Sí, Google admite que su Inteligencia Artificial confunde a personas con el mismo nombre. No lo dice en una rueda de prensa ni en un comunicado, lo dice con hechos: en junio de 2025 borró de golpe más de 3.000 millones de entidades de su Knowledge Graph, precisamente porque una parte de esos datos mezclaba identidades distintas bajo un mismo nombre. La confusión de identidad dejó de ser una anécdota aislada y se convirtió en un problema que la propia industria reconoce y que ya se discute en tribunales.
¿Reconoce Google que su Inteligencia Artificial confunde a personas con el mismo nombre?
La respuesta corta es sí, aunque no lo diga con esas palabras exactas. Google mantiene desde hace años, dentro de cada panel de conocimiento que aparece al buscar un nombre, un botón de comentarios pensado justamente para esto: la opción de marcar un dato como perteneciente a «una persona distinta». Ese botón no existiría si el problema fuera raro.
Lo confirma también la escala del ajuste que hizo en 2025. Cuando una empresa borra miles de millones de registros de su base de conocimiento para depurar identidades ambiguas, está reconociendo, en la práctica, que antes esas identidades estaban mal separadas.
El caso que abrió la caja: un periodista convertido en delincuente por error
El ejemplo que más circuló fue el de Martin Bernklau, periodista alemán especializado en tribunales. En agosto de 2024, según recogieron la cadena pública SWR y el medio británico The Register, introdujo su nombre en Microsoft Copilot para revisar cómo aparecía en internet.
La respuesta lo acusaba de abusos infantiles, de una fuga de un hospital psiquiátrico y de estafar a familias en duelo como sepulturero. Ninguno de esos delitos era suyo: eran los casos que él mismo había cubierto como reportero judicial durante años. La Inteligencia Artificial había fusionado al cronista con los criminales sobre los que escribía.
Ese caso ya se ha contado en detalle en este periódico, incluido en el artículo sobre cómo un homónimo puede robarte la identidad frente a la Inteligencia Artificial. Aquí interesa como punto de partida, no como destino: lo relevante es lo que ha pasado después, en dos años de demandas y correcciones a escala industrial.
De la anécdota a los tribunales: el caso Battle contra Microsoft
En julio de 2023, el veterano de las Fuerzas Aéreas estadounidenses Jeffery Battle demandó a Microsoft por 25 millones de dólares. El motivo: el buscador Bing, con su capa de Inteligencia Artificial, mostraba junto a su nombre los antecedentes de Jeffrey Battle, un condenado por intentar unirse a fuerzas talibanas tras el 11 de septiembre. Un solo carácter de diferencia en el nombre bastó para fusionar dos biografías completamente distintas.
Según documentó el bufete Akin Gump en su seguimiento del caso, un tribunal de Maryland ordenó en octubre de 2024 que el litigio pasara a arbitraje privado, a petición de Microsoft. El caso no llegó a sentencia pública, pero la cifra reclamada, 25 millones de dólares, deja clara la magnitud del daño que un profesional puede sufrir cuando su nombre coincide con el de otra persona en los sistemas que hoy consulta cualquier posible cliente o empleador.
Walters contra OpenAI y Starbuck contra Google: la lista no para de crecer
Battle no es un caso único. El presentador de radio Mark Walters demandó a OpenAI después de que ChatGPT afirmara, en respuesta a la consulta de un periodista sobre una demanda real, que Walters había malversado fondos de una organización que nunca dirigió. El dato era inventado de principio a fin.
Poco después llegó Starbuck contra Google, por acusaciones falsas de agresión sexual generadas por el chatbot de la compañía. Los despachos de abogados que hacen seguimiento de litigios de Inteligencia Artificial, como Quinn Emanuel y Haynes Boone, ya agrupan estos casos bajo una categoría con nombre propio: demandas por confusión de identidad generada por Inteligencia Artificial. Cuando un fenómeno tiene categoría legal reconocida por bufetes internacionales, ha dejado de ser una rareza técnica.
El botón que Google no debería necesitar
Vale la pena detenerse en ese botón de «esto es una persona distinta» que aparece en los paneles de conocimiento de Google. Existe porque el sistema, al construir automáticamente el perfil de alguien, cruza fuentes por coincidencia de nombre y no siempre distingue entre dos personas reales que se llaman igual.
