Como se corrige un dato falso en Wikidata o en Wikipedia
No lo corriges tu directamente si el articulo habla de ti: lo solicitas. Wikipedia prohibe editar tu propia biografia por conflicto de intereses, asi que el camino es abrir una solicitud de edicion en la pagina de discusion del articulo, con la fuente que respalda el cambio, y esperar a que un editor independiente la revise. En Wikidata, que es la base de datos estructurada detras de Wikipedia, el proceso es mas abierto, pero depende de que alguien este vigilando ese registro. Si nadie lo vigila, un dato erroneo puede quedarse anos.
Wikidata alimenta el grafo de conocimiento que usan Google y varias Inteligencias Artificiales
Wikidata no es una curiosidad de enciclopedia. Es la fuente estructurada que Google usa para construir buena parte de su Knowledge Graph, el panel que aparece a la derecha cuando buscas un nombre, y que tambien consultan sistemas de Inteligencia Artificial como Gemini a la hora de responder quien es alguien. Un dato mal cargado en Wikidata, como una fecha, una profesion o una afiliacion incorrecta, no se queda en Wikidata: viaja.
Ya se explico en este mismo periodico donde se decide de verdad lo que Google dice de ti, y Wikidata es una de las piezas centrales de ese mecanismo, junto con las fichas de empresa y los perfiles verificados.
El caso Seigenthaler: cuatro meses con una biografia falsa y nadie lo corrigio
En mayo de 2005 alguien edito de forma anonima la biografia de Wikipedia del periodista estadounidense John Seigenthaler y anadio, sin ninguna fuente, que habia sido sospechoso de los asesinatos de John F. Kennedy y Robert Kennedy. La informacion falsa permanecio publicada durante casi cuatro meses antes de que el propio Seigenthaler se enterara, segun relato el mismo en un articulo de USA Today ese mismo ano. Nadie estaba vigilando esa pagina.
El caso se conoce hoy como el incidente Seigenthaler y sigue siendo el ejemplo mas citado de un problema que no ha desaparecido, solo cambio de escala. Con las Inteligencias Artificiales generativas repitiendo lo que encuentran en estas fuentes, un dato falso sin vigilancia tarda menos en llegar a mas gente, no mas.
Por que no puedes simplemente entrar y corregir tu propia biografia
La politica de Wikipedia sobre biografias de personas vivas es estricta con el contenido, y la politica de conflicto de intereses es estricta con quien edita. Si el articulo trata sobre ti, tu empresa o tu trabajo, se te pide que no lo edites directamente, aunque el error sea evidente y tengas la prueba en la mano. La logica es que un editor con interes directo puede introducir sesgos, aunque su intencion sea solo corregir algo real.
Wikidata tiene una pagina de ayuda propia para este caso, la guia sobre autobiografia, que recomienda el mismo camino: declarar el conflicto de interes abiertamente y proponer el cambio en la pagina de discusion en lugar de imponerlo.
El mecanismo real: solicitud de edicion, no edicion directa
El procedimiento tiene tres pasos. Primero, localizas el articulo y abres su pestana de discusion. Segundo, describes el error exacto y aportas una fuente fiable y verificable que lo respalde, porque Wikipedia no acepta tu palabra sola, exige una referencia externa publicada. Tercero, esperas a que un voluntario, alguien sin relacion contigo, revise la solicitud y aplique el cambio si la fuente es solida.
Este tercer paso es el cuello de botella. Wikipedia depende de voluntarios, y hay millones de articulos y relativamente pocos editores activos revisando solicitudes. Una peticion bien hecha, con fuente clara, puede resolverse en dias. Una peticion sin fuente, o sobre un articulo que casi nadie visita, puede quedarse esperando meses.
En Wikidata la logica es distinta, pero el problema de fondo es el mismo
Wikidata permite editar directamente sin la misma barrera de conflicto de intereses que Wikipedia, siempre que cites la fuente del dato. Pero introduce otro problema: cada elemento (cada persona, empresa o entidad registrada) tiene una lista de personas que lo vigilan, y muchos elementos sobre profesionales o negocios pequenos no tienen a nadie vigilando. Sin vigilantes, un cambio vandalico o un error de carga automatica puede quedarse sin revisar indefinidamente, exactamente el mismo patron que dejo la biografia de Seigenthaler cuatro meses sin corregir, solo que aqui no hace falta mala intencion, basta con que a nadie le llegue la notificacion.
Que pasa cuando nadie ha reclamado nunca tu ficha
Un profesional independiente casi nunca sabe que tiene una entrada en Wikidata. A veces la crea automaticamente un bot a partir de un registro publico, un premio, una mencion en prensa o una participacion en un evento. Esa ficha queda ahi, sin que el profesional la revise nunca, acumulando datos que pueden quedar viejos: un cargo que ya no ocupas, una ciudad en la que ya no trabajas, una afiliacion que terminaste hace anos.
