Sí: un competidor puede organizar durante meses una campaña de contenido negativo contra ti, coordinada y silenciosa, con el único objetivo de que la Inteligencia Artificial repita esa versión cuando alguien pregunte por ti, y tú no tienes por qué enterarte hasta que ya has perdido clientes. Ocurrió de forma documentada entre 2024 y 2025 a una empresa de formación tecnológica en Estados Unidos, y el mecanismo que lo hizo posible sigue funcionando igual hoy.
¿Qué le pasó exactamente a la academia Codesmith?
Codesmith era una escuela de programación intensiva que llegó a facturar 23,5 millones de dólares en su mejor año, según reconocieron su fundador y su actual directora ejecutiva al periodista Lars Lofgren, que publicó la investigación completa en su blog el 8 de octubre de 2025. Un cofundador de una escuela competidora, Michael Novati, se convirtió en moderador del foro de referencia del sector en Reddit, r/codingbootcamp, y desde esa posición sostuvo durante 487 días una media de casi un post negativo diario sobre Codesmith: 425 publicaciones en total, según el recuento que el propio Lofgren y su equipo hicieron a mano, comentario por comentario.
El resultado no fue solo ruido. Los fundadores de Codesmith declararon a Lofgren que la facturación cayó un 80% desde su máximo, y que la mitad de esa caída, unos 9,4 millones de dólares, se debió directamente a la campaña de Reddit. Hubo dos rondas de despidos, empleados con problemas de salud mental por el hostigamiento, y el fundador terminó dejando la empresa que había creado.
¿Por qué esto no es lo mismo que una reseña falsa aislada?
Las reseñas falsas sueltas, aunque dañan, se identifican y se denuncian con relativa facilidad: la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos emitió el 22 de diciembre de 2025 cartas de advertencia a diez empresas por posibles infracciones de su normativa contra reseñas manipuladas, según su propio comunicado. Lo de Codesmith es distinto porque no fueron reseñas compradas, sino el control silencioso y sostenido de un canal entero que tanto Google como los modelos de Inteligencia Artificial tratan como fuente fiable.
Quien modera un foro de referencia de su sector puede borrar comentarios positivos de un competidor, fijar los negativos en la parte superior y expulsar a quien lo cuestione, todo sin dejar rastro de que la mano detrás es la de un rival directo. La víctima no ve un ataque puntual que pueda rebatir: ve, con el tiempo, cómo su nombre se asocia cada vez más con dudas que nunca resolvió porque nunca supo que existían.
¿La Inteligencia Artificial repitió esas acusaciones?
Sí, y está documentado con capturas de pantalla en la propia investigación de Lofgren. Al preguntarle a ChatGPT si Codesmith era una buena escuela, la respuesta incluía los mismos hilos de Reddit y las mismas dudas sembradas en r/codingbootcamp, presentadas como si fueran una valoración neutral del mercado. El fundador de Codesmith, Will Sentance, contó a Lofgren que meses después de dejar la empresa, en una reunión en el Reino Unido, alguien buscó su antigua compañía en ChatGPT y el sistema volvió a citar esos mismos mensajes de Reddit.
Esto sucede porque Reddit se ha convertido en una de las fuentes que los grandes modelos de lenguaje priorizan al entrenar y al buscar en tiempo real. Ganar el control de un foro relevante no solo afecta a Google: contamina de la misma forma lo que dice ChatGPT, Gemini o Perplexity, porque los tres beben de las mismas conversaciones.
¿Cómo consiguió tanto poder un solo moderador?
El código de conducta de moderadores de Reddit prohíbe recibir compensación por las tareas básicas de moderación, según la propia normativa de la plataforma. Pero un cofundador de una empresa competidora que ve crecer el valor de su negocio a medida que hunde al rival no recibe un pago directo, y esa zona gris es la que permitió que la situación se prolongara más de un año sin que nadie con autoridad interviniera.
Lofgren resume el patrón con una lista de tácticas que se repiten en este tipo de campañas: publicar con una frecuencia que ningún afectado puede rebatir a tiempo, mezclar varias acusaciones a la vez para que nadie pueda desmontarlas todas, no acusar nunca de forma directa sino insinuar, y borrar selectivamente los comentarios que desmienten la narrativa. Ninguna de esas tácticas requiere entrar en ningún sistema ajeno. Solo requiere paciencia y control de un canal que los sistemas automáticos ya consideran fiable.
¿Qué tiene esto que ver con un negocio pequeño que no está en Reddit?
El mecanismo no depende de Reddit en concreto. Depende de que exista un espacio, un foro, un grupo, una sección de reseñas, donde un competidor pueda acumular control o volumen suficiente para que la Inteligencia Artificial lo trate como una fuente representativa de lo que se opina de ti. Google introdujo a finales de 2025 una herramienta específica para denunciar extorsión relacionada con reseñas falsas en fichas de negocio, precisamente porque este patrón de ataque coordinado había crecido lo suficiente como para necesitar un canal propio de denuncia.
