Un librero de segunda mano en Reino Unido lleva semanas recibiendo pedidos que no encajan con nada que haya visto en años de oficio: lotes enteros de libros antiguos y poco conocidos, comprados de golpe, sin ningún patrón de lector habitual. En agosto de 2026 esos pedidos se han convertido en la pista más visible de algo que The Washington Post ya había revelado antes: empresas de Inteligencia Artificial comprando libros por millones para enseñar a sus sistemas a escribir. Y nadie te preguntó si algún libro sobre tu profesión estaba entre esas páginas.
Un librero de segunda mano notó algo raro en sus pedidos
Stuart Manley, fundador de la librería de segunda mano Barter Books en Reino Unido, contó a la BBC que un único pedido reciente le hizo facturar tanto como en una semana normal de trabajo. Ese testimonio, recogido también por AOL en agosto de 2026, forma parte de un patrón más amplio: libreros de Reino Unido e Irlanda describen compras masivas de libros antiguos y descatalogados, en cantidades y con una frecuencia que no corresponden a coleccionistas ni a lectores habituales.
Los libreros sospechan que detrás de esos pedidos hay empresas de Inteligencia Artificial buscando material para entrenar a sus modelos. Es importante decirlo con precisión: esos pedidos concretos de 2026 no se han vinculado de forma confirmada a ninguna empresa en particular. Lo que sí está confirmado, y por eso la sospecha tiene fundamento, es un caso anterior que sirvió de precedente.
Ese matiz importa. Es fácil, y tentador, unir los dos hechos en una sola frase y afirmar que una empresa concreta está detrás de los pedidos de este verano. La honestidad exige separarlos: hay un caso confirmado y documentado, el de Anthropic, y hay una sospecha razonable pero todavía sin confirmar sobre quién compra ahora mismo esos libros. Contar esto bien significa no mezclar ambas cosas como si fueran la misma prueba.
Lo que sí puede afirmarse sin duda es el contexto general: la industria de la Inteligencia Artificial necesita cantidades enormes de texto de calidad para entrenar sus modelos, y los libros, sobre todo los técnicos y especializados, son una fuente especialmente valiosa por su lenguaje preciso y su estructura. Ese hecho, por sí solo, explica por qué el patrón de compras que describen los libreros resulta tan verosímil, tenga o no tenga, al final, el nombre de una empresa concreta detrás.
Qué reveló The Washington Post sobre Anthropic y los libros que entrenaron a Claude
The Washington Post reveló que Anthropic, la empresa detrás del asistente de Inteligencia Artificial Claude, gastó decenas de millones de dólares comprando libros físicos para un proyecto interno conocido como Project Panama, iniciado a principios de 2024. Según recogieron Euronews y Yahoo Finance en agosto de 2026, la empresa adquiría lotes de decenas de miles de libros a la vez, a través de proveedores como Better World Books y la británica World of Books.
El objetivo, según esa investigación, era enseñar a Claude a escribir con la calidad de un libro editado en vez de imitar el lenguaje informal típico de internet. Para conseguirlo, los ejemplares físicos eran despiezados, sus lomos cortados para poder escanear cada página, y una vez digitalizados, los libros se enviaban a reciclaje.
Por qué destruir libros para entrenar una Inteligencia Artificial no es ilegal
Puede sonar drástico, pero comprar un libro y destruirlo después de escanearlo no infringe, por sí solo, ninguna ley: el comprador es dueño del ejemplar físico. Anthropic incluso obtuvo una resolución judicial favorable relacionada con el uso legítimo, «fair use», de este tipo de material para entrenamiento, según recogió el medio IBTimes.
La cuestión no es si fue legal. La cuestión es que ese proceso, legal y ya documentado, es exactamente el tipo de operación que hoy sospechan los libreros de Reino Unido e Irlanda al ver sus pedidos actuales. Si ya ocurrió una vez a esa escala, no es descabellado pensar que vuelve a ocurrir, aunque esta vez no sepamos todavía qué empresa hay detrás.
Los pedidos sospechosos de agosto de 2026 en Reino Unido e Irlanda
Según la información recogida por la BBC y replicada por TechStory y otros medios en agosto de 2026, los libreros afectados describen un patrón muy concreto: interés desproporcionado por títulos antiguos, técnicos o especializados que rara vez se venden, comprados en cantidades que no tienen sentido para un uso personal. Es el mismo perfil de libro, texto largo, estructurado, con vocabulario técnico, que resulta especialmente valioso para entrenar un sistema de Inteligencia Artificial a escribir sobre un tema con precisión.
Nadie ha publicado todavía una lista de qué materias concretas estaban en esos lotes. Y ahí está el punto que debería importarte si ejerces una profesión con conocimiento especializado: manuales, tratados y libros técnicos de todo tipo de disciplinas llevan meses circulando hacia destinos que no son lectores, sino sistemas de entrenamiento.
