Angenommen, ein Bestandshalter sucht Unterstützung für die Umnutzung leer stehender Büroflächen. Für einen ersten Überblick lässt er sich von einer KI Anbieter nennen und vergleichen. Ein Beratungshaus hat passende Erfahrung, erläutert sie aber nur in persönlichen Präsentationen. Auf seiner Website steht lediglich „umfassende Immobilienberatung“. Für die öffentliche Recherche gibt es damit wenig, woran sich die konkrete Erfahrung erkennen lässt.
Die Frage „Was macht dieses Unternehmen?“ setzt voraus, dass jemand das Haus bereits kennt. Bei „Wer kann uns bei dieser Aufgabe helfen?“ sucht ein Interessent erst nach geeigneten Anbietern. Welche Informationen öffentlich verfügbar sind, beeinflusst dann, welche Unternehmen er in Betracht zieht. Ob ein genannter Anbieter tatsächlich zum Auftrag passt, muss anschließend geprüft werden.
Was sich an der Recherche verändert
Die Suche nach Anbietern ohne vorgegebenen Namen gab es schon vor KI. Verändert hat sich vor allem die Form der Antwort. Ein KI-System kann Informationen aus mehreren Quellen zusammenführen, vergleichen und auf Rückfragen reagieren. Google begann im Oktober 2025 mit der Einführung seines KI-Modus in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Nutzer können damit eine Recherche im Dialog fortsetzen, ohne zunächst die Websites der genannten Unternehmen zu lesen.
In der Anlegerbefragung der Kommunikationsberatung Brunswick für 2026 gaben 42 der 100 befragten institutionellen US-Aktieninvestoren an, KI für vertiefte Recherchen zu neuen Investments einzusetzen. Persönliche Kontakte zur Unternehmensführung stuften die Befragten als besonders wichtig ein. Die Angaben sind Selbstauskünfte dieser Gruppe, keine Messung des Rechercheverhaltens in der Immobilienwirtschaft.
Erfahrung muss öffentlich erkennbar sein
Für das Beratungshaus aus dem Beispiel genügt eine allgemeine Leistungsbeschreibung nicht. Ein Interessent muss erkennen können, welche Aufgaben das Unternehmen tatsächlich übernimmt und worauf seine fachliche Erfahrung beruht. Eine bekannte Marke beantwortet diese Fragen nicht automatisch.
Das heißt nicht, dass vertrauliche Projektdaten oder individuelle Konditionen veröffentlicht werden sollten. Geschäftsführung und Kommunikation müssen vielmehr festlegen, was ein möglicher Kunde, Geschäftspartner oder Journalist schon vor dem ersten Gespräch verstehen soll. Das kann eine besondere Erfahrung mit einer Assetklasse sein, die Begleitung bestimmter Umnutzungen oder eine klar umrissene Beratungsleistung. Solche Informationen ergänzen Vertrieb, Investor Relations und persönliche Beziehungen; sie ersetzen sie nicht.
Wie Fachwissen öffentlich zugänglich wird
Dafür braucht es nicht automatisch mehr Veröffentlichungen. Fachverantwortliche müssen ihre Erfahrung so erläutern, dass die Redaktion daraus belastbare Beiträge entwickeln und aktuell halten kann. Bei begrenzten Ressourcen sind wenige fundierte Beiträge zu geschäftlich wichtigen Fragen oft sinnvoller als eine laufende Folge allgemeiner Marktkommentare. Google empfiehlt für seine generative Suche eigenständige Inhalte, die Erfahrung nachvollziehbar machen und über allgemein verfügbare Aussagen hinausgehen.
Ein recherchierter Fachartikel oder ein Interview erreicht zunächst die Leser des Mediums und kann später in einer webgestützten KI-Antwort als Quelle erscheinen. Der PR-Softwareanbieter Muck Rack wertete für seinen Bericht vom Mai 2026 nach eigenen Angaben mehr als 25 Millionen Quellenlinks aus Antworten webgestützter KI-Systeme aus. Untersucht wurden Antworten auf eigens zusammengestellte, verbrauchernahe Fragen. Rund 27 Prozent der ausgewerteten Links führten zu journalistischen Inhalten. Der Anteil beschreibt die verwendeten Quellen, nicht die Wirkung einzelner PR-Maßnahmen.
