Qué dice de usted un asistente de IA

Quien pregunta por una organización recibe ya una respuesta redactada por una IA. Alrededor de esa respuesta ha crecido un mercado de consejos y de garantías. Repasamos siete afirmaciones que se repiten, con lo que hay publicado sobre cada una.

El uso ya no es marginal. En 2025, el 32,7 % de los europeos de 16 a 74 años utilizó herramientas de IA generativa, según Eurostat. OpenAI declaraba en febrero de 2026 más de 900 millones de usuarios semanales de ChatGPT. Para seguir la actualidad el uso es menor: un 10 % recurre a asistentes de IA para informarse, un 16 % entre los menores de 35 años, y España está entre los países donde esa cifra se duplicó en un año, según el Digital News Report 2026 del Instituto Reuters.

Dos advertencias antes de empezar. Varios de los estudios que siguen los firman empresas que venden herramientas para este mismo problema, y lo indicamos en cada caso. Kuantia también trabaja en esto, así que el lector hará bien en aplicarnos la misma cautela. Por eso cada dato lleva su fuente.

«El asistente solo sabe lo que aprendió al entrenarse»

Media verdad

Un asistente tiene dos maneras de saber algo. Una es lo que aprendió durante su entrenamiento, que se detiene en una fecha de corte: lo ocurrido después no está. La otra es buscar en la web en el momento de responder y redactar con lo que encuentra, citando las páginas. Google lo describe como conectar el modelo con contenido web en tiempo real para responder más allá de esa fecha.

Pero la búsqueda no está garantizada. OpenAI explica que ChatGPT busca de forma automática cuando entiende que la pregunta lo necesita. Si no busca, responde con lo que recuerda. De ahí que una misma organización pueda aparecer descrita con datos antiguos o con una noticia de esta mañana. Saber de cuál de las dos vías sale una respuesta cambia lo que se puede hacer con ella.

«Lo primero que consulta es la web oficial»

Sin pruebas

No hemos encontrado ningún estudio independiente que mida cuántas veces cita un asistente la web de la propia organización. Lo que sí está medido apunta a otro sitio. El Pew Research Center analizó 68.879 búsquedas en Google hechas por 900 adultos de Estados Unidos en marzo de 2025. Las fuentes más citadas en los resúmenes de IA eran Wikipedia, YouTube y Reddit, que sumaban el 15 % de todas las fuentes enlazadas.

Semrush, que vende herramientas de posicionamiento, analizó 230.000 preguntas durante trece semanas de 2025 y encontró a Reddit y a LinkedIn entre los cinco dominios más citados por ChatGPT, por el Modo IA de Google y por Perplexity. No hemos encontrado un estudio equivalente hecho en España o en castellano.

Lo que estos datos sugieren es que buena parte de lo que un asistente cuenta de una organización lo ha escrito un tercero.

«Hay una lista fija de fuentes en las que la IA confía»

Falso

En el mismo estudio de Semrush, Reddit aparecía a principios de agosto de 2025 en cerca del 60 % de las respuestas de ChatGPT, y a mediados de septiembre en torno al 10 %. Wikipedia pasó de alrededor del 55 % a menos del 20 %. Cualquier cifra de este tipo es la foto de un momento.

Tampoco se repite la respuesta. SparkToro y Gumshoe, dos empresas del sector, pidieron a 600 voluntarios que hicieran las mismas doce preguntas de recomendación de marcas a ChatGPT, a Claude y a la IA de Google, 2.961 veces en total. En ChatGPT y en Google, la probabilidad de recibir la misma lista de marcas en dos respuestas fue inferior a una entre cien.

Una captura de pantalla de lo que «dice la IA» no es una medición. Para saber cómo describe un asistente a una organización hay que preguntar muchas veces, de forma periódica y modelo por modelo.

«Lo que responde un asistente es fiable»

Media verdad

La Unión Europea de Radiodifusión y la BBC publicaron en octubre de 2025 un estudio en el que periodistas de 22 medios públicos de 18 países evaluaron más de 3.000 respuestas de ChatGPT, Copilot, Gemini y Perplexity a preguntas sobre la actualidad, en 14 idiomas. El 45 % tenía al menos un problema importante. El 31 % fallaba en las fuentes, con atribuciones ausentes, engañosas o incorrectas. El 20 % contenía errores graves de exactitud, como detalles inventados o información desfasada.

