AI bliver ved med at opfinde ting om vores virksomhed – hvordan forhindrer vi hallucinationer?

Din situation er almindelig for startups. Her er hvorfor og hvordan du løser det:

Hvorfor AI tager fejl om jer:

Det grundlæggende problem:

AI “ved” ikke fakta. Den forudsiger, hvilke ord der bør komme næste ud fra mønstre. Når den mangler pålidelige data om jer, genererer den plausibel fiktion.

Løsningsrammen:

Du kan ikke “træne” ChatGPT direkte, men du kan:

1. Bliv den dominerende kilde – Gør jeres korrekte info mest tilgængelig og autoritativ
2. Skab konsistens – Samme info overalt, ingen modstrid
3. Tilføj strukturerede data – Giv AI eksplicitte, maskinlæsbare fakta
4. Opbyg verifikationskæder – Link til eksterne valideringskilder

For jeres specifikke forkerte påstande:

Entitetskonsistens er afgørende for at reducere hallucinationer:

Problemet:

Inkonsistens forvirrer AI. Hvis jeres grundlæggelsesdato er forskellig på tværs af kilder, må AI gætte.

Konsistens-audit tjekliste:

Almindelige inkonsistenskilder:

1. Gamle presseomtaler – Artikel fra 2022 med forældet info
2. Auto-genererede profiler – Sider der scraper og tager fejl
3. Medarbejderes LinkedIn – Teammedlemmer har modstridende virksomhedsinfo
4. Data-aggregatorer – ZoomInfo, Apollo osv. med gamle data

Prioritering af rettelser:

1. Jeres hjemmeside (I kontrollerer)
2. LinkedIn-firmaside (I kontrollerer)
3. Crunchbase (I kan redigere)
4. Google Business Profile (I kontrollerer)
5. Medarbejderes LinkedIn (bed teamet om at ensrette)
6. Tredjeparts-kataloger (kontakt for rettelser)
7. Data-aggregatorer (har ofte rettelsesprocesser)

Schema markup for konsistens:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Your Company",
  "foundingDate": "2021-03-15",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "numberOfEmployees": {
    "@type": "QuantitativeValue",
    "value": 12
  }
}

Dette fortæller AI-systemer eksplicit: “Dette er fakta.”

Jeg har været igennem præcis denne situation. Her er, hvad der virkede:

Vores tidslinje:

• Måned 0: Opdagede vilde hallucinationer
• Måned 1: Rettede alle kilder vi kunne kontrollere
• Måned 2: Schema markup, pressemeddelelse
• Måned 3: Perplexity begyndte at få det rigtigt
• Måned 4: Google AI Overviews blev bedre
• Måned 6: ChatGPT stadig indimellem forkert, men bedre

Hvad havde størst effekt:

1. Crunchbase Pro – Seriøst, betal for det. AI-systemer refererer tungt til Crunchbase for virksomhedsdata.

2. LinkedIn-fuldstændighed – Alle felter udfyldt, stifterprofiler linket, virksomhedstekst eksplicit.

3. Organization-schema – På forsiden med alle nøglefakta eksplicit.

4. Pressemeddelelse – Distribueret på stor wire med korrekte virksomhedsoplysninger. Skaber autoritativ ekstern kilde.

5. Wikipedia-forsøg – Vi var ikke notable nok til Wikipedia, men lavede en Wikidata-post (lavere krav, hjælper stadig).

Hvad ikke virkede:

• Rapportering til OpenAI (ingen reel mekanisme)
• Bare opdatere vores hjemmeside alene
• Håbe det løser sig selv

Omkostninger:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressemeddelelse distribution: $400
• Alt andet: Tid

ROI:

En investor sagde, at de næsten sprang fra fordi “ChatGPT sagde I havde rejst Series A, og jeres cap table så anderledes ud.” At undgå den forvirring er investeringen værd.

