¿Cómo corregir lo que una IA dice de su empresa? Se lo preguntamos a las propias IA

Un cliente le llama: una IA le ha dicho que ustedes han cerrado. O usted pregunta a ChatGPT quién ejerce su oficio en su ciudad, y su nombre no aparece. El primer reflejo es preguntárselo a la propia IA: ¿cómo lo corrijo?

Se lo preguntamos por usted el 3 de agosto de 2026, en dieciocho formulaciones, en inglés y en francés, tres veces cada una a seis motores de IA: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral y Grok. 324 respuestas. Coinciden en el mecanismo y se separan en las direcciones.

En el mecanismo, el mensaje es el mismo de un motor a otro: no existe una ventanilla donde entregar su información, y lo que una IA dice de usted sale de lo que lee en la web. Una IA se corrige, por tanto, corrigiendo lo que lee. En las direcciones, es decir, los lugares a los que acudir para corregir, cada IA da su propia lista, y esas listas solo se parecen en la cabeza.

No hay una ventanilla única, responden

A la pregunta "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?", es decir, «¿existe un lugar donde enviar la información de mi empresa a los asistentes de IA?», 16 respuestas de 18 dicen que no existe una ventanilla única. Lo que proponen en su lugar cabe en un verbo: publicar. En su propio sitio web, y en las páginas que otros mantienen sobre usted.

Cuando una IA se equivoca sobre usted: avisar, y luego corregir lo que lee

Cinco de las dieciocho preguntas describen una IA que dice algo falso sobre una empresa. De sus 90 respuestas:

• 86 aconsejan comunicar el error al editor de la IA: el botón de valoración bajo la respuesta, un formulario, el soporte;
• 80 le envían a corregir las páginas que la IA lee: su sitio web, los directorios, Google Business Profile, Wikipedia, LinkedIn;
• 77 hacen ambas cosas.

Perplexity resume el gesto en dos tiempos: comunicar el error por el canal de valoración del producto y, después, corregir la fuente que la IA probablemente está leyendo. El primer gesto apunta a la respuesta errónea. El segundo apunta a lo que la IA leerá la próxima vez.

Primero su sitio web, luego una lista que cambia de una IA a otra

Estos son los destinos que nombran las 324 respuestas, y la proporción de respuestas que nombra cada uno.

Su propio sitio web es la primera dirección en los seis motores, del 61 % de las respuestas en Claude al 83 % en Grok. Google Business Profile es la plataforma más nombrada en cinco motores, y empata con Wikipedia en Grok. Pasada esa cabeza común, las listas divergen, a veces en más de un factor diez.

Leído motor por motor, con el número medio de plataformas nombradas por respuesta entre paréntesis:

• ChatGPT (3,2): Google Business Profile (57 %), LinkedIn (43 %), Bing Places (39 %), Wikipedia (37 %), Apple (33 %), Yelp (31 %), Wikidata (28 %).
• Grok (3,2): Wikipedia y Google Business Profile empatados (56 %), luego Reddit y LinkedIn (33 % cada uno), G2 (26 %) y Crunchbase (24 %). Es el único motor que nombra con regularidad Reddit, G2 y Trustpilot.
• Mistral (2,0): Google Business Profile (46 %), Wikipedia y LinkedIn (37 % cada uno), y la nota de prensa más que ningún otro motor (39 %).
• Gemini (1,4): Google Business Profile (39 %), Bing Places (20 %), Yelp (19 %), y datos estructurados en el 78 % de sus respuestas.
• Claude (1,0): Google Business Profile (39 %) y LinkedIn (26 %); ninguna otra plataforma supera allí una respuesta de cada seis.
• Perplexity (0,6): 35 respuestas de 54 no nombran ninguna plataforma. Hablan de directorios (65 %) y de datos estructurados (70 %) en términos generales, y Google Business Profile (26 %) es la única plataforma nombrada en más de una respuesta de cada diez.

Este resultado prolonga nuestro estudio sobre las fuentes que comparten los motores: ante una misma pregunta, dos motores citan pocas fuentes en común. También comparten pocas direcciones a las que enviarle.

Los datos estructurados, en el código de su sitio web

214 respuestas de 324 recomiendan datos estructurados, casi siempre en marcado schema.org, por ejemplo los tipos Organization o LocalBusiness escritos en JSON-LD. ChatGPT y Gemini lo hacen en el 78 % de sus respuestas, Claude en el 39 %. Y cuando precisan dónde colocar ese marcado, señalan casi siempre su propio sitio web, en el código de sus páginas.

Las IA quieren, por tanto, sus datos en una forma que la máquina lea sin ambigüedad, y el lugar que indican para ello es el código de su sitio web. Para publicar esos datos sin tocar ese código, Markleex publica páginas escritas para que las lean los asistentes de IA, en una dirección estable, servidas en texto plano y fechadas por la plataforma.

llms.txt, presente cuando se habla de formato

El archivo llms.txt, propuesto como un índice de un sitio para uso de las IA, aparece en 28 respuestas de 324 (8,6 %). Su presencia depende de la pregunta:

• 3 de las 144 respuestas que parten de un problema vivido (una IA dice algo falso, una IA no le conoce), todas de Grok;
• 23 de las 108 que tratan de dónde publicar o de qué formato usar;
• 0 de las 54 respuestas de ChatGPT, todas las preguntas juntas.