Eigene Beiträge und journalistische Veröffentlichungen erfüllen dabei unterschiedliche Aufgaben. Das Unternehmen erklärt seine Sicht selbst; ein Medium kann diese Darstellung prüfen, ergänzen oder hinterfragen. Gastbeiträge bleiben auch dort Aussagen ihrer Autoren. Hinzu kommt die technische Zugänglichkeit. Google stützt seine KI-Suche auf bestehende Such- und Qualitätssysteme. Inhalte müssen deshalb nicht nur fachlich substanziell, sondern auch auffindbar und technisch zugänglich sein. Ob sie in einer KI-Antwort aufgegriffen werden, lässt sich trotzdem nicht garantieren.
Eine richtige Quelle kann zu einer falschen Antwort führen
Angenommen, eine Journalistin recherchiert zu einem Projektentwickler. Die KI verbindet eine frühere Projektankündigung mit aktuellen Unternehmensangaben, berücksichtigt einen zwischenzeitlichen Verkauf aber nicht. Sie ordnet dem Entwickler Entscheidungen zu, für die inzwischen der neue Eigentümer verantwortlich ist.
Die ursprüngliche Meldung war korrekt. Falsch ist ihre Verwendung als Auskunft über die heutige Verantwortung. Die Untersuchung „News Integrity in AI Assistants“ von BBC und EBU dokumentierte 2025 bei KI-Antworten zu Nachrichten unter anderem veraltete Angaben, fehlenden Kontext und Aussagen, die von den genannten Quellen nicht gedeckt waren. Untersucht wurden die damals für Verbraucher angebotenen Versionen von ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity.
Vorrang haben Fälle, in denen eine falsche Verantwortlichkeit, ein unzutreffender Leistungsumfang oder die Verwechslung von Gesellschaften die Einschätzung eines Adressaten verändern kann. Ob eine Antwort dem Unternehmen gefällt, ist dafür kein Maßstab. Berechtigte Kritik ist kein Fehler.
Im angenommenen Projektfall muss die alte Meldung nicht verschwinden. Fehler in eigenen Ausgangsinformationen berichtigt das Unternehmen selbst; bei Fehlern in einer fremden Veröffentlichung regt es eine Korrektur beim Herausgeber an. Verwendet ein KI-System eine sachlich richtige historische Quelle falsch, sollte die Kommunikation den heutigen Stand deutlicher dokumentieren und den Fehler beim KI-Anbieter melden.
Was Unternehmen konkret tun sollten
Daraus ergeben sich fünf Aufgaben für die Kommunikation.
Erstens: festlegen, was vor dem ersten Gespräch verständlich sein soll. Welche Leistungen, Erfahrungen und fachlichen Schwerpunkte müssen ein Kunde, Geschäftspartner oder Journalist kennen, um das Unternehmen richtig einzuordnen?
Zweitens: Erfahrung konkret belegen. Allgemeine Leistungsversprechen reichen dafür selten aus. Eigene Beiträge, nachvollziehbare Beispiele und redaktionell verantwortete Veröffentlichungen sollten zeigen, welche Fragen das Unternehmen tatsächlich bearbeiten kann.
Drittens: den aktuellen Stand sichtbar halten. Historische Meldungen bleiben Teil der Unternehmensgeschichte. Wenn sich Eigentum, Zuständigkeiten, Leistungen oder Strukturen ändern, sollte der heutige Stand ebenso klar öffentlich dokumentiert sein.
Viertens: relevante KI-Antworten gezielt prüfen. Dafür eignen sich Fragen, die tatsächliche Kunden, Geschäftspartner oder Journalisten stellen könnten. Einzelne Tests können konkrete Fehler zeigen, reichen aber nicht aus, um die Reputation eines Unternehmens zu beurteilen. Auffällige Fehler sollten dokumentiert und mit den Fachverantwortlichen geprüft werden.
Fünftens: Erfolg nicht nur an Klicks auf die Website messen. Das Pew Research Center untersuchte 2025 Browserdaten von 900 Erwachsenen in den USA. Bei Besuchen von Google-Ergebnisseiten mit einer KI-Zusammenfassung klickten Nutzer in acht Prozent der Fälle auf ein klassisches Suchergebnis; ohne KI-Zusammenfassung waren es 15 Prozent. Ob Nutzer eine KI-Auskunft über ein Unternehmen gelesen und verstanden haben, lässt sich an Klickzahlen allein nicht erkennen. Für die Kommunikation sind deshalb mehrere Fragen getrennt zu betrachten: Welche Informationen sind öffentlich verfügbar? Wie werden sie in überprüften Antworten verwendet? Und was melden tatsächliche Adressaten zurück?
Ziel ist nicht eine möglichst hohe Zahl von KI-Nennungen. Maßstab ist, ob Dritte Leistungen und Zuständigkeiten richtig einordnen können und ob relevante Fehler gezielt geklärt werden.