AI ciągle zmyśla o naszej firmie – jak zapobiec halucynacjom?

Twoja sytuacja jest powszechna wśród startupów. Oto dlaczego i jak to naprawić:

Dlaczego AI się myli:

Zasadniczy problem:

AI nie „zna” faktów. Przewiduje, jakie słowa powinny pojawić się dalej na podstawie wzorców. Gdy nie ma wiarygodnych danych o Tobie, generuje wiarygodnie brzmiącą fikcję.

Ramy rozwiązania:

Nie możesz „nauczyć” ChatGPT bezpośrednio, ale możesz:

1. Stać się dominującym źródłem – Uczyń swoje prawdziwe informacje najbardziej dostępnymi i autorytatywnymi
2. Wprowadź spójność – Te same dane wszędzie, brak sprzeczności
3. Dodaj dane strukturalne – Przekaż AI jednoznaczne, maszynowo czytelne fakty
4. Buduj łańcuchy weryfikacji – Linkuj do zewnętrznych weryfikatorów

Dla Twoich konkretnych fałszywych twierdzeń:

Spójność danych podmiotu jest kluczowa dla ograniczenia halucynacji:

Problem:

Niespójność dezorientuje AI. Jeśli data założenia różni się w źródłach, AI musi zgadywać.

Lista kontrolna audytu spójności:

Typowe źródła niespójności:

1. Stare artykuły prasowe – Artykuł z 2022 z nieaktualnymi danymi
2. Profile generowane automatycznie – Strony, które zaciągają i przekłamują dane
3. LinkedIn pracowników – Członkowie zespołu mają różne dane firmowe
4. Agregatory danych – ZoomInfo, Apollo itd. ze starymi danymi

Priorytety naprawy:

1. Twoja strona (masz kontrolę)
2. Strona firmowa LinkedIn (masz kontrolę)
3. Crunchbase (możesz edytować)
4. Google Business Profile (masz kontrolę)
5. LinkedIn pracowników (poproś zespół o ujednolicenie)
6. Katalogi zewnętrzne (kontakt w sprawie korekty)
7. Agregatory danych (zwykle mają procesy korekty)

Schema markup dla spójności:

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

To jednoznacznie komunikuje systemom AI: „Oto fakty.”

Przeszedłem przez dokładnie tę sytuację. Oto co zadziałało:

Nasz harmonogram:

• Miesiąc 0: Odkryliśmy totalne halucynacje
• Miesiąc 1: Naprawiliśmy wszystkie źródła, na które mieliśmy wpływ
• Miesiąc 2: Schema markup, komunikat prasowy
• Miesiąc 3: Perplexity zaczęło podawać poprawne dane
• Miesiąc 4: Google AI Overviews poprawiło się
• Miesiąc 6: ChatGPT nadal czasem się myli, ale jest lepiej

Co najbardziej wpłynęło:

1. Crunchbase Pro – Naprawdę, zapłać za to. Systemy AI bardzo bazują na Crunchbase przy danych firmowych.

2. Pełny profil LinkedIn – Wypełnione wszystkie pola, profile założycieli powiązane, opis firmy jednoznaczny.

3. Schema Organization – Na stronie głównej z wszystkimi kluczowymi faktami.

4. Komunikat prasowy – Rozesłany do dużych mediów z poprawnymi danymi firmy. Tworzy autorytatywne zewnętrzne źródło.

5. Próba Wikipedia – Nie byliśmy wystarczająco znani na Wikipedię, ale stworzyliśmy wpis w Wikidacie (niższy próg, a też pomaga).

Co nie działało:

• Zgłaszanie do OpenAI (praktycznie brak mechanizmu)
• Sama aktualizacja strony internetowej
• Liczenie na to, że „samo się naprawi”

Koszty:

• Crunchbase Pro: 300 $/rok
• Dystrybucja komunikatu prasowego: 400 $
• Reszta: czas

Zwrot z inwestycji:

Jeden inwestor powiedział nam, że prawie zrezygnował, bo „ChatGPT stwierdził, że macie rundę Series A i inny cap table.” Uniknięcie takich nieporozumień jest warte tej inwestycji.

