Discusión comunitaria sobre cómo responder a menciones incorrectas y desinformación generada por IA. Experiencias reales corrigiendo errores fácticos en ChatGPT, Perplexity y otras plataformas de IA.
Esto es sumamente frustrante. ChatGPT, Perplexity y Claude afirman con seguridad cosas sobre nuestra empresa que son completamente falsas.
Desinformación actual:
Lo que hemos intentado:
Preguntas:
Cada día que esto continúa, potenciales clientes reciben información incorrecta sobre nosotros.
Lidio con esto a diario. Esta es la realidad: No puedes corregir directamente los sistemas de IA. Tienes que arreglar el ecosistema del que aprende.
Paso 1: Identificar la fuente del error
Los errores de IA provienen de tres lugares:
Para cada error, investiga: ¿De dónde pudo haber venido esto?
Paso 2: Prioriza correcciones en plataformas de alta autoridad
Corrige la información en las plataformas en las que la IA más confía:
Paso 3: Crea “contenido de corrección”
Publica contenido que aborde explícitamente el error:
Paso 4: Genera nuevas menciones
Las menciones recientes en sitios de autoridad crean nuevas señales de entrenamiento:
Cronograma: Espera de 4 a 12 semanas para que los cambios se propaguen. Algunos sistemas actualizan más rápido que otros.
El paso de identificar la fuente es crucial.
Cómo rastreamos nuestra desinformación:
Preguntamos a la IA: “¿De dónde sacaste esta información?” A veces cita fuentes. Documenta cuáles.
Buscamos frases exactas Si la IA dice “fundada en 2015”, busca esa frase exacta. Encontramos un artículo viejo de TechCrunch con la fecha errónea.
Revisamos Wayback Machine Nuestro sitio antiguo tenía el error por un error tipográfico.
Observamos confusión con competidores Encontramos directorios del sector que nos listaban en la categoría equivocada.
Una vez halladas las fuentes, hicimos:
El error empezó a corregirse solo en unas 6 semanas.
El problema de confusión con el competidor se puede solucionar.
Nuestro caso: Somos “TechFlow” - el competidor es “FlowTech.” La IA nos confundía constantemente.
Solución:
Contenido explícito de diferenciación Creamos una página: “TechFlow vs FlowTech: Empresas Diferentes”
Contenido rico en entidad Cada página importante ahora incluye:
Separación en Wikidata Aseguramos tener entradas separadas y precisas en Wikidata.
Esquema sameAs Vinculamos nuestra entidad a perfiles verificados:
Resultado: La confusión bajó del 40% a menos del 5% en 8 semanas.
La clave es dejar clara e inequívoca nuestra identidad en toda la web.
Corregimos la desinformación sobre nuestros precios. Esto fue lo que funcionó:
El problema: La IA citaba nuestros precios de 2022. Subimos precios en 2023.
La solución:
Página de precios actualizada y visible
Anuncio de precios publicado Entrada de blog: “Actualización de Precios 2024”
Actualización de fuentes externas
Nuevas menciones
Cronograma:
Cuanto más reciente y autorizado sea tu contenido de precios, más rápido se corrige.
Te ahorraré tiempo: La retroalimentación directa a empresas de IA rara vez funciona.
Nuestra experiencia:
Por qué esto no funciona:
Lo que sí funciona: Arregla la web, no la IA.
Las empresas de IA no pueden/ no quieren corregir manualmente tus problemas específicos. Pero SÍ incorporarán material fuente corregido en futuros entrenamientos e indexación.
Conviene más dedicar energía a:
Es frustrante, pero es la realidad.
Monitorea tu progreso de corrección de forma sistemática:
Configura el monitoreo de correcciones:
Documenta los errores
Crea prompts de prueba
Pruebas semanales
Rastrea el cronograma de corrección
| Error | Corrección Iniciada | Perplexity Corregido | ChatGPT Corregido | Claude Corregido |
|---|---|---|---|---|
| Año de fundación | 1 ene | 15 ene | 10 feb | 5 feb |
Identifica qué funcionó
Herramientas: Am I Cited puede automatizar parte del seguimiento, pero las pruebas manuales aseguran detectar errores específicos.
Wikidata está subestimado para correcciones en IA.
