Un veterinario que cambia de horario, deja de coger urgencias los sábados o amplía su agenda para mascotas nuevas puede actualizar su web y su ficha de Google el mismo día. Lo que no puede controlar es cuánto tarda la Inteligencia Artificial en enterarse: un estudio publicado el 29 de julio de 2026 por SOCi, que analizó cerca de 350.000 fichas de negocio, encontró que la información que ChatGPT y Perplexity dan sobre un negocio local solo es correcta en el 68,3% y el 68% de los casos respectivamente. Uno de cada tres datos que la Inteligencia Artificial da de tu consulta, en la práctica, puede estar mal.
Esto no es un problema técnico abstracto. Es la razón concreta por la que un cliente puede llegar a la puerta de una clínica veterinaria un sábado por la mañana pensando que está abierta, cuando el veterinario cerró los sábados hace tres meses, porque así se lo dijo un asistente de Inteligencia Artificial.
¿Por qué falla justo donde más duele: horario, disponibilidad, colegiación?
El estudio de SOCi, llamado Local Visibility Index 2026, mide específicamente tres tipos de datos: dirección, teléfono y horario. Cuando la Inteligencia Artificial no tiene una fuente única y actualizada, construye la respuesta combinando fragmentos de distintos directorios, algunos con años de antigüedad, y presenta el resultado con la misma seguridad con la que daría un dato correcto.
Para un veterinario, eso significa que un cliente puede preguntarle a ChatGPT si la clínica acepta mascotas nuevas, y recibir una respuesta basada en una versión antigua de la web, de antes de que el veterinario ampliara su cupo. Para un dentista, el mismo fallo puede dar por buena una colegiación caducada o un domicilio de consulta que ya cambió.
Gemini acierta casi siempre, ChatGPT y Perplexity fallan uno de cada tres
El dato más revelador del estudio de SOCi es la diferencia entre plataformas. Gemini, que basa sus respuestas directamente en Google Maps, acierta el 100% de los datos de negocio analizados. ChatGPT y Perplexity, que combinan datos de varias fuentes de menor fiabilidad, se quedan en 68,3% y 68% de precisión.
La consecuencia práctica: para una franquicia con 200 locales, según el propio informe de SOCi, una tasa de error del 32% en Inteligencia Artificial se traduce en unas 64 ubicaciones donde un cliente puede llamar a un teléfono desconectado o presentarse fuera del horario real. Para un profesional independiente con una sola consulta, el margen de error es el mismo: si tu ficha está mal alineada entre Google, tu web y directorios sectoriales, tienes una probabilidad real de uno entre tres de que la Inteligencia Artificial dé un dato tuyo incorrecto.
Un estudio distinto confirma el mismo patrón, con un matiz que afecta más a los negocios pequeños
Una investigación de la empresa Searchable publicada en 2026, la más amplia hasta la fecha con más de 13.000 consultas sobre empresas reales, encontró que el 93% de las empresas analizadas tenía al menos un dato básico inventado o ausente en las respuestas de Inteligencia Artificial. El estudio comparó cada respuesta contra registros oficiales verificados.
El matiz importa especialmente para el lector de este periódico: los negocios pequeños salieron peor parados en todas las métricas. La mitad de las empresas pequeñas analizadas por Searchable recibió al menos un dato completamente inventado, frente al 32% de las grandes empresas. Un negocio grande tiene más presencia digital repartida en más plataformas, lo que da a la Inteligencia Artificial más fuentes donde contrastar. Un veterinario, un dentista o un abogado con consulta propia no tiene ese colchón.
Columbia confirmó el problema desde otro ángulo: más de la mitad de las respuestas fallan
Un estudio del Tow Center for Digital Journalism de la Universidad de Columbia, publicado en marzo de 2025, sometió a ocho motores de búsqueda con Inteligencia Artificial, incluidos ChatGPT Search y Gemini, a 1.600 consultas sobre artículos reales. El resultado: más del 60% de las respuestas contenían errores factuales, y el modelo con mejor desempeño, Perplexity, seguía fallando en el 37% de las preguntas.
El patrón se repite en estudios independientes, con metodologías distintas y en fechas distintas de 2025 y 2026: la Inteligencia Artificial no falla por casualidad ni de forma ocasional, falla de manera sistemática cuando no tiene una fuente única, verificada y reciente de la que partir.
¿Qué puede hacer un veterinario, o cualquier profesional con consulta propia, frente a esto?
La parte que sí depende de ti es reducir el número de fuentes contradictorias que la Inteligencia Artificial puede encontrar sobre tu negocio. Google Business Profile, tu propia web, y los directorios sectoriales de tu colegio profesional deberían decir exactamente lo mismo, actualizados en la misma semana, no en momentos distintos del año.
El problema número dos del marco RADAR de Javier G. Amblar describe exactamente esta situación: aparecer, pero mal. No se trata de que la Inteligencia Artificial no sepa que existes, sino de que sabe de ti algo que ya no es cierto, y lo dice con la misma seguridad que si lo fuera. Este mismo desajuste aparece cuando tu colegio profesional celebra un congreso y la Inteligencia Artificial todavía no se ha enterado.
