L'AI continua a inventare cose sulla nostra azienda - come prevenire le allucinazioni?

La tua situazione è comune tra le startup. Ecco perché succede e come risolvere:

Perché l’AI sbaglia su di te:

Il problema fondamentale:

L’AI non “conosce” i fatti. Predice quali parole dovrebbero venire dopo in base ai pattern. Quando manca di dati affidabili su di te, genera finzioni che suonano plausibili.

Il quadro della soluzione:

Non puoi “addestrare” direttamente ChatGPT, ma puoi:

1. Diventare la fonte dominante - Rendi le tue informazioni corrette le più disponibili e autorevoli
2. Creare coerenza - Stesse informazioni ovunque, zero conflitti
3. Aggiungere dati strutturati - Fornisci all’AI fatti espliciti, leggibili dalle macchine
4. Costruire catene di verifica - Collega a validatori esterni

Per le affermazioni false specifiche:

La coerenza delle entità è fondamentale per ridurre le allucinazioni:

Il problema:

L’incoerenza confonde l’AI. Se la data di fondazione è diversa tra le fonti, l’AI deve indovinare.

Checklist per audit di coerenza:

Fonti comuni di incoerenza:

1. Vecchi articoli - Articolo del 2022 con dati obsoleti
2. Profili auto-generati - Siti che fanno scraping e sbagliano
3. LinkedIn dei dipendenti - Membri con info aziendali discordanti
4. Aggregatori di dati - ZoomInfo, Apollo, ecc. con dati vecchi

Priorità di correzione:

1. Tuo sito web (sotto tuo controllo)
2. Pagina LinkedIn aziendale (sotto tuo controllo)
3. Crunchbase (puoi modificare)
4. Google Business Profile (sotto tuo controllo)
5. LinkedIn dipendenti (chiedi al team di allinearsi)
6. Directory terze parti (contatta per correzioni)
7. Aggregatori di dati (di solito hanno processi di correzione)

Schema markup per coerenza:

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

Questo comunica esplicitamente ai sistemi AI: “Questi sono i fatti.”

Ho vissuto esattamente questa situazione. Ecco cosa ha funzionato:

La nostra timeline:

• Mese 0: Scoperte allucinazioni folli
• Mese 1: Corrette tutte le fonti controllabili
• Mese 2: Schema markup, comunicato stampa
• Mese 3: Perplexity ha iniziato a risponderci correttamente
• Mese 4: Google AI Overviews migliorato
• Mese 6: ChatGPT ancora occasionalmente sbagliato ma meglio

Cosa ha fatto la differenza:

1. Crunchbase Pro - Seriamente, pagalo. I sistemi AI fanno grande riferimento a Crunchbase per i dati aziendali.

2. Completezza LinkedIn - Ogni campo compilato, profili fondatori collegati, descrizione esplicita.

3. Organization schema - In homepage con tutti i dati chiave espliciti.

4. Comunicato stampa - Diffuso su major wire con dati corretti. Crera fonte esterna autorevole.

5. Tentativo Wikipedia - Non eravamo abbastanza rilevanti, ma abbiamo creato una voce Wikidata (più facile, comunque utile).

Cosa non ha funzionato:

• Segnalare a OpenAI (nessun vero meccanismo)
• Aggiornare solo il nostro sito
• Sperare che si risolvesse da solo

Costo:

• Crunchbase Pro: $300/anno
• Distribuzione comunicato stampa: $400
• Tutto il resto: Tempo

ROI:

Un investitore ci ha detto che quasi ha rinunciato perché “ChatGPT diceva che avevate raccolto una Series A e la cap table era diversa.” Evitare quella confusione vale l’investimento.

