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Un cliente potencial pregunta a ChatGPT sobre su empresa. La respuesta contiene su dirección correcta - pero un precio inventado, un horario de apertura incorrecto y un producto que ni siquiera tiene en su oferta. Las alucinaciones en los sistemas de IA ya no son un problema teórico. El Stanford AI Index 2026 documenta tasas de alucinación de entre el 22 y el 94 por ciento según el modelo y el dominio. Para las empresas esto significa: los sistemas de IA afirman cosas sobre usted cada día que no son ciertas - y el 63 por ciento de las empresas ni siquiera lo sabe.
No todas las alucinaciones son igual de graves. Una categorización por impacto ayuda a establecer prioridades. Ocho clases aparecen con especial frecuencia. Las indicaciones de precio son la clase más frecuente y económicamente más dañina. Los sistemas de IA interpolan precios del corpus de entrenamiento - a menudo de fuentes desactualizadas, comunicados de prensa o portales de comparación. Cuando un usuario contacta a partir de un precio de IA incorrecto y luego queda decepcionado, se produce un daño directo a la confianza. La disponibilidad y los plazos de entrega son especialmente volátiles: los modelos de IA rara vez se actualizan diariamente. Un corpus de entrenamiento de ChatGPT puede tener meses de antigüedad. Los productos que ya están agotados se describen como disponibles. La información de ubicación es compilada por los sistemas de IA a menudo a partir de directorios, entradas de Google Maps y páginas de aviso legal antiguas. Quien se ha mudado o ha cerrado una sucursal encontrará esa información en las respuestas de IA a menudo durante años. Los productos o servicios inventados son especialmente peligrosos: los sistemas de IA generan a veces nombres de producto que suenan como si vinieran de su marca - pero que en realidad no existen. Esto ocurre con frecuencia en proveedores de nicho en sectores con muchos productos similares. Las agregaciones de valoraciones incorrectas surgen cuando los sistemas de IA mezclan datos de valoraciones de distintas plataformas o utilizan valores medios desactualizados del corpus de entrenamiento. Los datos de contacto - números de teléfono, direcciones de correo electrónico - cambian. Los sistemas de IA no conocen esos cambios. Un usuario que marca un número de teléfono desactualizado nunca llega a ningún lado. Las contradicciones entre motores son un problema particular: ChatGPT dice X, Perplexity dice Y, Claude dice Z. Esta inconsistencia socava la confianza en las tres afirmaciones. La inconsistencia temporal afecta a los eventos posteriores al límite de entrenamiento del modelo: nuevos productos, ajustes de precios, fusiones, cambios de marca. Todo lo que está después del límite se extrapola a partir de datos de entrenamiento desactualizados. El Stanford AI Index 2026 muestra que las tasas de alucinación específicas de dominio varían considerablemente: la información legal alucina en un 18,7 por ciento, la médica en un 15,6 por ciento, la científica en un 16,9 por ciento. Para datos comerciales de productos no hay estudios estandarizados, pero la experiencia práctica muestra tasas comparables o superiores.
