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Transparency

AI can hallucinate. Ours doesn't.

We know you're sceptical. Rightly so. That's why we built a seven-layer validation system that ensures every statement in our courses is correct. This page explains how — and shows you the real numbers.

Live metrics (last 30 days)
On-Topic-Rate
0.0 %
Anteil Chat-Antworten im Kursthema
Faktencheck-Quote
0.0 %
Antworten, die intern gegen die Fakten-DB geprüft wurden
Interaktionen
1
Chat-Nachrichten im Zeitraum
Watchdog
Noch kein Scan erfasst — Audit-Log öffentlich

As of: 19/09/2026 · Data aggregated daily.

Time series · 30 days
On-topic and fact-check rate — aggregated from the audit log.
On-topic
Fact check
0 %25 %50 %75 %100 %21 août19 sept.
The seven layers

From the first question to the external audit.

  1. 1

    Themen-Eingrenzung (Topic Guard)

    Vor jeder Avatar-Antwort klassifiziert ein leichtgewichtiges Modell die Nutzerfrage als kursthemenrelevant oder nicht. Off-Topic-Fragen werden freundlich umgeleitet.

  2. 2

    Statische, geprüfte Kurs-Inhalte

    Alle Slides sind vorab erstellt, mit Originalquellen belegt und manuell fact-checked. Der Avatar erklärt diese Inhalte — er erfindet keine neuen.

  3. 3

    Wissens-Datenbank (RAG)

    Nutzerfragen werden ausschließlich aus einer geprüften Wissensbasis beantwortet, nicht aus dem allgemeinen KI-Wissen. Findet sich nichts, sagt der Avatar ehrlich: Ich weiß es nicht.

  4. 4

    Echtzeit-Faktencheck

    Jede Antwort wird vor der Auslieferung automatisch gegen die Fakten-Datenbank geprüft. Bei Abweichungen wird sie korrigiert, geloggt und ein Alert erstellt.

  5. 5

    Unabhängige Prüfung

    Das Zertifikat basiert NICHT auf dem Chat-Verlauf, sondern auf einer standardisierten 30-Fragen-Prüfung. Die Fragen sind vorab erstellt, proctoring-geschützt, deterministisch bewertet.

  6. 6

    Regulatory Watchdog

    Wir monitoren quartalsweise kuratierte offizielle Quellen — u. a. EUR-Lex, BaFin-Veröffentlichungen und das EU AI Office. Exportkontrolle und Sanktionen prüfen wir monatlich, einmal im Jahr kommt ein vollständiger Content-Review jedes Kurses. Treffer werden von einem Fachredakteur bewertet; bestätigte regulatorische Änderungen patchen wir binnen 14 Tagen. Der vollständige Audit-Log mit Quelle, Datum und betroffenen Modulen ist öffentlich unter /changelog/regulatorik einsehbar.

    Open audit log →
  7. 7

    Vollständiger Audit-Trail

    Jede Avatar-Interaktion wird mit Validierungs-Ergebnissen protokolliert und ist für externe Auditoren nachvollziehbar. Die aggregierten Metriken sehen Sie oben auf dieser Seite.

Our pledge

If you find a factually wrong statement in our courses, we'll correct it within 24 hours and notify all affected learners.

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Technical details of the validation architecture are in the AI transparency report.