Generatieve AI-modellen klinken zelfverzekerd, maar blijken opvallend vaak fout te zitten wanneer ze met cijfers werken. Uit onderzoek, gemeld door Research Live, blijkt dat veel grote taalmodellen verkeerde of inconsistente data opleveren. De vraag is niet langer of AI bruikbaar is, maar of organisaties er nog grip op houden.
▼
Wanneer AI data verzint
De onderzoekers testten hoe goed populaire AI-modellen publieke cijfers konden ophalen. Zelfs bij eenvoudige economische statistieken kwamen de antwoorden regelmatig niet overeen met officiële bronnen. Soms gaf een model bij herhaling zelfs verschillende waarden voor dezelfde vraag. Voor data-gedreven teams is dat geen detail: één fout cijfer kan een analyse, presentatie of besluitvorming volledig kleuren.
De nieuwe les: voed AI bewust
Wie AI inzet, moet het ook voeden met de juiste informatie. Bedrijven vergroten de betrouwbaarheid van hun AI-systemen door eigen databronnen te koppelen en duidelijk aan te geven welke content betrouwbaar is. Dat laatste krijgt vorm in een nieuwe standaard die in marketingkringen terrein wint: het LLMS.txt-bestand.
Wat is LLMS.txt?
Net als robots.txt voor zoekmachines, vertelt een LLMS.txt-bestand aan AI-systemen welke content ze wel of niet mogen gebruiken om van te leren. Daarmee kunnen organisaties sturen wélke data hun merk vertegenwoordigt en voorkomen dat oude of foutieve informatie in AI-modellen terechtkomt. Het is een relatief kleine stap met grote impact: wie zelf de context levert, voorkomt dat AI deze invult.
De echte uitdaging
De opkomst van generatieve AI dwingt organisaties om hun digitale kennis en merk actief te beheren. Van betrouwbare datasets tot gecontroleerde contentfeeds: alles draait om regie. Want alleen met die controle blijft AI een hulpmiddel, en geen bron van ruis.