A IA continua inventando coisas sobre nossa empresa - como evitamos alucinações?

Sua situação é comum para startups. Veja o porquê e como resolver:

Por que a IA erra sobre você:

A questão fundamental:

A IA não “sabe” fatos. Ela prevê quais palavras vêm a seguir com base em padrões. Quando faltam dados confiáveis sobre você, ela gera ficção plausível.

Estratégia de solução:

Você não pode “treinar” o ChatGPT diretamente, mas pode:

1. Tornar-se a fonte dominante - Faça suas informações corretas serem as mais disponíveis e autoritativas
2. Criar consistência - Mesmas informações em todos os lugares, sem conflitos
3. Adicionar dados estruturados - Dê fatos explícitos e legíveis por máquina para a IA
4. Construir cadeias de verificação - Vincule a validadores externos

Para suas afirmações falsas específicas:

Consistência de entidade é fundamental para reduzir alucinações:

O problema:

Inconsistência confunde a IA. Se sua data de fundação é diferente em várias fontes, a IA precisa adivinhar.

Checklist de auditoria de consistência:

Fontes comuns de inconsistência:

1. Menções antigas na imprensa - Artigo de 2022 com informação desatualizada
2. Perfis auto-gerados - Sites que copiam errado
3. LinkedIn dos funcionários - Equipe com informações divergentes da empresa
4. Agregadores de dados - ZoomInfo, Apollo, etc. com dados antigos

Prioridade de correção:

1. Seu site (você controla)
2. Página da empresa no LinkedIn (você controla)
3. Crunchbase (você pode editar)
4. Google Meu Negócio (você controla)
5. LinkedIn dos funcionários (peça alinhamento à equipe)
6. Diretórios de terceiros (contate para correção)
7. Agregadores de dados (geralmente têm processos de correção)

Marcações schema para consistência:

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

Isso informa explicitamente aos sistemas de IA: “Estes são os fatos.”

Passei exatamente por essa situação. Eis o que funcionou:

Nossa linha do tempo:

• Mês 0: Descobrimos alucinações absurdas
• Mês 1: Corrigimos todas as fontes controláveis
• Mês 2: Schema markup, press release
• Mês 3: Perplexity começou a acertar
• Mês 4: Google AI Overviews melhorou
• Mês 6: ChatGPT ainda às vezes errava, mas melhorou

O que mais fez diferença:

1. Crunchbase Pro - Sério, vale a pena pagar. Sistemas de IA usam muito o Crunchbase para dados empresariais.

2. LinkedIn completo - Todos os campos preenchidos, perfis de fundadores vinculados, descrição explícita.

3. Schema Organization - Na homepage com todos os dados chave explícitos.

4. Press release - Distribuído em portais grandes com fatos corretos. Gera fonte externa autoritativa.

5. Tentativa de Wikipedia - Não éramos notáveis o suficiente, mas criamos uma entrada no Wikidata (menos exigente, ainda ajuda).

O que não funcionou:

• Reportar para a OpenAI (não há mecanismo real)
• Apenas atualizar nosso site
• Achar que ia se resolver sozinho

Custo:

• Crunchbase Pro: $300/ano
• Distribuição do press release: $400
• O resto: Tempo

ROI:

Um investidor disse que quase desistiu porque “o ChatGPT disse que vocês levantaram Série A e o cap table parecia diferente”. Evitar essa confusão já valeu o investimento.

Abordagens técnicas para correção de dados de IA:

Para sistemas baseados em RAG (Perplexity, Google AI):

Esses buscam na web ao vivo. Corrija seu conteúdo indexado:

1. Garanta que seu site seja rastreável
2. Atualize o robots.txt para permitir crawlers de IA
3. Crie páginas autoritativas para cada tipo de informação
4. Construa backlinks para suas páginas autoritativas

Para ChatGPT/Claude (baseados em treinamento):

Mais difícil de influenciar. Estratégias:

1. Crie conteúdo amplamente citado com informações corretas
2. Faça as informações corretas aparecerem em fontes usadas no treinamento (Wikipedia, grandes publicações)
3. Torça para as atualizações de treinamento incorporarem os novos dados

Implementação do llms.txt:

Crie um resumo legível por máquina:

# llms.txt para [Empresa]
Nome: [Nome Exato da Empresa]
Fundação: 2021
Sede: Austin, Texas
Funcionários: 12
Financiamento: Bootstrapped (sem investimento externo)
Fundador: [Nome]
Website: https://suaempresa.com
Sobre: [Descrição em uma frase]

Coloque em suaempresa.com/llms.txt

Configuração de monitoramento:

Pergunte a cada plataforma mensalmente:

• “Em que ano a [Empresa] foi fundada?”
• “Onde fica a sede da [Empresa]?”
• “Quantos funcionários tem a [Empresa]?”
• “A [Empresa] recebeu investimento?”

Acompanhe as mudanças ao longo do tempo para medir a melhoria.

Processo contínuo de monitoramento e correção:

Template de auditoria mensal:

Quando encontrar erros:

1. Documente (print com data)
2. Identifique provável fonte dos dados errados
3. Corrija ou supere a fonte
4. Aguarde 4-6 semanas
5. Refaça o teste

Monitoramento automatizado:

O Am I Cited e ferramentas similares podem:

• Rastrear menções da marca em plataformas de IA
• Alertar sobre mudanças
• Comparar com concorrentes
• Histórico de acompanhamento

Revisão trimestral:

• Pontuação geral de acurácia
• Tendência
• Áreas problemáticas restantes
• Ajuste de estratégia

Anual:

• Auditoria completa de fatos
• Atualize todas as propriedades
• Reforce cobertura na imprensa
• Revise marcação schema

Era exatamente o que eu precisava. Eis meu plano de ação:

Semana 1: Auditoria e Documentação

• Testar todas as plataformas de IA com perguntas chave
• Documentar o estado atual (prints)
• Identificar todas as fontes de informação incorreta

Semana 2: Corrigir Fontes Controláveis

• Página Sobre do site - fatos explícitos
• Página da empresa no LinkedIn - todos os campos completos
• LinkedIn dos funcionários - pedir alinhamento à equipe
• Schema Organization - implementar com todos os dados

Semana 3: Fontes Externas

• Crunchbase Pro - fazer upgrade e atualizar
• Google Meu Negócio - verificar e completar
• Criar arquivo llms.txt
• Auditar e corrigir diretórios de terceiros

Semana 4: Construção de Autoridade

• Press release com fatos da empresa
• Entrada no Wikidata (se elegível)
• Listagem em diretórios do setor

Contínuo:

• Testes mensais nas plataformas de IA
• Documentar melhoria ao longo do tempo
• Monitoramento contínuo das fontes

Principais métricas:

• Número de fatos incorretos por plataforma
• Tempo até correção
• Índice de consistência entre fontes

Investimento:

• Crunchbase Pro: $300/ano
• Press release: ~$400
• Tempo: ~20 horas no total

Linha do tempo esperada:

• Perplexity: 2-4 semanas
• Google AI: 4-8 semanas
• ChatGPT: Incerto, contínuo

Principal insight:

Não dá para “corrigir” a IA diretamente. É preciso ser a fonte mais autoritativa e consistente para que a IA naturalmente passe a usar as informações corretas.

Obrigado a todos - finalmente tenho um caminho concreto!