Ihre Packungsbeilage ist genehmigt. Was KI darüber sagt, nicht.
Es ist spät. Jemand hat eine Erkältung, eine verstopfte Nase, und auf dem Nachttisch liegt bereits ein Medikament gegen etwas anderes. Statt eine Apotheke anzurufen, fragt die Person eine KI: «Kann ich das zusammen nehmen?» Die Antwort kommt in Sekunden und klingt sicher. Ob sie mit Ihrer genehmigten Packungsbeilage übereinstimmt, weiss in Ihrem Unternehmen niemand.
Das ist keine Randerscheinung. In den USA hat rund jede dritte erwachsene Person im vergangenen Jahr einen KI-Chatbot für Gesundheitsinformationen genutzt1. Wir messen, was diese Antworten über Ihre Produkte sagen, Frage für Frage, gegen Ihre eigenen genehmigten Informationen. Die KI selbst steuert niemand. Steuern können Sie Ihre Inhalte, Ihren Nachweis und Ihre Sichtbarkeit.
Die Antwort erreicht die Konsumenten, bevor jemand in Ihrem Unternehmen sie sieht.
Überzeugend formuliert, manchmal gefährlich
Fachleute prüften eine Teilmenge von 20 Antworten, die ein KI-Suchchatbot auf häufige Patientenfragen zu Medikamenten gab. 66 % stuften sie als potenziell schädlich ein, und 22 % hätten bei Befolgung zu schweren Schäden oder zum Tod führen können2. In einem ärztlich geleiteten Test von vier Chatbots mit 222 Patientenfragen waren je nach Chatbot 5 bis 13 % der Antworten unsicher3.
Zweimal gefragt, anders geantwortet
Als Spitalapothekerinnen und -apotheker Medikamentenfragen zu einem späteren Zeitpunkt erneut in ChatGPT eingaben, kamen nur 3 von 12 Antworten identisch zurück4. Bei ChatGPT, Claude und Googles KI lieferten wiederholte Prompts nach Produktempfehlungen in weniger als einem von hundert Fällen dieselbe Markenliste5. Eine einzelne Antwort ist eine Anekdote. Erst wiederholtes Messen zeigt das Muster.
Zitiert heisst nicht genutzt
Im Test der Spitalapotheker nannte keine der 50 ChatGPT-Antworten eine Quelle4. Und wo KI-Suche zitiert, zeigt ein Preprint von 2026 über ChatGPT, Google und Perplexity: Zitiert zu werden und die Antwort tatsächlich zu prägen, sind zwei verschiedene Dinge6. Ob Ihre genehmigte Formulierung die Antwort prägt, lässt sich nicht annehmen. Man kann es messen.
Das Modell können Sie nicht steuern. Diese drei Dinge schon.
Niemand kann ChatGPT, Claude oder Gemini vorschreiben, was sie antworten. Das Audit setzt deshalb dort an, wo Sie handeln können – und misst, ob es wirkt.
1 · Ihre Inhalte
Sie sehen, an welchen Fragen die KI scheitert: an einer Dosierung, an der deutschen statt der Schweizer Packung, an einem fehlenden Warnhinweis. Genau dort verbessern Sie Produktseite, FAQ, strukturierte Daten oder die Packungsbeilage als Webseite. Die nächste Messung zeigt, ob sich die Antworten ändern.
2 · Ihr Nachweis
Jede Frage, jede wörtliche Antwort, jede Prüfung und jede Massnahme wird mit Datum und Person festgehalten. Damit können Sie Regulatory, Qualität oder der Geschäftsleitung zeigen, dass Sie hinschauen, Abweichungen erkennen und handeln.
3 · Ihre Sichtbarkeit
Bei allgemeinen Fragen wie «Was hilft gegen …?» sehen Sie, ob Ihr Produkt genannt wird, welche Konkurrenzprodukte die KI bevorzugt und ob Ihre Kernbotschaften ankommen. Eine Nachmessung alle 14 oder 28 Tage zeigt, ob sich das nach Ihren Massnahmen verändert.