Tekniske tilgange til AI-datakorrektion:

For RAG-baserede systemer (Perplexity, Google AI):

Disse trækker fra det levende web. Ret dit indekserede indhold:

1. Sørg for at dit site kan crawles
2. Opdater robots.txt til at tillade AI-crawlere
3. Opret autoritative sider for hver fakttype
4. Byg backlinks til dine autoritative sider

For ChatGPT/Claude (træningsbaseret):

Sværere at påvirke. Strategier:

1. Skab bredt citeret indhold med korrekte oplysninger
2. Få korrekte oplysninger ind i kilder de sandsynligvis er trænet på (Wikipedia, større medier)
3. Håb på træningsopdateringer indarbejder nye data

llms.txt-implementering:

Lav et maskinlæsbart resumé:

# llms.txt for [Company]
Name: [Præcist firmanavn]
Founded: 2021
Headquarters: Austin, Texas
Employees: 12
Funding: Bootstrapped (ingen ekstern finansiering)
Founder: [Navn]
Website: https://yourcompany.com
About: [Én sætning beskrivelse]

Læg på yourcompany.com/llms.txt

Overvågningsopsætning:

Spørg hver platform månedligt:

• “Hvilket år blev [Company] grundlagt?”
• “Hvor har [Company] hovedsæde?”
• “Hvor mange ansatte har [Company]?”
• “Har [Company] rejst kapital?”

Følg ændringer over tid for at måle forbedring.

Løbende overvågnings- og korrektionsproces:

Månedlig audit-skabelon:

Når du finder fejl:

1. Dokumentér (screenshot med dato)
2. Identificér sandsynlig kilde til fejlinfo
3. Ret eller overgå kilden
4. Vent 4-6 uger
5. Test igen

Automatiseret overvågning:

Am I Cited og lignende værktøjer kan:

• Spore brandomtaler på tværs af AI-platforme
• Give besked om ændringer
• Sammenligne med konkurrenter
• Historisk sporing

Kvartalsvis gennemgang:

• Overordnet nøjagtighedsscore
• Udvikling over tid
• Tilbageværende problemområder
• Strategitilpasning

Årligt:

• Omfattende fakta-audit
• Opdater alle ejendomme
• Opfrisk presseomtale
• Gennemgang af schema markup

Det er præcis hvad jeg havde brug for. Her er min handlingsplan:

Uge 1: Audit og dokumentation

• Test alle AI-platforme med nøglespørgsmål
• Dokumentér nuværende status (skærmbilleder)
• Identificér alle kilder til forkert info

Uge 2: Ret kontrollerbare kilder

• Hjemmeside ‘Om os’-side – eksplicitte fakta
• LinkedIn-firmaside – udfyld alle felter
• Medarbejderes LinkedIn – bed teamet om at ensrette
• Organization-schema – implementér med alle fakta

Uge 3: Eksterne kilder

• Crunchbase Pro – opgrader og opdater
• Google Business Profile – verificér og udfyld
• Opret llms.txt-fil
• Audit og ret tredjeparts-kataloger

Uge 4: Autoritetsopbygning

• Pressemeddelelse med virksomhedsoplysninger
• Wikidata-post (hvis muligt)
• Branchespecifikke kataloger

Løbende:

• Månedlig AI-platform-test
• Dokumentér forbedringer over tid
• Kontinuerlig kildeovervågning

Nøglemålepunkter:

• Antal forkerte fakta pr. platform
• Tid til korrektion
• Konsistensscore på tværs af kilder

Investering:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressemeddelelse: ~400$
• Tid: ~20 timer samlet

Forventet tidslinje:

• Perplexity: 2-4 uger
• Google AI: 4-8 uger
• ChatGPT: Ukendt, løbende

Nøgleindsigt:

Kan ikke “rette” AI direkte. Skal blive den mest autoritative, konsistente kilde, så AI naturligt tiltrækkes af korrekte oplysninger.

Tak allesammen – har endelig en konkret vej frem!