Fraude met digitale labels: hoe AI-charlatans herkennen en ontmaskeren

1. Warum wir jetzt über AI Scharlatane reden müssen

Seit Anfang 2023 bis weit in das Jahr 2025 hinein erlebt KI eine Phase radikaler Beschleunigung: neue Modelle, neue Tools, neue Geschäftsmodelle. Für Unternehmen ist das Chance und Risiko zugleich. Und genau in diesem Spannungsfeld entstehen Akteure, die Kompetenz simulieren – oft mit einer Mischung aus aggressivem Marketing, Buzzwords und falschen Versprechungen. In unseren Projekten beobachten wir diese Muster immer häufiger.

In Beratungsgesprächen hören wir regelmäßig Sätze wie: „Wir haben da bereits einen AI-Coach, aber die Ergebnisse bleiben aus.“ Oder: „Wir haben ein Prompt-System gekauft, aber es bringt nichts.“ Der Grund ist fast immer derselbe: Der Anbieter hatte weder methodische Tiefe, noch ein sauber aufgebautes Framework, geschweige denn operative Erfahrung.

In der Praxis zeigt sich: Der Schaden entsteht selten durch böse Absicht, sondern durch fehlende Kompetenz. Viele AI-Coaches arbeiten ausschließlich mit wiederverwendeten Prompt-Sammlungen, ohne echte Datenkompetenz, ohne Verständnis für Modellevaluation oder ohne Kenntnisse über rechtliche und organisatorische Auswirkungen.

Besonders kritisch wird es, wenn diese Scheinexpert:innen in sensible Bereiche eingreifen – Content-Strategie, Datenhandling, Automatisierungen oder sogar Entscheidungsprozesse. Unternehmen holen sich damit potenziell Sicherheitsrisiken, Fehlentscheidungen oder sogar Compliance-Probleme ins Haus.

• Risikofelder: überteuerte Trainings, No-Name-Tools, Datenabfluss, rechtliche Grauzonen.
• Auswirkungen: Budgetverschwendung, Reputationsschaden, Sicherheitslücken, Fehlinvestitionen.
• Organisatorische Folgen: interne Unsicherheit, fehlende Roadmaps, ineffiziente Prozesse.
• Langfristige Effekte: Vertrauensverlust gegenüber echten Expert:innen.

YellowFrog-Auswertung 2024–2025 zeigt: Rund 37 % der Unternehmen, die uns kontaktieren, hatten zuvor Kontakt mit einem „AI-Coach“, der Versprechen machte, aber keine Ergebnisse lieferte. Dieses Muster nimmt im Jahr 2025 weiter zu.

2. Woran du einen Blender erkennst

Blender agieren nicht zufällig. Sie nutzen wiederkehrende Muster. Viele arbeiten mit einer Art Dramaturgie: laute Versprechen, emotionale Trigger, künstliche Knappheit und schnelle „Sofort-Lösungen“. Wenn man genauer hinschaut, zeigt sich jedoch: Die Substanz fehlt.

Typisch ist auch die Mischung aus „Ich habe alles herausgefunden“ und „Die anderen verstehen KI falsch“. Diese Narrative funktionieren gut – aber nur für Menschen, die wenig technisches Fundament haben. Sobald man die angebliche Methode prüft, zerfällt die Fassade.

• Show statt Substanz: Logos ohne echte Case-Links, gekaufte Reviews, generische Portfolioseiten.
• Asymmetrie bei Fragen: Ausweichende Antworten, kein belastbares Framework.
• Compliance-Blindflug: kein Impressum, Unklarheit über Datenhaltung, fehlende Dokumentation.
• Technik-Bluffing: kryptische Begriffe ohne echten Inhalt („Hyperprompt-Matrix“, „Neuro-Sync-AI“).
• Unrealistische Versprechen: sofortiger Umsatzsprung, garantierte Rankings, „Automation = 10x Effizienz“.

In Gesprächen mit Unternehmen stellen wir immer wieder fest: Sobald man konkrete Rückfragen stellt – zu Datenschutz, zu Methoden, zu Tools, zu Qualitätsmessung –, endet das Gespräch schnell. Das ist eines der zuverlässigsten Red Flags im AI-Bereich.

Ein weiteres Muster: Blender arbeiten fast ausschließlich mit Social Proof – aber es ist oberflächlicher Social Proof. Schicke Karussell-Posts. Suggestive Testimonials. „7-stelliges Business in nur 30 Tagen“. Doch sobald man die Belege sucht, gibt es keine. Oder sie stammen aus völlig anderen Branchen, haben keinen AI-Bezug oder existieren schlicht nicht.