El usuario tiene que corregir manualmente el error del sistema, uno por uno, panel por panel. Es una solución reactiva, no preventiva: Google no evita la confusión, la deja pasar y confía en que la víctima la denuncie a tiempo, antes de que un cliente, un reclutador o un periodista la haya visto ya.
Junio de 2025: Google borra 3.000 millones de entidades de un plumazo
El movimiento más contundente llegó en junio de 2025. Según el análisis publicado por Search Engine Land, Google eliminó en una sola semana más de 3.000 millones de entidades de su Knowledge Graph, una reducción del 6,26 por ciento del total de la base. La compañía lo describió como una limpieza de claridad, orientada a alimentar con datos más fiables sus funciones de Inteligencia Artificial, entre ellas los resúmenes automáticos que hoy aparecen en la mayoría de búsquedas.
La categoría de entidades de tipo «evento» perdió casi el 77 por ciento de sus registros, y la etiqueta genérica «cosa» se redujo un 15,27 por ciento, siempre según ese mismo análisis. El detalle importa poco para el lector de a pie. Lo que importa es la razón: Google decidió que tenía tantos datos ambiguos, tantos nombres mal atribuidos, que la única forma de mejorar la precisión de su Inteligencia Artificial era borrar antes que arreglar.
¿Por qué esto ya no es un problema solo de famosos o de criminales?
Los casos que llegan a los tribunales suelen ser extremos, con acusaciones de delitos graves. Pero el mecanismo que los produce es el mismo que afecta a cualquier profesional con un nombre relativamente común: dos consultores, dos médicos, dos abogados con apellido compartido en la misma región del mundo hispanohablante.
Ya se documentó en este periódico qué ocurre cuando dos negocios comparten nombre y ciudad frente a los sistemas de Inteligencia Artificial. El mecanismo de fondo es idéntico al de Bernklau, al de Battle y al de Walters: el sistema prioriza la coincidencia textual sobre la verificación real de quién es quién.
Hoy no solo Google construye estos perfiles automáticos. ChatGPT, Gemini y Perplexity responden preguntas directas sobre personas y negocios con la misma lógica de cruce de fuentes, y ninguno de los tres tiene todavía un mecanismo de corrección tan visible como el botón de Google. La superficie de riesgo se ha multiplicado por cuatro sistemas distintos, cada uno con sus propios errores y sin coordinación entre ellos.
Qué cambia si tienes un negocio, no solo un nombre personal
Para un profesional independiente o un dueño de negocio pequeño, la confusión de identidad no llega como una demanda de 25 millones de dólares. Llega de forma más silenciosa: un cliente potencial pregunta a ChatGPT o a Gemini sobre ti antes de contratarte, y la respuesta mezcla tu trayectoria con la de otra persona que comparte tu nombre, tu profesión o tu ciudad.
No hay aviso, no hay notificación, no hay forma de saber que ocurrió salvo que ese cliente lo mencione. La persona simplemente decide no llamar. El daño existe, pero no deja rastro visible para quien lo sufre, lo cual lo hace más difícil de corregir que una demanda pública.
Qué puedes hacer hoy, antes de que la Inteligencia Artificial decida por ti
El primer paso es simple y gratuito: preguntar directamente a ChatGPT, Gemini y Perplexity quién eres, exactamente con las palabras que usaría un cliente potencial. Si aparece información de otra persona, tienes el primer indicio de un problema que probablemente lleva tiempo activo sin que lo supieras.
El segundo paso es más difícil de hacer solo: no basta con corregir un panel de Google, porque cada sistema de Inteligencia Artificial construye su propia versión de quién eres a partir de fuentes distintas, y esa versión cambia con el tiempo según lo que se publique sobre otras personas con tu nombre. Vigilar esto de forma manual, sistema por sistema, mes tras mes, no es viable para alguien que además tiene que dirigir su negocio.
Por eso conviene tratar la identidad ante la Inteligencia Artificial igual que se trata cualquier otro riesgo del negocio: con revisión periódica y con datos, no con la esperanza de que nunca te toque.
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La fragilidad de estos sistemas no es nueva ni exclusiva de la identidad: ya se documentó en este periódico cómo se están rompiendo por dentro los modelos de Inteligencia Artificial más usados. La confusión de nombres es solo una de las grietas más visibles, porque es la que más directamente golpea la reputación de una persona real.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Fue exprofesor asociado del IE Business School, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y hoy dirige una comunidad en línea de más de 500.000 personas interesadas en Inteligencia Artificial aplicada a los negocios.
