Deepfakes & KI 2026: Was der Handel jetzt lernen muss

Deepfakes & KI 2026: Was der Handel jetzt lernen muss

2026 wird das Jahr, in dem KI-generierte Inhalte kaum noch von echten zu unterscheiden sind. Cybersecurity-Anbieter wie Kaspersky rechnen damit, dass selbst Laien realistisch wirkende Deepfakes erstellen können – mit täuschend echter Stimme und Bildqualität.

Für den Schweizer Einzelhandel ist das keine abstrakte Zukunftsvision, sondern ein sehr konkretes Business-Thema. Denn dieselben Technologien, die betrügerische Deepfakes ermöglichen, treiben auch Personalisierung, Kundenanalyse und automatisierte Prozesse im Store und im E‑Commerce.

Der Haken: Wer KI im Retail nutzen will, muss sie auch sicher beherrschen. Sonst wird aus dem Wachstumshebel ein Risiko – für Umsatz, Marke und Kund:innenvertrauen.

In diesem Beitrag geht es darum,

• was Kasperskys Prognose zu Deepfakes und KI für 2026 bedeutet,
• wie sich die Bedrohungslage konkret im Schweizer Detailhandel auswirkt,
• und welche Schritte Händler jetzt gehen sollten, um KI sicher und gewinnbringend einzusetzen.

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1. Was 2026 auf uns zukommt: Deepfakes werden Alltag

Die Kernprognose von Kaspersky lässt sich in einem Satz zusammenfassen: Deepfakes werden einfacher, besser – und häufiger missbraucht.

Deepfakes für alle: Qualität rauf, Einstiegshürden runter

Kaspersky erwartet, dass 2026

• die visuelle Qualität von Deepfakes weiter steigt,
• die Audioqualität so realistisch wird, dass selbst geübte Ohren zweifeln,
• und die Tools so benutzerfreundlich sind, dass auch Nicht-Techniker Deepfakes mittlerer Qualität erzeugen können.

Damit werden Fälschungen nicht nur in Social Media oder in der Politik relevant, sondern auch in sehr praktischen Alltagsszenarien: angebliche Video-Anweisungen von Vorgesetzten, gefälschte Sprachnachrichten aus der Finanzabteilung, manipulierte Produktvideos oder gefakte Influencer-Reviews.

Für Unternehmen prognostiziert Kaspersky deshalb einen klaren Trend:

Deepfakes rutschen von der theoretischen Bedrohung direkt auf die konkrete Sicherheitsagenda. Schulungen, Richtlinien und technische Gegenmassnahmen werden Standard.

KI in Angriff und Verteidigung

Parallel dazu nutzen Cyberkriminelle KI in allen Phasen eines Angriffs:

• Recherche und Zielauswahl
• Erstellung perfekt formulierter Phishing-Mails
• Generierung realistischer Fake-Websites
• Automatisierte Suche nach Schwachstellen

Gleichzeitig ziehen offene KI-Modelle (Open Source) bei der Leistungsfähigkeit mit geschlossenen Systemen nach – aber ohne vergleichbare Schutzmechanismen. Das erhöht das Missbrauchspotenzial deutlich.

Auf der anderen Seite werden Security-Teams in SOCs ebenfalls stark auf KI setzen: für automatisierte Analysen, Priorisierung von Vorfällen und natürliche Sprachsteuerung von Sicherheitstools. Routinearbeiten wandern zur KI, Menschen treffen vermehrt Entscheidungen.

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2. Warum das den Schweizer Einzelhandel direkt betrifft

Viele Händler unterschätzen das Thema noch. "Wir sind doch kein Finanzinstitut", höre ich oft. Das ist gefährlich kurz gedacht.

Der Detailhandel sitzt auf drei Dingen, die Cyberkriminelle lieben:

• Zahlungsdaten und Loyalty-Informationen
• riesige Mengen personenbezogener Kundendaten
• wertvolle Marken und große Reichweiten

Wenn KI 2026 Angriffe einfacher, billiger und skalierbarer macht, geraten Händler stärker ins Visier – unabhängig von Unternehmensgrösse.

