Un cliente ocasional de McDonald’s pidió sus propios datos y la cadena le entregó un archivo de 515 páginas con su historial de compras, sus visitas previstas y hasta el gasto que la empresa esperaba de él en las próximas seis semanas. Si una hamburguesería sabe eso de alguien que solo pasa de vez en cuando, conviene preguntarse qué sabe y qué repite una Inteligencia Artificial sobre un profesional al que un cliente potencial le pregunta por ti antes de llamarte.
El caso: 515 páginas por unas hamburguesas
El periodista Reece Rogers, de la revista Wired, usó las leyes de privacidad de California para solicitar a McDonald’s una copia completa de los datos que la compañía había reunido sobre él a través de su aplicación de fidelización. La respuesta llegó en un documento de 515 páginas.
El archivo detallaba cada transacción realizada con la aplicación, cada oferta recibida, cada punto acumulado y cada código escaneado en sorteos y promociones. McDonald’s había calculado que Rogers volvería a sus restaurantes 2,16 veces en las seis semanas siguientes, con un gasto medio previsto por pedido y un total estimado para ese periodo, según recogió la propia revista Wired en 2024 y confirmaron después medios como Men’s Journal y Morning Brew.
Es un caso extremo, pero no es un caso aislado. Un columnista del Washington Post descubrió por su parte que el programa de fidelización de Starbucks le ofrecía menos descuentos porque el sistema había decidido que él estaba dispuesto a pagar el precio completo.
Lo que McDonald’s predijo sobre alguien que nunca lo autorizó
Nadie firmó un contrato que dijera «vas a volver 2,16 veces y vas a gastar tanto en tu próximo pedido». El sistema lo dedujo solo, a partir de patrones, y lo dio por bueno para tomar decisiones comerciales sobre esa persona sin que ella lo supiera.
Ese es el mecanismo que importa aquí, más que la cifra concreta: una organización puede construir un perfil detallado de alguien a partir de fragmentos sueltos, sin pedirle permiso para cada pieza, y ese perfil termina decidiendo qué le ofrece, qué le cobra y qué asume sobre él.
Tú puedes pedirle tu expediente a una empresa. ¿Puedes pedírselo a una Inteligencia Artificial?
El artículo 15 del Reglamento General de Protección de Datos en España, y normas equivalentes como las leyes ARCO en México o la CCPA en California, obligan a una empresa a entregarte lo que tiene sobre ti si lo pides. McDonald’s lo hizo, aunque tardara semanas y ocupara 515 páginas.
Con una Inteligencia Artificial como ChatGPT, Gemini o Perplexity no existe ese trámite. No hay un formulario que puedas rellenar para que un modelo te diga exactamente qué ha aprendido sobre ti, de dónde lo sacó y cuántas veces lo ha repetido a otras personas que preguntaron por tu nombre o tu profesión. El expediente existe, en la práctica, pero no hay puerta para pedirlo.
Qué guarda de ti una Inteligencia Artificial cuando alguien pregunta por tu profesión
Cuando alguien le pregunta a una Inteligencia Artificial por un abogado, una psicóloga o un asesor fiscal en su zona, el sistema no consulta un expediente único y verificado. Combina fragmentos de tu web, de directorios antiguos, de reseñas, de menciones de prensa y de perfiles profesionales, y construye con eso una respuesta que suena segura aunque nadie la haya revisado.
Ese proceso se parece más a lo que hizo McDonald’s con Reece Rogers de lo que parece a primera vista: fragmentos dispersos, ninguno pedido de forma explícita, combinados en un perfil que luego se usa para tomar una decisión, en este caso la decisión de un cliente potencial sobre si confiar en ti o no.
El dato viejo que se repite sin que nadie lo corrija
La diferencia decisiva es esta: McDonald’s actualiza su perfil de un cliente cada vez que compra. Una Inteligencia Artificial, en cambio, puede seguir repitiendo un dato de hace tres años sobre un profesional, una dirección antigua, un horario que ya cambió o una reseña que ya no representa el servicio actual, sin ningún mecanismo automático que lo corrija.
El resultado es un perfil que envejece mal y que nadie vigila. Un cliente potencial lee esa respuesta como si fuera un hecho verificado hoy mismo, no como el eco de algo que se escribió hace tiempo y que ya nadie revisó.
Por qué esto pesa más sobre un profesional que sobre un cliente ocasional
A Reece Rogers, el perfil que McDonald’s tenía de él le afectaba como consumidor: qué descuento recibía, qué oferta le llegaba. A un profesional que vive de que le contraten, un perfil erróneo o desactualizado en una Inteligencia Artificial le afecta como fuente de ingresos: si la respuesta que da la máquina no es la correcta, el cliente potencial ni siquiera coge el teléfono para comprobarlo.