Das Audit verhindert keine KI-Fehler. Es zeigt, wo sie entstehen, was Sie in Ihren eigenen Inhalten tun können und ob es wirkt.
Eine Frage, fünf Antworten, das falsche Land
Illustration – fiktives Produkt, keine echte Dosierungsempfehlung
- Frage
- «Wie viel Musterflu darf ich pro Tag nehmen?»
- Ihre Referenz
- Die Schweizer Packungsbeilage: Stärke der Schweizer Packung und Tageshöchstmenge.
- Ergebnis (5 Durchläufe)
- 2 von 5 Antworten nennen die Dosierung der Version aus einem Nachbarland, die eine andere Stärke hat als die Schweizer Packung.
- Woher es kommt
- Beide Antworten stützen sich auf eine ausländische Apothekenseite. Ihre Schweizer Produktinformation wird in keinem der fünf Durchläufe zitiert.
- Was hilft
- Die Produktinformation klar als Schweizer Fassung auszeichnen, mit Land und Stärke auf einer zitierfähigen Webseite, nicht nur im PDF. Dann erneut messen und prüfen, ob sich die Antworten verändern.
Nur zur Illustration. Das Audit misst Abweichungen von Ihren genehmigten Aussagen; es ist keine medizinische Beratung und bewertet keine klinischen Inhalte.
In vier Schritten von der Frage zum Befund
-
Schritt 1
Sie legen fest, was korrekt ist
Für jede Frage liefern Sie eine Referenzaussage aus Ihren genehmigten öffentlichen Quellen: Packungsbeilage, Produktseite, genehmigte Werbeaussagen. Auf Wunsch schlägt das System Aussagen mit der Fundstelle vor, und Sie bestätigen oder korrigieren sie. Es zählen nur Fakten, die ein Mensch bestätigt hat. Jede Antwort wird an ihnen gemessen und an nichts anderem.
-
Schritt 2
Fragen so, wie Konsumenten sie stellen
12 bis 16 Fragen pro Produkt in einfacher Alltagssprache, zwei je typischer Situation: wofür das Produkt ist, ob man es kombinieren kann, wie man es dosiert, welches Produkt zu einem Bedürfnis passt. Auch die heiklen Fragen zu Kindern, Schwangerschaft und anderen Medikamenten.
-
Schritt 3
Gefragt wie von Konsumenten, mehr als einmal
Die Fragen gehen an die KI-Systeme Ihrer Wahl, ohne Ihre Referenzen und ohne Hinweis darauf, dass ein Test läuft. Jede Frage wird mehrmals gestellt, mit und ohne Live-Websuche, weil Antworten variieren. Jede Antwort wird wörtlich gespeichert, mit Datum und Modell.
-
Schritt 4
Geprüft gegen Ihre Referenz
Ein KI-Modell eines anderen Anbieters als jenes, das geantwortet hat, zerlegt jede Antwort in Einzelaussagen und prüft sie gegen Ihre Referenz: bestätigt, falsch, unbelegt oder Kernbotschaft fehlt. Abweichungen bewertet es nach Fehlerart und Schweregrad. Anschliessend prüft ein Mensch eine Stichprobe der Bewertungen; sicherheitsrelevante Befunde bleiben im Bericht als vorläufig gekennzeichnet, bis ein Mensch sie bestätigt hat. Sie erhalten die Originalantwort, die Abweichung und einen Vorschlag, wer die Korrektur verantwortet.
Automatisierte Durchläufe nutzen die offiziellen Programmierschnittstellen (APIs) der Systeme. Eine API-Antwort kann von dem abweichen, was die Konsumenten-App zeigt. Wo es darauf ankommt, ergänzen wir deshalb manuelle Prüfungen in den Chat-Apps, nach denselben Kriterien bewertet, und jedes Ergebnis weist aus, auf welchem Weg es entstanden ist. Die Automatisierung führt die Prüfungen durch und dokumentiert sie; qualifizierte Personen legen die Referenz fest und prüfen die Befunde.