Piensa en la variedad de disciplinas que tienen su propia tradición editorial: derecho, medicina, psicología, arquitectura, finanzas, educación. Cada una de ellas tiene décadas de libros especializados en librerías de segunda mano, exactamente el tipo de material que un proyecto como el de Anthropic, o cualquiera que siga ese mismo modelo, buscaría para enseñar a una Inteligencia Artificial a hablar con propiedad sobre esos temas.
No sabes qué libro de tu profesión terminó dentro de una Inteligencia Artificial
Si eres abogado, médico, arquitecto, terapeuta, consultor o ejerces cualquier profesión que tiene su propia bibliografía técnica, es razonable asumir que parte de esa bibliografía, buena, mediocre o directamente anticuada, ha podido servir para entrenar alguna Inteligencia Artificial en algún momento de los últimos dos años. No hay forma de saberlo con precisión desde fuera de esas empresas, y ellas tampoco lo publican con detalle.
Esto no es alarmismo. Es una descripción bastante literal de cómo se ha construido buena parte del conocimiento que hoy usan sistemas como Claude, ChatGPT o Gemini para responder cuando alguien les pregunta sobre tu campo de trabajo.
Lo que eso significa para lo que una Inteligencia Artificial dice de tu profesión
Cuando un cliente potencial le pregunta a una Inteligencia Artificial cómo funciona tu sector, o qué debería esperar de un profesional como tú, la respuesta que recibe está construida, en parte, sobre libros que ni tú ni nadie de tu gremio eligió que estuvieran ahí. Puede incluir buena literatura técnica actualizada, o puede incluir manuales de hace veinte años que ya no reflejan cómo se trabaja hoy.
No hay manera de auditar, libro por libro, qué entró en el entrenamiento de cada sistema. Pero sí hay una forma de comprobar el resultado final: qué dice exactamente esa Inteligencia Artificial hoy, cuando alguien le pregunta por tu profesión y, más importante todavía, por ti.
No puedes controlar el pasado de entrenamiento, pero sí el presente de la respuesta
Esta es la distinción que de verdad importa. El origen de lo que una Inteligencia Artificial sabe sobre tu profesión, qué libros, qué artículos, qué fuentes se usaron para entrenarla, quedó decidido hace meses o años, en un proceso que tú no presenciaste y no puedes deshacer. Ese capítulo está cerrado y fuera de tu alcance.
Lo que sigue abierto es la respuesta concreta que esa Inteligencia Artificial da hoy cuando alguien pregunta por ti. Esa respuesta puedes comprobarla, y si contiene un error, una desactualización o una omisión, puedes trabajar para corregirla. Es la diferencia entre preocuparte por algo que no puedes cambiar y ocuparte de algo que sí.
Es la misma lógica que aplicarías ante cualquier otra fuente de información sobre ti que no controlas del todo. No puedes revisar cada artículo que alguien escribió sobre tu sector hace diez años, ni cada reseña antigua, ni cada mención perdida en un foro. Pero sí puedes revisar, hoy, lo que un cliente potencial ve cuando pregunta por ti a una Inteligencia Artificial, que es el punto de contacto que de verdad importa en el momento en que alguien decide confiar en ti o no.
Cómo comprobar qué dice hoy una Inteligencia Artificial de tu profesión
La mayoría de los profesionales nunca ha hecho el ejercicio simple de preguntarle a ChatGPT, Gemini o Perplexity qué saben de ellos o de su negocio. Suelen descubrir el problema cuando ya es tarde, cuando un cliente les repite algo desactualizado o directamente falso que «le dijo la Inteligencia Artificial».
Javier G. Amblar lleva 27 años trabajando con profesionales que construyeron su reputación durante décadas antes de que existiera nada de esto, y ha visto crecer esta misma pregunta en cada sector: si no elegiste qué libros entrenaron a estos sistemas, al menos puedes elegir comprobar qué están diciendo hoy de ti.
Un manual desactualizado sobre tu profesión, escaneado hace dos años sin que nadie te avisara, puede seguir influyendo en cómo una Inteligencia Artificial describe tu sector cuando alguien pregunta hoy. Tú no puedes reescribir ese manual ni impedir que se usara. Pero puedes asegurarte de que, al menos, lo que esa misma Inteligencia Artificial dice de ti en concreto sea exacto y esté al día.
Puedes empezar por lo único de esta historia que sí depende de ti: comprobar hoy mismo qué dicen ChatGPT, Gemini y Perplexity de tu profesión y de tu negocio con el diagnóstico de RADAR.
Sobre el autor
Javier G. Amblar suma 27 años de experiencia como consultor estratégico 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 en RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio. Es autor del libro Liderazgo (Editatum, 2018).
Su canal de YouTube supera los 368.000 suscriptores y su comunidad en línea reúne a más de 500.000 personas interesadas en cómo la Inteligencia Artificial está cambiando la forma en que se construye y se comprueba la reputación profesional.
Con RADAR ayuda a profesionales a comprobar y corregir qué dicen de ellos ChatGPT, Gemini y Perplexity, y con Evolution acompaña a quienes quieren traducir su experiencia en autoridad e ingresos propios.
