ChatGPT no busca tu nombre: lo resume. Cuando alguien le pregunta quién eres, junta lo que ha leído sobre ti en páginas públicas (noticias, directorios, perfiles, algún foro) y lo convierte en tres párrafos con tono de ficha. Si lo publicado está incompleto, es viejo o mezcla a dos personas con tu nombre, la respuesta sale igual de segura y igual de mal. Google, al menos, enseña diez enlaces y deja que el lector decida; la IA decide por él. Y hay una cosa que casi nadie cuenta y que a mí me costó asumir: una parte de lo que la IA sabe de ti no se puede borrar. Solo tapar. Desde 2023 pregunto a las IAs por las personas con las que trabajo, antes de hacer nada, y dos cosas se repiten: lo que ves en tu pantalla no es lo que ve el que pregunta por ti, y discutir con el modelo es perder la tarde.
Cómo comprobar lo que dice de ti (y cómo no)
Lo que hace casi todo el mundo es abrir ChatGPT en su cuenta y escribir su nombre. Eso enseña una versión, la tuya: la memoria de tu cuenta, lo que le has preguntado otras veces y el idioma en que escribes condicionan la respuesta. Un cliente, un inversor o un periodista no tienen nada de eso. Para ver lo que ven ellos hay que preguntar como ellos:
- Sin sesión, o con una cuenta limpia que no te conozca.
- Con y sin navegación. Con navegación activada, el modelo busca en el momento y suele dar lo más reciente; sin ella, responde con lo que aprendió al entrenarse, que puede tener uno o dos años. Las dos versiones circulan.
- En varios idiomas. En inglés, muchas IAs tiran de fuentes distintas y cuentan otra historia.
- Con las preguntas que haría otro, no las que harías tú. «¿Quién es [nombre]?», «¿es de fiar [nombre] para [tu actividad]?», «¿cuáles son los mejores [tu sector] en [tu ciudad]?». La tercera es la que más duele: muchas veces la respuesta cita a cinco competidores y tú no estás. Lo he visto con despachos de veinte años.
- Varias veces. Las respuestas cambian de una vez a otra. Lo que importa es lo que repite.
Y no solo ChatGPT: Gemini, Copilot, Perplexity y los resúmenes de IA de Google responden distinto. Lo que importa es lo que repiten.
Las dos memorias de una IA (y por qué una no se puede borrar)
Esto es lo que explico en la primera reunión con cualquier cliente, porque cambia lo que espera. Un modelo como ChatGPT tiene dos formas de «saber» cosas de ti, y no se tratan igual.
Lo que aprendió al entrenarse. El modelo se construye leyendo una copia enorme de internet tomada en un momento concreto. Lo que había publicado sobre ti entonces queda dentro del modelo, no como un archivo que se pueda abrir y corregir, sino disuelto entre miles de millones de parámetros. Nadie, ni el propio fabricante, puede entrar y borrar un dato concreto. Lo único que puede hacer es poner un filtro a la salida para que no lo muestre, que es lo que ocurre cuando aceptan una solicitud: el dato sigue dentro, tapado. Ese conocimiento se queda ahí hasta que publican una versión nueva, entrenada con una copia más reciente de internet; y ni siquiera entonces hay garantía de que desaparezca, porque si las fuentes siguen publicadas lo vuelve a aprender, y porque un modelo nuevo a veces hereda cosas del anterior.
Lo que busca en el momento. Con la navegación activada, que hoy es lo habitual, el modelo busca tu nombre en Bing o en Google antes de responder y resume lo que encuentra ahora. Esta parte sí cambia cuando cambian las páginas: corregida la fuente, la respuesta cambia en días o semanas.
Con esto, la estrategia se decide sola, aunque sea la contraria a lo que pide el cuerpo. Discutir con el modelo no sirve. Pedir al fabricante que «borre» no borra: tapa. Lo que de verdad cambia lo que dirá la IA, hoy y en su siguiente versión, es lo que esté publicado cuando vuelva a mirar. Por eso el trabajo empieza en las fuentes, y por eso medimos cada mes con las mismas preguntas: para saber si la versión nueva ha aprendido lo que debía o sigue con lo de antes.
Por qué se equivoca
Los errores no son aleatorios. En los casos que he visto, casi todos caen en uno de estos cuatro tipos, y conviene saber cuál es el tuyo porque cada uno se arregla de una manera distinta:
El homónimo. Dos personas con el mismo nombre, y el modelo las funde en una. El abogado de Valencia hereda la condena del constructor de Murcia. Es el error más frecuente en nombres comunes y el más fácil de detectar.
El cargo viejo. El modelo te sigue presentando como director de una empresa que dejaste en 2021, porque esa es la etiqueta que más veces aparece asociada a tu nombre. Lo nuevo no se ha publicado lo suficiente.
La historia sin final. La noticia de la investigación se publicó en seis medios; el archivo, en uno o en ninguno. La IA resume lo que más se repite, y lo que más se repite es el principio.
El vacío. No hay nada publicado sobre ti, o casi nada, y el modelo rellena con lo que le parece probable. Son las respuestas más peligrosas, porque suenan igual de seguras.
Lo que casi nunca es: una opinión del modelo. No tiene. Tiene fuentes, buenas o malas, y una manera de resumirlas. Una de esas fuentes es Wikipedia; lo explico en Cómo aparecer en Wikipedia.
