Una empresa sudafricana llamada DIY Design Hub le preguntó a ChatGPT quién era, y la Inteligencia Artificial le devolvió los datos de «Automation AI Hub Limited», una consultora de software registrada en Reino Unido sin ninguna relación con ella: nombre distinto, país distinto, fundadores distintos, según relató la propia empresa en su blog el 17 de julio de 2026. La respuesta venía con dirección, correo electrónico y lista de servicios, presentada como un hecho comprobado.
Lo que ChatGPT dijo, tal cual lo dijo
El equipo de DIY Design Hub, una empresa de automatización y diseño, tenía en su propia web unos botones que invitaban a los visitantes a «preguntarle a la Inteligencia Artificial» sobre ellos. Decidieron probarlo con su propio negocio, y lo que obtuvieron de ChatGPT fue un perfil completo y seguro de sí mismo, pero perteneciente a otra empresa, con otro nombre, en otro continente.
«No fue una respuesta vaga ni con matices», escribió la empresa en su blog. «Vino con una dirección concreta, un correo concreto y una lista concreta de servicios, presentada como un hecho.» Un cliente potencial que hubiera preguntado antes de una llamada se habría llevado una imagen completamente equivocada de con quién estaba a punto de hablar.
¿Por qué pasó esto exactamente?
La empresa investigó la causa y la encontró: su web no estaba indexada en absoluto. Una búsqueda de site:diydesignhub.com en Google no devolvía ni una sola página, señal de que el sitio no existía todavía para los motores de búsqueda ni para los sistemas que entrenan o alimentan a la Inteligencia Artificial en tiempo real.
Cuando un modelo de lenguaje no tiene ninguna fuente real sobre la que apoyarse, no responde «no lo sé». Busca el resultado más parecido dentro de lo que sí conoce y lo presenta como si fuera un hecho. El nombre de la empresa, con la palabra «hub» dentro, era lo bastante parecido al de otras compañías de automatización como para que el sistema completara el hueco con la opción más plausible, y lo hizo con total seguridad.
El motivo todavía más incómodo: la propia empresa había bloqueado a los sistemas que invitaba a usar
La empresa descubrió, además, que la protección por defecto de su proveedor de infraestructura tenía bloqueados a GPTBot, ClaudeBot y Google-Extended, los rastreadores detrás de ChatGPT, Claude y Gemini, mientras su propia página de inicio invitaba a los visitantes a preguntarle justo a esos tres sistemas sobre ella.
«No puedes pedirle a una Inteligencia Artificial que responda por ti y al mismo tiempo impedirle que lea tu web», resumió la empresa en su propio análisis del caso. Es un error fácil de cometer, porque casi nadie revisa esa configuración a propósito: viene así por defecto y se queda así, sin que nadie la mire.
No es un caso único: uno de cada veinte negocios sufre exactamente esto
El 13 de agosto de 2026, la consultora LLM Listed publicó su informe The State of AI Business Accuracy Report 2026, en el que sometió a ChatGPT, Gemini, Claude y Perplexity a preguntas sobre 250 empresas de 20 sectores. El resultado: en el 5 por ciento de los casos, alguna de las cuatro plataformas confundió a la empresa consultada con un negocio completamente distinto.
El mismo informe encontró que los negocios locales tienen cuatro veces más probabilidades de ser confundidos o descritos mal que las marcas de alcance nacional, y que solo el 46 por ciento de las empresas analizadas recibió una descripción consistente entre las cuatro plataformas a la vez.
Los negocios pequeños, cinco veces más confundidos que los grandes
En julio de 2026, un estudio independiente de la firma Searchable AI, que sometió a ChatGPT, Perplexity y Gemini a más de 13.000 consultas sobre empresas reales y las comparó con registros verificados, encontró que los sistemas de Inteligencia Artificial confunden el nombre de una pequeña o mediana empresa con el de otra compañía cinco veces más a menudo que el de una empresa grande: un 4 por ciento de las respuestas frente a un 0,7 por ciento.
El mismo estudio encontró que el 93 por ciento de las empresas analizadas tenía al menos un dato básico inventado o ausente en las respuestas de la Inteligencia Artificial, y que la mitad de las pequeñas empresas recibió al menos un dato completamente fabricado, frente al 32 por ciento de las grandes.
¿Por qué un profesional con nombre común corre más riesgo todavía?
El caso de DIY Design Hub ocurrió por falta de presencia, pero hay una segunda causa que multiplica el riesgo: cuantas más empresas existan en el mundo con un nombre parecido al tuyo, en cualquier país, más probable es que la Inteligencia Artificial mezcle tu historia con la de una de ellas cuando le falte información concreta sobre ti.