In der Tiefe fehlen häufig:

• technische Grundlagen zu Large Language Models
• Verständnis für Prompt Engineering
• Kenntnisse über Datenethik und Governance
• Bewusstsein für Urheberrecht, Datenschutz & Haftungsrisiken

3. 7 Dinge, die du über Fake-Experter:innen wissen musst

• 1. Gekaufte Wirkung:
  Durch Fake-Follower, AI-generierte Testimonials oder Logos von Unternehmen, mit denen nie gearbeitet wurde, entsteht der Eindruck von Autorität. Unsere Analysen zeigen: Über 50 % dieser Accounts nutzen gefälschte Engagement-Raten.
• 2. Hype-Hopping:
  Vom letzten Trend zum nächsten – ohne Tiefe. Diese Anbieter wechseln Themen schneller, als seriöse Anbieter Roadmaps erstellen können. Zuerst Prompt-Guru, dann AI-LinkedIn-Coach, dann KI-Automationsexperte – alles innerhalb weniger Monate.
• 3. „Geheime Prompts“:
  Viele verkaufen PDF-Sammlungen, die eigentlich nur leicht umgeschriebene Basic-Prompts sind, die auf Reddit oder GitHub seit Jahren kursieren. Oft ohne Quellen, ohne Logik, ohne Erklärung, warum diese Prompts funktionieren sollen.
• 4. Suggestiv-Rhetorik:
  „Wenn du nicht heute startest, bist du morgen raus.“ Das Ziel ist Druck – nicht Kompetenz. Diese Methode ist alt, aber im Kontext von KI besonders effektiv, da viele Unternehmen Angst haben, „den Anschluss zu verlieren“.
• 5. Angst als Triebmittel:
  „KI ersetzt dein Team.“ „Ohne Prompt-Mastery geht nichts mehr.“ Solche Aussagen wirken, weil KI ein komplexes Thema ist. Doch die Realität ist differenzierter: KI verändert Rollen, aber ersetzt Expertise nicht.
• 6. Fachjargon-Nebel:
  Je weniger Substanz, desto mehr Nebel. Fake-Experten benutzen Begriffe wie „Data-Enrichment-Synergie“ oder „LLM-Transformation Loop“, ohne sie jemals zu definieren. Ein Klassiker: Sie verwenden „SGE“ und „AI Overviews“ synonym – was falsch ist.
• 7. Null Accountability:
  Kritik wird gelöscht, Misserfolge verschwiegen, unangenehme Fragen blockiert. Wer keine Rechenschaft geben kann oder will, arbeitet selten strukturiert oder verantwortungsbewusst.

Wir haben im Rahmen unserer Beratung über 120 „AI-Angebote“ analysiert. Das Ergebnis: Nur rund 12 % hatten ein nachvollziehbares Framework. Fast alle seriösen Anbieter arbeiteten mit dokumentierten Prozessen, methodischer Tiefe und klaren Grenzen – im Gegensatz zu Blendern.

4. So findest du echte Profis

Glaubwürdige Anbieter zeigen wie sie arbeiten – nicht nur was sie versprechen. Sie erklären ihre Methodik und ihre Grenzen. Sie zeigen Cases, nicht nur Schlagworte. Sie liefern Beispiele, KPIs und Insights, die du überprüfen kannst.

• Transparente Modelle:
  Seriöse Anbieter nutzen klare Frameworks: Discovery → Audit → Prototyping → Implementierung → Evaluation.
• Messbare KPIs:
  Vorher/Nachher-Vergleiche, Reproduzierbarkeit, dokumentierte Erfolge. Keine „gefühlt besseren Prozesse“.
• Nachvollziehbare Autor:innen:
  LinkedIn-Profile, Publikationen, Talks, Open-Source-Beiträge. Jeder kann behaupten, Experte zu sein – nur wenige können es zeigen.
• Compliance & Governance:
  Datenschutz, Urheberrecht, Rechteklärung, Datenverarbeitung, Modellgrenzen – verantwortungsvolle Anbieter adressieren diese Themen frühzeitig.
• Methodische Tiefe:
  Echte Profis arbeiten mit strukturierten Prompt-Frameworks, Modellauswahl, Evaluationsmetriken und Quality Scores.

Wenn du echte Expertise erkennst, merkst du es sofort: Weniger Hype, mehr Logik. Weniger Drama, mehr Methodik. Mehr Fragen, weniger Versprechen.

In unseren Projekten arbeiten wir z. B. mit klaren AI-Governance-Modellen, standardisierten Evaluationspipelines und dokumentierten Prompts. Unternehmen profitieren dadurch nicht nur von Ergebnissen – sondern auch vom Verständnis, wie diese entstehen.

Praxisnaher Einstieg: Yellowfrog-Blog & Beratung.

5. Wenn Buzzwords zur Masche werden – echte Fälle

Einige der folgenden Fälle stammen aus Kundengesprächen, andere aus Audits, die wir zwischen 2024 und 2025 durchgeführt haben. Sie zeigen: Die Muster wiederholen sich – unabhängig von Branche oder Unternehmensgröße.