Por qué no coincide con Google
Porque son dos sistemas distintos que leen lo mismo. Google ordena enlaces y, desde 2014, retira resultados sobre personas cuando se le pide con base legal; lo que retira deja de verse en Google, pero la página sigue existiendo. Los modelos de IA leen las páginas, no los resultados de Google. Si una noticia ya no sale en Google pero sigue publicada, la IA puede seguir contándola. Y al revés: una página que Google tiene en la posición ocho puede ser la fuente principal de la IA si es la que mejor «explica» quién eres.
Trabajar solo en Google ya no es suficiente. Lo que cambia la respuesta de la IA es lo que pasa en las fuentes.
Qué se puede corregir y qué no
Lo digo tal cual se lo digo a quien me llama:
- Lo que viene de una fuente concreta se corrige en la fuente. Si el medio actualiza la noticia con el archivo, si el directorio cambia tu cargo, si la página que mezcla a los dos homónimos se corrige o desaparece, la IA deja de repetirlo en semanas o en pocos meses, según el modelo.
- Lo que no tiene fuente se tapa con fuentes. Un vacío se llena publicando lo que debería leerse: tu versión, en los sitios que las IAs usan (tu web, directorios profesionales, perfiles, medios). No es marketing; es dar al modelo algo mejor que resumir.
- Lo que es falso y te perjudica se puede reclamar a quien hace el modelo. El reglamento europeo de protección de datos da derecho a rectificar y a suprimir datos personales, y los proveedores de IA tienen canales para pedirlo; en Europa hay además reclamaciones en marcha sobre respuestas inexactas de ChatGPT. Funciona en algunos casos, es lento y exige documentarlo bien. Lo que no hace es cambiar lo que dicen las fuentes, así que casi siempre va junto con lo anterior.
- Lo que no se puede es borrar lo que el modelo ya aprendió ni garantizar lo que dirá su próxima versión. Lo que sí se puede es que, cuando vuelva a aprender, encuentre otra cosa; y medirlo cada mes con las mismas preguntas para saber si va en la dirección correcta.
Tres casos, sin nombres
La socia que no existía
Una consultora pregunta a ChatGPT por su fundadora y la IA le atribuye una socia con la que nunca trabajó. La fuente era un directorio que mezclaba dos empresas de nombre parecido. Corregido el directorio, la respuesta cambió en seis semanas.
El despacho invisible
Un despacho con veinte años de historia pregunta «mejores abogados mercantiles de Barcelona» y no aparece en ninguna de las cuatro IAs. No había nada malo publicado; es que no había nada. Cinco meses de fichas, artículos y menciones después, aparece en tres de las cuatro.
La investigación archivada
Un directivo cuya causa se archivó en 2022. Google ya había retirado los enlaces; ChatGPT seguía contando la investigación como abierta, porque dos de los medios no habían actualizado la noticia. Actualizadas las dos, la IA dejó de repetirlo.
Qué hacer, y en qué orden
- Comprobarlo bien: sin sesión, con y sin navegación, en dos idiomas, con las preguntas que haría otro, y guardando las respuestas.
- Encontrar la fuente de cada error. Siempre hay una, aunque a veces esté en la página doce de Bing.
- Corregir en la fuente lo que se pueda; publicar lo que falta; reclamar lo que sea falso.
- Volver a medir al mes siguiente con las mismas preguntas.
Si quieres saber qué dicen de ti las IAs y de dónde lo sacan, es lo que hace la auditoría de exposición digital; y si ya sabes qué está mal, en Reputación en IA explicamos cómo lo trabajamos.
Preguntas frecuentes
¿Puedo pedir a ChatGPT que borre lo que dice de mí?
Se puede pedir al proveedor que no muestre tus datos personales en sus respuestas, con base en el reglamento europeo de protección de datos. Es un trámite documentado y no inmediato, y conviene saber qué consigue: el fabricante no puede borrar lo que el modelo aprendió, solo evitar que lo muestre. Y no toca las fuentes de las que lo sacó: si siguen publicadas, hay que actuar también en ellas.
¿Si publican una versión nueva de ChatGPT, desaparece lo que decía de mí?
No está garantizado. La versión nueva aprende de una copia más reciente de internet; si las fuentes siguen ahí, lo vuelve a aprender, y a veces hereda cosas del modelo anterior. Lo único que asegura el cambio es que las fuentes hayan cambiado antes.
¿Por qué ChatGPT me da una respuesta distinta cada vez?
Porque genera la respuesta en el momento, y porque con navegación activada busca de nuevo cada vez. Lo relevante no es una respuesta aislada sino lo que repite en varias.
¿Las IAs leen lo que Google ha retirado por derecho al olvido?
Pueden hacerlo. El derecho al olvido en buscadores saca el resultado de Google, pero la página sigue publicada y los modelos leen páginas. Para que una IA deje de contar algo, lo eficaz es actuar en la fuente.
¿Sirve para empresas o solo para personas?
Para las dos. En empresas, lo habitual es que la IA no te mencione cuando preguntan por tu sector, o que mezcle tu empresa con otra. Se trabaja igual: fuentes, menciones y medición.
¿Cuánto tarda en cambiar lo que dice una IA?
Lo que depende de una fuente concreta, entre semanas y pocos meses después de corregirla. Conseguir que un modelo empiece a mencionarte en preguntas de sector suele llevar de tres a seis meses.
Fuentes: Reglamento (UE) 2016/679, arts. 16 y 17 · página de ayuda de OpenAI sobre solicitudes de privacidad · reclamaciones de noyb ante las autoridades de protección de datos sobre respuestas inexactas de ChatGPT (2024-2025) · documentación de Google sobre AI Overviews.