Was ist AI Divergence? Warum verschiedene KI-Systeme unterschiedliche Bilder desselben Unternehmens erzeugen

Viele Unternehmen gehen heute davon aus, dass KI-Systeme wie ChatGPT, Claude, Gemini oder Perplexity grundsätzlich dieselben Informationen liefern.

Die Realität sieht jedoch anders aus.

Wer dieselbe Frage gleichzeitig an mehrere KI-Systeme stellt, erhält häufig überraschend unterschiedliche Antworten.

Das betrifft nicht nur allgemeine Informationen, sondern auch Unternehmen, Produkte, Technologien und Marktpositionen.

Während ein KI-System ein Unternehmen als Technologieführer beschreibt, erwähnt ein anderes System lediglich Standardleistungen. Manche KI-Systeme nennen bestimmte Referenzen, andere ignorieren sie vollständig. Teilweise werden sogar unterschiedliche Wettbewerber genannt.

Diese Unterschiede bezeichnen wir als AI Divergence.

Für Unternehmen entsteht dadurch eine neue Herausforderung:

Nicht nur die Sichtbarkeit innerhalb eines einzelnen KI-Systems wird wichtig, sondern die Konsistenz der Wahrnehmung über alle relevanten KI-Systeme hinweg.

Was bedeutet AI Divergence?

AI Divergence beschreibt die Unterschiede in der Wahrnehmung, Interpretation und Darstellung eines Unternehmens zwischen verschiedenen KI-Systemen.

Dabei geht es nicht um einzelne Formulierungen.

Vielmehr stellt sich die Frage:

• Welche Kompetenzen erkennt die KI?
• Welche Produkte versteht sie?
• Welche Branchen werden genannt?
• Welche Wettbewerber werden identifiziert?
• Welche Referenzen werden erwähnt?
• Welche Themen werden mit dem Unternehmen verbunden?

Je stärker sich diese Antworten unterscheiden, desto höher ist die AI Divergence.

Warum entsteht AI Divergence?

Viele Menschen betrachten KI-Systeme als eine einzige Technologie.

Tatsächlich handelt es sich jedoch um unterschiedliche Modelle mit unterschiedlichen Datenquellen, Trainingsmethoden und Bewertungsmechanismen.

Zu den wichtigsten Ursachen gehören:

Unterschiedliche Trainingsdaten

Jedes Modell wurde mit anderen Daten trainiert.

Unterschiedliche Retrieval-Systeme

Nicht alle KI-Systeme greifen auf dieselben Informationsquellen zurück.

Unterschiedliche Quellenbewertung

Manche Systeme gewichten Fachartikel stärker, andere Websites oder Branchenportale.

Unterschiedliche Aktualität

Einige Modelle berücksichtigen aktuelle Informationen schneller.

Unterschiedliche Interpretationsmodelle

Jede KI entwickelt ihr eigenes Verständnis von Unternehmen, Technologien und Märkten.

Dadurch entstehen zwangsläufig Unterschiede.

Warum AI Divergence für Unternehmen relevant ist

Für Unternehmen bedeutet AI Divergence:

Es existiert nicht mehr nur eine digitale Wahrnehmung.

Es existieren mehrere.

Ein potenzieller Kunde könnte:

• ChatGPT befragen
• Claude verwenden
• Gemini nutzen
• Perplexity konsultieren

Jedes dieser Systeme kann ein leicht anderes Bild Ihres Unternehmens erzeugen.

Dadurch entstehen Unterschiede in:

• Markenwahrnehmung
• Expertenstatus
• Themenführerschaft
• Wettbewerbsvergleich
• Vertrauen
• Kaufentscheidungen

Gerade im B2B-Bereich wird dies zunehmend relevant.

Beispiele für AI Divergence

Typische Unterschiede zeigen sich bei:

Wettbewerbern

ChatGPT nennt Wettbewerber A und B.

Claude nennt B und C.

Gemini nennt D und E.

Kompetenzen

Ein System erkennt die Innovationskraft.

Ein anderes beschreibt lediglich Standardprodukte.

Branchen

Ein System versteht die Zielbranche korrekt.

Ein anderes ordnet das Unternehmen einer völlig anderen Kategorie zu.

Referenzen

Manche Systeme erkennen wichtige Kunden.

Andere erwähnen diese überhaupt nicht.

Technologien

Bestimmte Technologien werden erkannt, andere nicht.

Die Verbindung zwischen AI Divergence und Company Knowledge

Company Knowledge beschreibt das digitale Wissensmodell einer KI.

AI Divergence beschreibt die Unterschiede zwischen diesen Wissensmodellen.

Vereinfacht gesagt:

Company Knowledge

Was weiß die KI?

AI Divergence

Wie stark unterscheiden sich verschiedene KI-Systeme voneinander?

Je größer die Unterschiede, desto höher die Divergenz.

Wie misst man AI Divergence?

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, Unterschiede systematisch sichtbar zu machen.

Dazu können unter anderem folgende Bereiche verglichen werden:

Themenfelder

Welche Themen werden genannt?

Kompetenzen

Welche Expertise erkennt die KI?

Wettbewerber

Welche Wettbewerber erscheinen?

Quellen

Welche Quellen werden verwendet?

Referenzen

Welche Kunden und Projekte werden erwähnt?

Branchenzuordnung

Wie wird das Unternehmen kategorisiert?

Erst durch diesen Vergleich wird die tatsächliche Divergenz sichtbar.

WAI Divergence und POLYLOGS

Die Analyse von AI Divergence gehört zu den zentralen Bestandteilen von POLYLOGS.

POLYLOGS untersucht Unternehmen gleichzeitig über mehrere KI-Systeme hinweg.

Dadurch wird sichtbar:

• welche Themen konsistent erkannt werden
• welche Unterschiede bestehen
• welche Wettbewerber genannt werden
• welche Kompetenzen fehlen
• welche Quellen dominieren
• wie sich die Wahrnehmung im Zeitverlauf verändert

Auf diese Weise entsteht erstmals ein strukturierter Blick auf die Konsistenz der KI-Wahrnehmung eines Unternehmens.

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Warum AI Divergence in Zukunft wichtiger wird

Viele aktuelle GEO-Ansätze konzentrieren sich auf einzelne Plattformen.

Die Realität entwickelt sich jedoch in Richtung eines KI-Ökosystems.

Unternehmen werden künftig gleichzeitig von:

• ChatGPT
• Claude
• Gemini
• Copilot
• Perplexity
• zukünftigen KI-Systemen

bewertet und beschrieben.

Dadurch wird die Frage immer wichtiger:

Wie konsistent wird unser Unternehmen über alle relevanten KI-Systeme hinweg wahrgenommen?

Genau hier setzt AI Divergence an.

Fazit

Die Zukunft der digitalen Sichtbarkeit wird nicht nur durch Sichtbarkeit bestimmt.

Sie wird zunehmend durch Konsistenz bestimmt.

AI Divergence macht sichtbar, wie unterschiedlich KI-Systeme ein Unternehmen wahrnehmen.

Für Unternehmen entsteht dadurch eine neue strategische Kennzahl, die weit über klassische SEO- oder GEO-Metriken hinausgeht.

Wer seine digitale Wahrnehmung langfristig steuern möchte, sollte nicht nur wissen, ob er sichtbar ist – sondern auch, ob verschiedene KI-Systeme dieselbe Geschichte erzählen.

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