Warum KI falsche Informationen über Unternehmen liefert – und was Sie dagegen tun können
Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie wir Informationen suchen und nutzen. Immer mehr Menschen stellen ihre Fragen direkt an ChatGPT und andere KI-Systeme, anstatt ausschließlich über klassische Suchmaschinen zu recherchieren.
Doch was passiert, wenn eine KI plötzlich falsche Informationen über Ihr Unternehmen liefert?
Ein falsches Gründungsjahr, eine nicht mehr angebotene Dienstleistung oder ein ehemaliger Mitarbeiter, der weiterhin als Ansprechpartner genannt wird: Solche Fehler können dazu führen, dass ein falsches Bild eines Unternehmens entsteht.
Doch warum liefert KI falsche Antworten – und was können Unternehmen tun, um das Risiko von Fehlinformationen zu reduzieren?
Warum liefert künstliche Intelligenz falsche Informationen?
Wenn eine KI falsche Informationen ausgibt, wird häufig von einer KI-Halluzination gesprochen. Dabei erzeugt ein KI-System eine Antwort, die plausibel klingt, aber faktisch nicht korrekt ist.
Allerdings ist nicht jede falsche KI-Antwort automatisch eine Halluzination.
Häufig liegen die Ursachen bereits in den Informationen, die über ein Unternehmen digital verfügbar sind. Veraltete Webseiten, widersprüchliche Unternehmensangaben oder fehlerhafte Einträge in Online-Verzeichnissen können dazu führen, dass KI-Systeme falsche oder nicht mehr aktuelle Informationen verarbeiten.
Auch Verwechslungen spielen eine Rolle. Ähnliche Unternehmensnamen, Personen mit gleichen Namen oder unklare Zusammenhänge können dazu führen, dass Informationen falsch zugeordnet werden.
Eine weitere Herausforderung entsteht, wenn einer KI keine ausreichenden oder verlässlichen Informationen zur Verfügung stehen. Sprachmodelle und Large Language Models (LLMs) sind darauf ausgelegt, auf Basis von Wahrscheinlichkeiten passende Antworten zu generieren. Das bedeutet: Eine Antwort kann überzeugend formuliert sein, obwohl sie nicht der Wahrheit entspricht.
Was sind KI-Halluzinationen?
Unter einer KI-Halluzination versteht man Inhalte, die von einem KI-System generiert werden, obwohl sie nicht durch verlässliche Fakten gedeckt sind.
Das können beispielsweise sein:
- erfundene Quellen oder Studien
- falsche Zahlen und Daten
- nicht existierende Produkte oder Dienstleistungen
- falsch zugeordnete Personen
- fehlerhafte Aussagen über Unternehmen
Gerade weil diese Antworten häufig sehr überzeugend klingen, ist es wichtig, Informationen nicht ungeprüft zu übernehmen.
Veraltete Informationen als Ursache für falsche KI-Antworten
Nicht jede Fehlinformation entsteht direkt im KI-System.
Viele Unternehmen haben über die Jahre eine große Anzahl digitaler Inhalte veröffentlicht: alte Pressemitteilungen, ehemalige Produktseiten, Beiträge auf externen Plattformen oder nicht mehr aktuelle Unternehmensprofile.
Diese Informationen verschwinden nicht automatisch aus dem Internet.
Wenn aktuelle und veraltete Angaben nebeneinander existieren, können Suchmaschinen und KI-Systeme Schwierigkeiten haben, die richtige Information zu erkennen und einzuordnen.
Deshalb ist eine regelmäßige Überprüfung der eigenen digitalen Präsenz sinnvoll.
Was können Unternehmen gegen falsche Informationen durch KI tun?
Eine Garantie dafür, dass künstliche Intelligenz niemals falsche Aussagen über ein Unternehmen trifft, gibt es nicht.
Unternehmen können jedoch dazu beitragen, eine möglichst zuverlässige Informationsbasis zu schaffen.
01
Unternehmensinformationen aktuell halten
Die eigene Website sollte eine zentrale und verlässliche Quelle für Informationen über das Unternehmen sein.
Dazu gehören unter anderem:
- Unternehmensname
- Standort und Kontaktdaten
- Produkte und Dienstleistungen
- Ansprechpartner
- aktuelle Unternehmensinformationen
- Presse- und Unternehmensnews
Verändern sich wichtige Informationen, sollten diese möglichst zeitnah aktualisiert werden.
02
Auf konsistente Informationen achten
Widersprüchliche Angaben können zu Missverständnissen führen.
Wenn beispielsweise unterschiedliche Beschreibungen eines Unternehmens auf der Website, in Pressemitteilungen und in Unternehmensprofilen verwendet werden, wird es schwieriger, die Informationen eindeutig einzuordnen.