Konkrete Szenarien für den Retail

Ein paar Beispiele, wie Deepfakes und generative KI den Einzelhandel treffen können:

1. CEO- oder CFO-Voice-Fraud
   • Geklonte Stimme eines Geschäftsleitungsmitglieds ruft in der Finanzabteilung an:
     • "Bitte sofort eine Vorauszahlung an diesen neuen Lieferanten machen."
   • Oder per Video-Call mit manipuliertem Bild.
2. Gefälschte Lieferantenkommunikation
   • Deepfake-Video eines angeblichen Key-Accounts:
     • "Wir haben die Bankverbindung gewechselt – hier die neue IBAN."
   • Inkl. perfektem Corporate Branding und echter Stimme.
3. Fake-Kundenservice & Social-Media-Scams
   • KI-generierte Chatbots geben sich als offizieller Support aus und fangen Login-Daten ab.
   • Gefälschte Gewinnspiele im Look & Feel einer bekannten Retail-Marke.
4. Rufschädigung durch manipulierte Inhalte
   • "Video" eines vermeintlichen Skandals in einer Filiale.
   • Deepfake-Testimonials, in denen angebliche Mitarbeitende Missstände schildern.
5. Manipulierte interne Kommunikation
   • Videos oder Sprachnachrichten, die angeblich von HR, IT oder der GL kommen:
     • "Bitte alle Passwörter im Anhang bestätigen."

Wer jetzt denkt: "Unsere Mitarbeitenden würden das merken", unterschätzt, wie realistisch solche Inhalte 2026 sein werden – gerade, wenn KI bereits überall im Alltag präsent ist.

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3. Chancen & Risiken: KI im Retail zwischen Personalisierung und Betrug

Der Schweizer Einzelhandel steckt mitten in der KI-Transformation: dynamische Preisgestaltung, Absatzprognosen, personalisierte Angebote, intelligente Regalplanung, automatisierte Kundenkommunikation.

Das Spannungsfeld lässt sich so beschreiben:

Dieselbe KI, mit der Händler Personalisierung und Effizienz steigern, wird von Angreifern genutzt, um Vertrauen auszunutzen und Prozesse zu sabotieren.

Wo Händler heute schon KI einsetzen – und wo es kritisch wird

Typische KI-Anwendungsfälle im Detailhandel:

• Kundenanalyse & Personalisierung
  • Empfehlungsmaschinen im Online-Shop
  • personalisierte Newsletter und Coupons
• Bestandsmanagement & Prognosen
  • KI-gestützte Absatzprognosen pro Filiale
  • automatische Nachbestellungen
• Dynamische Preisoptimierung
  • Preise nach Nachfrage, Uhrzeit, Wettbewerb
• Service-Automatisierung
  • Chatbots für FAQ, Verfügbarkeitsanfragen, Retouren
  • Voicebots im Callcenter

Kritisch wird es, wenn diese KI-Systeme

• unsauber abgesichert sind,
• ohne klare Governance betrieben werden,
• oder wenn Kunden nicht verstehen, wo Mensch endet und Maschine beginnt.

Verschwimmende Grenzen: Kund:innen gewöhnen sich an KI

Kaspersky betont, dass Konsument:innen KI-generierte Inhalte zunehmend als völlig normal wahrnehmen – von Marketing-eMails über Produktbilder bis hin zu Avataren in Beratungssituationen.

Das ist für den Handel Fluch und Segen zugleich:

• Pro: Kunden akzeptieren virtuelle Beratung, KI-gestützte Empfehlungen, automatisierte Kommunikation.
• Contra: Sie verlieren das Gefühl dafür, was echt ist – und sind anfälliger für glaubwürdige Fälschungen im Namen von Retail-Marken.

Genau hier entscheidet sich, welche Händler 2026 als vertrauenswürdige KI-Anbieter wahrgenommen werden – und welche im Graubereich landen.

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4. Was Händler jetzt konkret tun sollten

Wer 2026 mit KI im Schweizer Einzelhandel erfolgreich sein will, braucht zwei Dinge gleichzeitig: Offensivstrategie für KI-Innovation und Defensivstrategie für KI-getriebene Risiken.

4.1 Governance für KI im Retail aufbauen

Bevor neue KI-Projekte gestartet werden, gehört ein Mindest-Setup an Governance auf die Agenda:

• Klare Verantwortlichkeiten
  • Wer ist in der Geschäftsleitung für KI & Datenethik zuständig?
  • Wer verantwortet Cybersecurity?
• Richtlinien für KI-Einsatz
  • Wo darf KI eingesetzt werden, wo nicht?
  • Wie gehen wir mit Kundendaten um (DSG/DSGVO-konform)?
  • Wie stellen wir Transparenz gegenüber Kunden sicher?
• Prüfprozesse
  • Vor dem Go-Live jeder KI-Anwendung: Security- und Datenschutz-Check
  • Regelmässige Reviews von Modellen und Zulieferern

Ohne diesen Rahmen entwickeln sich KI-Projekte schnell zu Schatten-IT – genau das, was Angreifer ausnutzen.

