Verifizierung bei KI-geschriebenen Texten

Generative Modelle sind bei Unternehmenstexten schnell und schreiben meist sauber. Das Risiko ist nicht, dass der Text schlecht ist, sondern dass ein Satz hineingelangt, der richtig aussieht, aber keine Quelle hat. Formulierungen wie „Branchenführer“, „Tausende Kunden“ oder „40 Jahre seit der Gründung“ tauchen sofort auf, und niemand fragt, woher sie kommen.

In der Türkei ist das nicht nur eine Frage des Rufs, sondern auch eine rechtliche. Die Verordnung über kommerzielle Werbung und unlautere Geschäftspraktiken verbietet ausdrücklich unbeweisbare Überlegenheitsbehauptungen und erfundene Kundenstimmen. Wer den Text geschrieben hat – ein Mensch oder ein Modell –, ändert nichts an dieser Verantwortung.

Die praktische Lösung ist eine Regel im Produktionsablauf: Eine Zahl, ein Datum, ein Titel oder eine Kundenstimme kommt nur in den Text, wenn sie sich auf eine Quelle stützt. Ohne Quelle wird der Satz nicht geschrieben; stattdessen bleibt ein Vermerk „nicht gefunden“, und der Kunde wird gefragt. Die Regel macht den Text kürzer, aber belastbar.

Die zweite Regel: Ein Modell prüft seine eigene Ausgabe nicht. Fragt man dasselbe Modell „Stimmt das?“, entsteht nur dieselbe Annahme ein zweites Mal. Die Prüfung kommt aus einer unabhängigen Quelle: dem eigenen Dokument des Unternehmens, einem amtlichen Register, einem Messbericht.

Die dritte: eine Spur hinterlassen. Wenn Sie notieren, welcher Satz aus welchem Dokument stammt, ist die Frage „Woher hatten wir das?“ sechs Monate später in einer Minute beantwortet. Sonst wird der Text zu einem Haufen Behauptungen, der seine eigenen Quellen verloren hat.