Eine konsistente Darstellung wichtiger Unternehmensdaten schafft deshalb eine bessere Grundlage – sowohl für Menschen als auch für digitale Systeme.
03
Veraltete Inhalte sorgfältig überprüfen
Nicht jeder alte Blogbeitrag muss gelöscht werden. Historische Inhalte können weiterhin wertvoll sein.
Allerdings sollte klar erkennbar sein, wann ein Beitrag veröffentlicht wurde und ob die darin enthaltenen Informationen noch aktuell sind.
Nicht mehr relevante Inhalte, veraltete Produktinformationen oder frühere Unternehmensdaten sollten regelmäßig überprüft und gegebenenfalls aktualisiert oder archiviert werden.
04
Strukturierte Daten nutzen
Neben verständlichen und aktuellen Texten können strukturierte Daten dabei helfen, bestimmte Informationen technisch eindeutig zu kennzeichnen.
So lassen sich beispielsweise Angaben zum Unternehmen, zum Standort oder zu Ansprechpartnern strukturiert bereitstellen.
Strukturierte Daten sind jedoch kein Garant dafür, dass eine KI diese Informationen immer korrekt verwendet. Sie können aber dazu beitragen, wichtige Informationen für Suchmaschinen und andere digitale Systeme besser einzuordnen.
05
KI-Antworten regelmäßig überprüfen
Es kann sinnvoll sein, verschiedene KI-Systeme regelmäßig mit Fragen zum eigenen Unternehmen zu testen.
Zum Beispiel:
- Was macht [Unternehmensname]?
- Welche Produkte und Dienstleistungen bietet das Unternehmen an?
- Wo befindet sich der Unternehmenssitz?
- Welche Kompetenzen besitzt das Unternehmen?
- Wer sind die Ansprechpartner?
Werden falsche Informationen angezeigt, lohnt sich ein genauer Blick auf mögliche Ursachen. Gibt es veraltete Quellen? Widersprüchliche Angaben? Oder handelt es sich möglicherweise um eine echte KI-Halluzination?
Warum Large Language Models nicht einfach eine Suchmaschine sind
Ein wichtiger Punkt beim Umgang mit KI ist das Verständnis dafür, wie Large Language Models funktionieren.
Ein LLM ist nicht automatisch eine Datenbank, in der geprüfte Fakten gespeichert sind. Sprachmodelle generieren Inhalte auf Grundlage statistischer Zusammenhänge und der Informationen, die ihnen während des Trainings oder über zusätzliche Quellen zur Verfügung stehen.
Dadurch können sie Zusammenhänge herstellen und Texte formulieren – aber auch Informationen falsch kombinieren oder Inhalte erzeugen, die plausibel wirken, jedoch nicht korrekt sind.
Je nach eingesetztem KI-System können zusätzlich aktuelle Informationen über Suchfunktionen, Datenbanken oder sogenannte Retrieval-Systeme eingebunden werden. Auch hier hängt die Qualität der Antwort stark von der Qualität und Aktualität der zugrunde liegenden Daten ab.
KI-Halluzinationen reduzieren:
Datenqualität wird immer wichtiger
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI wird die Qualität digitaler Unternehmensinformationen immer wichtiger.
Unternehmen sollten sich daher nicht nur fragen:
„Wie gut werde ich bei Google gefunden?“
Sondern zunehmend auch:
„Welche Informationen findet und verarbeitet eine KI über mein Unternehmen?“
Eine klare, aktuelle und konsistente digitale Präsenz kann dazu beitragen, die Grundlage für korrekte Informationen zu verbessern.
Dabei geht es nicht darum, KI-Systeme vollständig kontrollieren zu können. Vielmehr geht es darum, die eigenen Informationen so zuverlässig und eindeutig wie möglich bereitzustellen.
Fazit: Gute Daten sind die Grundlage für zuverlässige KI-Antworten
Künstliche Intelligenz bietet enorme Möglichkeiten, Informationen schneller zugänglich zu machen. Gleichzeitig können KI-Systeme falsche Informationen erzeugen oder bestehende Fehlinformationen übernehmen.
Für Unternehmen bedeutet das: Die Pflege der eigenen digitalen Informationen wird zunehmend wichtiger.
Eine aktuelle Website, konsistente Unternehmensdaten, regelmäßige
Überprüfungen und eine klare Informationsstruktur schaffen eine
bessere Grundlage für Suchmaschinen, KI-Systeme und natürlich für die Menschen,
die nach Informationen suchen.
Denn je besser die Datenbasis, desto geringer ist das
Risiko, dass aus unklaren, veralteten oder fehlenden Informationen überzeugend klingende – aber falsche – Antworten entstehen.