Por qué esto va a más, no a menos
El propio informe de SOCi señala que el 45% de los consumidores ya usa herramientas de Inteligencia Artificial para buscar un servicio local, frente a apenas el 6% de hace un año. Cuantas más personas pregunten primero a un asistente de Inteligencia Artificial antes de llamar, más veces se repetirá el mismo problema: un cliente que confía en un dato incorrecto y llega, o no llega, al sitio equivocado.
El problema no es solo que no te recomienden bien, es que casi nadie te recomienda
El mismo informe de SOCi que mide la precisión de los datos midió algo todavía más determinante: cuántas veces un negocio local aparece cuando alguien le pregunta a un asistente de Inteligencia Artificial. La cifra es dura. ChatGPT recomienda solo el 1,2% de las ubicaciones analizadas, Perplexity el 7,4% y Gemini el 11%, frente al 35,9% de las veces que un negocio aparece en el paquete local de tres resultados de Google. Conseguir que la Inteligencia Artificial te recomiende es, según el propio informe, entre tres y treinta veces más difícil que posicionarse bien en una búsqueda tradicional.
Esto cambia la magnitud del problema. No se trata solo de que un tercio de los datos que da la Inteligencia Artificial sobre tu consulta puedan estar equivocados: se trata de que, incluso si tus datos fueran perfectos, las probabilidades de que un asistente te mencione siquiera ya son bajas de partida. Un dato erróneo sobre un negocio que casi nunca aparece pesa doble: además de invisible, cuando por fin apareces, lo haces mal.
Las reseñas también deciden si te recomiendan, no solo tus datos
El mismo estudio de SOCi encontró que los negocios que sí logran una recomendación de un asistente de Inteligencia Artificial tienen, de media, entre 4,2 y 4,3 estrellas en sus reseñas. La reputación y la exactitud de los datos no son dos problemas separados: son la misma variable vista desde dos ángulos, porque la Inteligencia Artificial cruza ambas señales para decidir a quién menciona con confianza.
Esto conecta con lo que le puede pasar a cualquier profesional cuya reputación sea atacada con reseñas fabricadas, como el caso de la clínica dental española que perdió el control de su ficha de Google frente a un extorsionista: no solo se pierde nota media frente a un cliente humano, también se pierde la posibilidad de que un asistente de Inteligencia Artificial te recomiende, porque tu perfil deja de cumplir el umbral de confianza que el sistema exige antes de mencionarte.
Qué puede hacer distinto un veterinario frente a un dentista o un abogado
El fondo del problema es el mismo para cualquier profesión con consulta propia, pero las fuentes que hay que alinear cambian. Un veterinario tiene que vigilar su ficha de Google, su web y los directorios del colegio de veterinarios de su comunidad autónoma; un dentista añade a esa lista el registro de colegiación, que la Inteligencia Artificial puede dar por vigente aunque haya cambiado de sede; un abogado depende además de directorios jurídicos especializados que rara vez se actualizan al mismo ritmo que su propia web.
En los tres casos, el error no aparece en la fuente que el profesional controla mejor, sino en la que controla peor: el directorio sectorial que actualizó su web hace tres años y no ha vuelto a tocarla. Revisar una vez al trimestre qué dice exactamente cada uno de esos directorios sobre horario, dirección y disponibilidad, y corregir la discrepancia en cuanto aparece, es la defensa más eficaz frente a un fallo que, según los propios datos de SOCi, afecta a uno de cada tres datos que da la Inteligencia Artificial.
Cómo comprobar tú mismo si tus datos ya están desalineados
No hace falta esperar a que un cliente se presente un sábado a una consulta cerrada para descubrir el problema. Pregúntale directamente a ChatGPT, a Perplexity y a Gemini cuál es tu horario, tu dirección y si aceptas pacientes o clientes nuevos, exactamente como lo haría alguien que no te conoce. Compara las tres respuestas entre sí y con la realidad. Si las tres coinciden y son correctas, tu caso está, de momento, del lado bueno del 68% que documenta SOCi. Si alguna falla, ya sabes por dónde entra el problema antes de que te lo cuente un cliente frustrado.
Esta comprobación no es algo que se haga una vez y se olvide. Cada vez que cambias de horario, de dirección o de condiciones, conviene repetirla varias semanas después, porque el desfase entre lo que tú actualizas y lo que la Inteligencia Artificial recoge no es instantáneo: depende de cuándo cada fuente vuelve a rastrear tu ficha, y ese plazo no lo controla ningún profesional independiente, solo se puede vigilar.
Sobre el autor
Javier G. Amblar, exprofesor asociado del IE Business School con Premio a la Excelencia Docente, acumula 27 años de trayectoria y más de 33.000 profesionales formados en 55 países. Dirige RADAR, el sistema de visibilidad ante la Inteligencia Artificial para negocios independientes, dentro de una comunidad de más de 500.000 personas. Más en consultoria.uno/radar.
