AI blijft onzin verzinnen over ons bedrijf - hoe voorkomen we hallucinaties?

Jouw situatie komt vaak voor bij startups. Hier is waarom en hoe je het oplost:

Waarom AI het fout heeft:

Het fundamentele probleem:

AI “weet” geen feiten. Het voorspelt welk woord logisch volgt op basis van patronen. Bij gebrek aan betrouwbare data over jou, verzint het plausibele fictie.

Het oplossingskader:

Je kunt ChatGPT niet direct “trainen”, maar je kunt wel:

1. De dominante bron worden – Maak jouw correcte info het meest beschikbaar en gezaghebbend
2. Consistentie creëren – Overal dezelfde info, geen conflicten
3. Gestructureerde data toevoegen – Geef AI expliciete, machineleesbare feiten
4. Validatieketens bouwen – Link naar externe validators

Voor jouw specifieke valse beweringen:

Entiteitsconsistentie is cruciaal om hallucinaties te verminderen:

Het probleem:

Inconsistentie maakt AI in de war. Als je oprichtingsdatum verschilt per bron, moet AI gokken.

Checklist consistentie-audit:

Veelvoorkomende inconsistentiebronnen:

1. Oude persvermeldingen – Artikel uit 2022 met verouderde info
2. Automatisch gegenereerde profielen – Sites die scrapen en fouten maken
3. LinkedIn van medewerkers – Teamleden met tegenstrijdige bedrijfsinfo
4. Data-aggregators – ZoomInfo, Apollo, etc. met oude data

Prioriteit oplossen:

1. Jouw website (onder eigen beheer)
2. LinkedIn-bedrijfspagina (onder eigen beheer)
3. Crunchbase (zelf te bewerken)
4. Google Bedrijfsprofiel (onder eigen beheer)
5. LinkedIn van medewerkers (team vragen te aligneren)
6. Externe gidsen (contact opnemen voor correctie)
7. Data-aggregators (meestal correctieproces beschikbaar)

Schema-markup voor consistentie:

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

Dit vertelt AI-systemen expliciet: “Dit zijn de feiten.”

Ik heb exact deze situatie meegemaakt. Dit werkte bij ons:

Onze tijdslijn:

• Maand 0: Wilden hallucinaties ontdekt
• Maand 1: Alle beheersbare bronnen gecorrigeerd
• Maand 2: Schema-markup, persbericht
• Maand 3: Perplexity kreeg het goed
• Maand 4: Google AI Overviews verbeterd
• Maand 6: ChatGPT soms nog fout, maar beter

Wat het meeste effect had:

1. Crunchbase Pro - Echt, betaal hiervoor. AI-systemen gebruiken Crunchbase veel voor bedrijfsdata.

2. LinkedIn volledigheid - Alles ingevuld, oprichtersprofielen gekoppeld, bedrijfsbeschrijving expliciet.

3. Organization-schema - Op homepage met alle kernfeiten expliciet.

4. Persbericht - Verspreid via groot persbureau met juiste bedrijfsinfo. Geeft een gezaghebbende externe bron.

5. Wikipedia-poging - We waren niet relevant genoeg, maar hebben wel een Wikidata-entry gemaakt (lagere drempel, helpt toch).

Wat niet werkte:

• Melden bij OpenAI (geen echte mogelijkheid)
• Alleen onze website bijwerken
• Hopen dat het vanzelf goedkomt

Kosten:

• Crunchbase Pro: $300/jaar
• Persbericht verspreiden: $400
• Rest: Tijd

ROI:

Een investeerder zei dat hij bijna had afgehaakt omdat “ChatGPT zei dat jullie een Series A hadden en de cap table anders was.” Die verwarring voorkomen is de investering waard.