Approcci tecnici alla correzione dei dati AI:

Per sistemi basati su RAG (Perplexity, Google AI):

Questi attingono dal web live. Correggi i tuoi contenuti indicizzati:

1. Assicurati che il sito sia indicizzabile
2. Aggiorna robots.txt per consentire i crawler AI
3. Crea pagine autorevoli per ogni tipo di dato
4. Costruisci backlink verso le pagine autorevoli

Per ChatGPT/Claude (basati su training):

Più difficile da influenzare. Strategie:

1. Crea contenuti ampiamente citati con info corretta
2. Fai inserire dati corretti nelle fonti usate per l’addestramento (Wikipedia, pubblicazioni principali)
3. Sperare che i nuovi training incorporino i dati aggiornati

Implementazione llms.txt:

Crea un riassunto leggibile dalle macchine:

# llms.txt per [Azienda]
Nome: [Nome Azienda Esatto]
Fondazione: 2021
Sede: Austin, Texas
Dipendenti: 12
Finanziamento: Autofinanziata (nessun finanziamento esterno)
Fondatore: [Nome]
Sito web: https://yourcompany.com
Descrizione: [Descrizione di una riga]

Mettilo su yourcompany.com/llms.txt

Setup monitoraggio:

Interroga ogni piattaforma mensilmente:

• “In che anno è stata fondata [Azienda]?”
• “Dove ha sede [Azienda]?”
• “Quanti dipendenti ha [Azienda]?”
• “Ha [Azienda] raccolto finanziamenti?”

Traccia i cambiamenti nel tempo per misurare i miglioramenti.

Processo continuo di monitoraggio e correzione:

Template di audit mensile:

Quando trovi errori:

1. Documenta (screenshot con data)
2. Identifica la probabile fonte del dato errato
3. Correggi o supera la fonte
4. Attendi 4-6 settimane
5. Ritesta

Monitoraggio automatico:

Am I Cited e strumenti simili possono:

• Tracciare le menzioni del marchio sulle piattaforme AI
• Inviare alert alle variazioni
• Confrontare con i competitor
• Storico delle modifiche

Revisione trimestrale:

• Punteggio generale di accuratezza
• Trend nel tempo
• Aree problematiche residue
• Aggiornamento strategia

Annuale:

• Audit completo dei fatti
• Aggiorna tutte le proprietà
• Rinnova copertura stampa
• Revisione schema markup

Questo è esattamente ciò di cui avevo bisogno. Ecco il mio piano d’azione:

Settimana 1: Audit e Documentazione

• Testare tutte le piattaforme AI con domande chiave
• Documentare lo stato attuale (screenshot)
• Identificare tutte le fonti di informazioni errate

Settimana 2: Correggi le Fonti Controllabili

• Pagina Chi siamo del sito - fatti espliciti
• Pagina LinkedIn aziendale - campi completi
• LinkedIn dipendenti - chiedere al team di allineare
• Organization schema - implementare con tutti i dati

Settimana 3: Fonti Esterne

• Crunchbase Pro - upgrade e aggiornamento
• Google Business Profile - verifica e completa
• Crea file llms.txt
• Audit e correggi eventuali directory terze

Settimana 4: Costruzione Autorevolezza

• Comunicato stampa con dati aziendali
• Voce Wikidata (se idonei)
• Inserimenti in directory di settore

Continuativo:

• Test mensile delle piattaforme AI
• Documentare i miglioramenti nel tempo
• Monitoraggio continuo delle fonti

Metriche chiave:

• Numero di fatti errati per piattaforma
• Tempo di correzione
• Punteggio di coerenza tra le fonti

Investimento:

• Crunchbase Pro: $300/anno
• Comunicato stampa: ~400$
• Tempo: ~20 ore totali

Tempistiche previste:

• Perplexity: 2-4 settimane
• Google AI: 4-8 settimane
• ChatGPT: Incerto, continuo

Insight chiave:

Non si può “correggere” direttamente l’AI. Bisogna diventare la fonte più autorevole e coerente così che l’AI tenda naturalmente alle informazioni corrette.

Grazie a tutti - finalmente ho un percorso concreto!