ChatGPT está difundiendo información incorrecta sobre mi empresa: ¿cómo lo soluciono?

La desinformación en IA es una categoría de crisis en aumento. Déjame ayudarte.

Primero, comprende el problema:

Las “alucinaciones” de IA ocurren entre el 2.5% y el 8.5% de las veces. Algunos modelos superan el 15%. Tu situación no es rara.

Por qué ocurre esto:

1. Problema con los datos de entrenamiento: la IA aprendió de fuentes desactualizadas/incorrectas
2. Alucinación: la IA fabricó una historia “plausible”
3. Confusión: la IA te confundió con otra empresa
4. Problema de fuente: un sitio de terceros tiene información incorrecta que consulta la IA

Marco para la solución:

No puedes editar la IA directamente. Pero puedes influir en lo que aprende.

Encontrando la fuente de la desinformación.

Cómo rastrear de dónde sacó la IA la información incorrecta:

1. Pregúntale a la IA directamente: “¿Qué fuentes dicen que [Empresa] cerró?”
2. Busca en Google: “[Empresa] + cerrada” o “fuera de negocio”
3. Revisa Wikipedia: suele ser una fuente primaria para IA
4. Consulta bases de datos empresariales: Crunchbase, D&B, etc.
5. Busca en Reddit: la IA cita mucho a Reddit

Fuentes comunes de mala información:

Cuando encontramos el problema de un cliente:

Una entrada de blog de 2022 especulando sobre despidos se difundió. La IA conectó puntos que no existían.

La solución:

Contactamos al blog, conseguimos una corrección. Publicamos contenido autorizado. En 6 semanas, las respuestas de IA cambiaron.

El monitoreo es crucial: debiste haber detectado esto antes.

Configura monitoreo para:

1. Consultas con el nombre de tu marca en sistemas de IA
2. Variaciones (Nombre de empresa + negocio, operando, estado)
3. Comparaciones con competidores que te mencionen
4. Consultas de la industria donde deberías aparecer

Enfoque de herramientas:

Usa Am I Cited o similar para rastrear:

• Menciones de la marca en plataformas de IA
• Sentimiento de las menciones
• Precisión de la información
• Cambios de visibilidad a lo largo del tiempo

Proceso de monitoreo manual:

Consultas semanales para probar:

• “¿[Empresa] sigue en funcionamiento?”
• “¿Qué pasó con [Empresa]?”
• “[Empresa] vs [Competidor]”
• “Mejores empresas de [tu categoría]”

Alertas de activación:

• Caída repentina en menciones
• Nuevo sentimiento negativo
• Información inexacta
• Ganancias de competidores

Detección temprana = solución más fácil. Ahora vas a remolque porque esto no se monitoreó.

Estrategia de prevención para el futuro.

Por qué ocurre la desinformación en IA:

1. Información inconsistente en tu presencia web
2. Contenido desactualizado en tu propio sitio
3. Faltan señales de autoridad (schema, datos de entidad)
4. Incertidumbre de terceros: sitios con información antigua/incorrecta

Marco de prevención:

Capa de consistencia:

• Mismo mensaje en web, redes, prensa
• Actualizaciones regulares con fechas
• Información clara de la empresa

Capa de autoridad:

• Schema markup para Organización
• Gestión del panel de conocimiento
• Precisión en Wikipedia (si aplica)
• Precisión en bases de datos empresariales

Capa de frescura:

• Actualizaciones regulares de noticias/blog
• Comunicados de prensa para hitos
• Actividad en redes sociales
• Testimonios actualizados con fechas

El efecto compuesto:

Información consistente, autorizada y fresca da confianza a la IA. La confianza reduce las alucinaciones.

Reparación de reputación a largo plazo.

La realidad:

Corregir respuestas basadas en datos de entrenamiento de IA lleva tiempo. Los datos de entrenamiento de ChatGPT tienen una fecha de corte.

Dos tipos de respuestas de IA:

Para sistemas de búsqueda en vivo:

Actualiza tu contenido → la IA recupera información fresca → la respuesta cambia

Para sistemas basados en entrenamiento:

Crea contenido autorizado → espera el próximo entrenamiento → confía en que te incluyan

Qué puedes hacer:

1. Enfócate primero en búsqueda en vivo: resultados más rápidos
2. Genera señales positivas abrumadoras: para futuros entrenamientos
3. Acepta cierta persistencia: la información antigua puede mantenerse

El lado positivo:

Cada nueva versión de modelo incorpora datos más recientes. Tus correcciones se acumulan con el tiempo.

Opciones legales y formales.

Contactar a los proveedores de IA:

Qué incluir:

1. Afirmación falsa específica
2. Pruebas de que es falsa (acta constitutiva, noticias recientes)
3. Capturas de pantalla de la salida incorrecta
4. Solicitud de corrección

Realidad:

Los proveedores de IA rara vez corrigen manualmente casos individuales. Lo mejor es arreglar la información de fondo.

Cuándo puede ayudar una acción legal:

• Daño financiero demostrable
• Contenido difamatorio
• Fuente clara de la desinformación

Pero las vías legales son lentas e inciertas. Las correcciones de contenido son más rápidas.

Soluciones rápidas mientras trabajas en la reparación mayor.

Acciones inmediatas para ventas:

Crea un documento de preguntas frecuentes: “Es posible que hayas encontrado información incorrecta de IA…”

• Explica la situación
• Prueba que seguimos operando
• Lista logros recientes
• Incluye referencias de clientes

Actualiza la firma del correo:

Agrega: “Atendiendo clientes desde [año] - [logro reciente]”

Banner en la web:

Banner temporal: “Logro 2024: [éxito específico]” - señala actividad

Impulso de prueba social:

• Solicita testimonios recientes a clientes
• Publica casos de éxito de clientes
• Comparte fotos del equipo con fechas actuales

El objetivo:

Mientras corriges las respuestas de IA, prepara a tu equipo para abordar las dudas directamente.

Esto es de gran ayuda. Mi plan de acción de crisis:

Inmediato (hoy):

1. Actualizar la página principal con logros recientes
2. Informar al equipo de ventas con el documento FAQ
3. Actualizar el Perfil de Negocio en Google
4. Configurar monitoreo de IA con Am I Cited

Esta semana:

1. Rastrear la fuente de la desinformación
2. Actualizar todas las bases de datos empresariales
3. Publicar post de blog “Actualización de la empresa”
4. Crear página “¿[Empresa] sigue en funcionamiento?”
5. Contactar a cualquier fuente de terceros incorrecta

Continuo:

1. Revisiones semanales de monitoreo de IA
2. Actualizaciones mensuales de contenido reciente
3. Auditorías trimestrales de bases de datos empresariales
4. Comunicados de prensa/noticias regulares

Configuración de monitoreo:

• Nombre de la marca + variaciones
• “fuera de negocio” y consultas similares
• Menciones de competidores
• Consultas de la categoría de la industria

Lección clave:

Esta crisis era prevenible con monitoreo. Deberíamos haberlo detectado cuando empezó, no después de que los prospectos plantearan dudas.

Gracias a todos: lo implementaré de inmediato.