Warum ChatGPT Ihre Startup-Idee nicht validieren kann

Im Juni 2023 machte der New Yorker Anwalt Steven Schwartz landesweit Schlagzeilen. Er hatte einen Schriftsatz eingereicht, in dem er sechs Gerichtsurteile als Praezedenzfaelle zitierte.

Das Problem? Keines davon existierte.

Schwartz hatte ChatGPT gebeten, relevante Faelle zu finden. ChatGPT lieferte selbstbewusst sechs Faelle, komplett mit Zitaten, Aktenzeichen und Auszuegen aus den Urteilen. Sie klangen perfekt. Sie waren vollstaendig erfunden.

Richter P. Kevin Castel war nicht amuesiert. Schwartz wurde sanktioniert, oeffentlich blossgestellt und wurde zum Paradebeispiel fuer KI-Halluzinationen.

Jetzt meine Frage: Wenn ChatGPT gefaelschte Gerichtsurteile mit gefaelschten Richtern und gefaelschten Entscheidungen erfindet, was glauben Sie, macht es dann, wenn Sie nach dem Markt fuer Ihr Startup fragen?

Wir haben das getestet

Ich habe ChatGPT gefragt: "Welche Hauptkonkurrenten gibt es auf dem polnischen Markt fuer Software zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung?"

Hier ist die Antwort:

"Der polnische Markt fuer Software zur Reduzierung von Lebensmittelverschwendung umfasst mehrere namhafte Akteure: FoodLoop, das Einzelhaendlern beim Management ablaufender Produkte hilft; die B2B-Plattform von Too Good To Go; Winnow Solutions; sowie lokale Startups wie GreenTech Polska und EcoFood Systems."

Klingt vernuenftig. Spezifische Firmennamen. Klare Marktpositionierung.

Ein Problem: GreenTech Polska und EcoFood Systems existieren nicht. Ich habe das polnische Handelsregister (KRS) ueberprueft. Nichts. Ich habe LinkedIn, Crunchbase, Google durchsucht. Nichts.

ChatGPT hat zwei Unternehmen erfunden, ihnen plausibel klingende Namen gegeben und sie als etablierte Marktteilnehmer praesentiert.

Das ist genau das, was Steven Schwartz passiert ist. Die KI klingt selbstsicher. Die Informationen sind spezifisch. Und sie sind voellig falsch.

Warum LLMs halluzinieren (die technische Realitaet)

Grosse Sprachmodelle "wissen" nichts. Sie sagen das naechste wahrscheinlichste Wort basierend auf Mustern in ihren Trainingsdaten vorher.

Wenn Sie nach polnischer Lebensmittelverschwendungs-Software fragen, konsultiert GPT keine Datenbank. Es denkt: "Welche Woerter folgen typischerweise auf 'polnische Lebensmittelverschwendungs-Software Konkurrenten'?" Und es generiert plausibel klingenden Text, der dem Muster "Firmenname + Beschreibung" entspricht.

Das Modell unterscheidet nicht zwischen:

• Unternehmen, die existieren
• Unternehmen, die existieren koennten
• Unternehmen, die so klingen, als sollten sie existieren

Es generiert einfach Text, der richtig aussieht.

Deshalb sind Halluzinationen so gefaehrlich. Die KI sagt nie "Ich weiss es nicht." Sie generiert selbstbewussten, spezifischen, detaillierten Unsinn.

Das Problem der Datenaktualitaet

Selbst wenn ChatGPT nicht halluziniert, sind seine Informationen veraltet.

Die Trainingsdaten von GPT-4 enden Anfang 2024. Das bedeutet:

• Unternehmen, die im letzten Jahr gegruendet wurden, existieren nicht
• Aktuelle Finanzierungsrunden sind nicht beruecksichtigt
• Marktveraenderungen der letzten 12 Monate sind unsichtbar
• Neue Wettbewerber fehlen vollstaendig

Ich habe einen weiteren Test durchgefuehrt. Ich fragte nach KI-Code-Assistenten, die 2024 veroeffentlicht wurden. ChatGPT beschrieb selbstbewusst den Markt - und verpasste voellig Cursor, Devin und mehrere andere wichtige Launches.

