Gestión de crisis en la IA: los nuevos problemas de comunicación que tienen las grandes empresas

Durante años, una crisis de comunicación tenía un origen identificable: una nota en un medio, un reclamo viral, un vocero que se equivocó. Hoy existe un tipo nuevo, mucho más silencioso. Un cliente le pregunta a Google o a ChatGPT por el teléfono de tu empresa, la IA responde con total seguridad y el número que entrega está desactualizado. Nadie publicó nada en tu contra, no hay a quién llamar para pedir una rectificación, y el error se repite cada vez que alguien hace la misma pregunta. Eso es la gestión de crisis en la IA, y es un problema que las áreas de comunicaciones de las grandes empresas recién están empezando a ver.

El caso real: un cliente, un teléfono equivocado y 12 URLs

Lo vimos de cerca con un cliente que opera en varios países (no podemos nombrarlo por confidencialidad). Al buscar en Google Colombia el teléfono de la compañía, la IA Overview mostraba como número principal uno que no era el de su contact center. El dato no era un invento de la IA: venía de una red de sitios de terceros no afiliados a la empresa, de esos que publican "teléfonos de atención" de decenas de compañías con una misma plantilla.

Después repetimos el análisis en Chile, esta vez preguntando directamente a ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude, las cuatro con búsqueda web activada. El resultado fue disparejo: dos asistentes entregaron siempre el número correcto, uno falló de forma intermitente y otro falló en todas las consultas de prueba. Al rastrear el origen, encontramos 12 URLs en 8 dominios distintos publicando el teléfono desactualizado.

El hallazgo más incómodo fue otro: el número antiguo seguía publicado en el propio sitio oficial de la empresa, en una página de preguntas frecuentes de otro país y en un PDF de términos y condiciones de 2019. La IA no estaba alucinando. Estaba leyendo, correctamente, información que la propia marca nunca retiró.

Qué dicen los datos: el teléfono es el dato que más falla

El caso no es una rareza. La agencia estadounidense Seer Interactive hizo 178 preguntas sobre teléfonos de marcas a siete modelos de IA y encontró que en el 36% de los casos el número entregado no coincidía con el de la página oficial de atención al cliente. Un detalle clave para comunicaciones: solo el 41% de las fuentes que citó la IA eran propiedad de la marca. El otro 59% eran sitios de terceros.

Un segundo estudio, de la plataforma Insites, analizó 10.000 negocios locales de Estados Unidos y comparó lo que respondían ChatGPT y Perplexity contra el Perfil de Negocio de Google de cada empresa. La IA conocía a casi todos los negocios, pero solo acertaba todos los datos en la mitad de los casos.

Indicador (Insites, julio de 2026)	ChatGPT	Perplexity
Negocios que la IA identifica	93,59%	93,15%
Respuestas que coinciden por completo con el Perfil de Negocio	55,58%	48,05%
Teléfono equivocado	30,09%	38,81%
Sitio web equivocado	15,59%	16,9%

En ambas plataformas, el teléfono equivocado fue la fuente de error más frecuente. Coincide exactamente con lo que encontramos en terreno.

Por qué la IA repite datos desactualizados

Un asistente de IA no "sabe" cuál es el teléfono de tu empresa: arma la respuesta con lo que encuentra publicado. Y en internet la información vieja no desaparece sola. En los casos que hemos auditado, el dato equivocado llega a la respuesta por cuatro vías:

• Sitios de terceros optimizados para esa búsqueda exacta: páginas no afiliadas que posicionan por "teléfono de [marca]" mejor que la página oficial de ayuda.
• Directorios y fichas societarias: un solo proveedor de datos con el número antiguo puede alimentar varias fichas a la vez.
• El propio sitio de la marca: preguntas frecuentes de otro país, PDF antiguos, páginas que nadie recuerda que existen.
• Falta de una fuente de verdad: sin un Perfil de Negocio de Google verificado ni datos estructurados que marquen cuál es el dato oficial, la IA no tiene a qué anclarse y promedia lo que hay.

Por eso en muchos casos no corresponde hablar de alucinación. Si te interesa ese otro escenario, cuando el modelo directamente inventa, lo cubrimos en la guía para corregir lo que la IA dice mal sobre tu empresa.

