AI-VisibilitY

Reporting für Menschen und Maschinen

Das Bild Ihres Unternehmens entsteht, noch bevor Ihr Geschäfts- oder Nachhaltigkeitsbericht überhaupt gelesen wird. Immer mehr Stakeholder überlassen ihre erste Einschätzung AI-Systemen wie ChatGPT, Claude oder Perplexity. Was diese Systeme zusammenführen, bildet die Grundlage für die Bewertung Ihrer Strategie, Ihrer Ziele, Ihrer Glaubwürdigkeit. Und das nicht, weil jemand Ihren Report gelesen hat, sondern weil eine AI ihn ausgewertet hat. Oder nicht gefunden hat.

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Das Problem

AI liest nur, was sie findet

Geschäfts- und Nachhaltigkeitsberichte werden immer seltener von Anfang bis Ende gelesen. Stattdessen treten Stakeholder in den Dialog mit AI-Systemen, um beispielsweise Fragen zur Robustheit des Geschäftsmodells, zur Marktposition oder zur Innovationskraft zu stellen. Die Systeme liefern keine Dokumente, sondern Antworten: Sie identifizieren relevante Passagen, gewichten die darin enthaltenen Aussagen und verknüpfen sie mit weiteren verfügbaren Quellen.

Die Konsequenz

Sichtbarkeit ist kein Zufall, sondern Architektur

ChatGPT & Co. analysieren, extrahieren und kombinieren Inhalte automatisiert und ohne Rückfrage. Für diese Systeme ist ein Geschäfts- oder Nachhaltigkeitsbericht kein lineares Dokument, sondern ein Datenraum, dessen Aussagekraft von seiner inneren Ordnung abhängt — vorausgesetzt, er ist digital zugänglich und strukturell erschlossen. Diese innere Ordnung basiert auf klar definierten Begriffen, konsistenter Terminologie und kategorisiertem Datenmaterial.

Was nicht klar formuliert und konsistent strukturiert ist, wird seltener oder gar nicht aufgegriffen — nicht, weil der Inhalt fehlt, sondern weil er maschinell nicht eindeutig erfasst werden kann. Sichtbarkeit entsteht heute nicht mehr allein durch Veröffentlichung, sondern durch die Eindeutigkeit und Nachvollziehbarkeit der Inhalte. Unternehmen, die ihre Geschäfts- und Nachhaltigkeitsberichte weiterhin primär für die klassische Lektüre konzipieren, riskieren schleichend die Deutungshoheit über Strategie, Ziele, Leistung und Nachhaltigkeitsambitionen zu verlieren.

Die Lösung

Eindeutigkeit schafft Relevanz

Reporting richtet sich heute an zwei Intelligenzen: an Menschen, die lesen und einordnen, und an Systeme, die analysieren, gewichten und verknüpfen. Relevanz entsteht dort, wo unternehmerische Logik so präzise definiert ist, dass sie sowohl von Menschen interpretiert als auch von Maschinen verarbeitet werden kann. AI-Visibility bedeutet deshalb, Inhalte so aufzubereiten, dass alle wesentlichen Aussagen in digitalen Auswertungssystemen konsistent identifiziert und korrekt zugeordnet werden können. Das geht weit über das iXBRL-Tagging hinaus.

Entscheidend ist die Trennschärfe, beispielsweise zwischen Zielen und Ergebnissen, Ambition und Wirkung oder Prognose und Ist-Zahl. Nur wenn diese Differenzierungen explizit und nachvollziehbar abgebildet sind, lassen sich Kennzahlen, Maßnahmen und Wirkungszusammenhänge stabil reproduzieren. Nur so entsteht Verlässlichkeit in AI-gestützten Informationsräumen — nicht durch zusätzliche Narrative, sondern durch präzise definierte und auswertbare Inhalte.

Unser Modell

Layered Reporting Framework

Wer statische PDF-Dokumente publiziert oder seine Inhalte ohne logische Gliederung, eindeutige Referenzierung und semantische Struktur bereitstellt, verliert die Kontrolle über die eigenen Kernbotschaften. Mit unserem Layered Reporting Framework (AI-LRF) entwickelt sich das Reporting hingegen von einem passiven Dokument zu einem lernenden, semantisch strukturierten System. Es verbindet Strategie, semantische Architektur, technische Umsetzung und kontinuierliches Monitoring zu einem zirkulären Ökosystem.

So können Sie aktiv steuern, wie Ihre Narrative von AI-Systemen wahrgenommen und wiedergegeben werden. Und zwar durch eine klare semantische Architektur (Entitäten, Beziehungen, Terminologien), eine modulare, AI-fähige Content-Struktur wie JSON-LD, eine aktive Steuerung der Auffindbarkeit und Zitierfähigkeit in AI-Systemen sowie kontinuierliches Monitoring, wie Ihr Unternehmen in AI-Antworten erscheint — mit iterativer Anpassung von Struktur und Terminologie.

Zu unserem Whitepaper „Deutungshoheit im Reporting“

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Vier Wochen genügen, um den Status quo zu analysieren und den Weg zu mehr Sichtbarkeit zu definieren. Lassen Sie uns jetzt starten!