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El método manual es el punto de partida más sencillo y puede ser aplicado por cualquiera de inmediato. Pregunte directamente a los grandes sistemas de IA sobre su empresa - y documente las respuestas de forma sistemática. Preguntas concretas que descubren alucinaciones: ¿Cuánto cuesta [su producto] en [nombre de su empresa]? ¿Dónde está ubicada [nombre de su empresa] y qué sucursales tiene? ¿Cuáles son los productos más comprados de [nombre de su empresa]? ¿Qué valoraciones tiene [nombre de su empresa] en Google? ¿Tiene [nombre de su empresa] también [producto que no comercializa]? Realice estas comprobaciones en ChatGPT (GPT-4), Claude (Sonnet u Opus), Perplexity y respuestas de b?squeda con IA. Anote las desviaciones. Una simple hoja de cálculo es suficiente: pregunta, sistema, respuesta, correcto/incorrecto, categoría de la alucinación. La limitación del método manual: lleva tiempo, no es escalable sistemáticamente y solo cubre lo que usted pregunta directamente. Los sistemas de IA responden de forma diferente a distintas formulaciones de la misma pregunta - una imagen completa requiere cientos de consultas. Los métodos automatizados analizan su empresa de forma sistemática a través de varios sistemas de IA y variantes de formulación. La plataforma Beconova realiza un análisis de alucinaciones en 8 capas: cada punto de datos relevante de su empresa se consulta a través de varios motores, las respuestas se contrastan con sus datos de fuente verificados y las desviaciones se categorizan según su gravedad. El resultado es un informe de alucinaciones que muestra qué sistemas de IA están difundiendo información incorrecta sobre usted - y qué tan graves son las desviaciones. Importante para la interpretación: una alucinación en un sistema no significa que todos los sistemas estén afectados. Perplexity utiliza fuentes de datos diferentes a las de ChatGPT. Los sistemas basados en busqueda dependen mas de sus indices web propios. El análisis debe ser específico por plataforma.
La situación legal es compleja y depende de si se trata de datos personales o materiales. Para datos personales (nombre, dirección, empleados) se aplica el RGPD: el artículo 16 otorga a las personas afectadas el derecho a la rectificación de datos personales incorrectos. En la práctica esto significa: puede presentar solicitudes de rectificación a OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Google Search/Business y otros proveedores. La mayoría de los grandes proveedores tienen formularios de solicitud de privacidad para solicitudes RGPD. El tiempo de tramitación es generalmente de 30 a 60 días, y la tasa de éxito es variable - las empresas de IA tienen limitaciones técnicas para corregir puntos individuales de datos de entrenamiento sin reentrenar todo el modelo. Para datos materiales (precios, productos, ubicaciones) la situación legal es diferente: no existe un derecho general a la corrección de información material en sistemas de IA. Las declaraciones objetivamente incorrectas que dañen económicamente a su empresa podrían fundar eventualmente pretensiones de cesación - pero la práctica jurídica aquí está todavía ampliamente inexplorada. Lo que realmente funciona son los procesos de confianza de las plataformas: la calidad y coherencia de sus datos de fuente determina lo que los sistemas de IA saben sobre usted a largo plazo. Los sistemas de IA aprenden continuamente de los datos web - los cambios en su implementación de Schema.org, en su página de Google Business y en sus feeds de datos estructurados fluyen hacia futuras versiones del modelo. El enfoque más efectivo para corregir alucinaciones es por tanto preventivo: datos coherentes y legibles por máquinas en todas las plataformas relevantes, actualizaciones regulares y feeds de datos estructurados que los sistemas de IA reconocen como fuente fiable. Eso lleva tiempo - generalmente semanas a meses hasta que los cambios se incorporan a las actualizaciones del modelo. Efectos más rápidos se logran con sistemas basados en RAG como Perplexity, que recuperan datos web actuales en tiempo real: aquí las correcciones en su sitio web surten efecto a menudo en cuestión de días.
Las alucinaciones en los sistemas de IA no son un fenómeno marginal - son estructuralmente inevitables mientras los modelos de IA trabajen con datos de entrenamiento desactualizados o incompletos. La única contrestrategia sólida es una combinación de monitoreo regular (¿qué dicen actualmente los sistemas de IA sobre usted?), calidad de datos (¿son sus datos de fuente coherentes, actuales y legibles por máquinas?) y corrección de feeds (¿se publican rápidamente las nuevas informaciones a través de feeds de datos estructurados?). El 63 por ciento de las empresas todavía no ha comenzado. Esa es su ventaja.
Comprueba el GEO Score gratisMarvin Malessa
Fundador, Beconova
Fundó Beconova en 2025 en Alemania para ayudar a tiendas y prestadores de servicios a ser visibles en los motores de búsqueda de IA. Escribe sobre GEO, visibilidad IA y el futuro de la búsqueda.
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