Un negocio puede corregir su ficha de Google y seguir cargando con la versión falsa durante meses, porque la mentira ya no vive solo en un sitio: vive también en lo que una Inteligencia Artificial aprendió a repetir. Dos casos reales de 2025 lo muestran con nombres, fechas y demandas de por medio. Uno empezó con un cerrajero suplantado en Texas. El otro terminó con una demanda de más de cien millones de dólares en Minnesota.
¿Qué pasó con el cerrajero de Texas?
Según contó CBS News el 19 de marzo de 2025, un negocio de Texas detectó que un cerrajero sin licencia se hacía pasar por él en Google Maps, usando su nombre y su reputación para desviar llamadas de clientes en apuros. Esa denuncia, aislada en apariencia, disparó una investigación de Google que terminó destapando algo mucho más grande.
Halimah DeLaine Prado, consejera general de Google, lo explicó así en el mismo reportaje: «una vez que nos alertan del fraude real, hacemos un esfuerzo extraordinario por identificar listados fraudulentos similares». El resultado fue la eliminación de más de 10.000 fichas ilegítimas en Google Maps.
¿Cuántas de esas 10.000 fichas eran negocios reales que habían sido hackeados?
No todas eran negocios inventados desde cero. El propio reportaje de CBS News lo señala de forma explícita: los fraudes iban «desde negocios directamente falsos hasta cuentas legítimas que habían sido hackeadas o secuestradas». Esa segunda categoría es la que más debería preocupar a cualquier profesional con una ficha real y verificada: no hace falta inventarse un negocio para hacer daño, basta con tomar el control del tuyo.
Google explicó que estos fraudes se concentraban en lo que llama «verticales de apuro», servicios que la gente necesita en un momento de urgencia o estrés, como cerrajeros o empresas de grúas, precisamente porque ahí el cliente tiene menos tiempo y menos calma para comprobar con quién está hablando de verdad.
¿Y qué pasó con la empresa de energía solar de Minnesota?
Wolf River Electric, una empresa instaladora de paneles solares con sede en Isanti, Minnesota, presentó una demanda por difamación contra Google el 11 de marzo de 2025 en un tribunal del condado de Ramsey, según recogieron Minnesota Lawyer y GovTech. Google trasladó el caso a un tribunal federal el 12 de junio de 2025, donde sigue pendiente de resolución sobre su jurisdicción.
El motivo de la demanda es distinto al del cerrajero de Texas, pero apunta al mismo problema de fondo: qué dice una Inteligencia Artificial de tu negocio cuando tú no estás delante para corregirla.
¿Qué decía exactamente el resumen de Inteligencia Artificial de Google sobre esa empresa?
El AI Overview de Google, el resumen generado por Inteligencia Artificial que aparece encima de los resultados de búsqueda, afirmaba que Wolf River Electric estaba siendo demandada por el fiscal general de Minnesota, Keith Ellison, por prácticas de venta engañosas. Era falso. Ellison sí demandó a cuatro empresas de financiación de energía solar por un total de 35 millones de dólares en comisiones ocultas, pero, según consta en la demanda, ninguna de esas cuatro empresas, GoodLeap, Sunlight Financial, Solar Mosaic y Dividend Solar Finance, era Wolf River Electric.
La Inteligencia Artificial mezcló un caso real con un negocio que no tenía nada que ver, y lo presentó con la misma seguridad con la que hubiera presentado un dato correcto.
¿Qué coste real tuvo ese error para la empresa?
Según recoge la demanda, varios comerciales de Wolf River Electric empezaron a notar cancelaciones de contratos a finales de 2024. Antiguos clientes explicaron después que habían dado marcha atrás al descubrir, buscando en Google, que la empresa supuestamente había llegado a un acuerdo judicial con el fiscal general del estado. Wolf River Electric reclama entre 110 y 210 millones de dólares en daños.
No es una cifra simbólica ni una molestia reputacional abstracta. Es contratos reales, firmados y luego cancelados, por algo que la empresa nunca hizo.
¿Por qué esto es distinto de una reseña negativa o de un rumor mal intencionado?
Una reseña negativa la escribe una persona, tiene un nombre detrás y, en la mayoría de plataformas, se puede responder o disputar. Lo que le pasó a Wolf River Electric no tiene autor humano identificable: es el resultado de un sistema que cruzó información de fuentes distintas y produjo una afirmación falsa con la misma confianza que una verdadera.
Esa es precisamente la diferencia entre el problema de siempre, la mala reputación, y el problema nuevo: aparecer, pero mal, sin que exista una persona concreta a la que reclamar ni un botón claro donde corregirlo.
¿Corregir la ficha original basta para que la Inteligencia Artificial deje de repetir el error?
No necesariamente, y ese es el punto que peor entiende la mayoría de negocios. Una Inteligencia Artificial no lee tu ficha corregida en tiempo real cada vez que alguien pregunta por ti: construye su respuesta a partir de un conjunto de fuentes que puede incluir versiones antiguas, copias hechas por terceros, menciones en foros o directorios que nadie está vigilando. Corregir el original es necesario, pero no siempre suficiente.
Es exactamente lo que denuncia la demanda de Wolf River Electric: la información falsa no venía de un dato aislado y fácil de arreglar, sino de una mezcla de fuentes que la Inteligencia Artificial interpretó mal, y que siguió repitiendo aunque la realidad fuera otra.
¿Qué tienen en común estos dos casos, más allá del sector?
Los dos casos comparten algo que casi nunca se nombra en voz alta: ninguna de las dos empresas se dio cuenta a tiempo. El negocio de Texas necesitó que un cliente confundido llamara para descubrir que existía un impostor. Wolf River Electric necesitó que varios clientes cancelaran contratos antes de entender por qué. En ambos casos, el daño llevaba ya un tiempo ocurriendo cuando alguien por fin lo vio.
Eso es lo que distingue a este tipo de problema de una crisis de reputación tradicional: no llega con una alerta clara. Llega como una pérdida silenciosa de clientes que, sin investigar, es imposible de atribuir a su causa real.
¿Qué puedes hacer tú, sin ser una multinacional ni tener equipo legal?
No hace falta llegar a una demanda de cien millones de dólares para que este problema te afecte. Basta con no saber qué está diciendo de ti una Inteligencia Artificial en este momento. La pregunta que de verdad importa no es si tu ficha de Google está bien escrita, sino qué respuesta obtiene alguien cuando le pregunta a ChatGPT, Gemini o Perplexity por tu nombre y tu sector.
Comprobarlo de forma puntual, una vez, sirve para salir de dudas hoy. Comprobarlo de forma continuada es lo único que detecta un problema como el de Wolf River Electric antes de que se traduzca en contratos cancelados.
No es un caso aislado. Ya lo tratamos con más detalle en ¿Usar IA para escribir es hacer trampa o ser más inteligente?, y el mismo mecanismo aparece en Le pediste una respuesta rápida y resultó ser mentira que fuera Inteligencia Artificial (o que no lo fuera).
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia en consultoría estratégica y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue profesor asociado del IE Business School, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y ha colaborado con medios como RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es 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. Es el creador de RADAR, su servicio de medición continua de la reputación de un profesional o un negocio ante los principales motores de Inteligencia Artificial.
