Dreiundachtzig Prozent der DAX40-Unternehmen tragen mindestens ein Reputationsrisiko, das nicht in der Zeitung steht, sondern in der Antwort von ChatGPT. Das ist das zentrale Ergebnis des KI-Reputationsmonitors der Kommunikationsberatung FTI, befragt wurden 551 institutionelle Investoren aus den USA, Europa und dem Nahen Osten. Nur 17 Prozent der Konzerne erscheinen in KI-gestützten Suchergebnissen risikofrei. Der Rest trägt etwas mit sich, von dem die eigene Pressestelle oft nicht einmal weiß, dass es existiert.
Klassisches Medienmonitoring beobachtet, was Journalisten schreiben. Es beobachtet nicht, was ein Sprachmodell aus tausend Quellen zusammenrechnet und einem Investor, einem Kunden oder einer Bewerberin als Antwort präsentiert. Genau diese Lücke wird zum Problem.
Was sind KI-Halluzinationen?
Der Begriff klingt harmloser, als er ist. KI-Halluzinationen sind Fehler, bei denen ein Sprachmodell falsche oder erfundene Informationen als Fakten präsentiert, meist im selben selbstsicheren Ton wie eine korrekte Aussage. Das Modell erfindet nicht aus Böswilligkeit; es füllt eine Lücke im Trainingsmaterial mit der statistisch plausibelsten Fortsetzung, und die klingt oft überzeugend genug, dass niemand nachfragt.
Für ein Unternehmen bedeutet das: Fragt jemand eine KI nach einem Vorstandswechsel, einem Rechtsstreit oder einer Produktrückrufaktion, kann die Antwort veraltete, verzerrte oder schlicht erfundene Details enthalten, präsentiert mit derselben Autorität wie eine korrekte Auskunft. Das Fraunhofer IESE ordnet solche Fehler in seiner Analyse zu Ursachen und Gegenmaßnahmen technisch ein: Sie entstehen unter anderem, wenn Trainingsdaten lückenhaft sind oder ein Modell auf eine Frage lieber irgendeine Antwort liefert als gar keine.
Ein Sprachmodell erfindet nicht aus Bosheit. Es erfindet, weil Schweigen keine Option ist, die es gelernt hat.
Warum werden sie zum Reputationsrisiko?
Weil sich verändert hat, wo Menschen zuerst nachschauen. Der FTI-Reputationsmonitor fand: In mehr als der Hälfte der untersuchten Fälle wirkt sich schon die Art, wie ChatGPT den Vorstandsvorsitzenden eines DAX40-Unternehmens darstellt, negativ auf die Reputation der ganzen Firma aus. Laut einer Zusatzauswertung nutzen 93 Prozent der befragten Investoren weltweit KI-Systeme zur Bewertung von Reputation, bei 70 Prozent der DAX40-Chefs zeigte sich ein risikobehaftetes KI-Profil.
Verschärft wird das Problem durch eine Zahl, die der österreichische IT-Fachdienst itwelt.at kürzlich einordnete: Eine Analyse des Anbieters blinq untersuchte rund 250.000 KI-Antworten zu Unternehmen und fand, dass nur 66,2 Prozent davon tatsächlich auf Corporate Content beruhten, also auf Inhalten, die das jeweilige Unternehmen selbst kontrolliert. Ein gutes Drittel der Antworten speist sich aus anderen Quellen, Foren, alten Presseartikeln, Wettbewerberseiten oder eben aus der Lücke, die das Modell selbst füllt.
Wer bei diesem letzten Drittel nicht hinschaut, überlässt der Maschine die eigene Außendarstellung, ohne es zu bemerken. Das ist der eigentliche Unterschied zur klassischen Krise: Es gibt keinen Zeitungsartikel, den man dementieren kann, keinen Redakteur, den man anrufen kann. Es gibt nur eine Antwort, die sich bei jeder neuen Anfrage leicht anders wiederholt.
Reputationsrisiko heißt heute nicht mehr nur: Was schreibt die Presse. Es heißt: Was antwortet die Maschine, wenn niemand mitliest.
Wie kann man sich schützen?