Fuer schnelllebige Maerkte sind 12 Monate alte Daten nicht nur veraltet. Sie sind irrefuehrend.

Das eigentliche Problem: Validierungstheater

Das Gefaehrlichste ist nicht die falsche Information. Es ist das falsche Vertrauen.

Wenn ChatGPT Ihnen sagt, dass Ihr Markt 5 Milliarden Dollar gross ist, fuehlen Sie sich bestaetigt. Wenn es drei Wettbewerber beschreibt, denken Sie, dass Sie die Landschaft verstehen. Wenn es sagt "Diese Idee hat starkes Potenzial", werden Sie aufgeregt.

Nichts davon basiert auf der Realitaet. Aber es fuehlt sich wie Recherche an.

Ich nenne das Validierungstheater: der Anschein von Gruendlichkeit ohne tatsaechliches Lernen.

Sie haben "Ihre Hausaufgaben gemacht." Sie haben ein Dokument voller Marktanalyse. Sie klingen in Pitch-Meetings vorbereitet.

Aber Sie bauen auf einem Fundament aus generiertem Text, nicht aus verifizierten Fakten.

Das erste Mal, wenn Sie auf einen Wettbewerber treffen, den ChatGPT nicht erwaehnt hat - oder erfahren, dass Ihr "grosser Markt" tatsaechlich winzig ist - endet das Theater und die Realitaet beginnt. Bis dahin haben Sie Monate oder Jahre investiert.

Wie echte Recherche aussieht

Echte Marktforschung entsteht nicht dadurch, dass man eine KI fragt, was sie fuer wahr haelt.

Sie entsteht aus Primaerquellen:

Handelsregister wie das KRS (Polen), Companies House (UK) oder SEC-Unterlagen (USA) sagen Ihnen, welche Unternehmen tatsaechlich existieren, wann sie gegruendet wurden und wer sie fuehrt.

LinkedIn zeigt Ihnen, wie viele Mitarbeiter Wettbewerber tatsaechlich haben. Ein Unternehmen mit 5 Mitarbeitern und eines mit 500 sind sehr unterschiedliche Bedrohungen.

Stellenanzeigen zeigen, was Unternehmen tatsaechlich entwickeln. Wenn ein Wettbewerber Machine-Learning-Ingenieure einstellt, arbeitet er wahrscheinlich an KI-Funktionen.

Crunchbase und PitchBook zeigen tatsaechliche Finanzierungsdaten, keine Schaetzungen oder Vermutungen.

Google Trends zeigt, ob das Interesse an Ihrem Bereich waechst oder sinkt - mit echten Suchdaten, nicht mit LLM-Vorhersagen.

News-APIs liefern aktuelle Entwicklungen: Uebernahmen, Pivots, Produktlaunches, regulatorische Aenderungen.

Nichts davon befindet sich in GPTs Trainingsdaten. Es erfordert Abfragen von Live-Quellen.

Der Multi-Modell-Ansatz

Hier ist etwas Interessantes, das wir entdeckt haben: Wenn Sie dieselbe Marktfrage durch Claude, GPT und Gemini laufen lassen, erhalten Sie oft widersprüchliche Antworten.

Ein Modell koennte sagen, es gibt fuenf Wettbewerber. Ein anderes sagt drei. Ein drittes erwaehnt Unternehmen, die die anderen verpasst haben.

Diese Widersprueche sind wertvoll. Sie zeigen Ihnen, wo die Modelle raten, im Gegensatz zu wo sie konsistente Informationen haben.

Wenn alle drei Modelle sich auf etwas einigen, ist es wahrscheinlicher wahr. Wenn sie stark voneinander abweichen, wissen Sie, dass Sie mit Primaerquellen verifizieren muessen.

Einzelmodell-Analyse verbirgt Unsicherheit. Multi-Modell-Analyse deckt sie auf.

Wie Bedrock Reports das angeht

Wir haben Bedrock Reports entwickelt, weil wir immer wieder sahen, wie Gruender durch KI-generierte Recherche geschaedigt wurden.

Unser Ansatz unterscheidet sich in drei Punkten:

Echte Datenquellen, keine Trainingsdaten. Wir fragen 30+ Live-APIs ab: Google-Suche, Handelsregister, News-Feeds, Patentdatenbanken, Jobboersen. Jeder Datenpunkt stammt aus einer aktuellen, verifizierbaren Quelle.