Nadie te avisa cuando eso pasa. Y como Wikidata alimenta sistemas que despues consulta una Inteligencia Artificial, ese dato sin reclamar puede terminar siendo la version oficial de tu trayectoria que recibe alguien que nunca hablo contigo. Es el problema central de aparecer, pero mal: no se trata de ser invisible, se trata de que lo que se ve de ti ya no es cierto y tu no lo sabes.
Como saber si tienes una ficha sin tener que rastrear a mano
Buscar tu nombre seguido de «Wikidata» en un buscador es el primer paso, pero no el unico: muchas fichas existen con variantes del nombre, con el nombre de tu empresa en lugar del tuyo, o enlazadas a una entrada de Wikipedia en otro idioma que nunca revisaste porque no la esperabas. Comprobar solo la version en espanol deja fuera justo esas variantes, que son las que con mas frecuencia acumulan errores porque reciben todavia menos vigilancia que la version principal.
Este rastreo manual, hecho una vez, no sustituye una revision periodica. Los datos de Wikidata cambian, los bots vuelven a cargar informacion desde fuentes externas, y una ficha corregida hoy puede volver a desactualizarse dentro de un ano sin que nadie te avise otra vez.
Que hacer si el dato erroneo ya esta alimentando una respuesta de Inteligencia Artificial
Corregir la fuente original en Wikidata o Wikipedia es el paso correcto, pero no es instantaneo: los sistemas de Inteligencia Artificial no siempre reflejan un cambio reciente, porque muchos trabajan con una copia de esas fuentes tomada en un momento anterior, no con la version en vivo. Por eso conviene tratar la correccion en origen como el primer paso de un proceso mas largo, no como la solucion completa el mismo dia.
Javier G. Amblar lo plantea con una pregunta simple para cualquier profesional: si hoy alguien le preguntara a ChatGPT, Gemini o Perplexity quien eres y a que te dedicas, ¿la respuesta se pareceria a tu situacion actual o a una version de hace tres anos que nadie reviso nunca? Es una pregunta que ya se abordo desde otro angulo en este periodico, y que aqui se concreta en una fuente muy especifica: la ficha estructurada que ni sabias que tenias.
Un dato mal cargado no es lo mismo que una mentira deliberada, pero el efecto es igual
Conviene separar dos problemas que se mezclan con facilidad. Uno es el vandalismo intencionado, como el que sufrio Seigenthaler, alguien que introduce un dato falso a proposito. El otro, mas comun para un profesional independiente, es el dato que fue correcto en su momento y que un bot, una fuente de prensa vieja o una carga automatica dejo congelado en el tiempo. Ninguno de los dos se corrige solo, y los sistemas que hoy generan texto con Inteligencia Artificial no distinguen entre un error de mala fe y uno por desactualizacion: repiten lo que encuentran.
Esa distincion importa porque cambia la fuente que hay que citar al pedir la correccion. Un dato desactualizado se corrige con una fuente reciente, tu propia web, un registro profesional vigente, una nota de prensa actual. Un dato falso se corrige señalando que nunca existio ninguna fuente que lo respaldara, algo que ya se plantea como reto de fondo para los propios modelos de lenguaje cuando se entrenan sobre fuentes que nadie verifico primero.
Medir lo que dice hoy la maquina, no solo corregir la fuente
Corregir Wikidata o solicitar un cambio en Wikipedia arregla el origen. No te dice si ese dato viejo ya se propago a las respuestas que hoy dan ChatGPT, Gemini o Perplexity cuando alguien pregunta por ti, ni cuanto tiempo tardara la correccion en reflejarse ahi. Esa comprobacion requiere mirar directamente lo que las Inteligencias Artificiales estan diciendo hoy, no solo lo que dice la fuente que las alimenta.
RADAR revisa que dicen hoy las principales Inteligencias Artificiales de tu nombre, mas alla de si la fuente original ya quedo corregida o sigue esperando que alguien la reclame.
Sobre el autor
Javier G. Amblar acumula 27 anos de experiencia en consultoria, comunicacion y estrategia empresarial. Formo a mas de 33.000 profesionales en 55 paises, fue profesor asociado del IE Business School con el Premio a la Excelencia Docente, colaboro con RTVE, Telemadrid, Onda Cero y EsRadio, y escribio el libro Liderazgo (Editatum, 2018). Su comunidad online supera las 500.000 personas y su canal de YouTube pasa de los 368.000 suscriptores.
Ayuda a consultores, abogados, psicologos, medicos y duenos de negocios de servicios a entender que estan diciendo de ellos las Inteligencias Artificiales, y a corregirlo cuando el dato ya no representa su trabajo actual. Su punto de partida es sencillo: si no sabes que fuente esta alimentando la respuesta, no puedes corregirla.
En RADAR mide de forma continuada la presencia de un profesional o un negocio en las respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity, y entrega un plan de correccion ordenado por impacto. En Evolution acompana a profesionales con experiencia a convertir su trayectoria en autoridad reconocida y en ingresos mas estables.
