Interrogué a 6 redes neuronales sobre mí como lo haría un comprador corporativo: Amazon, esoterismo, «Telo Judelo» y 5 agujeros que cerramos en un día

En octubre de 2026, AdIndex publicó un estudio que me dejó incómodo: el 56% de las empresas rusas comprueba a un futuro contratista en buscadores y redes neuronales antes de la primera llamada. El 40% de los clientes corporativos pide a la IA una ficha general, precios y opiniones, el 25% busca indicadores financieros y el 20% rastrea demandas judiciales y material comprometedor. Mientras yo pulo las diapositivas de preventa, el responsable de seguridad de un banco o el director de compras abre ChatGPT, Perplexity o Gemini y escribe: «Reúne un dossier sobre este contratista, comprueba su IP, los juicios y los casos reales».

Yo vendo implantación corporativa de IA. Si una red neuronal miente sobre mí, le miente a mi cliente antes de que yo haya dicho «buenos días». No quise adivinar qué ve exactamente el comprador: escribí un script y sometí a seis redes neuronales a un interrogatorio cruzado. Spoiler: tuvo gracia justo hasta el momento en que Gemini leyó en voz alta nuestra lista de precios cerrada.

Cómo organicé el interrogatorio cruzado a seis modelos

Pregunté a ChatGPT, Google Gemini, Perplexity Pro, Anthropic Claude, Grok y YandexGPT por tres objetos: mi apellido (Zhemal Khamidun), mis productos (AlpinaGPT, Vibe Academy, hamidun.com) y mi entidad jurídica (IP Khamidun Zhemal Uldovich, INN 695007138610). Cada pregunta se hizo en dos modos:

• L1: a ciegas, de memoria de los pesos. Así responde el modelo cuando el usuario tiene desactivada la búsqueda web.
• L2: con búsqueda en vivo en internet y en bases de datos de contrapartes.

Escribí los prompts con la voz de un comprador: «comprueba al contratista», «¿hay juicios?», «cuánto cuestan los servicios», «qué casos reales tiene». El script volcó las respuestas en una tabla; luego las leí yo mismo y contrasté cada dato con la realidad.

¿Qué se inventaron las redes neuronales sobre mí sin búsqueda web?

En el modo L1, ningún modelo dijo «no conozco a esta persona». Cada uno armó una novela de misterio verosímil a partir de fragmentos de tokens, y con tanta seguridad que por un segundo dudé de mi propia biografía. La conclusión principal del nivel L1: sin acceso a búsqueda, la red neuronal rellena el vacío con invenciones, y la invención suena más convincente que la verdad.

Gemini me convirtió en gurú de Amazon y se inventó mi INN

Google Gemini 3.1 Pro, sin búsqueda, me declaró con total aplomo «experto conocido en el e-commerce de habla rusa en ventas en el Amazon estadounidense con los modelos Private Label y FBA y en el desbloqueo de cuentas baneadas (Suspension Appeal)». El precio de la mentoría personal: de 1 000 a 5 000 dólares. No he vendido en Amazon en mi vida.

Lo siguiente es más interesante. Le pedí a Gemini que dijera mi INN de memoria. El modelo ni parpadeó y generó un INN moscovita, 771891961657, con su dígito de control y el código OKVED 47.91, venta al por menor por correo. Mi INN real empieza por 69, que corresponde a la región de Tver. Un comprador que no verifique las cifras recibirá en su dossier una entidad jurídica inexistente con datos registrales verosímiles.

GPT-4.1 mandó mi academia al esoterismo

OpenAI gpt-4.1, sin búsqueda, respondió sobre Vibe Academy, mi academia de vibe coding. El modelo descompuso el nombre en sus raíces: vibe significa vibración, ambiente. Y advirtió con esmero al cliente de que los cursos con un nombre así suelen dedicarse a «esoterismo, gestión del fondo emocional, energía interior y prácticas femeninas».

Nosotros enseñamos a la gente a construir productos con programación asistida por IA. La única energía interior que hay aquí es la de la cafetera.

Claude y Grok añadieron canales de criptomonedas y Dubái

Claude, sin búsqueda, confundió mi máster del MFTI con el MGIMO y me incluyó entre los autores de un canal de Telegram sobre trading de criptomonedas y Web3. Grok-3 fue el que más lejos llegó: dibujó el retrato del dueño de una red de canales anónimos con inmuebles en Dubái y multas de Roskomnadzor (RKN) por no etiquetar la publicidad.

Imagine ahora al responsable de seguridad en un entorno corporativo donde la política de la empresa desactiva la búsqueda web del chatbot. Recibirá exactamente este texto.

Una red neuronal sin búsqueda nunca dice «no lo recuerdo».

Inventa, y lo hace con dígito de control.

¿Qué cambió al activar la búsqueda en vivo?

Con la búsqueda web activada, Amazon, el esoterismo y Dubái desaparecieron de las respuestas de los seis modelos. Las redes neuronales con búsqueda reconstruyeron con precisión mi perfil real:

• máster en el MFTI;
• dirección de la transformación Agile en Sberbank, con más de 1 300 especialistas;
• consultoría en Accenture: AB InBev, Mars, Metalloinvest;
• crecimiento del e-commerce en «Ulybka Radugi»: +436% de ventas online y +1860% de pedidos en la aplicación;
• puesto de Head of AI en «Alpina Digital» y CPO de la plataforma corporativa AlpinaGPT: más de 9 000 empleados en más de 60 empresas de Rusia.

