachen und Märkte. Klassischerweise muss ein Testimonial denselben Text mehrmals in unterschiedlichen Sprachen einsprechen oder es wird mit Off-Stimmen und Untertiteln gearbeitet. Mit einem Deepfake kann ein einziges Ausgangsvideo verwendet werden, während die Lippenbewegungen an die jeweilige Zielsprache angepasst werden.

Ein mögliches Szenario aus der Praxis:

• Eine bekannte Markenbotschafterin dreht ein Erklärvideo auf Deutsch.
• Für den französischen Markt wird der Text übersetzt und von einer professionellen Sprecherin eingesprochen.
• Ein Deepfake-System passt die Lippenbewegungen der Markenbotschafterin an den französischen Text an, sodass es wirkt, als würde sie fließend Französisch sprechen.

So entsteht ein kulturell und sprachlich passendes Video, ohne dass neue Drehs mit der gleichen Person in jedem Land nötig sind.

Personalisierte Videobotschaften

Ein weiterer Anwendungsbereich sind personalisierte Videos im Vertrieb oder im Kundenservice. Hier kann ein Deepfake helfen, große Zielgruppen mit scheinbar individuellen Botschaften zu erreichen.

Beispiel aus dem Marketing-Alltag:

• Ein Unternehmen möchte Bestandskundinnen und Bestandskunden mit einer persönlichen Videobotschaft zur Vertragsverlängerung ansprechen.
• Eine reale Person, etwa der Vertriebsleiter, spricht einen generischen Text ein, der an verschiedenen Stellen Platzhalter für Namen und Produkttypen enthält.
• Ein Deepfake-System erzeugt daraus tausende Varianten, in denen der Vertriebsleiter jeweils den individuellen Namen und das passende Produkt erwähnt.

Die Kundinnen und Kunden erhalten ein Video, in dem scheinbar eine reale Führungskraft sie direkt anspricht. Die Person im Video hat aber in Wirklichkeit nicht jede einzelne Variante eingesprochen.

Kreative Kampagnen und virtuelle Markenfiguren

Im Bereich Animation und Illustration lassen sich Deepfakes mit klassischen Techniken kombinieren. So können virtuelle Influencerinnen, animierte Markenmaskottchen oder Comicfiguren durch Deepfake-Technologie noch lebensechter wirken. Die Mimik lässt sich an echte Schauspielerinnen und Schauspieler koppeln, während das sichtbare Erscheinungsbild eine animierte Figur bleibt.

Ein Deepfake kann hier zum Beispiel genutzt werden, um:

• einer animierten Figur eine realistische Lippenbewegung für verschiedene Sprachen zu geben
• eine virtuelle Markenbotschafterin in Echtzeit auf Social Media reagieren zu lassen
• Produktpräsentationen mit einem Mischstil aus Realfilm und Animation zu erstellen

Damit verschwimmen die Grenzen zwischen klassischer Videoproduktion, Animation und KI-basierter Bildgenerierung.

Chancen für Erklärvideos und Videoproduktion

Gerade im Bereich Erklärvideo bietet ein Deepfake einige Vorteile, wenn er verantwortungsvoll eingesetzt wird.

Kosteneffizienz und Zeitersparnis

Wenn eine Person häufig in Erklärvideos auftritt, etwa eine Gründerin, ein CEO oder eine bekannte Expertin, kann ein Deepfake die Produktion vereinfachen. Ist einmal genügend Ausgangsmaterial vorhanden, können weitere Videos teilweise ohne erneuten Dreh erstellt werden. Der Text wird neu geschrieben, eingesprochen und anschließend mit der bestehenden Bildspur kombiniert. Das spart:

• Studiomiete und Technik
• Reisekosten und Terminabstimmungen
• Wiederholte Drehtage mit denselben Personen

Für Marketingteams mit vielen Produktupdates, häufigen Kampagnenwechseln oder regelmäßig neuen Schulungsvideos kann diese Zeitersparnis erheblich sein.

Schnelle Aktualisierung von Inhalten

In dynamischen Märkten ändern sich Botschaften und Fakten schnell. Ein Deepfake ermöglicht es, zentrale Videoinhalte flexibel zu aktualisieren, ohne dass das gesamte Video neu produziert werden muss. Wird etwa eine Preisangabe, ein Produktname oder eine rechtliche Formulierung angepasst, kann die entsprechende Passage im Off neu eingesprochen und die Lippenbewegung der Person im Bild nachträglich angepasst werden.

So bleiben Erklärvideos und Produktfilme aktuell, ohne dass komplette Neuproduktionen notwendig sind.