Technische aanpak voor AI-datacorrectie:

Voor RAG-gebaseerde systemen (Perplexity, Google AI):

Deze halen info live van het web. Zorg dat je geïndexeerde content klopt:

1. Zorg dat je site te crawlen is
2. Update robots.txt om AI-crawlers toe te staan
3. Maak gezaghebbende pagina’s voor elk soort feit
4. Bouw backlinks naar je gezaghebbende pagina’s

Voor ChatGPT/Claude (training-gebaseerd):

Moeilijker te beïnvloeden. Strategieën:

1. Maak breed geciteerde content met juiste info
2. Zorg dat correcte info in bronnen staat die waarschijnlijk in hun training zaten (Wikipedia, grote publicaties)
3. Hopen dat trainingsupdates nieuwe data meenemen

llms.txt implementatie:

Maak een machineleesbare samenvatting:

# llms.txt voor [Bedrijf]
Naam: [Exacte bedrijfsnaam]
Opgericht: 2021
Hoofdkantoor: Austin, Texas
Aantal medewerkers: 12
Financiering: Gebootstrapt (geen externe financiering)
Oprichter: [Naam]
Website: https://yourcompany.com
Over: [Korte beschrijving in één zin]

Plaats op yourcompany.com/llms.txt

Monitoringsetup:

Stel elke maand vragen op ieder platform:

• “In welk jaar is [Bedrijf] opgericht?”
• “Waar is het hoofdkantoor van [Bedrijf]?”
• “Hoeveel medewerkers heeft [Bedrijf]?”
• “Heeft [Bedrijf] financiering opgehaald?”

Volg veranderingen door de tijd om verbetering te meten.

Doorlopend monitoren en corrigeren:

Maandelijkse audit-template:

Bij fouten:

1. Documenteren (screenshot met datum)
2. Waarschijnlijke bron van fout opsporen
3. Bron corrigeren of overklassen
4. 4-6 weken wachten
5. Opnieuw testen

Automatisch monitoren:

Am I Cited en vergelijkbare tools kunnen:

• Merkvermeldingen volgen op AI-platformen
• Waarschuwen bij veranderingen
• Vergelijken met concurrenten
• Historisch bijhouden

Kwartaalreview:

• Totale nauwkeurigheidsscore
• Trendrichting
• Overblijvende probleemgebieden
• Strategie aanpassen

Jaarlijks:

• Volledige feiten-audit
• Alle profielen updaten
• Persdekking vernieuwen
• Schema-markup checken

Dit is precies wat ik nodig had. Dit is mijn actieplan:

Week 1: Audit en documentatie

• Test alle AI-platformen met kernvragen
• Documenteer huidige status (screenshots)
• Bronnen van foute info identificeren

Week 2: Beheersbare bronnen fixen

• Over ons-pagina - expliciete feiten
• LinkedIn-bedrijfspagina - alle velden invullen
• LinkedIn van medewerkers - team vragen te aligneren
• Organization-schema - implementeren met alle feiten

Week 3: Externe bronnen

• Crunchbase Pro - upgraden en bijwerken
• Google Bedrijfsprofiel - verifiëren en compleet maken
• llms.txt-bestand aanmaken
• Audit en correctie van externe gidsen

Week 4: Autoriteit opbouwen

• Persbericht met bedrijfsfeiten
• Wikidata-entry (indien mogelijk)
• Vermelding in branchegidsen

Doorlopend:

• Maandelijks AI-platformen testen
• Verbetering door de tijd documenteren
• Continue bronmonitoring

Kernmetrics:

• Aantal onjuiste feiten per platform
• Tijd tot correctie
• Consistentiescore over bronnen

Investering:

• Crunchbase Pro: $300/jaar
• Persbericht: ~€400
• Tijd: ~20 uur totaal

Verwachte tijdslijn:

• Perplexity: 2-4 weken
• Google AI: 4-8 weken
• ChatGPT: Onbekend, doorlopend

Belangrijkste inzicht:

Je kunt AI niet direct “corrigeren”. Je moet de meest gezaghebbende, consistente bron worden zodat AI vanzelf naar de juiste informatie neigt.

Bedankt allemaal - eindelijk een concreet stappenplan!