Hat noch jemand erlebt, dass KI-Halluzinationen falsche Infos über ihre Marke verbreiten? Habe gerade entdeckt, dass ChatGPT Produktfunktionen erfindet

Du übertreibst nicht. Das ist ein reales und dokumentiertes Problem.

Die technische Realität:

KI-Halluzinationen entstehen, weil LLMs grundsätzlich Vorhersage- und keine Wahrheitsmaschinen sind. Sie sagen das wahrscheinlichste nächste Token auf Basis der Trainingsdaten voraus. Bei Informationslücken oder widersprüchlichen Daten füllen sie diese mit plausibel klingendem Inhalt.

Die Zahlen sind ernüchternd:

• ChatGPT Halluzinationsrate: ~12% der Antworten
• Claude: ~15%
• Perplexity: ~3,3% (niedriger durch RAG)
• Weltweite Unternehmensverluste durch KI-Halluzinationen 2024: 67,4 Milliarden $

Bei weniger bekannten Marken können die Halluzinationsraten noch höher sein, da weniger Trainingsdaten zur Verfügung stehen.

Was du tun kannst:

1. Digitale Präsenz ausbauen – Je mehr genaue, strukturierte Inhalte auf autoritativen Quellen, desto bessere Daten für KI-Systeme

2. Auf hochautoritative Plattformen setzen – Wikipedia, Branchenpublikationen und etablierte Bewertungsseiten haben im Training besonderes Gewicht

3. Kontinuierlich überwachen – Halluzinationen ändern sich mit Modell-Updates. Was heute falsch ist, könnte nächsten Monat stimmen (oder umgekehrt)

Die Situation ist nicht hoffnungslos, aber es braucht kontinuierliche Anstrengung.

Wir sind im Healthcare-Tech-Bereich, da sind KI-Halluzinationen nicht nur ein Reputationsproblem – sondern potenziell ein Compliance- und Sicherheitsproblem.

Unser Alptraum-Szenario wurde letztes Jahr Realität:

ChatGPT teilte einem Interessenten mit, unser Patientenmanagementsystem “entspreche nicht den HIPAA-Anforderungen”. Wir sind seit Tag eins HIPAA-konform. Mussten unser Juristenteam einschalten, damit sie dem Interessenten die Zertifikate zuschicken.

Was uns wirklich geholfen hat, Halluzinationen zu reduzieren:

1. Strukturierte FAQ-Seiten – Umfassende FAQ-Seiten mit Schema-Markup erstellt, die jede denkbare Frage zu Compliance, Funktionen und Fähigkeiten beantworten

2. Drittbestätigung – Unsere Compliance-Zertifikate auf G2, Capterra und in Branchenpublikationen platzieren lassen. KI-Systeme gewichten Drittquellen stark

3. Konsistente Botschaften überall – Website, Pressemitteilungen, LinkedIn und alle anderen Kanäle mit identischen, korrekten Informationen versehen

4. Am I Cited Monitoring – Wöchentliche Überwachung der KI-Erwähnungen gestartet. Bei Halluzinationen können wir mögliche Quellprobleme zurückverfolgen und beheben

Nach 6 Monaten war die HIPAA-Halluzination verschwunden. Es gibt noch gelegentlich Fehler bei anderen Dingen, aber die kritischen Compliance-Themen sind jetzt in ChatGPT und Perplexity korrekt.

Perspektive eines kleinen Unternehmens – das ist für Startups wirklich beängstigend.

Wir haben nur wenige Inhalte über unsere Marke draußen. Jedes Trainingsdatum zählt. Wir haben festgestellt, dass ChatGPT unser Feature-Set im Grunde nach den Mitbewerbern erfindet.

Es ist, als würde die KI „Stille Post“ mit unserem Produkt spielen – “Diese Firma hat wahrscheinlich [Feature, das Wettbewerber haben]” wird als Fakt dargestellt.