Vollständig lässt sich das Risiko nicht ausschalten, das wäre eine Behauptung, die ich nicht halten könnte und auch nicht aufstellen will. Drei Maßnahmen verringern es aber spürbar. Erstens ein systematisches Monitoring der eigenen KI-Darstellung: regelmäßig prüfen, was gängige Sprachmodelle über das eigene Unternehmen, die eigene Geschäftsführung und die eigenen Produkte tatsächlich sagen, nicht nur einmal im Jahr, sondern als feste Routine. Zweitens aktuelle, autoritative eigene Inhalte bereitstellen, denn ein Modell zitiert bevorzugt, was klar strukturiert, faktisch belegt und regelmäßig gepflegt im Netz steht; genau darum geht es bei generativer Suchmaschinenoptimierung, ausführlicher erklärt im Artikel GEO statt SEO. Drittens zügige Fakten-Updates in Krisensituationen, weil veraltete Stände sonst genau die Lücke bleiben, die ein Modell mit einer eigenen, nicht immer zutreffenden Version füllt.
Ein Beispiel, wie es beiläufig schiefgehen kann: Ein mittelständisches Unternehmen wechselt die Geschäftsführung, die alte Pressemitteilung mit dem früheren Namen bleibt aber die einzige strukturierte Quelle im Netz. Fragt jemand eine KI nach dem aktuellen Ansprechpartner, nennt sie mit einiger Wahrscheinlichkeit den Vorgänger, nicht aus Böswilligkeit, sondern weil sonst kaum aktuelles Material vorlag. Niemand hat gelogen. Trotzdem ist die Auskunft falsch, und niemand im Unternehmen hat es bemerkt, bis ein Kunde danach fragte.
Der wissenschaftliche Dienst des Bundestages hat die strukturellen Ursachen von Bias und Halluzinationen in KI-Systemen im November 2025 in einem eigenen Gutachten eingeordnet: Beides liegt nicht an einem einzelnen fehlerhaften Modell, sondern an der Funktionsweise generativer Sprachmodelle selbst. Wer also glaubt, das nächste Modell-Update löse das Problem endgültig, unterschätzt, wie tief es in der Technik selbst verankert ist.
Genau deshalb ist GEO-Pflege keine einmalige Kampagne, sondern eine dauerhafte Aufgabe, näher an klassischer Pressearbeit als an einer technischen Einstellung, die man einmal vornimmt und dann vergisst. Bei SIGMA Communication verbinden wir deshalb GEO-Monitoring mit klassischer Kommunikationsberatung: nicht, um jede KI-Antwort zu kontrollieren, das kann niemand versprechen, sondern um die eigene, geprüfte Version im Zweifel lauter und aktueller im Netz zu halten als jede unbeaufsichtigte Lücke.
Die Frage, die am Ende bleibt, ist unbequem, aber einfach zu stellen: Wissen Sie, was ChatGPT heute über Ihr Unternehmen erzählt, wenn niemand aus Ihrem Haus mitliest?
Häufige Fragen
KI-Halluzinationen sind Fehler, bei denen ein Sprachmodell falsche oder erfundene Informationen über ein Unternehmen als Fakten präsentiert, etwa zu Vorstandswechseln, Rechtsstreitigkeiten oder Produktrückrufen, und zwar im selben selbstsicheren Ton wie eine korrekte Aussage.
Weil Investoren, Kunden und Bewerber zunehmend KI-Systeme statt klassischer Medien zur Informationsbeschaffung nutzen. Laut FTI-Reputationsmonitor verschlechtert bereits die Art, wie ChatGPT einen Vorstandsvorsitzenden darstellt, in über der Hälfte der Fälle die Reputation des gesamten Unternehmens.
Klassisches Medienmonitoring reicht nicht, weil es nur beobachtet, was Journalisten schreiben, nicht was ein Sprachmodell daraus zusammenrechnet. Nötig ist ein redaktioneller Korrekturprozess, der KI-generierte Aussagen über das Unternehmen regelmäßig gegen einen definierten Maßstab prüft.
Christian Gasche ist Journalist, Redenschreiber und Berater in Frankfurt am Main. Seit 1992 schreibt er für Unternehmen, Verbände und öffentliche Auftraggeber, seit 2002 unter eigenem Namen als SIGMA Communication. Heute richtet er Kommunikationsabteilungen darauf ein, KI in ihre redaktionellen Abläufe einzubauen, ohne die Verantwortung für das Ergebnis abzugeben. Mehr über Christian Gasche
Wie weit ist Ihr Haus beim Thema KI?
In den meisten Kommunikationsabteilungen arbeitet längst jemand mit KI, ohne dass festgelegt wäre, was damit das Haus verlassen darf. Im Erstgespräch klären wir, wo Sie heute stehen und welcher Schritt als nächster wirklich lohnt. Dreißig Minuten, kostenfrei, per Zoom, und ausdrücklich kein Verkaufsgespräch.