In einem globalen Pharmakonzern war ich für drei interne Audits im Bereich Digital Governance verantwortlich und habe die daraus entstandenen Befunde geschlossen; das Ergebnis war eine konzernweite Weisung zur digitalen Compliance.
Anzeichen, dass sich ein Blick lohnt
- Dosierung & Wechselwirkungen: KI gibt Hinweise, die von Ihrer Packungsbeilage abweichen.
- Anwendungsgebiet: KI beschreibt Anwendungen, die über den genehmigten Zweck hinausgehen oder davon abweichen.
- Ländervarianten: KI verwechselt das Schweizer Produkt mit Versionen aus dem Ausland, etwa bei Stärke oder Packungsgrösse.
- Marke & Empfehlung: KI empfiehlt ein Konkurrenzprodukt oder verwechselt Ihre Marke, wenn Konsumenten fragen: «Was hilft am besten gegen X?»
- Verfügbarkeit & Werbeaussagen: KI gibt Darreichungsform, Verfügbarkeit oder Werbeaussagen falsch wieder.
Was das nicht ist
- Keine medizinische, regulatorische oder rechtliche Beurteilung: Ob eine Abweichung relevant ist, beurteilen Ihre eigenen Fachleute.
- Kein Ranking: Die Position ändert sich von Antwort zu Antwort5. Deshalb messen wir, wie oft und wie korrekt Ihr Produkt beschrieben wird.
- Keine Garantie: Niemand kann einem Modell vorschreiben, was es sagt. Das Audit setzt deshalb bei Ihren Inhalten, Ihrem Nachweis und Ihrer Sichtbarkeit an und zeigt, ob sich die Lücken schliessen.
Kostenlos starten. Danach Fixpreise.
Snapshot
Kostenlos
Fünf Fragen, ein System, eine Seite. Vier zu Ihrem Produkt – Anwendungsgebiet, Alter und Dosierung, Schwangerschaft und Stillzeit, Neben- und Wechselwirkungen – und eine allgemeine Frage zu Ihrer Produktkategorie. Die Sicherheitsangaben in den Antworten werden mit Ihrer Packungsbeilage abgeglichen: stimmt, ungenau, widerspricht oder steht nicht in der Packungsbeilage. Abweichungen zeige ich mit beiden Wortlauten nebeneinander.
Im Gegenzug: 15 Minuten, um das Ergebnis gemeinsam durchzugehen.
KI-Antwort-Audit
ab CHF 15’000
Jede Frage mehrmals gestellt, über die Systeme und Sprachen Ihrer Wahl, mit und ohne Live-Websuche. Jede Antwort wörtlich gespeichert und Aussage für Aussage gegen Ihre genehmigte Referenz geprüft – von einem Modell eines anderen Anbieters als jenem, das geantwortet hat – mit Fehlerart, Schweregrad und einem Vorschlag, wer die jeweilige Korrektur verantwortet. 12–16 Fragen pro Produkt, rund 2 Wochen.
Definitiver Umfang und Preis werden im Scoping-Gespräch bestätigt.
Monitoring
Wiederkehrend
Dieselben Fragen, in festem Rhythmus neu gemessen. Denn derselbe KI-Dienst kann sich innert Monaten verändern: In einer Studie löste GPT-4 eine Testaufgabe im März 2023 in 84 % der Fälle korrekt, im Juni noch in 51 %7. Jede Nachmessung zeigt zudem, ob sich die Antworten seit Ihren Korrekturen verändert haben.
Für Marken, deren KI-Antworten beobachtet werden müssen.
Alle Preise in CHF, exkl. MWST. Der definitive Umfang wird im ersten Scoping-Gespräch bestätigt.
Häufige Fragen vor einem Test
Was brauchen Sie von uns für einen Test?
Für den Snapshot nur den Produktnamen; die Packungsbeilage gern dazu, sonst verwende ich die öffentlich verfügbare. Für das Audit Ihren Produkt- oder Markennamen, Ihre Domain und pro Frage eine Referenzaussage mit ihrer öffentlichen Quelle – zum Beispiel Ihre Packungsbeilage, Ihre Produktseite oder genehmigte Werbeaussagen. Die Fragen legen wir gemeinsam fest. Bitte teilen Sie nur Informationen, die bereits öffentlich und für die externe Verwendung freigegeben sind.
