Si llevas años publicando artículos, guías o materiales gratuitos con tu conocimiento, es probable que parte de ese contenido haya terminado dentro de los datos con los que se entrenó alguna Inteligencia Artificial. Y hoy, cuando un cliente potencial le pregunta a esa Inteligencia Artificial algo que tú llevas años explicando gratis, es la máquina quien responde, no tú.
¿Qué significa que tu propio contenido haya entrenado a la Inteligencia Artificial?
Imagina a un consultor que durante quince años publicó guías gratuitas en su web sobre cómo resolver los problemas más comunes de su especialidad. Lo hacía para atraer clientes, para posicionarse como referencia y para ayudar a quien no podía pagarle todavía. Ese material estuvo disponible, público, indexado, durante años.
Los sistemas que construyen los grandes modelos de lenguaje recorren internet de forma masiva para reunir el texto con el que entrenan sus modelos. Un estudio de la Fundación Mozilla publicado en 2024 encontró que al menos el 64% de 47 modelos de lenguaje publicados entre 2019 y 2023 se entrenaron con versiones filtradas de Common Crawl, el mayor archivo abierto de páginas web del mundo, que lleva recopilando contenido desde 2008. Si tu web fue rastreada durante esos años, tus guías gratuitas pudieron formar parte de ese material.
¿Cómo llega un artículo o una guía gratuita a los datos de entrenamiento de un modelo?
No hace falta que nadie te pida permiso de forma individual. Los rastreadores automáticos recorren páginas públicas, las almacenan y las procesan junto con miles de millones de páginas más. De ahí sale un conjunto de datos que después se filtra, se limpia y se usa para entrenar un modelo que aprende patrones de lenguaje y de conocimiento a partir de todo ese material combinado.
El consultor del ejemplo nunca supo, mientras publicaba, que sus guías podían terminar ahí. No hay ningún aviso, ninguna notificación, ningún momento en el que alguien le diga que su conocimiento está siendo absorbido por un sistema que un día podrá responder preguntas parecidas a las que él respondía en sus artículos.
¿Por qué esto no se nota hasta que alguien lo señala?
Porque no hay un evento visible. No pasa nada dramático el día en que tu contenido entra en un conjunto de entrenamiento. La consecuencia aparece meses o años después, de forma difusa: menos consultas de gente que antes encontraba tu web primero, respuestas de una Inteligencia Artificial que suenan sospechosamente parecidas a como tú explicas las cosas, sin que exista una forma sencilla de comprobarlo.
Es una paradoja silenciosa. El mismo esfuerzo que hiciste para ser generoso con tu conocimiento y atraer clientes es, potencialmente, parte del material que hoy permite a una máquina responder esas mismas preguntas sin que el cliente llegue nunca hasta ti.
¿Qué pasa cuando un cliente potencial pregunta y la máquina responde con tu conocimiento, sin ti?
Piensa en alguien que hace diez años buscaba respuesta a un problema y encontraba las guías del consultor, leía su nombre, quizá le contactaba. Hoy, esa misma persona le hace la pregunta directamente a ChatGPT o a Gemini, recibe una respuesta razonablemente buena, y ni siquiera llega a saber que existe un profesional con quince años de experiencia en ese tema exacto, publicando desde antes de que esas herramientas existieran.
El conocimiento sigue circulando. Lo que ha desaparecido es el puente entre ese conocimiento y la persona que lo generó. La pregunta se resuelve, pero el nombre detrás de la respuesta se pierde por el camino.
¿Es legal que esto ocurra sin tu permiso?
Es un terreno legal todavía en construcción en muchos países, con demandas activas de autores y editoriales contra varias empresas de Inteligencia Artificial precisamente por el uso de contenido protegido sin autorización explícita. No existe todavía una respuesta uniforme ni sencilla, y entrar en ese debate técnico no cambia la situación práctica de quien ya publicó su conocimiento durante años.
Lo importante para un profesional que no tiene un departamento legal detrás no es ganar esa batalla en los tribunales, sino entender qué puede hacer, desde hoy, con lo que ya está publicado y con lo que decida publicar a partir de ahora.
¿Por qué esta paradoja se siente distinta a otros miedos sobre la Inteligencia Artificial?
