La empresa pluspoint.io publicó en 2026 un estudio llamado «2026 Restaurant AI Visibility Study», con 551 respuestas analizadas de ChatGPT, Gemini y Perplexity sobre dónde comer en doce ciudades de Estados Unidos. Entre los hallazgos, en Dallas los modelos siguieron recomendando dos restaurantes que ya habían cerrado: Pizzeria Testa, cuyo local de Greenville Avenue cerró en 2025, y Baker’s Ribs, cuya dirección recomendada ya ni siquiera aparece en la propia página de locales del negocio.
¿Cómo se hizo el estudio exactamente?
El equipo de pluspoint.io repartió las preguntas entre ChatGPT, Perplexity y Gemini con búsqueda web activa, cada pregunta formulada dos veces para medir si la respuesta se repetía igual. En total reunieron 551 respuestas sobre las 576 previstas, en ciudades como Nueva York, Chicago, Houston, Dallas, Miami o Los Ángeles.
¿Por qué la Inteligencia Artificial recomienda un negocio que ya no existe?
Los modelos generativos construyen sus respuestas a partir de lo que encuentran indexado en internet, no a partir de una comprobación en tiempo real de si el negocio sigue abierto. Si una reseña antigua, un directorio desactualizado o un artículo de hace años tienen más peso en los resultados de búsqueda que la noticia del cierre, el modelo se queda con la versión vieja.
¿Por qué es peor una recomendación con datos viejos que no aparecer directamente?
El estudio de pluspoint.io lo señala de forma directa: un registro desactualizado es peor que un hueco, porque es una respuesta equivocada entregada con el nombre del negocio puesto encima. Alguien planifica una cena, un viaje o una visita basándose en esa respuesta, y llega a un local que ya no está.
¿Esto solo afecta a restaurantes?
No. El mecanismo es el mismo para cualquier negocio o consulta profesional: una dirección antigua, un horario que cambió, un servicio que ya no se ofrece. Si esa información desactualizada tiene más presencia online que la actualizada, el modelo la repite igual de convencido.
¿Qué puede hacer un negocio para que esto no le pase?
Revisar directamente qué contestan los modelos cuando alguien pregunta por él, con la ubicación y el estado actual, y comparar esa respuesta con la realidad. Es la única forma de detectar el desfase antes de que lo detecte un cliente que se presenta en la puerta.
¿Qué puedes hacer tú con esto?
Si un modelo de Inteligencia Artificial puede recomendar con total seguridad un restaurante que ya cerró, puede hacer exactamente lo mismo con tu consulta, tu despacho o tu negocio si algo cambió y nadie lo comprobó.
Comprueba con RADAR si tu información está desactualizada en la Inteligencia Artificial
Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor estratégico con 27 años de experiencia y más de 33.000 profesionales formados en 55 países. Exprofesor asociado del IE Business School, dirige un canal de YouTube con más de 368.000 suscriptores y una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Ha colaborado con RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Creó RADAR para que sepas qué dice de ti la Inteligencia Artificial.
