Reputación en IA de una persona: qué dicen ChatGPT, Gemini y Meta AI sobre vos

Antes de una reunión, una entrevista, una inversión o una elección, alguien le pregunta a la IA por una persona. Las preguntas suelen ser de este tipo:

• "¿Quién es esta persona y a qué se dedica?"
• "¿Qué experiencia tiene en su cargo?"
• "¿Cómo se percibe su gestión?"
• "¿Tuvo alguna polémica?"
• "¿Es una persona confiable?"

La respuesta mezcla lo que el modelo aprendió con lo que encuentra en la web al momento. Puede estar desactualizada, confundir a dos personas con el mismo nombre o repetir una fuente de baja calidad. Conviene conocerla antes de que se vuelva la versión que todos leen.

Cuando lo que se mide es una persona, Refractia cambia el encuadre de marca por uno de reputación:

• Reputación IA: cómo describe cada motor a la persona. Sentimiento de 0 a 100 (70 o más, positivo; de 40 a 69, mixto; menos de 40, negativo), los adjetivos que se repiten y si los atributos que la persona quiere comunicar aparecen asociados a ella.
• Rendimiento por Eje: cada eje de reputación medido por separado, por ejemplo gestión, credibilidad, transparencia o trayectoria. Muestra en qué eje la IA nombra a la persona y en cuál desaparece.
• Presencia vs. Oponentes: con qué frecuencia la IA nombra a la persona frente a otras de su mismo ámbito, sean pares, rivales u oponentes.
• War Room: la Sala de Estrategia en el modo de reputación, con un plan generado a partir del escaneo.

Además, Fuentes de Influencia muestra qué sitios citan los motores cuando hablan de la persona, y el perfil de identidad revisa señales de entidad: si existe un ítem de Wikidata y si el panel de conocimiento de Google corresponde a esa persona. Como en toda la plataforma, el chat y la búsqueda con IA se reportan por separado, y cada tasa lleva su muestra ("k de n").

Lo que dice un motor sobre una persona sale de lo que aprendió y de lo que encuentra en la web. La forma legítima de corregirlo es trabajar sobre esas fuentes:

1. 01

   Encontrá el origen del error

   Fuentes de Influencia muestra qué dominios citan los motores cuando hablan de la persona. Un dato equivocado suele tener un origen concreto.

2. 02

   Publicá la versión correcta donde se pueda verificar

   Una biografía actualizada en el sitio oficial, con cargos, fechas y trayectoria en texto claro, y perfiles públicos coherentes con ella.

3. 03

   Pedí la corrección en el origen

   Si el error está en un medio, usá su canal de correcciones. En sitios colaborativos como Wikidata, respetá sus reglas sobre fuentes y conflicto de interés.

4. 04

   Volvé a medir

   La búsqueda con IA puede reflejar el cambio antes, porque consulta la web al responder; el chat depende de lo que el modelo aprendió. Un nuevo escaneo muestra qué cambió.

Lo que no se hace: inventar citas o hechos, investigar o atacar a otras personas, ni recomendar amplificación inauténtica. War Room trabaja con esas reglas fijas y sobre cómo se percibe a la persona, no sobre hechos a favor o en contra de nadie.

• El método es el mismo para cualquier persona, sin importar su sector, su cargo o su posición política. Las preguntas se formulan como preguntas de percepción ("¿cómo se percibe su gestión?"), no como afirmaciones.
• Un motor que no respondió no es una opinión negativa. Esa pregunta queda como no medida.
• No es monitoreo en tiempo real. Cada escaneo lo inicia una persona; en una crisis, se mide cuando se decide medir.
• Motores medidos: ChatGPT, Claude, Gemini, Google AI Overviews y Muse AI (Meta AI en WhatsApp, Instagram y Facebook). No medimos Perplexity, Copilot, Grok ni DeepSeek.
• Medir no cambia lo que dice la IA. El cambio viene del trabajo sobre las fuentes.