¿Qué pasa cuando dos sistemas de Inteligencia Artificial dan una respuesta distinta sobre ti?

(Esta imagen ha sido generada con IA)

Que dos sistemas de Inteligencia Artificial, por ejemplo ChatGPT y Gemini, den una respuesta distinta cuando alguien pregunta por ti no delata un fallo técnico de ninguno de los dos. Delata que la información sobre ti está repartida de forma inconsistente entre las fuentes que cada sistema decide usar, y que nadie se ha encargado de unificarla.

¿Por qué dos Inteligencias Artificiales pueden describir al mismo profesional de forma distinta?

Cada sistema de Inteligencia Artificial generativa entrena y actualiza su conocimiento con conjuntos de fuentes distintos, y algunos además rastrean la web en el momento de la pregunta y otros no. Si tu biografía en LinkedIn dice una especialidad, tu web dice otra ligeramente distinta, y un directorio profesional antiguo te describe con un cargo que ya no ocupas, cada sistema puede tomar una de esas tres versiones como la más relevante según su propio criterio de búsqueda. El resultado son tres respuestas distintas sobre la misma persona, y las tres parcialmente ciertas.

Una respuesta contradictoria entre sistemas de Inteligencia Artificial es, en el fondo, un espejo de una huella digital contradictoria. La máquina no inventa la inconsistencia, la hereda.

¿Qué gana el cliente que detecta esa contradicción?

Nada bueno para el profesional. Un cliente potencial que pregunta a una Inteligencia Artificial por un consultor o un abogado y recibe versiones distintas según dónde pregunte no concluye que la tecnología falla, concluye que ese profesional no tiene su información bajo control. Es una duda pequeña, casi invisible, pero pesa justo en el momento en el que se está decidiendo si vale la pena escribir un primer correo o seguir buscando.

¿Cómo se audita la propia huella digital para detectar contradicciones?

El ejercicio es simple de describir, aunque exige tiempo hacerlo bien: reunir en un documento cada sitio donde existe información pública sobre uno mismo, web propia, LinkedIn, directorios del colegio profesional, prensa, perfiles antiguos que ya no se recuerdan, y comparar tres datos concretos en cada uno: la especialidad exacta, el cargo o rol actual, y la forma de contacto. Cualquier discrepancia entre esos tres datos en dos fuentes distintas es justo el tipo de ruido que después reaparece como una respuesta contradictoria de una Inteligencia Artificial.

La corrección no es intentar controlar lo que dice cada sistema, eso no está al alcance de un profesional individual. La corrección es dejar la propia fuente principal, la web y los perfiles que se controlan directamente, tan clara y actualizada que se convierta en la versión que más peso tiene frente a las demás. Esto conecta directamente con lo que ve una Inteligencia Artificial cuando tu huella digital depende solo de directorios de terceros: sin una fuente propia fuerte, no hay nada que corrija el ruido de las demás.

¿Con qué frecuencia conviene revisar esta consistencia?

No hace falta revisarlo cada semana. Basta con un repaso completo un par de veces al año, y una revisión puntual cada vez que cambia algo relevante: una nueva especialidad, un cambio de despacho, un servicio que se deja de ofrecer. La inconsistencia no aparece de golpe, se acumula poco a poco cada vez que se actualiza un perfil y se olvida actualizar los demás.

Mantener esa coherencia entre todas las fuentes que hablan de ti es parte del trabajo que hacemos en Evolution, el programa de mentoría de Javier G. Amblar para profesionales con experiencia que quieren convertir su trayectoria en autoridad, mejores clientes e ingresos más estables.

Preguntas frecuentes

¿Se puede pedir a una Inteligencia Artificial que corrija un dato erróneo sobre uno mismo?
No de forma directa ni inmediata. La mayoría de los sistemas no permiten editar sus fuentes a petición de un particular. Lo que sí funciona es corregir la fuente original y esperar a que el sistema la vuelva a rastrear en su próxima actualización.

¿Los directorios profesionales antiguos hay que borrarlos?
Si ya no reflejan la realidad, mejor actualizarlos o solicitar su baja que dejarlos como una fuente más de ruido. Un directorio abandonado con datos de hace años sigue siendo una fuente que una Inteligencia Artificial puede citar.

¿Importa más corregir la web propia o los perfiles en redes?
La web propia primero, porque suele ser la fuente que un sistema de Inteligencia Artificial trata como más autorizada al ser controlada directamente por el profesional. Los perfiles en redes se alinean después con esa misma versión.

¿Por dónde sigo si quiero revisar mi propia consistencia digital?
Si quieres revisarla, el punto de partida es entender cuánta de tu presencia online depende hoy de fuentes que no controlas directamente, eso es justo lo que ayuda a mapear el índice de sustitución por la Inteligencia Artificial, en https://www.consultoria.uno/sustitucion-por-la-ia. Y si quieres seguir recibiendo este tipo de reflexiones para aplicarlas en tu propia actividad, puedes suscribirte gratis a mi newsletter en el formulario de abajo.