Lo que viene: direcciones erróneas, tiendas que ya no existen y horarios antiguos

El teléfono es solo el primer síntoma. Cualquier dato operativo que cambie con el tiempo es candidato al mismo problema, y las empresas con muchas sucursales son las más expuestas. La plataforma Searchable hizo más de 72.000 preguntas sobre cadenas de retail británicas a ChatGPT, Gemini y Perplexity y, según recogió Search Engine Journal, el 64% de las empresas recibió al menos un dato falso y una de cada diez respuestas con ubicación situaba la tienda en un código postal equivocado. En una prueba previa con 165 negocios de Londres, el 93% tenía al menos un dato básico incorrecto o ausente.

El mismo artículo cita la encuesta anual de BrightLocal: el 45% de los consumidores ya usa ChatGPT o herramientas similares para buscar recomendaciones de negocios locales, frente a un 6% el año anterior. Más gente preguntando significa más gente recibiendo el dato malo.

Dato que puede fallar	De dónde suele venir el error	Qué le pasa al cliente
Teléfono de atención	Sitios de terceros, directorios, páginas antiguas del propio sitio	Llama a un número que no responde o que no es de la empresa
Dirección de tienda o sucursal	Fichas no actualizadas tras un cierre o una mudanza	Llega a un local que ya no existe
Horarios	Notas de prensa y fichas de años anteriores	Encuentra la sucursal cerrada
Sitio web	Dominios antiguos o de imitación	Entra a una página que no es la oficial
Políticas y condiciones	PDF y documentos legales desactualizados	Reclama por una condición que ya no rige

Cada fila es un reclamo en redes sociales esperando ocurrir, y conviene sumarla desde ya a la matriz de riesgo reputacional de la empresa.

Cuando el error deja de ser un accidente: números plantados por estafadores

Hay un escenario peor que el dato desactualizado: el dato falso puesto a propósito. En agosto de 2025, The Washington Post contó el caso de un empresario de Las Vegas que buscó en Google el teléfono de atención de una naviera, llamó al número destacado en la IA Overview y terminó entregando su tarjeta a un impostor. Según el registro del AI Incident Database, los cargos fraudulentos sumaron USD 768.

En septiembre de 2026, la firma Vigilance Security documentó la versión industrial del mismo mecanismo: una campaña que inunda la web con publicaciones, PDF y páginas de soporte falsas para que ChatGPT, Gemini y la IA Overview de Google entreguen teléfonos fraudulentos. Según Dark Reading, los investigadores detectaron al menos 374 empresas afectadas, entre ellas aerolíneas, bancos y plataformas de viajes. Vale una precisión: la firma no ha publicado el listado completo de páginas y consultas, así que la cifra no se puede verificar de forma independiente.

Para una gran empresa, la consecuencia es directa. El cliente estafado no distingue entre "la IA se equivocó" y "la empresa me falló", y el reclamo llega igual a tu marca.

Protocolo de gestión de crisis en la IA en cinco pasos

1. Auditar las preguntas críticas. Teléfono, dirección, horarios, sitio oficial y políticas, consultados en la IA Overview de Google, ChatGPT, Perplexity, Gemini y Claude, país por país. Guardar la respuesta textual y la fecha.
2. Rastrear cada dato equivocado hasta su fuente. Buscar el número o la dirección errónea entre comillas y listar todas las URLs que lo publican, incluidas las del propio sitio.
3. Limpiar primero la casa. Retirar o corregir preguntas frecuentes, PDF y páginas antiguas del dominio oficial. Es lo único que depende completamente de la empresa.
4. Reforzar la fuente de verdad. Perfil de Negocio de Google verificado, datos estructurados de contacto en la página de ayuda y corrección en los directorios que alimentan a otros sitios. Publicar el dato correcto en medios de autoridad, con una estrategia de link building y prensa, le da a la IA más respaldo para el dato vigente que para el antiguo.
5. Volver a medir. Repetir las mismas consultas y dejar un historial. Los modelos cambian, y un dato que hoy sale bien puede volver a fallar tras una actualización.

Si quieres partir por el primer paso, la auditoría IA gratis muestra en minutos qué están diciendo los asistentes sobre tu marca.

La IA es un vocero que nadie entrenó

Las grandes empresas invierten en preparar a sus voceros, redactar mensajes clave y monitorear medios. Hoy hay un vocero más, que responde miles de consultas al día sobre la marca, que nadie contrató y que repite lo que encuentra. Gestionarlo no requiere una disciplina nueva, sino aplicar la de siempre a un canal nuevo: saber qué se está diciendo, corregir la fuente y medir si la corrección funcionó.

En ESBUENISIMO LINKS trabajamos ese ciclo completo: auditoría de respuestas en IA, rastreo de fuentes, publicación en medios y seguimiento. Conoce cómo lo hacemos en nuestro servicio de reputación online corporativa y en la agencia GEO.