Le preguntaron a ChatGPT si el estudio de interiorismo de Elena Puig seguía en activo, y la respuesta dijo que no, que la sociedad figuraba disuelta. Elena factura desde ese estudio desde hace seis años. El dato salía de un registro abierto de empresas que ella nunca ha visitado, y que nunca supo que existía hasta ese momento.
¿Qué es esa base de datos que nunca has visitado y ya sabe de ti?
Se llama OpenCorporates, y es la mayor base de datos abierta de empresas del mundo: reúne más de 220 millones de fichas de sociedades en más de 140 países, construidas a partir de registros mercantiles oficiales, boletines públicos y otras fuentes gubernamentales. No la gestionas tú, no la rellenas tú, y en la mayoría de los casos ni siquiera sabes que tu empresa está ahí.
Cualquier sociedad limitada, cualquier autónomo que en algún momento constituyó una empresa, tiene una ficha en algún registro público que bases como esta recogen automáticamente. Esa ficha, con su estado legal y su fecha de constitución, es exactamente el tipo de dato estructurado y verificable que una Inteligencia Artificial prefiere citar antes que una frase suelta de tu propia web.
El estudio de interiorismo que la Inteligencia Artificial daba por cerrado
Elena Puig lleva quince años como interiorista en Barcelona. En 2019 fusionó su actividad como autónoma con la de un socio y constituyeron una sociedad limitada nueva, disolviendo la anterior figura legal bajo la que había facturado hasta entonces. El cambio fue puramente administrativo: el estudio, los clientes, el trabajo, todo siguió igual.
El registro mercantil recogió correctamente que la primera figura legal quedó disuelta. Lo que ninguna Inteligencia Artificial supo relacionar es que esa disolución no fue un cierre, fue una fusión hacia una empresa nueva. Cuando un posible cliente le preguntó a ChatGPT si el estudio de Elena seguía operando, la respuesta citó la disolución de 2019 sin mencionar la sociedad nueva que la sustituyó, y el cliente, antes de escribirle, ya había decidido buscar otro estudio.
Cómo un trámite administrativo se convierte en la versión oficial para una máquina
Un registro mercantil no está pensado para contar tu historia, está pensado para dejar constancia legal de un hecho puntual: una constitución, una disolución, un cambio de administrador. Ese hecho puntual queda fijado con fecha exacta, y las bases de datos que lo recogen no suelen incorporar el contexto que le sigue.
Para una persona, «empresa disuelta en 2019» y «fusionada con una empresa nueva en 2019» cuentan una historia parecida. Para un sistema que resume datos estructurados, son dos hechos distintos, y solo el primero suele quedar registrado con la claridad suficiente para que una Inteligencia Artificial lo repita sin matices.
La sociedad nueva de Elena sí existe en el mismo registro, con su propia ficha y su propia fecha de constitución, pero nada en ninguna de las dos fichas indica explícitamente que una sustituye a la otra. Para relacionar ambos hechos hace falta contexto humano, y ese es precisamente el paso que ninguna base de datos automatizada da por defecto.
Esto no es un dato falso, es un dato incompleto, y esa diferencia importa
Nadie inventó nada sobre Elena. La disolución de 2019 ocurrió, está documentada, es pública y verificable. El problema no es la veracidad del dato, es que se presenta suelto, sin la mitad de la historia que lo explica, y una Inteligencia Artificial no tiene forma de saber que falta esa mitad.
Esa distinción separa este problema de una reseña falsa o de un rumor malintencionado. Aquí nadie miente, y por eso mismo es más difícil de detectar, y más difícil de indignarse lo suficiente como para perseguir la corrección con urgencia.
Por qué estas bases de datos pesan más de lo que parece
Un estudio de Ahrefs sobre 1.885 páginas web que añadieron marcado técnico de identidad, publicado en Search Engine Journal el 18 de agosto de 2026, encontró que ese marcado no acelera que una Inteligencia Artificial te cite al día siguiente. Pero sí confirma algo relevante: ese marcado alimenta, a medio y largo plazo, las mismas bases de datos estructuradas que sistemas como OpenCorporates, Wikipedia o Crunchbase mantienen sobre tu empresa.
Dicho de otra forma: no es una fuente aislada, es parte de una red de bases de datos que se citan entre sí y que una Inteligencia Artificial trata como más fiables que una afirmación suelta en tu web, precisamente porque parecen oficiales. Cuando una de esas piezas queda desfasada, arrastra a las demás.
