Vier Strategien gegen KI Halluzinationen

KI-Systeme sind beeindruckend. Sie können Texte schreiben, Fragen beantworten und komplexe Aufgaben lösen – oft innerhalb von Sekunden. Doch es gibt ein Problem, das viele Unternehmen unterschätzen: Halluzinationen. Damit sind nicht visuelle Effekte gemeint, sondern etwas Alltäglicheres und gleichzeitig Problematischerem. KI-Modelle erfinden manchmal einfach Informationen. Sie präsentieren sie so selbstbewusst, dass es schwer fällt, den Unterschied zwischen Fakten und Fiktion zu erkennen.

Das klingt beängstigend. Und ja, es ist ein echtes Problem, wenn eine KI in deinem Kundenchat die Öffnungszeiten deines Unternehmens erfindet oder wenn ein KI-System in der Personalabteilung falsche Informationen über Bewerber generiert. Die gute Nachricht ist aber: Man kann etwas dagegen tun. Es braucht nicht viel – nur ein bisschen Struktur, Bewusstsein und die richtigen Praktiken.

In diesem Beitrag zeigen wir dir vier konkrete Strategien, mit denen du Halluzinationen in der Praxis reduzierst und deine KI-Systeme zuverlässiger machst:

• Quellen anfordern und Transparenz schaffen
• Fakten systematisch prüfen
• Retrieval-basierte Systeme nutzen
• Grenzen kommunizieren und ehrlich sein

Strategie 1: Quellen anfordern und Transparenz schaffen

Die erste und wichtigste Strategie klingt simpel, wird aber oft übersehen: Fordere von deinem KI-System immer Quellen an. Das ist nicht nur eine Frage der Kontrolle, sondern der Glaubwürdigkeit.

Wenn eine KI dir eine Antwort gibt, ohne zu sagen, woher sie diese Information hat, sollte das ein Warnsignal sein. Eine zuverlässige KI kann dir zeigen, auf welchen Daten oder Dokumenten ihre Antwort basiert. Das ist wie der Unterschied zwischen einem Nachrichtenmagazin, das seine Quellen angibt, und jemandem, der Gerüchte verbreitet.

Konkret bedeutet das: Konfiguriere deine KI-Systeme so, dass sie immer angeben, worauf sie sich beziehen. Wenn du ein KI-Tool für dein Kundenservice einsetzt, sollte es zum Beispiel sagen: Das habe ich aus unserem FAQ-Dokument von 2025 entnommen oder Diese Information stammt aus unserem Produkthandbuch. Das schafft Vertrauen – sowohl bei dir als auch bei deinen Kunden.

Manche KI-Modelle machen das automatisch besser als andere. Deshalb lohnt sich ein Blick auf die Konfigurationsoptionen deines Systems. Viele moderne Modelle haben Settings, mit denen du erzwingen kannst, dass sie Quellen angeben. Nutze diese Features. Sie sind dein Schutzschild gegen erfundene Informationen.

Strategie 2: Fakten systematisch prüfen

Halluzinationen entstehen oft dort, wo es um konkrete Daten geht. Zahlen, Daten, Namen – all das sind prime Kandidaten für KI-Erfindungen. Deshalb brauchst du einen zweiten Kontrollmechanismus: systematische Faktenprüfung.

Das bedeutet nicht, dass du jede einzelne Aussage deiner KI überprüfen musst. Das wäre zeitaufwendig und würde den Vorteil der Automatisierung zunichtemachen. Stattdessen geht es um intelligente Stichproben und automatisierte Checks.

Wenn deine KI zum Beispiel mit Kundendaten arbeitet, könntest du ein System einbauen, das die Ausgaben gegen deine Datenbank abgleicht. Nennt die KI einen Produktpreis? Prüfe ihn automatisch. Gibt sie eine Telefonnummer an? Validiere sie. Diese Checks können oft automatisiert werden – und genau das macht den Unterschied.

Ein praktisches Beispiel: Bei Marie, unserer Smart-Social-Media-Automation, stellen wir sicher, dass alle Informationen über Produkte und Services aus den aktuellen Systemen des Unternehmens kommen, nicht aus der Phantasie des KI-Modells. So wird Content-Management nicht nur schneller, sondern auch zuverlässiger.