Esto afecta especialmente a nombres genéricos o compuestos por palabras comunes del sector: cualquier combinación con «hub», «studio», «consulting», «clínica» o «asesoría» tiene, en algún rincón del planeta, un negocio homónimo o casi homónimo que la máquina puede confundir contigo sin que ninguno de los dos lo sepa hasta que un cliente lo comenta. Y como estos sistemas no distinguen fronteras de la misma forma en que lo hace un buscador local, esa empresa homónima puede estar en cualquier país, hablando cualquier idioma, sin ninguna relación contigo salvo la coincidencia del nombre.
¿Es esto solo un problema de empresas pequeñas de tecnología?
No. El estudio de LLM Listed cubrió veinte sectores distintos, no solo tecnología, y el de Searchable AI trabajó con más de 13.000 consultas sobre empresas reales de todo tipo. La confusión de identidad no distingue entre un estudio de diseño, una clínica, un despacho de abogados o una asesoría fiscal: distingue, sobre todo, entre quién tiene mucho material claro sobre sí mismo en internet y quién no.
Cuanto más específico y singular sea el nombre de un negocio, y cuanta más información clara exista sobre su ubicación real y su actividad concreta, menos margen tiene la Inteligencia Artificial para rellenar huecos con la opción más parecida que encuentre en otro país.
¿Qué le pasa a un cliente que recibe esa información equivocada?
Un cliente potencial que pregunta antes de llamar no sabe que está recibiendo el perfil de otra empresa. Lo trata como un hecho comprobado, igual que hizo la propia DIY Design Hub cuando probó el sistema con su nombre y se encontró con datos ajenos presentados con total seguridad, sin ninguna señal de duda ni de advertencia por parte del sistema.
Si esos datos incluyen una dirección, un correo o un servicio que no ofreces, el cliente puede llegar a intentar contactarte por canales que no existen, hacerse una idea equivocada de lo que haces, o simplemente descartarte porque lo que leyó no encajaba con lo que buscaba, sin que tú tuvieras ninguna oportunidad de corregirlo a tiempo.
Lo que DIY Design Hub hizo para solucionarlo, y por qué no es instantáneo
La empresa corrigió tres cosas: publicó un mapa del sitio correcto, arregló un archivo robots.txt que servía una versión antigua y rota tras una migración, y añadió datos estructurados que identifican con claridad su nombre legal, su descripción y su contacto. También abrió el acceso a los tres rastreadores que antes tenía bloqueados.
La propia empresa advierte de que las respuestas basadas en búsqueda en tiempo real, como las de Perplexity o Gemini con navegación activada, pueden reflejar la corrección en una o dos semanas. Las respuestas basadas solo en el entrenamiento previo del modelo, en cambio, pueden tardar meses en actualizarse, hasta el siguiente ciclo de entrenamiento del sistema.
¿Cómo saber si a ti te está pasando lo mismo ahora mismo?
La comprobación que hizo DIY Design Hub la puede hacer cualquiera: preguntarle a ChatGPT, a Claude, a Perplexity y a Gemini «háblame de mi empresa, qué hace y cómo se le contacta», y comparar cada respuesta con la realidad, prestando especial atención al nombre, la dirección y el correo, que son los datos donde más fácil resulta detectar una confusión con otro negocio.
Conviene repetir esa comprobación de vez en cuando, y no solo una vez, porque cada sistema puede responder distinto según el día, y una respuesta correcta hoy no garantiza que siga siendo correcta dentro de unos meses. La confusión de identidad no es un fallo que se corrija solo: hace falta que exista, en algún lugar visible, material suficiente sobre ti como para que la máquina deje de necesitar adivinar.
Esta lógica conecta con lo que ya se vio en Freepik va sin freno: IA ilimitada, sin créditos y desde el móvil, y encaja con lo que analizamos en Tu respuesta llego al cliente. Tu nombre no.
Si quieres saber si alguna Inteligencia Artificial está mezclando tu nombre con el de otro negocio sin que lo sepas, RADAR comprueba con qué te está confundiendo la Inteligencia Artificial.
Sobre el autor
Javier G. Amblar tiene 27 años de experiencia y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde ganó el Premio a la Excelencia Docente, y ha colaborado con RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio, dentro de una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Dirige RADAR, la herramienta que verifica con quién te está confundiendo la Inteligencia Artificial. Más información en RADAR.