Die schlimmste Halluzination: ChatGPT meinte, wir wären “2024 von [großer Wettbewerber] übernommen worden.” Wir sind völlig unabhängig. Keine Ahnung, woher das kommt.

Jetzt habe ich Angst, dass Interessenten uns auf Basis völlig erfundener Informationen aussortieren, bevor sie überhaupt unsere Website besuchen.

Aus SEO-Sicht – wir haben seit Jahren mit der Genauigkeit von Featured Snippets zu tun. KI-Halluzinationen potenzieren dieses Problem um das Zehnfache.

Die wichtigste Erkenntnis:

KI-Systeme greifen auf denselben Content-Pool wie Google zu, aber sie SYNTHETISIEREN statt direkt zu zitieren. Kleine Fehler in deinen Inhalten können so zu großen Fehlern in KI-Antworten werden.

Praktische Tipps:

1. Eigene Inhalte prüfen – Halluzinationen lassen sich oft auf veraltete Blogposts, alte Pressemitteilungen oder widersprüchliche Infos auf der eigenen Seite zurückführen

2. Ranking für Marken-Suchanfragen checken – Wenn ungenaue Drittquellen für “[deine Marke] Funktionen” oder “[deine Marke] Preise” oben ranken, landet das wahrscheinlich in den Trainingsdaten

3. Zitationswürdige Inhalte erstellen – Perplexity nutzt explizit RAG und zitiert Quellen. Gut strukturierte Inhalte werden direkt zitiert, statt halluziniert

4. Konkret dokumentieren – Exakt festhalten, was falsch ist, auf mehreren KI-Plattformen testen und Veränderungen beobachten

Der strukturierte Datenansatz ist enorm wichtig. KI-Systeme erfassen strukturierte Inhalte besser als Fließtext.

Im Enterprise-Bereich haben wir die Überwachung von KI-Halluzinationen als festen Bestandteil unserer Markenkennzahlen etabliert.

Unser Ansatz:

Wir führen vierteljährliche “KI-Brand-Audits” durch, bei denen wir 50+ Prompts auf ChatGPT, Claude, Perplexity und Google KI-Übersichten testen. Jede Antwort wird mit unserer offiziellen Produktdokumentation auf Genauigkeit geprüft.

Aktuelle Zahlen unserer letzten Prüfung:

• ChatGPT-Genauigkeit zu unserer Marke: 73%
• Claude: 71%
• Perplexity: 89%
• Google KI-Übersichten: 82%

Perplexity ist deutlich besser, weil es Live-Suche nutzt und Quellen zitiert. Die anderen basieren auf Trainingsdaten, die Monate oder Jahre alt sein können.

Überraschend:

Manche Halluzinationen beruhen tatsächlich auf alten, aber damals korrekten Informationen. Unsere Preise wurden vor 18 Monaten angepasst, ChatGPT hat aber noch die alten Preise. Keine Halluzination im engeren Sinn – aber der Effekt auf Interessenten ist derselbe.

Journalistin hier, schreibe viel über KI. Ich tracke KI-Genauigkeitsprobleme seit einem Jahr.

Was viele nicht wissen:

KI-Halluzinationen sind nicht zufällig. Sie folgen Mustern aus den Trainingsdaten. Gibt es widersprüchliche Informationen über dein Unternehmen online, “mittelt” die KI manchmal zwischen den Quellen – so entstehen Fakten, die teils wahr, teils erfunden sind.

Beispiel:

Unternehmen A hat 2023 die Produktlinie von B übernommen. Jetzt schreibt die KI manchmal die Features von B A zu – und umgekehrt. Die Modelle vermischen beide Produkte, weil in den Übernahmenachrichten beide zusammen genannt wurden.

Für die Threadstarterin:

Die Preishalluzination ($99 vs $29) könnte auf eine alte Preisseite, einen Wettbewerber mit ähnlichen Preisen oder eine Drittquelle mit falschen Angaben zurückgehen. Es lohnt sich, die Quelle zu untersuchen.