Die Botschaft ist klar: Vertrau, aber überprüfe. Automatisiere die Überprüfung, wo es möglich ist. So schaffst du ein System, das schnell, effizient und trotzdem akkurat ist.

Strategie 3: Retrieval-basierte Systeme nutzen

Hier wird es technisch, aber keine Sorge – das Konzept ist einfacher, als es klingt. Es geht darum, wie die KI ihre Informationen bezieht.

Es gibt zwei grundlegend unterschiedliche Ansätze: Der eine ist wie ein Schüler, der nur aus seinem Kopf antwortet – was er nicht weiß, erfindet er manchmal einfach. Der andere ist wie ein Schüler, der immer sein Lehrbuch zur Hand hat. Er kann nachschlagen, bevor er antwortet.

Retrieval-basierte Systeme funktionieren nach dem zweiten Prinzip. Sie haben Zugang zu deinen Daten – Dokumente, Datenbanken, Handbücher, alles, was du brauchst. Bevor die KI eine Antwort formuliert, sucht sie in diesen Quellen nach relevantem Material. Das nennt man RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation).

Der Vorteil ist enorm: Die KI halluziniert viel weniger, weil sie ihre Antworten auf echte Daten gründet. Wenn sie etwas nicht in den vorhandenen Quellen findet, kann sie das offen sagen, statt etwas zu erfinden.

Das ist auch unter betriebswirtschaftlichen Aspekten sinnvoll. Eine KI, die im Kundenservice arbeitet, aber nur auf echte Produktinformationen Zugriff hat, macht weniger Fehler. Ein KI-System in deiner Personalabteilung, das sich auf aktuelle Mitarbeiterdaten stützt, trifft bessere Entscheidungen. Die Investition in ein gut strukturiertes Retrieval-System zahlt sich schnell aus.

Strategie 4: Grenzen kommunizieren und ehrlich sein

Die vierte Strategie ist vielleicht die wichtigste, weil sie oft übersehen wird: Kommuniziere ehrlich, was deine KI kann und was nicht.

Eine gute KI ist keine Magie. Sie ist ein Werkzeug mit Stärken und Schwächen. Und du solltest deine Nutzer – ob das Kunden, Mitarbeiter oder Stakeholder sind – darüber informieren. Das klingt kontraintuitiv, aber es erhöht das Vertrauen massiv.

Wenn dein Kundenservice-Bot sagt: Ich bin sicher bei Fragen zu unseren Öffnungszeiten und Produkten. Bei spezialisierten technischen Problemen verbinde ich dich mit einem Experten – dann wirkt das vertrauenswürdig. Der Nutzer weiß, wo er/sie dran ist.

Das Gegenteil ist, wenn die KI überall eine Antwort gibt, egal ob sie sicher ist oder nicht. Das führt zu Fehlentscheidungen und Frustration. Und am Ende zum Vertrauensverlust.

Kommuniziere also transparent: Sag, wenn die KI unsicher ist. Sag, wenn sie etwas nicht weiß. Bau Workflows ein, die Probleme an Menschen eskalieren, wenn nötig. Das ist nicht ein Versagen der KI – das ist gutes Design.

Die Praxis verbessern, nicht perfektionieren

Halluzinationen sind kein unlösbares Problem. Sie sind auch kein Grund, KI-Systeme grundsätzlich zu misstrauen. Sie sind einfach eine Herausforderung, die gelöst werden kann – mit den richtigen Praktiken.

Mit diesen vier Strategien – Quellen anfordern, Fakten prüfen, Retrieval nutzen und Grenzen kommunizieren – machst du deine KI-Systeme deutlich zuverlässiger. Du sorgst dafür, dass sie nicht nur schneller arbeiten, sondern auch genauer. Und genau das brauchen Unternehmen, um KI wirklich produktiv einzusetzen.

Der Weg zur intelligenten Automatisierung ist nicht kompliziert. Er braucht nur einen klaren Fokus auf Qualität, Transparenz und praktische Lösungen. Das ist, was wir bei SkillUp Tag für Tag tun – für unsere Kunden und in unseren Systemen. Und deshalb funktioniert es.