Nadie te avisa cuando un dato estructurado como este queda desfasado
Elena no recibió ninguna notificación. Ni el registro mercantil, ni OpenCorporates, ni ChatGPT tienen un mecanismo para avisarte de que un dato antiguo sobre tu empresa está circulando sin el contexto que lo explicaría. Te enteras, como mucho, porque un cliente potencial te pregunta directamente si sigues en activo, algo que a Elena le pasó dos veces en un año antes de investigar por qué.
Ese silencio es la parte más incómoda de todo el mecanismo: ninguna de las plataformas implicadas considera que avisarte sea parte de su trabajo, y tú tampoco sabías, hasta ahora, que tenías algo que vigilar.
La tercera vez decidió preguntar ella misma a varias Inteligencias Artificiales qué decían de su estudio, y ahí encontró la disolución de 2019 repetida como si fuera la última noticia sobre su negocio.
La diferencia entre corregir tu web y corregir una base de datos que no es tuya
Cambiar un texto en tu propia web es inmediato: lo editas y ya está. Corregir un dato en una base de datos pública, agregada de registros oficiales, es otra cosa. OpenCorporates permite marcar correcciones sobre las fichas que recoge, pero el proceso pasa por señalar la fuente oficial correcta, y eso exige saber, primero, que el error existe.
La mayoría de los profesionales independientes no tiene ni el hábito ni el tiempo de vigilar bases de datos que ni siquiera saben que existen. Y mientras tanto, cada consulta que una Inteligencia Artificial hace a esa base repite el mismo dato incompleto.
Este problema no es exclusivo de quien tiene una sociedad limitada
Podría parecer un problema solo para negocios con estructura societaria compleja, pero afecta igual a cualquier profesional que en algún momento cambió de forma jurídica: de autónomo a sociedad, de una sociedad a otra, o que cerró una actividad para abrir otra relacionada. Cada uno de esos cambios deja una huella administrativa que alguna base de datos estructurada puede haber capturado a medias.
Cuantas más veces has reorganizado tu actividad a lo largo de los años, más probable es que exista, en algún rincón de una base pública, una versión incompleta de esa historia esperando a que una Inteligencia Artificial la repita sin avisarte.
Piensa en cuántas veces has cambiado de forma jurídica, de razón social o de domicilio fiscal desde que empezaste a trabajar por tu cuenta. Cada uno de esos movimientos, por pequeño que parezca en tu memoria, quedó registrado en algún sitio con fecha exacta y sin la explicación que tú sí tienes clara.
Qué puedes hacer, aunque no seas tú quien gestiona ese registro
Lo primero es buscar el nombre de tu empresa, actual y anterior si la tuviste, en OpenCorporates y comprobar qué estado legal figura y con qué fecha. Lo segundo, si encuentras un dato incompleto o engañoso, es usar la función de corrección de la propia plataforma, señalando la fuente oficial actualizada.
Lo tercero, y esto es lo que de verdad marca la diferencia, es preguntarle directamente a ChatGPT, a Gemini y a Perplexity si tu negocio sigue en activo, y comparar esa respuesta con la realidad. Repetirlo cada cierto tiempo es la única forma de saber si una corrección hecha en el registro ya se refleja en lo que la Inteligencia Artificial repite.
Verificar esto de forma continua es distinto a hacerlo una sola vez
El caso de Elena se resolvió cuando ella misma dedicó una tarde a rastrear de dónde salía el dato equivocado, corrigió la ficha y volvió a preguntar semanas después para confirmar el cambio. No todos los profesionales tienen esa tarde disponible, ni saben por dónde empezar a buscar. RADAR revisa qué dicen varias Inteligencias Artificiales sobre tu negocio y detecta cuándo un dato estructurado como este quedó atrás, sin que tengas que descubrirlo por casualidad, como le pasó a Elena.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 años de experiencia como consultor estratégico y ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países. Es exprofesor asociado del IE Business School, cargo que ya no ejerce en la actualidad, donde recibió el Premio a la Excelencia Docente, y ha colaborado como analista 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 que siguen de cerca cómo la tecnología cambia el trabajo independiente. Con esa base impulsa RADAR, un servicio que audita qué dicen de ti ChatGPT, Gemini y Perplexity, incluidas las bases de datos estructuradas menos conocidas. Puedes revisar qué mide RADAR exactamente y cómo empezar una revisión.