Multi-Modell-Validierung. Wir fuehren Analysen durch Claude, GPT und Gemini durch und vergleichen dann die Ergebnisse. Widersprueche werden markiert. Konsens wird gestaerkt.

100% Quellenangaben. Jede Behauptung in einem Bedrock Reports-Bericht verlinkt zu ihrer Quelle. Sie koennen alles, was wir sagen, mit einem Klick verifizieren. Wenn wir es nicht zitieren koennen, nehmen wir es nicht auf.

Das Ergebnis ist nicht "was eine KI fuer wahr haelt." Es ist "was wir in echten Datenbanken gefunden haben, analysiert von mehreren Modellen, mit jeder Quelle transparent."

Der kontraere Ansatz

Noch etwas, das wir anders machen: Wir argumentieren gegen Ihre Idee.

Die meisten KI-Tools sind Ja-Sager. Sie beschreiben eine Idee, sie sagen Ihnen, dass sie grossartig ist, und Sie fuehlen sich bestaetigt.

Wir strukturieren die Analyse als Debatte:

• Eine "Bullen"-Perspektive macht den staerksten Fall fuer Ihre Idee
• Eine "Baeren"-Perspektive sucht aktiv nach Schwachstellen
• Ein "Moderator" synthetisiert beides zu einer ausgewogenen Bewertung

Wenn Ihre Idee fatale Maengel hat - regulatorische Probleme, Unit Economics, die nicht funktionieren, ein Markt, der kleiner ist als gedacht - wird der Baer sie finden.

Sie wuerden es lieber jetzt wissen als nachdem Sie Geld eingesammelt und ein Team eingestellt haben.

Wie Sie jede KI-Recherche verifizieren koennen

Ob Sie Bedrock Reports nutzen oder nicht, hier erfahren Sie, wie Sie KI-generierte Marktforschung verifizieren koennen:

1. Ueberpruefen Sie Firmennamen in Registern. Wenn eine KI ein Unternehmen erwaehnt, suchen Sie es im entsprechenden Handelsregister des Landes. Existiert es?

2. Suchen Sie auf LinkedIn nach Mitarbeitern. Echte Unternehmen haben echte Mitarbeiter mit LinkedIn-Profilen. Gefaelschte Unternehmen nicht.

3. Suchen Sie nach aktuellen Nachrichten. Googeln Sie den Firmennamen mit einem Datumsfilter. Gibt es Nachrichten aus den letzten 6 Monaten?

4. Ueberpruefen Sie Finanzierungsangaben. Wenn die KI sagt, ein Unternehmen hat 10 Millionen Dollar eingesammelt, pruefen Sie Crunchbase oder PitchBook. Stimmt das?

5. Fragen Sie nach Quellen. Wenn Sie irgendein KI-Tool nutzen, bitten Sie es, Quellen anzugeben. Wenn es das nicht kann, behandeln Sie die Informationen als unverifiziert.

Die 30 Minuten, die Sie mit Verifizierung verbringen, koennten Ihnen Monate des Bauens in die falsche Richtung ersparen.

Das Fazit

ChatGPT, Claude und andere LLMs sind unglaubliche Werkzeuge zum Brainstorming, Schreiben und Erkunden von Ideen. Ich nutze sie taeglich.

Aber sie sind keine Recherche-Tools. Sie haben keinen Zugang zu aktuellen Daten. Sie koennen nicht zwischen Fakten und plausibeler Fiktion unterscheiden. Sie wissen nicht, was sie nicht wissen.

LLMs fuer Marktforschung zu nutzen ist wie einen wirklich intelligenten Freund zu fragen, der vor zwei Jahren viele Business-Artikel gelesen hat. Er koennte gute Intuitionen haben. Er koennte Dinge sagen, die richtig klingen. Aber er schaut nicht auf die tatsaechlichen Daten.

Echte Validierung erfordert echte Quellen. Es gibt keine Abkuerzung.

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Moechten Sie Marktforschung basierend auf echten Daten statt KI-Vermutungen? Testen Sie Bedrock Reports und sehen Sie, wie evidenzbasierte Validierung aussieht.