Mehrsprachige Schulungs- und Lerninhalte

Unternehmen, die Schulungsinhalte für internationale Teams produzieren, können Deepfakes nutzen, um eine einheitliche Präsentationsfigur zu etablieren. Eine Person wird zur wiederkehrenden Moderatorin oder zum Moderator, während die Sprachversionen per Deepfake angepasst werden. Dies erhöht Wiedererkennung und Markenbindung in der internen und externen Kommunikation.

Risiken, Grenzen und ethische Fragen

Mit der Faszination für Deepfakes gehen ernstzunehmende Risiken einher. Gerade im Marketing, wo Vertrauen eine zentrale Rolle spielt, sollten Verantwortliche die möglichen negativen Auswirkungen kennen.

Verlust von Vertrauen

Wenn Kundinnen und Kunden erfahren, dass ein Video manipuliert wurde, kann das Vertrauen in eine Marke leiden, selbst wenn keine böse Absicht dahinterstand. Transparenz ist deshalb entscheidend. Wer Deepfake-Technologie einsetzt, sollte offenlegen, dass KI genutzt wurde, und klar machen, in welchem Umfang das geschehen ist.

Merksatz: Je persönlicher und emotionaler eine Botschaft ist, desto wichtiger ist es, ehrlich zu kommunizieren, wie sie entstanden ist.

Missbrauch und Desinformation

Deepfakes können gezielt eingesetzt werden, um Personen zu diskreditieren, falsche Aussagen zu verbreiten oder politische Stimmungen zu manipulieren. Unternehmen können Opfer solcher Fälschungen werden, wenn zum Beispiel ein gefälschtes Video einer Führungskraft kursiert, die scheinbar problematische Aussagen trifft.

Marketing-Verantwortliche sollten deshalb ein Grundverständnis für Deepfakes haben, um mögliche Fälschungen rund um ihre Marke schneller zu erkennen und angemessen zu reagieren. Dazu gehört auch, Monitoring-Prozesse in Social Media und PR zu etablieren, um ungewöhnliche oder verdächtige Videos frühzeitig zu entdecken.

Rechtliche Aspekte und Persönlichkeitsrechte

Die rechtliche Bewertung von Deepfakes entwickelt sich laufend weiter. Klar ist jedoch, dass Persönlichkeitsrechte und Nutzungsrechte an Bild und Stimme beachtet werden müssen. Wer einen Deepfake produziert, sollte sicherstellen, dass:

• die betroffene Person ausdrücklich zustimmt
• Verträge oder Einverständniserklärungen den Einsatz von KI klar regeln
• keine irreführenden oder täuschenden Inhalte erzeugt werden

Wird das Gesicht oder die Stimme einer Person ohne Zustimmung in einem Deepfake verwendet, kann dies rechtliche Konsequenzen haben. Für Unternehmen ist es daher ratsam, juristische Beratung einzubeziehen, bevor Deepfakes im größeren Stil eingesetzt werden.

Erkennung und Umgang mit Deepfakes

Auch wenn Deepfakes immer realistischer werden, gibt es Hinweise, die auf eine Manipulation hindeuten können. Für Marketing-Teams, die Markenreputation schützen wollen, ist es sinnvoll, diese Anzeichen zu kennen.

Visuelle Auffälligkeiten

Ein Deepfake kann kleine Fehler enthalten, die bei genauer Betrachtung auffallen. Dazu zählen zum Beispiel:

• unruhige oder unscharfe Bereiche rund um den Mund oder die Augen
• ungewöhnliche Blinzelmuster
• leicht verschobene Lichtreflexe im Gesicht im Vergleich zum Hintergrund
• plötzlich wechselnde Details wie Ohrringe, Haare oder Hautstruktur

Solche Merkmale verschwinden mit zunehmender Qualität der Systeme, können aber in vielen Fällen noch Hinweise liefern.

Akustische Auffälligkeiten

Bei Deepfakes mit synthetischer Stimme können Ton und Bild nicht perfekt zusammenpassen. Mögliche Hinweise sind:

• eine Stimme, die untypisch monoton oder zu glatt klingt
• fehlende Atemgeräusche oder unnatürliche Pausen
• ein Klangbild, das nicht zur Raumakustik des Videos passt

Solche Details sind besonders relevant, wenn eine bekannte Person im Video anders klingt als gewohnt.

Technische Prüfungen und Tools

Es gibt spezialisierte Software, die versucht, Deepfakes automatisch zu erkennen. Diese Tools analysieren Bild- und Tonspuren auf statistische Auffälligkeiten. Für große Marken kann es sinnvoll sein, mit Dienstleistern zusammenzuarbeiten, die entsprechende Prüfungen anbieten, vor allem wenn der Verdacht besteht, dass ein gefälschtes Video im Umlauf ist.

Praktische Empfehlungen für Marketing-Verantwortliche

Um Deepfakes sinnvoll und verantwortungsvoll in der Videoproduktion und im Marketing einzusetzen, können folgende Empfehlungen Orientierung geben.

