Si la Inteligencia Artificial ya te confundio una vez con otra persona que tiene tu mismo nombre, lo difícil no es descubrirlo: es conseguir que el error deje de repetirse. Hay casos reales, documentados en prensa internacional, donde ni una carta de abogados ni una demanda judicial bastaron para que el fallo se corrigiera en semanas. Si a un alcalde con recursos legales le costo meses, a un profesional corriente sin prensa detras le puede costar mucho más.
El caso que demostro que el error no se corrige solo
En marzo de 2023, ChatGPT respondio a una consulta sobre Brian Hood, alcalde de Hepburn Shire, en Australia, afirmando que había sido condenado por sobornar a funcionarios extranjeros y que había cumplido condena de carcel. La historia era real, pero pertenecía a otra parte del mismo caso. Hood no fue el culpable: fue el empleado de Note Printing Australia que denuncio el soborno ante las autoridades, según recogieron Reuters y Fortune en abril de 2023.
Hood era una figura pública con abogados dispuestos a actuar. Aun así, sus representantes tuvieron que dar a OpenAI un plazo de 28 días para corregir la información antes de plantear lo que habría sido la primera demanda por difamación contra un sistema de Inteligencia Artificial, según informo Reuters el 5 de abril de 2023.
Que pasa cuando ni una demanda logra la corrección rápida
El caso de Mark Walters, presentador de radio en Estados Unidos, fue todavía más lejos. ChatGPT género el resumen de una demanda inexistente en la que lo acusaba de malversar fondos de una organización para la que nunca trabajo, según público Bloomberg Law. Walters demando a OpenAI por difamación en 2023.
El proceso tardo más de dos años en resolverse. En mayo de 2025, el Tribunal Superior del condado de Gwinnett, en Georgia, fallo a favor de OpenAI, según recoge el análisis de Loeb & Loeb sobre el caso. Ni siquiera una demanda formal garantiza que el error se retire rápido, ni que la versión corregida sustituya a la versión falsa en todos los sistemas donde ya circulo.
Por que un apellido comun multiplica el riesgo
Según datos del Instituto Nacional de Estadística de España, García es el primer apellido del país, presente en el registro de más de tres millones y medio de personas, seguido de Rodríguez, González, Fernández y López. Cuantas más personas comparten nombre y apellido, más fácil es que un modelo de Inteligencia Artificial mezcle sus historiales al construir una única respuesta.
Esto no es un fallo puntual de un sistema, y ya se ha escrito antes en este mismo periódico sobre cuanto sabe realmente la Inteligencia Artificial de cada persona. Según explico el medio especializado Quasa en septiembre de 2025, las herramientas de busqueda con Inteligencia Artificial analizan patrones y contexto para decidir que resultado mostrar, y con nombres de persona el margen de error es mucho mayor que con productos o eventos: cargos, fotografías y menciones de prensa de dos personas distintas pueden terminar fundidos en un solo perfil.
El mecanismo detras de la mezcla
Un modelo de lenguaje no verifica identidad como lo haría un notario. Cuando genera una respuesta sobre un nombre, combina fragmentos de texto asociados a ese nombre en sus fuentes de entrenamiento y en los resultados que consulta en tiempo real. Si dos personas comparten nombre, ciudad o profesión parecida, el sistema no tiene forma fiable de separar los fragmentos, y entrega una respuesta única que mezcla a las dos.
La organización finlandesa Fairedih, especializada en riesgos de Inteligencia Artificial para empresas, documento en 2025 un fenomeno relacionado que llaman ingeniería de contenido dirigida a modelos de lenguaje: la práctica de introducir información, verdadera o falsa, con la intención de que un modelo la repita como si fuera un hecho verificado. La confusión de identidad no siempre nace de mala fe, pero el resultado para la persona afectada es el mismo, y un estudio de 2024 sobre fiabilidad de ChatGPT en el uso diario ya advertía de que el sistema falla con más frecuencia de la que sus propias respuestas dan a entender.
La diferencia entre que te confundan y que el error se quede
Descubrir que una Inteligencia Artificial dijo algo equivocado sobre ti es el primer momento del problema, no el peor. El peor llega despues, cuando el dato erroneo ya se cito, se copio a otro sitio o entro en la memoria de otro sistema, y corregirlo en un solo lugar no lo borra en los demas.
En el caso Hood, OpenAI acepto corregir la respuesta cuando se le notifico formalmente. En el caso Walters, la corrección nunca llego por la vía judicial. La lección para cualquier profesional con un nombre no único es que la detección temprana vale más que la reacción legal: cuanto antes se identifica el cruce de identidades, menos sitios han tenido tiempo de repetirlo.
