AI hittar på saker om vårt företag – hur förhindrar vi hallucinationer?

Din situation är vanlig för startups. Så här ligger det till – och så här kan du åtgärda det:

Varför AI har fel om dig:

Grundproblemet:

AI “vet” inte fakta. Den förutspår vilka ord som borde komma härnäst utifrån mönster. När den saknar tillförlitlig data om dig genererar den trovärdigt klingande fiktion.

Lösningsramverk:

Du kan inte “träna” ChatGPT direkt, men du kan:

1. Bli den dominerande källan – Gör din korrekta information mest tillgänglig och auktoritativ
2. Skapa konsekvens – Samma uppgifter överallt, inga motsägelser
3. Lägg till strukturerad data – Ge AI explicita, maskinläsbara fakta
4. Bygg verifieringskedjor – Länka till externa validatorer

För dina specifika felaktiga påståenden:

Konsistens i företagsuppgifter är avgörande för att minska hallucinationer:

Problemet:

Inkonsekvens förvirrar AI. Om ditt grundandeår är olika på olika ställen måste AI gissa.

Checklista för konsistensrevision:

Vanliga inkonsekvenskällor:

1. Gamla pressartiklar – Artikel från 2022 med föråldrad info
2. Autogenererade profiler – Sajter som scrapar och får det fel
3. Anställdas LinkedIn – Teammedlemmar har olika företagsinfo
4. Data-aggregatorer – ZoomInfo, Apollo m.fl. med gammal data

Åtgärdsprioritering:

1. Din webbplats (du styr)
2. LinkedIn-företagssida (du styr)
3. Crunchbase (du kan redigera)
4. Google Business Profile (du styr)
5. Anställdas LinkedIn (be teamet om enhetlighet)
6. Tredjepartskataloger (kontakta för rättelser)
7. Data-aggregatorer (brukar ha rättelseprocess)

Schema-markup för konsistens:

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

Detta säger explicit till AI-systemen: “Detta är fakta.”

Jag har varit med om exakt detta. Så här gick det till för oss:

Vår tidslinje:

• Månad 0: Upptäckte vilda hallucinationer
• Månad 1: Fixade alla källor vi kunde styra
• Månad 2: Schema-markup, pressmeddelande
• Månad 3: Perplexity började få rätt
• Månad 4: Google AI Overviews blev bättre
• Månad 6: ChatGPT ibland fel men förbättring

Vad gjorde störst skillnad:

1. Crunchbase Pro – Seriöst, betala för det. AI-system refererar ofta till Crunchbase för företagsdata.

2. Fullständig LinkedIn – Alla fält ifyllda, grundare länkade, företagsbeskrivning tydlig.

3. Organization-schema – På startsidan med alla fakta explicita.

4. Pressmeddelande – Skickat via stor nyhetsbyrå med rätt företagsinfo. Skapar extern auktoritativ källa.

5. Wikipediaförsök – Vi var inte tillräckligt notabla för Wikipedia, men skapade ett Wikidata-inlägg (lägre krav, hjälper ändå).

Vad som inte fungerade:

• Rapportera till OpenAI (finns ingen riktig mekanism)
• Bara uppdatera vår webbplats
• Hoppas det löser sig självt

Kostnad:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressmeddelande-distribution: $400
• Allt annat: Tid

ROI:

En investerare sa att de nästan tackade nej för att “ChatGPT sa att ni tagit in Series A och ert cap table såg annorlunda ut.” Att undvika den förvirringen är värt investeringen.

Tekniska angreppssätt för AI-datakorrigering:

För RAG-baserade system (Perplexity, Google AI):

Dessa hämtar från webben live. Korrigera ditt indexerade innehåll:

1. Säkerställ att din sajt kan indexeras
2. Uppdatera robots.txt för att tillåta AI-crawlers
3. Skapa auktoritativa sidor för varje fakttyp
4. Bygg bakåtlänkar till dina auktoritativa sidor

För ChatGPT/Claude (träningsbaserade):

Svårare att påverka. Strategier:

1. Skapa ofta citerat innehåll med korrekta fakta
2. Få in rätt info i källor de troligen tränats på (Wikipedia, stora publikationer)
3. Hoppas träningsuppdateringar tar med ny data

llms.txt-implementering:

Skapa en maskinläsbar sammanfattning:

# llms.txt för [Företag]
Namn: [Exakt företagsnamn]
Grundat: 2021
Huvudkontor: Austin, Texas
Anställda: 12
Finansiering: Bootstrappat (ingen extern finansiering)
Grundare: [Namn]
Webbplats: https://yourcompany.com
Om: [En mening beskrivning]

Lägg på yourcompany.com/llms.txt

Övervakningsupplägg:

Testa varje plattform månadsvis:

• “Vilket år grundades [Företag]?”
• “Var har [Företag] sitt huvudkontor?”
• “Hur många anställda har [Företag]?”
• “Har [Företag] tagit in finansiering?”

Följ utvecklingen över tid för att mäta förbättring.

Löpande övervakning och rättelseprocess:

Månatlig revision small:

När du hittar fel:

1. Dokumentera (skärmdump med datum)
2. Identifiera trolig källa till felaktig data
3. Rätta eller peta ner källan i sökresultaten
4. Vänta 4–6 veckor
5. Testa igen

Automatiserad övervakning:

Am I Cited och liknande verktyg kan:

• Spåra varumärkesomnämnanden över AI-plattformar
• Larma vid förändringar
• Jämföra med konkurrenter
• Historisk spårning

Kvartalsvis genomgång:

• Samlad noggrannhetspoäng
• Trendriktning
• Kvarstående problemområden
• Justering av strategi

Årligen:

• Omfattande faktarevision
• Uppdatera alla egendomar
• Förnya pressbevakning
• Granska schema-markup

Det här var precis vad jag behövde. Så här ser min handlingsplan ut:

Vecka 1: Granska och dokumentera

• Testa alla AI-plattformar med nyckelfrågor
• Dokumentera nuläge (skärmdumpar)
• Identifiera alla källor till felaktig info

Vecka 2: Åtgärda kontrollerbara källor

• Om oss-sida på webbplats – tydliga fakta
• LinkedIn-företagssida – fyll i allt
• Anställdas LinkedIn – be teamet vara enhetligt
• Organization-schema – implementera med alla fakta

Vecka 3: Externa källor

• Crunchbase Pro – uppgradera och uppdatera
• Google Business Profile – verifiera och fyll i allt
• Skapa llms.txt-fil
• Granska och rätta eventuella tredjepartskataloger

Vecka 4: Bygga auktoritet

• Pressmeddelande med företagsfakta
• Wikidata-inlägg (om möjligt)
• Branschregister

Löpande:

• Månadsvis AI-plattforms-testning
• Dokumentera förbättring över tid
• Kontinuerlig källövervakning

Nyckelmetrik:

• Antal felaktiga fakta per plattform
• Tid till rättelse
• Konsekvenspoäng över källor

Investering:

• Crunchbase Pro: $300/år
• Pressmeddelande: ~$400
• Tid: ~20 timmar totalt

Förväntad tidslinje:

• Perplexity: 2–4 veckor
• Google AI: 4–8 veckor
• ChatGPT: Okänt, löpande

Viktig insikt:

Kan inte “korrigera” AI direkt. Måste bli den mest auktoritativa, konsekventa källan så AI automatiskt graviterar till rätt information.

Tack alla – nu har jag en tydlig väg framåt!