Wer sieht die Ergebnisse?
Nur Sie. Die Ergebnisse werden weder veröffentlicht noch mit anderen Unternehmen verglichen.
Welche KI-Systeme werden getestet?
Die Systeme Ihrer Wahl, vor Beginn bestätigt. Jedes Ergebnis nennt System, Modell und Datum und gibt an, ob die Antwort über die API des Systems oder über seine Chat-App kam.
Sagt uns der Test, ob eine Antwort ein Compliance-Problem ist?
Nein. Er zeigt, wo eine KI-Antwort von Ihren genehmigten Aussagen abweicht. Ob eine Abweichung regulatorisch, rechtlich oder medizinisch relevant ist, entscheiden Ihre eigenen Teams.
Wie verlässlich ist das Ergebnis?
KI-Modelle erzeugen jede Antwort neu, deshalb kann dieselbe Frage beim nächsten Mal eine andere Antwort erhalten. Darum wird im Audit jede Frage mehrmals gestellt, und es zählt das Muster über alle Fragen, nicht eine einzelne Antwort. Jedes Ergebnis nennt Datum und Modell.
Können Sie die KI dazu bringen, richtig zu antworten?
Nein, das kann niemand. ChatGPT, Claude, Gemini und andere erzeugen ihre Antworten selbst. Wir zeigen, wo sie von Ihren genehmigten Informationen abweichen, was Sie in Ihren eigenen Inhalten verbessern können, und messen danach, ob sich die Antworten ändern.
Quellen
- KFF (März 2026). Poll: 1 in 3 adults are turning to AI chatbots for health information. KFF Tracking Poll on Health Information and Trust, Erwachsene in den USA, n = 1’343. (US-Daten; vergleichbare Zahlen für die Schweiz liegen uns nicht vor.)
- Andrikyan, W. et al. (2025). Artificial intelligence-powered chatbots in search engines: a cross-sectional study on the quality and risks of drug information for patients. BMJ Quality & Safety, 34(2). (Bing Copilot; Schadensbewertung durch Fachleute an einer Teilmenge von 20 Antworten, daher breite Konfidenzintervalle.)
- Draelos, R. L. et al. (2025). Large language models provide unsafe answers to patient-posed medical questions. arXiv-Preprint 2507.18905. (222 Fragen, 888 Antworten von Claude, Gemini, GPT-4o und Llama 3; Bewertung durch Ärztinnen und Ärzte.)
- Morath, B. et al. (2024). Performance and risks of ChatGPT used in drug information. European Journal of Hospital Pharmacy, 31(6), online erstmals 2023 erschienen. (50 reale Fragen zu Arzneimittelinformationen, gesammelt von Spitalapothekerinnen und -apothekern; ChatGPT-Version von 2023.)
- Fishkin, R. & O'Donnell, P. (2026). AIs are highly inconsistent when recommending brands or products. SparkToro; Zusammenfassung im Search Engine Journal. (2’961 Durchläufe von 12 Prompts durch 600 Freiwillige; nicht peer-reviewed; die Firma eines Autors verkauft KI-Tracking.)
- Zhang, K., He, X. & Yao, J. (2026). From Citation Selection to Citation Absorption: A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms. arXiv-Preprint 2604.25707. (Deskriptive Studie, 602 Prompts; keine kausalen Aussagen.)
- Chen, L., Zaharia, M. & Zou, J. (2024). How Is ChatGPT's Behavior Changing over Time? Harvard Data Science Review. (GPT-3.5 und GPT-4, März vs. Juni 2023; allgemeine Aufgaben, nicht Gesundheit.)
Kostenlosen Snapshot anfragen
Sagen Sie mir, an welches Produkt Sie denken. Anhand von fünf echten Fragen, mit einem System, auf einer Seite zeige ich Ihnen, was KI-Assistenten den Konsumenten heute darüber sagen und wo das von Ihrer Packungsbeilage abweicht.
Snapshot anfordern