Techniczne podejścia do korekty danych AI:

Dla systemów opartych na RAG (Perplexity, Google AI):

Te korzystają z bieżącego internetu. Popraw swoje indeksowane treści:

1. Upewnij się, że Twoja strona jest indeksowalna
2. Zaktualizuj robots.txt, by pozwolić na indeksację przez AI
3. Stwórz autorytatywne podstrony dla każdego typu faktu
4. Buduj linki do tych autorytatywnych podstron

Dla ChatGPT/Claude (na bazie treningu):

Trudniej wpłynąć. Sposoby:

1. Twórz szeroko cytowane treści z poprawnymi informacjami
2. Wprowadź poprawne dane do źródeł, z których mogły być trenowane (Wikipedia, duże publikacje)
3. Licz na to, że aktualizacje treningu uwzględnią nowe dane

Implementacja llms.txt:

Stwórz maszynowo czytelne podsumowanie:

# llms.txt dla [Firma]
Nazwa: [Dokładna nazwa firmy]
Założona: 2021
Siedziba: Austin, Teksas
Pracownicy: 12
Finansowanie: Bootstrapping (bez zewnętrznego finansowania)
Założyciel: [Nazwisko]
Strona: https://twojafirma.com
Opis: [Jednozdaniowy opis]

Umieść na twojafirma.com/llms.txt

Monitoring:

Raz w miesiącu zadawaj każdej platformie pytania:

• „W którym roku założono [firma]?”
• „Gdzie jest siedziba [firma]?”
• „Ilu pracowników ma [firma]?”
• „Czy [firma] pozyskała finansowanie?”

Śledź zmiany w czasie, by mierzyć poprawę.

Proces stałego monitoringu i korekty:

Szablon audytu miesięcznego:

Gdy znajdziesz błąd:

1. Udokumentuj (zrzut ekranu z datą)
2. Zidentyfikuj prawdopodobne źródło błędnych danych
3. Popraw lub wypozycjonuj własną stronę wyżej
4. Odczekaj 4-6 tygodni
5. Przetestuj ponownie

Automatyczny monitoring:

Am I Cited i podobne narzędzia mogą:

• Śledzić wzmianki o marce w AI
• Powiadamiać o zmianach
• Porównywać z konkurencją
• Prowadzić historyczne śledzenie

Przegląd kwartalny:

• Ogólny wynik dokładności
• Trendy
• Pozostałe problematyczne obszary
• Dostosowanie strategii

Rocznie:

• Kompleksowy audyt faktów
• Aktualizacja wszystkich źródeł
• Odświeżenie obecności prasowej
• Przegląd schema markup

To dokładnie to, czego potrzebowałem. Oto mój plan działania:

Tydzień 1: Audyt i dokumentacja

• Przetestować wszystkie platformy AI z kluczowymi pytaniami
• Udokumentować stan obecny (zrzuty ekranu)
• Zidentyfikować źródła nieprawidłowych informacji

Tydzień 2: Naprawa źródeł kontrolowanych

• Strona „O nas” – jawne fakty
• Strona firmowa LinkedIn – kompletne dane
• LinkedIn pracowników – poprosić zespół o ujednolicenie
• Schema Organization – wdrożenie wszystkich faktów

Tydzień 3: Źródła zewnętrzne

• Crunchbase Pro – wykupić i zaktualizować
• Google Business Profile – zweryfikować i uzupełnić
• Stworzyć plik llms.txt
• Audyt i korekta katalogów zewnętrznych

Tydzień 4: Budowanie autorytetu

• Komunikat prasowy z faktami o firmie
• Wpis w Wikidata (jeśli możliwe)
• Branżowe katalogi

Na bieżąco:

• Comiesięczne testy platform AI
• Dokumentacja postępów
• Stały monitoring źródeł

Kluczowe wskaźniki:

• Liczba niepoprawnych faktów na platformę
• Czas naprawy
• Wynik spójności między źródłami

Inwestycja:

• Crunchbase Pro: 300 $/rok
• Komunikat prasowy: ~400 $
• Czas: ~20 godzin

Oczekiwany czas:

• Perplexity: 2-4 tygodnie
• Google AI: 4-8 tygodni
• ChatGPT: nieznany, proces ciągły

Najważniejszy wniosek:

Nie da się „poprawić” AI bezpośrednio. Trzeba stać się najbardziej autorytatywnym, spójnym źródłem, by AI naturalnie wybierała poprawne informacje.

Dzięki wszystkim – wreszcie mam konkretny plan działania!