Ese es el segundo problema de los cuatro que definen la falta de control sobre la reputación ante la Inteligencia Artificial: no solo importa si apareces, importa que lo que se diga de ti, cuando apareces, sea verdad y esté actualizado.
Cómo se comprueba de verdad lo que dice una Inteligencia Artificial de ti
Preguntarle directamente a ChatGPT o a Gemini «qué sabes de mí» da una respuesta parcial, porque el propio sistema no siempre expone toda la información que usó para construir su respuesta sobre ti en otra conversación distinta. Hace falta un ejercicio más metódico: preguntar por tu nombre y tu profesión desde varias cuentas, en varios modelos, con distintas formulaciones, y anotar con fecha lo que contesta cada uno.
Ese registro es lo único que permite comparar en el tiempo, porque las respuestas de una Inteligencia Artificial cambian de una semana a otra y no dejan un historial accesible como sí lo hace el expediente que entregó McDonald’s.
Qué hacer con lo que encuentres
Si lo que dice la máquina es viejo, corrige la fuente original: tu web, tu ficha de Google Perfil de Negocio, tus perfiles profesionales. Los modelos actualizan lo que repiten con el tiempo, aunque no de inmediato, y partir de una fuente corregida es mejor que no corregir nada.
Si lo que encuentras es un vacío, es decir, que la Inteligencia Artificial no tiene prácticamente nada que decir de ti cuando debería, el problema no es que mienta: es que no existes para ella todavía, y eso también tiene arreglo con el mismo trabajo de origen: presencia clara, consistente y verificable en los sitios de los que la máquina aprende.
RADAR mide, con la misma disciplina con la que McDonald’s mide a sus clientes, qué dicen de ti los sistemas de Inteligencia Artificial y qué hay que corregir para que lo que repitan sea verdad.
Un cliente ocasional de una cadena de comida rápida puede pedir su expediente y, si quiere, exigir que lo borren. Un profesional al que una Inteligencia Artificial ya está describiendo, bien o mal, actualizado o no, no tiene ese botón. Solo tiene la opción de comprobarlo antes de que sea un cliente quien se lo señale, o de no comprobarlo nunca y confiar en que la máquina acertó.
Qué cambia con las leyes ARCO en México y normas similares en Latinoamérica
En México, la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares reconoce los derechos ARCO: acceso, rectificación, cancelación y oposición. Cualquier persona puede pedirle a una empresa qué datos tiene sobre ella, corregir los que estén mal y, en ciertos casos, exigir que los borre. Brasil tiene un mecanismo equivalente con la Lei Geral de Proteção de Dados, y Argentina con su propia ley de protección de datos personales.
Ese marco legal cubre a las empresas que tratan tus datos de forma directa, como una cadena de restaurantes, un banco o una aseguradora. No cubre, en la práctica actual, lo que un modelo de Inteligencia Artificial infiere y repite sobre ti a partir de información pública dispersa: no hay una autoridad a la que reclamarle a ChatGPT que te explique de dónde sacó un dato concreto sobre tu consulta o tu despacho.
La trampa de pensar que si no apareces no hay problema
Es tentador pensar que, si una Inteligencia Artificial no dice nada sobre ti, al menos no dice nada malo. El problema es que ese silencio no es neutral: cuando alguien pregunta por un profesional de tu sector en tu zona y el sistema no tiene nada verificado sobre ti, tiende a mencionar a quien sí tiene una presencia clara, aunque esa persona lleve menos años ejerciendo que tú.
No aparecer y aparecer con datos viejos son dos caras del mismo problema: en los dos casos, la decisión final del cliente potencial se toma con información que tú no controlaste ni verificaste antes de que se usara.
Para entender mejor cómo se forma esa reputación automática, conviene leer también Lo que dice esta IA sobre tu empresa podría arruinarte y, sobre el derecho a pedir explicaciones a una empresa tradicional, Puedes pedirle a cualquier empresa tu propio expediente de datos, y casi nadie lo hace.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia en consultoría, comunicación y estrategia empresarial, 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 hoy dirige una comunidad en línea de más de 500.000 personas interesadas en cómo la Inteligencia Artificial cambia el trabajo de quien ejerce por su cuenta.
Su proyecto RADAR mide qué dicen de un profesional o un negocio los principales sistemas de Inteligencia Artificial, y entrega un plan para corregir lo que esté mal y reforzar lo que falte.