Lo que estas respuestas cambian para usted

Las IA coinciden en el mecanismo y se separan en las direcciones. De ello se derivan dos consecuencias.

La primera: el aviso que casi todas proponen va acompañado, en la mayoría de sus respuestas, de un trabajo sobre las páginas que leen. Ese trabajo es lo que se mide, respuesta tras respuesta.

La segunda: corregir «las IA» en bloque equivale a seguir la lista de una sola. Según la IA a la que pregunte su cliente, el consejo le enviará a Bing Places, a Reddit o a Wikipedia. Una corrección se lleva, por tanto, motor por motor: registrar la respuesta errónea, remontar a las páginas que la alimentan y releer cada motor hasta que el error deje de volver. Para las páginas que otros mantienen sobre usted, nuestra guía de menciones en terceros explica cómo conseguirlas.

Método

Protocolo. El 3 de agosto de 2026 se plantearon dieciocho preguntas a los motores de IA a través de sus API oficiales, tres veces cada una en cada motor: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral y Grok. 324 respuestas en total, 54 por motor. Trece preguntas están en inglés y cinco en francés. Palabra por palabra, por familia:

• Una IA dice algo falso: "ChatGPT is saying something wrong about my company, how do I fix it?"; "How do I correct false information an AI gives about my business?"; "An AI assistant gave a customer the wrong information about my services, what can I do?"; "Une IA raconte des choses fausses sur mon entreprise, comment corriger ?"; "Comment corriger ce que ChatGPT dit de mon entreprise ?"
• Una IA no le conoce: "Why doesn't ChatGPT know my business exists?"; "My company doesn't appear when I ask AI about my industry, what should I do?"; "Mon entreprise n'apparaît pas dans les réponses des IA, que faire ?"
• Dónde publicar: "Where can I publish official information about my company for AI assistants to read?"; "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?"; "How do I create a page about my business that AI assistants can read?"; "Où publier les informations officielles de mon entreprise pour que les IA les lisent ?"
• Qué formato: "What format should my company information be in so AI reads it accurately?"; "How do I make my company facts machine readable for AI?"
• Conseguir la recomendación, y quién da fe: "How do I get my business recommended by AI?"; "What is an AI readable company registry?"; "Comment se faire connaître des IA ?"; "Who keeps the official record of a company that AI assistants trust?"

Unidad de cómputo. La respuesta. Una respuesta cuenta para un destino en cuanto lo nombra, una vez o más. Los enlaces de cita que algunos motores insertan en su texto se retiran antes del cómputo: contamos lo que la respuesta aconseja, no lo que cita.

Qué cuenta para cada destino. Las trece plataformas se cuentan por su nombre: Google Business Profile o Google My Business (GBP, fiche Google), Wikipedia, Wikidata, LinkedIn, Crunchbase, Yelp, Bing Places, Apple Business Connect o Apple Maps, Facebook, Reddit, G2, Trustpilot y YouTube. El archivo llms.txt se cuenta también por su nombre. Cinco destinos se cuentan por una palabra, en los dos idiomas de las preguntas:

• su propio sitio web: your website, your site, official website, votre site, site officiel;
• directorios: directory, directories, annuaire;
• datos estructurados: structured data, schema.org, schema markup, JSON-LD, données structurées;
• nota de prensa: press release, communiqué de presse;
• registro oficial de empresas: business registry, Companies House, LEI, D-U-N-S, Dun & Bradstreet, OpenCorporates, GLEIF, SIRENE, INSEE, Infogreffe, registre du commerce, RCS, Secretary of State.

El número de plataformas nombradas por respuesta cuenta, para cada respuesta, cuántas de las trece plataformas nombra.

Cuando una IA se equivoca. En las 90 respuestas de la primera familia, «avisar» cuenta una respuesta que aconseja comunicar el error al editor de la IA (botón de valoración, formulario de denuncia, soporte); «corregir lo que lee» cuenta una respuesta que nombra su sitio web, un directorio, Google Business Profile, Wikipedia, LinkedIn o una ficha.

La ventanilla. Las 18 respuestas a la pregunta "Is there a place to submit my company's information to AI assistants?" se leyeron una a una: 16 dicen que no existe una ventanilla única.

Alcance. Tres límites definen lo que dicen estas cifras:

• las preguntas se plantean en inglés y en francés;
• los cómputos dicen lo que una respuesta nombra, y el orden en que lo nombra no entra en el cómputo;
• describen un día de medición, el 3 de agosto de 2026.

El protocolo se repite igual, mismas preguntas, mismas repeticiones, mismos motores: esta oleada es su referencia.