Para un profesional que trabaja solo, con consulta, despacho o clínica propia, el riesgo no es menor por tener menos tamaño: tiene menos capacidad de respuesta, menos presupuesto legal y, sobre todo, menos probabilidad de enterarse a tiempo. Nadie avisa cuando la Inteligencia Artificial empieza a repetir una versión negativa de ti. Se entera quien lo comprueba.
¿Qué se puede hacer antes de que pase, no después?
Lo único que cambió el rumbo de Codesmith fue que alguien externo, un periodista, decidiera investigar a fondo, cruzar datos y publicar la evidencia. La mayoría de los profesionales no tiene ese recurso disponible ni falta le hace, porque el problema se puede prevenir con algo mucho más simple: comprobar de forma habitual, no una sola vez, qué dice de ti la Inteligencia Artificial cuando alguien pregunta por tu nombre o por tu negocio.
Esta lógica conecta con lo que ya se vio en ¿Y si pudieras dejar de estar siempre con menos dinero del que quieres gracias a la Inteligencia Artificial?, y encaja con lo que analizamos en Tienes ochenta resenas buenas. La maquina las convierte en una frase, y esa frase la escribe ella.
Esa vigilancia periódica, sostenida en el tiempo, es la única forma real de detectar una campaña silenciosa antes de que la caída de facturación llegue al 40% como le pasó a Codesmith. Es exactamente el cuarto problema que RADAR está diseñado para vigilar de forma continua: que la competencia use la Inteligencia Artificial en tu contra, en silencio, mientras tú sigues centrado en tu trabajo sin sospechar nada.
¿Se puede hacer algo si ya ha pasado?
Codesmith sí reaccionó, aunque tarde. Documentó cada publicación, contrastó las acusaciones una por una con datos reales, como los informes de resultados del Consorcio para la Reforma de la Responsabilidad Internacional, conocido como CIRR, que certifica las tasas de colocación laboral de las escuelas de programación en Estados Unidos. Y buscó testimonios de otros fundadores del sector que pudieran hablar con conocimiento de causa sobre la calidad real del programa.
Nada de eso deshace el daño ya hecho, pero sí frena que la narrativa siga creciendo sin respuesta. Cuanta más información verificable y consistente exista sobre ti en fuentes que la Inteligencia Artificial considera fiables, más difícil es que una campaña coordinada, por sostenida que sea, se convierta en la única versión disponible de quién eres.
¿Qué señales avisan de que algo así te está pasando a ti?
Hay patrones que se repiten en este tipo de campañas y que conviene vigilar. Un aumento repentino de comentarios negativos concentrados en un mismo canal, con un tono que se parece demasiado entre publicaciones distintas, como si respondieran a un guion común, es la primera señal. También lo es que esas publicaciones vengan casi siempre de las mismas pocas cuentas, o de cuentas creadas poco antes de empezar a comentar sobre ti.
Otra señal, más sutil, es que un mismo argumento negativo empiece a aparecer de forma casi idéntica en varios sitios distintos a la vez, como si alguien lo hubiera redactado una sola vez y lo hubiera repartido. Cuando eso ocurre, ya no se trata de opiniones espontáneas de clientes descontentos: se trata de una narrativa fabricada con intención.
¿Hay alguna vía legal contra este tipo de campaña?
En Estados Unidos existe una vía civil directa: la Ley Lanham permite a un competidor perjudicado demandar por publicidad falsa y competencia desleal cuando puede probar que las afirmaciones vertidas contra él son inexactas y perjudiciales para su negocio. En España, el marco equivalente pasa por la Ley de Competencia Desleal y, en los casos más graves, por la vía penal cuando hay difamación probada.
El problema práctico, más allá de lo que diga la ley, es la prueba. Reconstruir una campaña sostenida durante meses o años, como hizo el equipo de Lofgren con Codesmith, exige revisar publicación por publicación, contrastar fechas y demostrar la coordinación detrás del patrón. Es un trabajo largo, y por eso interesa mucho más detectarlo pronto que documentarlo después de que el daño ya esté hecho.
Sobre el autor
Javier G. Amblar lleva 27 años dedicado a la formación y la consultoría, ha trabajado con más de 33.000 profesionales en 55 países y fue profesor asociado del IE Business School, distinción que incluyó el Premio a la Excelencia Docente. Ha aparecido en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio, escribió el libro Liderazgo (Editatum, 2018) y su canal de YouTube supera los 368.000 suscriptores dentro de una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Actualmente ayuda a profesionales independientes a vigilar de forma continua su reputación ante la Inteligencia Artificial a través de RADAR.
