Wer sich bei Recherchen auf große Sprachmodelle als wichtigste Wissensquelle verlässt, erhält weniger vielfältige Informationen als bei einer einfachen Websuche. Das haben dänische Forscher festgestellt. Sie halten eine Verstärkung dieses Effekts für möglich, wenn künftige Modelle zunehmend mit Texten trainiert werden, die bereits von KI-Chatbots erzeugt wurden. Die Empfehlung der Forscher lautet, verschiedene Quellen heranzuziehen, um Nuancen zu erkennen und ein umfassenderes Bild zu gewinnen. Für Fachbereiche in Banken und Versicherern, die KI bei Recherche, Regelwerksauslegung oder Risikoanalyse einsetzen, lässt sich daraus eine Arbeitsanweisung ableiten. Erstens: Festlegen, dass jede KI-Antwort mit einer Primärquelle abgeglichen wird, etwa dem Text der Aufsichtsmitteilung. Zweitens: Für Bewertungen mit Wirkung auf Entscheidungen eine zweite, unabhängige Quelle verlangen. Drittens: Den Prüfpfad dokumentieren, damit Revision und Prüfer nachvollziehen können, woher eine Aussage stammt. Aus unserer Erfahrung bei Kunden aus Versicherung und Bank ist die Umsetzung erkennbar, wenn in Arbeitsergebnissen die Quellen genannt sind und Stichproben der Fachbereichsleitung vorliegen.