Otros miedos hablan de tareas que una máquina puede hacer más rápido. Este toca algo distinto: la sensación de que tu propia generosidad, la decisión consciente de compartir conocimiento en vez de guardártelo, se ha usado en tu contra sin que tú participaras en esa decisión. No es que te hayan copiado, es que el sistema ha absorbido tu forma de explicar las cosas junto con la de miles de personas más, y devuelve una mezcla en la que tu aportación ya no se distingue.
Esa sensación de disolución es distinta a la de perder un cliente concreto frente a un competidor. Aquí no hay un rival identificable al que reclamarle nada. Hay un sistema que ha aprendido de una parte de internet en la que tú, sin saberlo del todo, decidiste estar.
¿Qué parte de tu conocimiento no puede quedarse capturada en un texto?
Una guía gratuita explica un procedimiento, pero no lleva dentro la conversación en la que ese procedimiento se ajusta al caso concreto de una persona. No lleva la pregunta de seguimiento que solo se te ocurre después de escuchar la situación real, ni la corrección a mitad de camino cuando algo no encaja con lo que dice el manual.
Eso es exactamente lo que una Inteligencia Artificial, por bien entrenada que esté, no puede ofrecer todavía: el criterio aplicado a un caso concreto, con seguimiento, con responsabilidad y con la capacidad de cambiar de opinión cuando la realidad no encaja con la teoría general.
¿Cambia esto la forma en que deberías publicar a partir de ahora?
Sí, aunque no en el sentido de dejar de publicar. Dejar de compartir conocimiento gratuito sería renunciar a la herramienta que durante años te ha traído clientes. Lo que cambia es qué tipo de contenido conviene dejar abierto y cuál conviene reservar para quien de verdad quiere trabajar contigo.
El procedimiento general, la explicación de un concepto, la guía introductoria, puede seguir siendo pública: es lo que te hace visible y lo que, de rebote, también puede terminar en un conjunto de entrenamiento. Lo que conviene reservar es la aplicación concreta de ese conocimiento a un caso real, que es precisamente lo que ninguna máquina puede replicar sin ti presente.
¿Qué puedes hacer con el conocimiento que ya está ahí fuera, entrenando modelos?
No puedes retirarlo del todo, y perseguir esa idea es una pérdida de tiempo. Lo que sí puedes hacer es asegurarte de que, cuando una Inteligencia Artificial responda usando ideas parecidas a las tuyas, exista en algún lugar visible la conexión entre esas ideas y tu nombre: una web actualizada, presencia constante, contenido reciente que siga asociando tu nombre a ese conocimiento en vez de dejar que quede huérfano.
Esto es, en esencia, lo que mide RADAR: si cuando alguien pregunta por tu especialidad a una Inteligencia Artificial, tu nombre sigue apareciendo asociado a esas respuestas o si ya se ha desprendido de ellas por completo.
Comprobarlo no requiere conocimientos técnicos. Basta con preguntar directamente, de forma periódica, a los sistemas más usados qué saben de tu especialidad y de tu nombre, y observar si ambas cosas siguen apareciendo juntas o si ya viajan por separado.
¿Cómo se convierte esta paradoja en una ventaja en vez de en una pérdida?
La ventaja no está en pelear contra el hecho de que tu conocimiento circule sin ti. Está en construir, alrededor de ese conocimiento que ya es de dominio público, un negocio que no dependa solo de que alguien busque la respuesta a una pregunta puntual, sino de que reconozca que detrás de esa respuesta hay una persona con años de experiencia real, capaz de acompañar algo que ningún texto puede acompañar solo.
El propio responsable de OpenAI reconoció que se equivocó sobre cuántos empleos iba a destruir la Inteligencia Artificial, lo que no significa que el impacto sea nulo, sino que la forma en que se manifiesta es distinta de lo que se anunció. Antes de pensar en bajar precios para competir, comprueba si una Inteligencia Artificial ya te está recomendando a partir de lo que has publicado. La relación entre lo que publicas y lo que una máquina sabe de ti ya no es algo que puedas ignorar si tu negocio depende de que te encuentren.
Evolution ayuda a traducir años de conocimiento publicado en un negocio que no dependa solo de que alguien te busque por casualidad. Descubre cómo Evolution convierte tu experiencia en algo que ninguna máquina puede ofrecer sola.
Sobre el autor
Javier G. Amblar tiene 27 años de trayectoria formando profesionales, con más de 33.000 alumnos en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, distinción que incluyó el Premio a la Excelencia Docente, y ha participado en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018), dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores y una comunidad en línea de más de 500.000 personas que sigue su trabajo. Conoce Evolution.