1. Klare Ziele definieren

Vor jedem Einsatz von Deepfake-Technologie sollte klar sein, welches Ziel verfolgt wird. Geht es um Kosteneinsparung, Lokalisierung, Personalisierung oder kreative Effekte. Eine klare Zielsetzung erleichtert die Auswahl geeigneter Dienstleister und Tools.

2. Transparenz gegenüber Zielgruppen

Marken, die Deepfakes verwenden, sollten offen kommunizieren, dass KI im Einsatz ist. Das kann zum Beispiel über einen kurzen Hinweis im Abspann oder in der Videobeschreibung geschehen. Transparenz stärkt langfristig die Glaubwürdigkeit.

3. Einwilligungen und Verträge sichern

Wenn Gesichter oder Stimmen realer Personen genutzt werden, ist eine schriftliche Einwilligung unverzichtbar. In Verträgen mit Testimonials, Mitarbeitenden oder Sprecherinnen und Sprechern sollte ausdrücklich geregelt sein, ob und in welchem Umfang Deepfake-Technologie verwendet werden darf.

4. Interne Leitlinien entwickeln

Unternehmen können interne Richtlinien formulieren, die festlegen, wie mit Deepfakes umgegangen wird. Solche Leitlinien können unter anderem enthalten:

• welche Inhalte erlaubt sind
• welche Freigabeprozesse gelten
• wie Transparenz gegenüber Kundinnen und Kunden sichergestellt wird
• wie auf mögliche Missbrauchsfälle reagiert werden soll

So entsteht ein klarer Rahmen, der Sicherheit für alle Beteiligten schafft.

5. Kompetenzen im Team aufbauen

Auch wenn externe Agenturen die technische Umsetzung übernehmen, ist es hilfreich, im Marketingteam ein Grundverständnis für Deepfakes zu entwickeln. Schulungen, interne Wissensdokumente und der Austausch mit der Videoproduktion helfen, Chancen und Risiken realistisch einzuschätzen.

Abgrenzung zu anderen KI-Technologien im Video

Deepfakes sind nur ein Teilbereich der KI-gestützten Videoproduktion. Für Marketing-Verantwortliche ist es hilfreich, den Begriff von verwandten Technologien zu unterscheiden, um im Austausch mit Agenturen präzise sprechen zu können.

Automatische Untertitelung und Übersetzung

Tools, die Sprache erkennen, Untertitel erstellen oder Texte automatisch übersetzen, gehören nicht zu Deepfakes. Sie verändern keinen Bildinhalt, sondern ergänzen lediglich Informationen. Im Erklärvideo-Bereich sind sie weit verbreitet und vergleichsweise unkritisch.

KI-gestützte Schnitt- und Produktionshilfen

Viele Videoschnittprogramme nutzen KI, um Szenen automatisch zu erkennen, Schnitte vorzuschlagen oder Farbanpassungen vorzunehmen. Auch hier handelt es sich nicht um Deepfakes, solange keine Gesichter oder Stimmen künstlich erzeugt oder ausgetauscht werden.

Virtuelle Avatare und Synthesestimmen

Virtuelle Avatare, die eine künstliche Person darstellen, sind mit Deepfakes verwandt, aber nicht identisch. Ein Avatar kann komplett künstlich sein, ohne dass das Gesicht einer realen Person nachgeahmt wird. Wird jedoch das Gesicht oder die Stimme einer echten Person künstlich nachgebildet, bewegt man sich im Bereich der Deepfakes.

Fazit: Deepfake als Werkzeug mit Verantwortung

Deepfake-Technologie verändert die Videoproduktion und das Marketing nachhaltig. Sie ermöglicht es, Erklärvideos schneller zu aktualisieren, Inhalte effizient in verschiedene Sprachen zu übertragen und personalisierte Videobotschaften in großem Umfang zu erstellen. Gleichzeitig stellt ein Deepfake die Glaubwürdigkeit von Videoinhalten infrage und kann bei missbräuchlicher Nutzung erheblichen Schaden anrichten. Für Marketing-Verantwortliche ist es daher entscheidend, Deepfakes als mächtiges, aber sensibles Werkzeug zu verstehen. Wer die Technologie bewusst einsetzt, klare Ziele verfolgt, Transparenz gegenüber der Zielgruppe wahrt und rechtliche sowie ethische Rahmenbedingungen respektiert, kann von den neuen Möglichkeiten profitieren, ohne das Vertrauen in die eigene Marke zu gefährden. Deepfakes werden in der Videoproduktion, in Erklärvideos, in Animation und im Marketing-Alltag zunehmend zur Normalität, und gerade deshalb lohnt es sich, frühzeitig Wissen aufzubauen und verantwortungsvolle Standards zu etablieren.