Por qué importa Wikidata:
Cómo arreglar Wikidata:
Encuentra tu entidad Busca el nombre de tu empresa
Audita los datos actuales
Edita con citas
Agrega propiedades faltantes
Nuestra corrección: Arreglamos la fecha de fundación en Wikidata con cita de comunicado de prensa. Vimos actualizar el Knowledge Panel de Google en una semana. Los sistemas de IA empezaron a mostrar la fecha correcta en 4 semanas.
Wikidata suele ser la palanca más rápida para correcciones fácticas.
Los comunicados de prensa ayudan si se hacen bien:
Comunicados de corrección efectivos:
Estructúralos para que sean amigables para la IA:
Ejemplo de apertura: “[Nombre de la empresa], la plataforma [descripción] fundada en 2018, anunció hoy…”
No: “Tras años de innovación, el equipo de…”
Estrategia de distribución:
Por qué funciona:
Emitimos un comunicado solo para corregir la narrativa de nuestra fecha de fundación. Apareció en más de 50 sitios. La IA empezó a citar la fecha correcta en 5 semanas.
Cómo corregimos la desinformación de “no tiene la función X”:
El problema: La IA decía que no teníamos acceso API. Lo tenemos desde hace 18 meses.
Investigación: La IA citaba nuestra propia documentación antigua, previa al lanzamiento de la función. Además, artículos comparativos de competidores desactualizados.
La solución:
Rediseño de página de producto
Actualización de documentación
Campaña de contenido
Actualización en terceros
Cronograma: Semana 4: Perplexity lo corrigió Semana 7: Claude lo corrigió Semana 10: ChatGPT mayormente corregido
La clave fue sobrepasar la información antigua con contenido nuevo, autorizado y específico de la función.
Marco para la corrección sistemática de errores:
1. Inventario de errores Enumera cada error fáctico detectado:
2. Priorización Corrige primero los errores de mayor impacto:
3. Matriz de acciones de corrección
| Tipo de error | Acción principal | Acción secundaria |
|---|---|---|
| Fecha de fundación | Wikidata + Comunicado de prensa | Wikipedia si aplica |
| Función errónea | Página de producto + Documentación | Contenido de anuncio de función |
| Error de precios | Página de precios + Contenido comparativo | Menciones en el sector |
| Error de ubicación | Google Business + Wikidata | Prensa local |
| Confusión con competidor | Página de diferenciación | Esquema de entidad |
4. Seguimiento de cronograma Documenta cuándo inicia la corrección y cuándo cada plataforma lo corrige.
5. Prevención
Trata esto como un mantenimiento continuo, no un proyecto puntual.
Este hilo es increíblemente útil. Aquí está nuestro plan de acción de corrección:
Inmediato (Esta semana):
Semana 2-3:
Mes 2:
Continuo:
Aprendizajes clave:
Gracias a todos. Ahora tenemos un plan de acción real en vez de solo frustración.
Corrige la desinformación de IA identificando la fuente probable de la información incorrecta, actualizando ese contenido origen, creando nuevos contenidos autorizados con información precisa, generando nuevas menciones en plataformas confiables y monitoreando las mejoras. Los sistemas de IA incorporan gradualmente la información actualizada a medida que reentrenan y refrescan sus índices.
Los sistemas de IA aprenden del contenido web y pueden citar artículos desactualizados, fuentes de terceros inexactas o versiones antiguas de tu propio contenido. También pueden confundir entidades con nombres similares o inventar información que nunca estuvo en los datos de entrenamiento. Identificar la fuente específica del error es el primer paso para corregirlo.
Las correcciones normalmente tardan entre 4 y 12 semanas en aparecer en las respuestas de la IA, dependiendo de la plataforma y la fuerza de las señales correctivas. ChatGPT puede tardar más debido a los ciclos de entrenamiento de datos, mientras que Perplexity con búsqueda en tiempo real puede actualizarse más rápido. Construir múltiples fuentes de autoridad acelera la corrección.
La mayoría de las empresas de IA ofrecen mecanismos de retroalimentación pero rara vez responden a solicitudes individuales de corrección. El enfoque más efectivo es arreglar el contenido fuente en el que la IA confía, crear nuevo contenido autorizado y generar validación externa. Esto aborda la causa raíz en lugar de los síntomas.
Rastrea lo que los sistemas de IA dicen sobre tu marca. Recibe alertas cuando aparezca información inexacta y monitorea tus esfuerzos de corrección a lo largo del tiempo.
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