El derecho a pedir la corrección, también en España
La Agencia Española de Protección de Datos ha publicado guías especificas sobre el derecho de rectificación cuando un sistema de Inteligencia Artificial trata datos personales de forma inexacta, un derecho que ya existía con el Reglamento General de Protección de Datos y que se aplica igual cuando el error lo comete un modelo de lenguaje que cuando lo comete una base de datos tradicional. En la práctica, ejercerlo significa identificar al responsable del tratamiento, documentar el error con capturas y fecha, y solicitar por escrito la corrección o la supresión del dato inexacto.
El problema, como muestran los casos de Hood y Walters, no es que el derecho no exista: es que el tiempo de respuesta no está garantizado, y mientras se tramita la solicitud, la versión equivocada sigue siendo la que recibe cualquiera que pregunte por tu nombre.
Que puede hacer un profesional que no tiene prensa ni abogados detras
Ni Brian Hood ni Mark Walters son representativos del profesional que lleva una consulta de psicología, un despacho de abogados de barrio o una clinica dental de dos consultas. Ellos consiguieron que un medio internacional cubriera su caso, lo que anadio presión pública a la solicitud de corrección. La inmensa mayoría de las personas con un homonimo problematico no tiene esa palanca, y este mismo periódico ya recogio como Google admitio publicamente que su Inteligencia Artificial puede confundirte con un desconocido.
Lo que si esta al alcance de cualquiera es distinguirse en los datos que un modelo puede consultar: nombre completo y consistente en todos los perfiles, ciudad y especialidad mencionadas siempre de la misma forma, y una ficha profesional actualizada en las plataformas que los sistemas de Inteligencia Artificial citan con más frecuencia. No evita el cruce por completo, pero reduce las probabilidades de que el sistema tenga que adivinar cual de los dos nombres eres tu.
Como comprobar si ya te esta pasando a ti
La forma más directa es preguntar directamente a varios asistentes, ChatGPT, Gemini y Perplexity, que digan quien eres y a que te dedicas, usando tu nombre completo tal y como aparece en tu documentación profesional. Si la respuesta mezcla datos que no reconoces, con otra ciudad, otra especialidad o un hecho que no te pertenece, ya tienes el primer indicio de que existe un cruce.
Conviene repetir la pregunta con variantes: con segundo apellido, sin el, con el título profesional delante y sin el. Cada variante puede activar una respuesta distinta, porque el sistema recombina las fuentes de forma diferente según la formulación exacta de la pregunta, y conviene anotar la fecha de cada prueba porque la respuesta puede cambiar de una semana a otra sin ningún aviso.
Que esperar cuando se pide la corrección
Los grandes proveedores de Inteligencia Artificial tienen canales para reportar información falsa sobre una persona real, pero ninguno garantiza un plazo. El caso Hood se resolvio en semanas porque hubo notificación formal y seguimiento de prensa. Sin esa presión, el tiempo de respuesta puede extenderse mucho más, y mientras tanto la versión equivocada sigue siendo la que recibe cualquiera que pregunte por tu nombre.
Por eso conviene tratar la detección como una tarea periodica, no como algo que se revisa una vez y se olvida. Un cruce de identidad puede aparecer meses despues de que el otro homonimo protagonice una noticia, gane visibilidad en redes o publique algo que un modelo decide asociar contigo sin que tu hayas cambiado nada.
Medir antes de que el cruce te cueste un cliente
La pregunta que de verdad importa no es si existe alguien con tu mismo nombre, porque en la mayoría de los apellidos comunes de España y Latinoamerica esa persona ya existe. La pregunta es si un cliente potencial, al preguntarle a una Inteligencia Artificial por ti antes de contratarte, recibe una respuesta que te representa a ti o a otra persona con tu mismo nombre.
Javier G. Amblar desarrollo RADAR, el servicio que mide que dicen ChatGPT, Gemini y Perplexity de tu nombre, precisamente para detectar este tipo de cruce antes de que un cliente lo descubra por su cuenta y decida seguir buscando.
Sobre el autor
Javier G. Amblar lleva 27 años trabajando la comunicación y el liderazgo, con más de 33.000 profesionales formados en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde recibio el Premio a la Excelencia Docente, y ha comentado actualidad en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018) y dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores dentro de una comunidad en línea que supera las 500.000 personas. Hoy ayuda a profesionales a comprobar, con RADAR, que dicen de ellos las inteligencias artificiales antes de que lo descubra un cliente.