Unos meses antes, el Tow Center de la Universidad de Columbia había pedido a ocho buscadores con IA que identificaran de qué artículo procedía un fragmento de noticia. En 1.600 consultas, más del 60 % de las respuestas fueron incorrectas.

Leído al revés, más de la mitad de las respuestas del primer estudio no tenía ningún problema importante. Y los dos tratan de noticias, no de organizaciones: no hemos encontrado ningún estudio sobre la exactitud de lo que los asistentes dicen de una empresa o de una institución. Es razonable suponer que también se equivocan. Cuánto, hay que medirlo en cada caso.

«Con robots.txt usted decide qué lee la IA»

Media verdad

El archivo robots.txt es la nota que una web deja a los programas que la recorren para decirles qué pueden leer. Sirve, pero cada empresa usa varios programas distintos. OpenAI separa el que recoge contenido para entrenar sus modelos del que alimenta las respuestas con búsqueda, y advierte de que una web que cierre el paso al segundo no aparecerá en esas respuestas. Anthropic hace una distinción parecida.

Hay dos límites. Cuando es un usuario quien pide al asistente que abra una página concreta, OpenAI y Perplexity avisan de que esas reglas pueden no aplicarse. Y la opción que Google ofrece para excluirse del entrenamiento de Gemini no afecta a la presencia de la web en su buscador.

Cerrar la puerta sin distinguir puede dejar a una organización fuera de las respuestas sin impedir que el asistente hable de ella con lo que han publicado otros.

«Hay técnicas que aumentan su visibilidad un 40 %»

Media verdad

La cifra existe y viene de un trabajo académico de investigadores de Princeton y de otras instituciones, presentado en 2024. Probaron nueve maneras de reescribir una página sobre 10.000 consultas. Añadir fuentes, citas textuales y estadísticas aumentó la presencia de la página en la respuesta hasta un 40 %. Repetir palabras clave no sirvió.

La letra pequeña importa. Es «hasta» un 40 %, en un motor montado por los propios autores; en Perplexity, el máximo fue del 37 %. Lo que se mide es cuánta parte de la respuesta se atribuye a una página, no si la respuesta es exacta ni si es favorable. Y los autores advierten de que los motores cambian. Google, por su parte, dice en su documentación que no hay requisitos adicionales ni optimizaciones especiales para aparecer en sus respuestas con IA.

Ocurre algo parecido con el archivo llms.txt, una propuesta de 2024 para resumir una web a los asistentes. Google afirma que su buscador lo ignora, y no hemos encontrado ninguna declaración de OpenAI ni de Anthropic en la que digan que lo usan. Chrome, en cambio, ha empezado a comprobarlo de forma experimental en su herramienta de auditoría. Esta web tiene uno: no cuesta nada, y no esperamos gran cosa de él.

«Lo que dice un asistente se puede manipular»

Media verdad

En diciembre de 2024, The Guardian comprobó que el buscador de ChatGPT se dejaba engañar con texto oculto en una página: con instrucciones escondidas, el resumen de un producto salía siempre positivo aunque la página tuviera reseñas negativas. Investigadores de Harvard mostraron algo parecido en laboratorio, con un catálogo ficticio de cafeteras.

Son pruebas en condiciones controladas y sobre versiones de hace casi dos años. No sabemos cuánto de aquello funciona hoy. Google advierte en su guía de que buscar menciones que no son auténticas ayuda menos de lo que parece. Para una organización que cuida su reputación, el riesgo de que se descubra pesa más que la ventaja.

Lo que sí se sostiene

Primero, saber qué dicen: preguntar a cada asistente muchas veces, de forma periódica, y anotar qué fuentes cita. Segundo, mirar esas fuentes, porque en buena parte son de terceros y es ahí donde está el error o el vacío. Tercero, publicar información propia que se pueda comprobar, con sus fuentes y sus cifras: es lo que funcionó en el estudio académico, y no depende de ningún truco. Cuarto, desconfiar de quien garantice un resultado. Con lo publicado hasta hoy, nadie puede asegurar lo que responderá un asistente mañana.

Así trabajamos en Kuantia. La plataforma audita cada resultado de buscador y cada respuesta de asistente, cubre los vacíos de información con fuentes originales y mide de forma periódica, modelo por modelo, lo que responden. Cómo funciona la plataforma.

Todas las fuentes enlazadas se consultaron el 6 de octubre de 2026.

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