Wir betreuen die KI-Sichtbarkeit für über 30 Kunden. KI-Halluzinationen sind mittlerweile das Top-Thema bei unseren Mandanten.

Unser Vorgehen:

1. Basis-Audit – 20–30 Prompts auf allen großen KI-Plattformen testen, jede Ungenauigkeit dokumentieren

2. Quellenanalyse – Für jede Halluzination versuchen, den Ursprung (alte Inhalte, Wettbewerber-Verwechslung, Drittfehler) zu finden

3. Content-Überarbeitung – Autoritative Inhalte erstellen oder aktualisieren, die der Halluzination klar und strukturiert widersprechen

4. Drittquellen-Verstärkung – Korrekte Infos auf hochautoritativen Seiten platzieren, die KI-Systeme stark gewichten

5. Monitoring – Mit Am I Cited die KI-Erwähnungen wöchentlich verfolgen. Halluzinationen korrigieren sich oft bei Modell-Updates, aber neue können auftauchen

Realistische Timeline:

KI-Halluzinationen zu beheben dauert. Mit 3–6 Monaten bis zur spürbaren Verbesserung sollte man rechnen. Trainingsdaten werden nicht sofort aktualisiert, auch RAG-Systeme brauchen Zeit, bis sie neue Inhalte finden und gewichten.

Juristische Perspektive dazu:

Der aktuelle Rechtsrahmen:

Es gibt derzeit keine klare Gesetzeslage, um KI-Unternehmen für Halluzinationen haftbar zu machen. Wir haben das umfassend recherchiert. Zwar gibt es Gesetze zu Verleumdung und unlauterer Werbung, aber deren Anwendung auf KI-generierte Inhalte ist rechtlich unklar.

Gleichwohl:

Einige Firmen prüfen Ansprüche wegen “tortious interference” (wenn KI-Halluzinationen nachweislich Geschäftsverluste verursachen) oder auf Basis von Verbraucherschutzgesetzen. Das ist aber juristisches Neuland.

Praktischer Tipp:

Alles dokumentieren. Wenn ein Interessent explizit sagt, dass er wegen KI-Fehlinformationen abspringt, das schriftlich festhalten. Falls das jemals rechtlich relevant wird, braucht man Belege für tatsächlichen Schaden.

Vorerst ist eine proaktive Content-Strategie effektiver als rechtliche Schritte.

Dieser Thread war unglaublich hilfreich. Vielen Dank an alle.

Meine Erkenntnisse und nächsten Schritte:

1. Das Problem ist real und dokumentiert – Keine Überreaktion. Die Zahlen (12% Halluzinationsrate, 67 Mrd. $ Schaden) bestätigen meine Sorgen

2. Quellenprüfung als erster Schritt – Wir werden unsere eigenen Inhalte prüfen und schauen, welche Drittquellen für unsere Brand-Queries ranken

3. Strukturierte Inhalte sind entscheidend – Werde mit dem Content-Team FAQ-Seiten mit Schema-Markup erarbeiten

4. Drittbestätigung – Wir müssen korrekte Infos auf G2, Capterra und in Branchenpublikationen bekommen

5. Monitoring ist essentiell – Wir richten Am I Cited ein, um KI-Erwähnungen zu tracken. Ohne Messung keine Verbesserung

6. Geduld nötig – 3–6 Monate bis zu spürbarer Verbesserung ist gut zu wissen

Unmittelbare Aktion:

Wir melden uns nochmal bei dem Interessenten mit unseren echten Zertifikaten und der Feature-Liste. Vielleicht gewinnen wir ihn nicht zurück, aber zumindest kennt er dann die Wahrheit.

Der Kommentar “Reputationsmanagement im Albtraum-Modus” war emotional, aber ehrlich gesagt ist das lösbar. Es braucht nur einen anderen Ansatz als klassisches Markenmanagement.