Cuando una IA describe mal tu empresa

Antes de nada, mira qué dice

Veinte minutos, sin herramientas, y casi ninguna empresa lo ha hecho nunca.

Abre los cuatro asistentes que usa la gente y pregúntale a cada uno por tu empresa, por su nombre. Después pregunta tres cosas más: qué vende, quiénes son sus competidores, y si la recomendaría.

Repite las mismas preguntas en una conversación nueva. Estos sistemas se dejan influir por lo que has escrito antes, y la segunda respuesta suele salir más limpia que la primera.

Y hazlo también en Google a secas. El resumen de IA que aparece arriba no es lo mismo que un chatbot: sale del top veinte de resultados orgánicos, aparece ya en cerca de la mitad de las búsquedas, y es el único de los cinco donde el trabajo de posicionamiento de siempre sigue mandando.

Las tres maneras de estar mal, que no se arreglan igual

Apuntar el error no basta. Hay que apuntar de qué tipo es, porque la palanca es distinta en cada uno y confundirlas es como se pierden meses.

• Desactualizado. Dice algo que fue verdad. Es el más común de los tres y el más fácil, porque en algún sitio existe todavía la versión vieja y se puede ir a por ella.
• Confundido. Te está describiendo a otro. Es el que más se denuncia y el que peor se entiende, y tiene una causa concreta que merece su propio apartado.
• Inventado. Una afirmación que no sale de ninguna parte. Es el menos frecuente, el más inquietante y sobre el que menos control directo tienes.

Un cuarto caso que conviene separar: que no diga nada de ti. Eso es ausencia y no error, se arregla por otro camino, y de los dos es el más frecuente.

De dónde sale, y por qué tu web no lo arregla

Casi nunca de tu web, que es la parte que pilla a todo el mundo desprevenido.

Para preguntas sobre una empresa, estos sistemas se apoyan en terceros: enciclopedias, foros, directorios, prensa, sitios de reseñas, registros públicos y versiones antiguas de la web que quedaron dentro de los datos con los que se entrenó el modelo.

Eso último explica la mayoría de las respuestas desactualizadas. Un modelo entrenado sobre una fotografía de la web conoce la versión de ti que existía cuando se hizo la fotografía. Tu web nueva no revela esa fotografía otra vez.

Y explica también por qué los cuatro no coinciden entre ellos: leen cosas distintas. Los estudios de solapamiento entre citas encuentran que solo alrededor de uno de cada diez dominios que cita un sistema aparece también en otro. La consecuencia práctica es la que hay que interiorizar: una corrección que funciona en uno puede no tocar a otro.

El caso de la confusión, que es el que llega

Que te mezclen con otra empresa es la queja más frecuente, y tiene una causa específica.

Si tu nombre se parece al de otro, o compartes nombre con un municipio, con un apellido corriente o con una palabra del diccionario, un sistema que tiene poca información sobre ti rellenará el hueco con lo que tiene sobre ellos. Tampoco hay mala fe detrás. Ocurre cuando no existe suficiente información distintiva para separar dos entidades, y el hueco se rellena con lo que hay a mano.

En España esto es más frecuente que en otros mercados por una razón aritmética. Las denominaciones sociales se registran en un registro central, se comprueba que no estén repetidas exactamente, y eso deja miles de nombres que se parecen mucho sin ser el mismo. Añade que muchas marcas comerciales toman el nombre de la ciudad o de la comarca y tienes el escenario perfecto para que un sistema junte dos empresas que no tienen nada que ver.

La corrección, por tanto, no es discutir la mezcla. Es volverse más distinguible: el mismo nombre, la misma localidad y el mismo sector en todas partes donde apareces, perfiles externos que lo repitan igual, y contenido que ate tu nombre a tu campo real las veces suficientes como para que la asociación deje de ser ambigua.

Eso son meses, no días. Es también exactamente el mismo trabajo que hace que te encuentren, así que no es un desvío.

Qué lo corrige, por orden de efecto

Ninguno de estos cinco es un botón.

• Los registros de terceros, primero. Directorios, perfiles profesionales, la ficha de tu empresa en el buscador, asociaciones sectoriales, cualquier sitio donde te describe otro. Esas son las fuentes que se están leyendo. Tu web no es la autoridad aquí; la corroboración lo es.
• Los datos, legibles por máquina en tu propio sitio. Datos estructurados que digan quién eres, dónde estás, qué haces y qué ofreces. No obliga a nadie a corregir nada, pero le da a un sistema que lee tu web algo inequívoco en vez de algo que deducir.
• Señalar las pruebas. El campo que enlaza tu sitio con tus perfiles externos es lo que convierte una página que afirma cosas sobre sí misma en una entidad corroborada fuera. Si esos perfiles no existen todavía, ése es el trabajo previo y no éste.
• Publicar la versión correcta en algo nuevo y fechado. Para los sistemas que buscan en vivo, la frescura pesa: lo publicado en los últimos treinta días recibe varias veces más citas que el material antiguo.
• Usar el aviso de respuesta incorrecta. Casi todos los asistentes tienen uno. Es lento, opaco y merece la pena de todos modos en cualquier cosa difamatoria o gravemente falsa.

Y una que no está en la lista: el archivo que algunos venden como la manera de darle instrucciones a los asistentes sobre tu sitio. Cuesta un fichero, así que se publica. No se paga como servicio, y por qué está explicado en el artículo sobre por qué una IA no te recomienda.

Cuánto tarda

Aquí es donde conviene ajustar la expectativa con honestidad.

Para los asistentes que buscan en la web mientras contestan, una página de tercero corregida puede empezar a aparecer a los pocos días de indexarse.

Para las respuestas que salen de los datos de entrenamiento, depende del siguiente ciclo de entrenamiento, que no tiene calendario publicado ni manera de que tú lo influyas. Una empresa que cambió de nombre hace un año puede seguir descrita con el anterior.

Así que el objetivo realista no es «que lo corrijan este mes». Es que la versión correcta sea lo más fácil de encontrar, en todas partes, y dejar que los sistemas converjan hacia ella. No hay un teléfono de atención al cliente para esto.

Cuándo no merece los meses

Conviene mantenerlo proporcionado.

Si el error es menor, del tipo un tamaño de plantilla antiguo o un año de fundación mal puesto, no te está costando trabajo. Se arregla la próxima vez que toques los perfiles.

Lo que sí importa es cualquier cosa que cambie una decisión de compra: un servicio que ya no prestas, un mercado que ya no cubres, un competidor nombrado como si fueras tú, o una afirmación sobre calidad que no es cierta. Eso vale los meses.

Y si el error viene de que llevas años sin actualizar la única página que te describe, entonces esto no es un problema de IA. Es el mismo de siempre, contado por una máquina nueva.