Discusión comunitaria sobre cómo solicitar correcciones a las plataformas de IA. Experiencias reales de gestores de marca que lidian con información inexacta generada por IA sobre sus empresas.
Tenemos un problema serio. Cuando la gente le pregunta a ChatGPT sobre nuestra empresa, da información desactualizada y a veces completamente incorrecta:
Qué está pasando:
Lo que hemos intentado:
Mis preguntas:
Esto está afectando nuestro negocio. Clientes y socios potenciales consultan la IA antes de contactarnos.
Me enfrento a esto constantemente. Esta es la realidad que tienes que entender:
Por qué las correcciones son tan difíciles:
Los datos de entrenamiento son estáticos - ChatGPT (y modelos similares) aprendieron de datos hasta una fecha límite. Una vez entrenados, ese conocimiento queda fijo hasta el siguiente ciclo de entrenamiento.
La retroalimentación no es instantánea - Tus pulgares abajo y comentarios SÍ se recogen, pero sirven para entrenamientos futuros, no para arreglos inmediatos.
No existe un botón de “editar” - A diferencia de Google, no hay un equivalente a Search Console donde puedas solicitar cambios de contenido.
El plazo real de corrección:
| Plataforma | Mecanismo de actualización | Plazo realista |
|---|---|---|
| ChatGPT | Ciclos de entrenamiento | 12-18 meses |
| Perplexity | Búsqueda en tiempo real | Semanas a meses |
| Gemini | Índice de Google + entrenamiento | Meses |
| Claude | Ciclos de entrenamiento | 12-18 meses |
Lo que realmente funciona:
Los 4 meses que llevas son desafortunadamente normales. Sigue insistiendo, pero ajusta tus expectativas.
12-18 meses es brutal. Tenemos un lanzamiento de producto en el segundo trimestre y posibles inversores haciendo due diligence ahora.
¿Hay alguna forma de acelerar esto? El dinero no es el problema, la efectividad sí.
Para situaciones urgentes, aquí va el plan acelerado:
Acciones inmediatas (días):
Mediano plazo (semanas):
Para inversores específicamente:
No puedes acelerar el ciclo de entrenamiento de la IA, pero sí puedes controlar la narrativa para la gente que importa.
He gestionado varias crisis de desinformación por IA. La mención de la demanda es especialmente complicada; así es como abordarla:
El problema de la mención legal:
Los sistemas de IA consideran importantes las menciones de demandas (porque a menudo lo son). Incluso los casos desestimados permanecen porque:
Lo que funcionó para un cliente en situación similar:
La clave: Necesitas que la DESVINCULACIÓN sea tan visible como la presentación original. Si hay 10 artículos sobre la demanda y 1 sobre la desestimación, la IA da más peso a la demanda.
Crea tanto contenido autorizado sobre la resolución positiva como existe sobre el caso original.
Editor experimentado de Wikipedia aquí. Algunas cosas sobre el ángulo de Wikipedia:
Wikipedia importa MUCHO para la IA:
Pero cuidado:
Errores comunes:
Lo que funciona:
Una corrección bien referenciada en Wikipedia se propaga a la IA más rápido que casi cualquier otra cosa.
Pasamos por algo similar. Esto fue lo que requirió el rumor sobre la salida del CEO:
Nuestra situación: La IA seguía diciendo que nuestra CEO “renunció” cuando solo tomó una breve baja médica y regresó.
Lo que lo arregló:
El patrón: La IA necesita SEÑALES RECIENTES de que alguien sigue en el puesto. Noticias antiguas sobre “cambios” más silencio se interpretan como salida.
Para tu CEO:
Con el tiempo, la IA aprenderá que tu CEO… sigue siendo tu CEO.
Antes de poder solucionar problemas, necesitas saber exactamente qué dice la IA. Un monitoreo sistemático es esencial:
Qué rastrear:
Por qué importa el monitoreo:
Nuestro enfoque: Usamos Am I Cited para monitorear menciones de marca en plataformas. Cuando vemos respuestas inexactas, hacemos:
Sin monitoreo sistemático, estarías corrigiendo problemas a ciegas.
Opciones legales cuando la IA se equivoca gravemente:
Cuándo puede ayudar la acción legal:
La realidad:
Enfoque legal más práctico:
Ángulo GDPR (si aplica): Se han intentado solicitudes de derecho al olvido. Los resultados son mixtos, pero vale la pena explorarlo para contenido relacionado con la UE.
Para la mayoría de empresas, corregir las fuentes es mejor que la vía legal. Pero documenta todo por si se vuelve necesario recurrir a lo legal.
Perspectiva de empresa pequeña: no podíamos permitirnos una campaña de PR completa, así que nos enfocamos en lo que podíamos controlar:
Estrategia de corrección con bajo presupuesto:
Propiedades propias primero
Plataformas gratuitas
Creación de contenido
Apalancamiento de relaciones
Costo total: Principalmente tiempo. Pero vimos mejoras en Perplexity en 2 meses.
Este hilo ha sido increíblemente útil. Este es nuestro plan de acción:
Inmediato (esta semana):
Corto plazo (próximos 30 días):
Continuo:
Conclusión clave: No se puede editar la IA directamente, pero sí inundar internet con información correcta hasta que la IA alcance. Y gestionar las expectativas de la gente importante mientras tanto.
Gracias a todos. Esto es un juego largo, pero al menos ahora tenemos una estrategia.
Aunque no puedes eliminar directamente información de los datos de entrenamiento de la IA, puedes solicitar correcciones a través de mecanismos de retroalimentación, abordar inexactitudes en su origen e influir en respuestas futuras de la IA creando contenido positivo y autorizado.
Sistemas de IA en tiempo real como Perplexity pueden reflejar correcciones en la fuente en semanas o meses. Los modelos estáticos como ChatGPT pueden tardar de 12 a 18 meses, ya que se actualizan durante ciclos de entrenamiento. El plazo también depende de la difusión de la inexactitud.
La estrategia más efectiva a largo plazo es abordar la información inexacta en su fuente original: artículos de noticias, entradas de Wikipedia u otro contenido publicado. Crear contenido autorizado que contrarreste la información errónea también ayuda a diluirla con el tiempo.
Sí, la mayoría de las grandes plataformas de IA tienen mecanismos de retroalimentación incorporados. ChatGPT tiene botones de pulgar arriba/abajo, Perplexity permite reportar respuestas inexactas y todas las plataformas recopilan esta retroalimentación para identificar y priorizar correcciones.
Haz seguimiento de cómo aparece tu marca en ChatGPT, Perplexity y otras plataformas de IA. Recibe alertas cuando puedan ser necesarias correcciones.
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