4.2 Mitarbeitende für Deepfakes & KI-Angriffe schulen

Kaspersky erwartet, dass Unternehmen ihre Mitarbeitenden vermehrt zu Deepfakes schulen. Für Retail-Unternehmen heisst das konkret:

• Awareness-Trainings für Filial- und Zentrumsmitarbeitende:
  • Wie sehen moderne Phishing-Mails mit KI aus?
  • Beispiele von Voice-Fraud und Video-Deepfakes
  • Checklisten: Welche Schritte vor kritischen Freigaben (Zahlungen, Zugangsdaten, Vertragsänderungen)?
• Einfache Meldewege
  • Eine zentrale Adresse/Hotline für "verdächtige Inhalte" – ohne Hemmschwelle
• Rollenspiele & Simulationen
  • Test-Phishing-Kampagnen
  • Simulierte Voice- oder Video-Fakes im Managementkontext

Je näher die Trainings an echten Retail-Prozessen sind (Wareneingang, Lieferantenkommunikation, Filialabrechnung), desto besser bleiben sie hängen.

4.3 Prozesse "deepfake-resistent" machen

Technik allein reicht nicht. Händler sollten bewusst Prozesse so gestalten, dass ein realistischer Fake nicht genügt, um Schaden anzurichten.

Praktische Massnahmen:

• Vier-Augen-Prinzip für sensible Transaktionen
  • Grössere Zahlungen, Änderung von Bankdaten, neue Lieferanten nur mit Doppel-Freigabe
• Medienbruch bei kritischen Anweisungen
  • Anweisungen per Video/Voice müssen über einen zweiten Kanal bestätigt werden (z.B. telefonisch über bekannte Nummer oder im internen System)
• Klare "No-Gos" kommunizieren
  • GL, CFO, CIO kommunizieren offen:
    • "Wir fordern nie per WhatsApp oder Videoanruf Passwörter oder TANs an."
• Digitale Signaturen & starke Authentisierung
  • Wo immer möglich, technische Verifikation von Identitäten und Freigaben einführen

So entsteht eine Sicherheitskultur, die nicht auf "Bauchgefühl" vertraut, sondern auf robuste Entscheidungswege.

4.4 KI sicher für Kundenanalyse & Personalisierung nutzen

Der positive Teil: Die im Sicherheitskontext beschriebenen KI-Fortschritte lassen sich direkt für Retail-Innovation nutzen – wenn man es sauber aufsetzt.

Worauf Händler achten sollten:

• Datengrundlage sauber halten
  • Konsistente Kunden- und Transaktionsdaten sind die Basis für sinnvolle Modelle
  • Dublettenbereinigung, klare IDs über Kanäle hinweg
• Rechtliche & ethische Leitplanken
  • Klare Einwilligungen für personalisierte Angebote
  • Transparente Kommunikation: Wo kommt KI zum Einsatz (z.B. „Empfehlungen basieren auf Algorithmen“)?
• Kleine, fokussierte Use Cases starten
  • z.B. produktspezifische Empfehlungen in einer Kategorie
  • dynamische Promo-Planung für ausgewählte Filialen
  • statt "wir machen jetzt alles mit KI"
• Messen, lernen, skalieren
  • Conversion-Raten, Warenkorbgrössen, Retourenquoten monitoren
  • Feedback der Mitarbeitenden im Store einholen

So entsteht eine Lernkurve, die den Händler gleichzeitig innovationsfähig und resilient gegenüber Missbrauch macht.

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5. Wie Sie KI 2026 im Handel strategisch denken sollten

Die Wahrheit ist: KI lässt sich nicht mehr aus dem Schweizer Einzelhandel heraushalten. Wer heute zögert, läuft 2026 hinterher – sowohl was Kundenerwartungen als auch was Sicherheitsniveau betrifft.

Der bessere Ansatz:

• KI als strategisches Werkzeug für Wachstum, Effizienz und Kundenerlebnis sehen,
• gleichzeitig aber Cybersecurity und Deepfake-Resilienz als festen Bestandteil jeder KI-Roadmap verankern.

Wer diesen Doppelblick beherrscht, profitiert gleich doppelt:

1. Mehr Umsatz und zufriedenere Kund:innen durch bessere Personalisierung, intelligentere Sortimente und reibungslose Omnichannel-Erlebnisse.
2. Mehr Vertrauen bei Kunden, Partnern und Mitarbeitenden, weil der Einsatz von KI transparent, sicher und verantwortungsvoll erfolgt.

Der nächste sinnvolle Schritt für Retail-Verantwortliche:

• Prüfen Sie, wo in Ihrem Unternehmen heute schon KI zum Einsatz kommt – bewusst oder unbewusst.
• Definieren Sie 2–3 priorisierte KI-Anwendungsfälle mit klarem Businessnutzen.
• Stellen Sie parallel die Weichen für Schulung, Governance und Security rund um Deepfakes und automatisierte Angriffe.

2026 wird nicht das Jahr, in dem KI „kommt“ – sie ist längst da. Die eigentliche Frage lautet: Setzen Sie KI im Schweizer Einzelhandel so ein, dass sie Ihnen nützt – und nicht den Angreifern?