• Fall 1: „Masterclass-Bundle“ mit „Top-Secret Prompts“:
  Ein Unternehmen kaufte ein vermeintliches „Premium-AI-Paket“. Inhalt: 87 Seiten generische Prompts, teilweise 1:1 kopiert von Reddit, ohne Quellen. Kein Beispiel, keine Erklärung, keine Evaluationsmethoden. Ergebnis: 0 Mehrwert.
• Fall 2: „AI-Akademie“ ohne Impressum:
  Versprochen wurden automatisierte Content-Prozesse für mehrere tausend Euro. Nach drei Wochen war die Seite offline. Zurück blieben offene Rechnungen und keine Leistung. Ein klassischer Hit-and-Run-Fall.
• Fall 3: „Marketing-Automation in 48 Stunden“:
  Ein Anbieter versprach ein vollautomatisiertes Marketing-System. Tatsächlich wurden nur einfache Zapier-Flows eingerichtet, die nach zwei Tagen aufgrund falscher Trigger abstürzten.
• Fall 4: „Künstliche Content-Qualität“:
  Ein Team wurde überzeugt, vollständige Blog-Serien mit einem einzigen Prompt zu erzeugen. Ergebnis: Duplicate Content, SGE-Abstrafungen, Zero-Visibility in AI Overviews. Kosten für Reparatur: höher als jede echte Beratung.

Diese Fälle zeigen: Der Schaden entsteht nicht nur finanziell. Er betrifft auch Reputation, Sichtbarkeit, interne Prozesse und Entscheidungslogiken. Unternehmen verlieren Zeit – und Vertrauen in echte KI-Strategien.

6. Schutzmaßnahmen für Unternehmen

Die gute Nachricht: Unternehmen können sich sehr effektiv vor AI-Scharlatanen schützen – oft schon mit einfachen Checks, klaren Prozessen und einer strukturierten Vorgehensweise.

5 Sofort-Tipps

• Due Diligence:
  Referenzen prüfen, Cases verifizieren, Website-Historien checken (Wayback Machine), Impressum & Datenschutz kontrollieren.
• Vertragliche Klarheit:
  Lieferobjekte, KPIs, Qualitätsmaßstäbe, Zeitpläne und Exit-Regeln definieren.
• Pilot statt Big Bang:
  Kleine Testprojekte starten – erst bei Erfolg skalieren.
• Vier-Augen-Prinzip:
  IT, Datenschutz, Fachbereiche einbinden. Blender scheitern fast immer an kritischen Rückfragen.
• Transparenz bevorzugen:
  Anbieter mit dokumentierter Methodik, klaren Grenzen und validierter Expertise wählen.

Tipp: Qualität systematisch bewerten (EEAT-Audit, Datenquellen, Reproduzierbarkeit). Siehe E-E-A-T-Leitfaden.

Im Rahmen unserer Audits arbeiten wir mit einem festen Set aus über 60 Prüfparametern – darunter Methodik, Datenqualität, Evaluationsprozesse, Governance, Prompt-Architektur und Modellgrenzen. Dieser strukturierte Ansatz trennt seriöse Anbieter klar von Blendern.

7. Verantwortung beginnt bei uns

Sichtbarkeit ist kein Zufall – sie ist das Resultat von Qualität, Substanz und Verantwortungsbewusstsein. Ob in SEO, Content oder AI: Wer gute Arbeit leistet, erklärt seine Methode. Wer schlechte Arbeit leistet, versteckt sie.

Professionelle AI-Arbeit bedeutet nicht nur technische Qualität – sondern auch ethische, organisatorische und gesellschaftliche Verantwortung. Unternehmen, die klar kommunizieren, sauber dokumentieren und fundiert arbeiten, stärken langfristig Vertrauen – intern wie extern.

Kontext: AI-Overviews verändern Sichtbarkeit.

8. Wissensbereich – schnell erklärt

Was sind AI Scharlatane?
Selbsternannte „KI-Expert:innen“, die ohne echte Fachkenntnisse Dienstleistungen oder Produkte anbieten, um vom Hype zu profitieren.

Woran erkenne ich Blender?
Fehlende Cases, übertriebene Versprechen, unklare Methoden, Social-Proof-Bluffing, ausweichende Antworten.

Wie schützen wir uns?
Anbieter prüfen, Verträge klar formulieren, kleine Pilotprojekte starten, externe Qualitätssicherung beiziehen.

Sind „Prompt-Gurus“ seriös?
Meist nicht. Prompts sind Werkzeuge – aber ohne Modellverständnis bleiben Ergebnisse unzuverlässig.

Wo seriös informieren?
Yellowfrog-Blog, Wikipedia: Künstliche Intelligenz.

Google-Tools: Prüf- & Monitoring-Setup

9. Fazit: Zeit für Klarheit

• Vertraue Belegen, nicht Lautstärke.
• Hype ersetzt keine Methode – Substanz entscheidet.
• AI-Governance & KPIs senken Risiken nachhaltig.
• Qualität entsteht durch Expertise – nicht durch Show.