Chiedere a ChatGPT, Gemini o Perplexity un parere su un’azienda è ormai un’abitudine diffusa tra consumatori, giornalisti e potenziali partner commerciali. Questo nuovo comportamento di ricerca apre uno scenario del tutto inedito per chi si occupa di reputazione digitale: cosa succede quando un’intelligenza artificiale, interrogata su un brand, restituisce informazioni imprecise, datate o addirittura completamente inventate?
Il problema delle allucinazioni applicato ai brand
I modelli linguistici generativi, per loro stessa natura, possono produrre informazioni non corrispondenti alla realtà, un fenomeno noto come allucinazione.
Quando questo accade in relazione a un’azienda, le conseguenze possono essere molto concrete: un’AI potrebbe attribuire a un brand prodotti mai realizzati, citare recensioni negative inesistenti, confondere l’azienda con un competitor omonimo, oppure basare le proprie risposte su informazioni ormai superate, magari relative a una gestione aziendale precedente o a una crisi reputazionale già risolta da tempo.
A differenza di un contenuto pubblicato su un sito, che può essere identificato, contestato o rimosso attraverso canali relativamente definiti, un’informazione generata in tempo reale da un modello linguistico non ha un indirizzo fisso da monitorare: ogni conversazione è potenzialmente diversa dalla precedente, il che rende il fenomeno molto più difficile da individuare e correggere in modo sistematico.
Da dove nascono queste imprecisioni
Le informazioni restituite da un modello di intelligenza artificiale derivano tipicamente da due fonti principali: i dati utilizzati durante la fase di addestramento del modello, che hanno un limite temporale definito e non riflettono necessariamente gli sviluppi più recenti, e le informazioni recuperate in tempo reale dal web durante la conversazione, quando il sistema dispone di capacità di ricerca attiva.
In entrambi i casi, la qualità della risposta dipende fortemente dalla qualità e dalla coerenza delle informazioni disponibili online sul brand: se le fonti che parlano dell’azienda sono scarse, contraddittorie o obsolete, il rischio che il modello costruisca una risposta imprecisa aumenta sensibilmente.
Come monitorare la propria presenza nelle risposte AI
Il primo passo per gestire questo rischio consiste nell’attivare un monitoraggio periodico e sistematico, ponendo regolarmente ai principali sistemi di intelligenza artificiale domande relative al proprio brand, ai propri prodotti e ai propri dirigenti, verificando la coerenza e l’accuratezza delle risposte ottenute.
Questo esercizio, se condotto con continuità nel tempo, permette di individuare tempestivamente eventuali imprecisioni ricorrenti prima che queste si consolidino nella percezione di un numero crescente di utenti.
Le strategie per correggere e prevenire
Rafforzare le fonti autorevoli online
Poiché i modelli linguistici attingono in larga parte da fonti che godono già di un buon livello di autorevolezza nella ricerca tradizionale, il modo più efficace per influenzare positivamente le risposte AI resta quello di investire nella costruzione di una presenza informativa solida, coerente e aggiornata: un sito ufficiale ricco di informazioni chiare, una pagina “chi siamo” dettagliata, comunicati stampa aggiornati e collaborazioni editoriali con testate autorevoli di settore.
Garantire coerenza tra tutte le fonti
Le informazioni relative al brand devono essere coerenti su tutti i canali disponibili, dal sito ufficiale ai profili social, dalle piattaforme di recensioni alle voci enciclopediche digitali, riducendo le contraddizioni che potrebbero indurre il modello a costruire una risposta imprecisa nel tentativo di sintetizzare fonti tra loro discordanti.
Aggiornare tempestivamente le informazioni datate
Quando un’azienda attraversa cambiamenti significativi, come un cambio di gestione, un rebranding o la risoluzione di una controversia passata, è fondamentale che questi aggiornamenti vengano comunicati e documentati con chiarezza attraverso canali autorevoli, così da facilitare il ricambio delle informazioni obsolete su cui i modelli linguistici potrebbero altrimenti continuare a basare le proprie risposte.
Predisporre canali di segnalazione
I principali fornitori di intelligenza artificiale mettono a disposizione strumenti di segnalazione per contenuti errati o dannosi generati dai propri sistemi.
Sebbene questi canali non garantiscano correzioni immediate, rappresentano comunque un passaggio utile da attivare in presenza di errori particolarmente gravi o potenzialmente diffamatori.
Una disciplina ancora giovane, ma già indispensabile
La gestione della reputazione all’interno delle risposte generate dall’intelligenza artificiale rappresenta un’estensione naturale della più tradizionale web reputation, con la differenza che il terreno di gioco è ancora in fase di definizione e le regole continuano a evolversi rapidamente.
Le aziende che iniziano fin da ora a monitorare con attenzione come i principali sistemi di intelligenza artificiale le rappresentano, intervenendo con metodo sulle fonti che alimentano queste risposte, si troveranno in una posizione molto più solida nel momento in cui questo canale diventerà, come tutto lascia presagire, uno dei principali punti di contatto tra i brand e i loro pubblici di riferimento.
