Alguien preguntó por un negocio como el tuyo a tres Inteligencias Artificiales distintas. En el 93 % de los casos, al menos un dato básico salió mal o directamente no salió. Y el reparto de esos errores tiene una lógica incómoda: cuanto más pequeño es el negocio, más se equivoca la máquina.
Trece mil preguntas, y el 93 % con algún dato falso
En julio de 2026 se publicaron los resultados de una prueba hecha sobre 165 empresas de Londres. Se lanzaron 13.365 preguntas a ChatGPT, Gemini y Perplexity sobre cosas elementales: qué servicios prestan, cómo se contacta con ellas, qué tamaño tienen, desde cuándo existen. Después se compararon las respuestas con el registro mercantil y con los perfiles oficiales de cada empresa.
El 93 % tenía al menos un dato básico equivocado o ausente. No hablamos de matices ni de interpretaciones. Hablamos de datos que cualquiera daría por comprobados.
Una segunda prueba, con más de 72.000 preguntas sobre comercios de calle, encontró una respuesta incorrecta de cada dieciséis. El error más repetido fue situar el negocio en un código postal que no era el suyo, incluso cuando la pregunta especificaba la localidad.
Y no todos los motores fallan igual. En esa misma prueba, Perplexity dio respuestas inexactas en el 10 % de los casos, Gemini en el 5 % y ChatGPT en el 4 %. Comprobar uno no te dice absolutamente nada de lo que están diciendo los otros.
El dato que cambia la conversación
Dentro de ese 93 % hay un reparto que casi nadie ha comentado. Entre las empresas pequeñas, la mitad recibió al menos un dato falso. Entre las grandes, el 32 %.
La explicación la dio uno de los responsables del estudio y es de sentido común, aunque resulte desagradable de leer: si toda tu presencia digital se reduce a tu web y a tu ficha de Google, el rastro de información que dejas es fino. Hay poco de donde tirar.
Y cuando la máquina tiene poco de donde tirar, no dice «no lo sé». Rellena. Rellena con la reseña de otro, con un dato de hace seis años, con un profesional que se llama parecido al tuyo. Y lo cuenta con el mismo tono seguro con el que dice las cosas ciertas. Ya vimos que la Inteligencia Artificial inventa cuando no sabe, y que el precio de esa invención lo paga siempre el profesional, no la máquina.
Dicho de otra forma: el tamaño de tu negocio no determina lo bueno que eres, pero sí determina cuánto se lo inventa la Inteligencia Artificial cuando le preguntan por ti.
No es solo que no aparezcas
Aquí hay dos problemas distintos y conviene no mezclarlos, porque no se arreglan igual.
El primero es la ausencia. Un análisis de más de 350.000 negocios encontró que ChatGPT recomendaba solo al 1,2 % de ellos. El resto, sencillamente, no entra en la respuesta. No es que salgan en tercer lugar: es que no salen.
El segundo es la descripción, y es el que casi nadie está mirando. Antes, quien te buscaba comparaba: veía tu web, tu ficha, unas reseñas con su fecha, la web de un competidor. Se hacía su idea. Ahora recibe un párrafo escrito por una máquina que te describe entero antes de que llegue a hablar contigo. Has pasado de ser clasificado a ser descrito, y eso es un cambio de naturaleza, no de grado. Es parte de cómo la Inteligencia Artificial está redefiniendo la identidad digital de cualquiera que trabaje de cara al público.
Lo comprobé con mi propio nombre
Antes de decirle esto a nadie, lo hice conmigo. Tres motores, la misma pregunta que haría un desconocido: quién es Javier Amblar.
El primero no me conocía. Veintisiete años de oficio, más de 33.000 profesionales formados, televisión, radio, y para ese motor no existía nadie con ese nombre.
El segundo me describió con precisión: consultor estratégico, mi paso por el IE Business School, mi web y mi perfil profesional como fuentes. Eso es lo que se puede conseguir cuando el rastro está trabajado.
El tercero contestó, con página y media de detalle y total seguridad, que yo era otro hombre, fallecido en Estados Unidos en 2019 en un suceso policial. Un apellido casi idéntico al mío. Esa era la respuesta que habría recibido cualquier cliente potencial que preguntara por mí ese día.
Tres motores, tres realidades, la misma tarde: invisible, correcto y confundido con un muerto.
El punto ciego: aquí no hay Search Console
En la búsqueda de toda la vida queda rastro. Hay impresiones, clics, posiciones, herramientas que avisan cuando algo cae. Si tu web pierde visitas, lo ves y lo investigas.
Con las respuestas de la Inteligencia Artificial no hay nada de eso. No existe un informe que te diga que un motor está afirmando que cerraste, que atiendes en otra ciudad o que tu teléfono es otro. No hay caída de tráfico que seguir, porque el error vive dentro de una conversación privada que nunca vas a ver.
Y ya no es un asunto de minorías. El 45 % de los consumidores dice usar ya ChatGPT o herramientas parecidas para pedir recomendación de un negocio, frente al 6 % del año anterior. En doce meses. Hace dos años esto era una anécdota, como lo era todo lo que se contaba sobre el futuro de las marcas. Ya no.
Comprobarlo una vez tampoco sirve
Esta es la parte que suele sorprender. Mucha gente hace la prueba un día, ve que sale más o menos bien y se queda tranquila.
Las respuestas cambian de semana en semana. Cambian con cada actualización del modelo, con cada fuente nueva que entra y con cada dato viejo que se cuela. Y no dejan histórico: lo que un motor respondió sobre ti el mes pasado, si nadie lo guardó, se perdió para siempre.
Por eso esto no es una comprobación, es una medición. Una foto no dice nada. Una serie sí.
Por dónde se empieza
Lo primero es ordenar lo que sí controlas: que tu web, tu ficha y tus perfiles digan exactamente lo mismo. Nombre, dirección, teléfono, a qué te dedicas de verdad. Las contradicciones entre tus propias fuentes son una de las causas más claras de que una respuesta salga mal.
Lo segundo es engordar el rastro que no controlas, que es justo donde los negocios pequeños pierden. Menciones en sitios que estas máquinas leen, información coherente y fechada, presencia en los lugares donde alguien de tu sector aparecería de forma natural.
Y lo tercero es lo más aburrido y lo más importante: una lista fija de preguntas, las que haría un cliente tuyo, repetidas cada cierto tiempo en los principales motores y anotadas. Con fecha. Siempre las mismas, para poder comparar.
Nada de esto es urgente hoy. Ese es exactamente el problema: cuando se vuelva urgente, llevará meses siendo verdad y no te habrás enterado.
Si quieres saber qué están respondiendo ahora mismo los principales motores de Inteligencia Artificial cuando alguien pregunta por tu nombre, por tu especialidad o por tu zona, eso es precisamente lo que mide RADAR, con repeticiones, con fechas y con nombres propios: el tuyo y el de quien está apareciendo en tu lugar.
Sobre el autor
Javier G. Amblar es consultor estratégico senior con 27 años de experiencia. Ha formado a más de 33.000 profesionales en 55 países, fue profesor asociado del IE Business School con Premio a la Excelencia Docente y ha colaborado durante más de dos décadas como analista en RTVE, Onda Cero, Telemadrid y EsRadio. Trabaja el posicionamiento profesional y la visibilidad ante los sistemas de Inteligencia Artificial: que los clientes te encuentren cuando preguntan a una máquina, y que lo que esa máquina diga de ti sea verdad. Está al frente de una comunidad en línea de más de 500.000 personas. Es el creador de RADAR.