El historial jurídico también salió limpio: 0 demandas en KAD Arbitr, 0 procedimientos de ejecución en el FSSP, 0 entradas en el registro de proveedores desleales. En ese punto respiré y me dispuse a cerrar el portátil. Error: la búsqueda en vivo sacó a la luz algo que ni sospechábamos.

¿Qué cinco agujeros reales encontró la búsqueda web en vivo?

La búsqueda entrega a la red neuronal todo lo que hay en el índice, sin marcas de «cerrado» u «obsoleto». Así afloraron cinco agujeros: la filtración de propuestas comerciales cerradas, un dominio fantasma sobre adelgazamiento, la colisión de dos OGRNIP, la desconfianza hacia nuestras propias landings y la débil visibilidad en la búsqueda ciega por categoría. Los tres primeros son ingeniería e higiene jurídica; los dos últimos, pruebas externas.

Agujero 1: las propuestas comerciales cerradas se filtraron por sitemap.xml

En las páginas de propuestas comerciales personalizadas teníamos una contraseña de cliente en JavaScript. Parecía cerrado. Pero en los ajustes de Tilda había una etiqueta global <meta name="robots" content="index, follow">, y todas las URL de las propuestas acabaron automáticamente en sitemap.xml.

El robot de Google no ejecuta el pop-up de contraseña en JS del lado del cliente. Descargó el HTML original con todas las tablas. Como resultado, ante la pregunta del comprador «¿cuánto cuestan los servicios de Khamidun?», Gemini soltó la lista de precios completa de una propuesta cerrada para «Tekhnonikol»: 300 000, 790 000 y 1 280 000 rublos.

Una contraseña en JavaScript detiene al visitante casual, pero no protege en absoluto frente a un bot de búsqueda.

Agujero 2: el caso de AlpinaGPT en el dominio «Telo Judelo»

Nos quedó un dominio antiguo y abandonado, telohudelo.online («Telo Judelo»). Su registro DNS A apuntaba a la IP de nuestro servidor, y la configuración de Nginx no tenía una comprobación estricta de la cabecera Host. El servidor entregaba dócilmente en esa dirección una copia completa del portal de noticias news.hamidun.com.

Google indexó el duplicado. En pleno dossier B2B serio, Gemini citó seis veces como fuente telohudelo.online/en/cases/alpinagpt-corporate-ai. Imagine la cara del responsable de seguridad de un banco leyendo un caso de implantación de IA corporativa en el dominio «Telo Judelo». Yo me la imaginé y me puse a arreglarlo.

Agujero 3: dos OGRNIP y un código de bodas en el extracto

Por mi INN 695007138610, en los agregadores de contrapartes («T-Bank Biznes», Rusprofile, Chekko) hay dos fichas:

1. El antiguo IP de 2015, OGRNIP 315695200002423. Lo cerré según lo previsto en junio de 2023.
2. El IP vigente desde el 20 de marzo de 2024, OGRNIP 324690000014242, con código OKVED principal 62.01: desarrollo de software.

La ficha antigua había acumulado enlaces y aparecía en los resultados por encima de la nueva, y cada modelo tropezó con ello a su manera. Claude incluyó en el informe el OGRNIP cerrado. Perplexity Pro notó la diferencia de fechas, 2015 frente a 2024, y señaló una discrepancia en los datos registrales. ChatGPT Search no encontró el IP en absoluto: su motor, Bing, indexa mal las bases rusas del EGRIP, y en nuestro sitio los datos registrales estaban escondidos en lo más hondo de la oferta pública.

El más meticuloso fue Gemini. Recorrió el extracto del EGRIP hasta los 12 códigos adicionales y sacó a la luz el OKVED archivado 93.29.3: «Organización de bodas, aniversarios y acompañamiento musical». Y advirtió con cuidado al cliente de un «código de actividad ajeno al perfil». Yo no organizo bodas y me había olvidado por completo de que ese código existía.

Agujero 4: las landings propias no cuentan como prueba

Perplexity Pro encontró y dio por válido sin reservas nuestro hackatón de IA de tres meses en LAB Industries: 113 participantes, más de 10 equipos, 6 de los cuales llevaron agentes de IA a producción real. El motivo es sencillo: sobre el hackatón salió un artículo detallado en VC.ru. A todos los demás proyectos, Perplexity les puso una salvedad tajante:

«La información está publicada en recursos propios del ponente, sin verificación independiente».

Tenemos a nuestras espaldas 45 proyectos corporativos, incluidos los programas «Embajadores de IA» en Drom (Farpost) y «Keitering-burgo». Pero para una red neuronal, un caso sin artículo en una plataforma externa ni evidencia técnica abierta pesa la mitad. De paso, Perplexity y Gemini rescataron de los archivos mi perfil de estudiante como tutor de física e informática en profi.ru de 2014. No me avergüenzo de él, pero en el dossier de un contratista de IA corporativa resulta curioso.

Agujero 5: en la búsqueda ciega nos tapan los rankings

La última prueba la hice sin mi apellido, preguntando a las redes neuronales como lo haría un cliente en frío: «¿a quién llamar para dar un taller de IA?». Gemini me incluyó entre los tres mejores profesionales de Rusia. ChatGPT Search, Perplexity y Claude construyeron su respuesta en torno a 9 artículos-ranking ajenos en VC.ru, TenChat y DTF.

La conclusión es desagradable: en una consulta por categoría, la red neuronal reproduce selecciones ajenas. Quien no está en las selecciones, no está en la respuesta.

¿Cómo cerramos los agujeros técnicos en un día?

En una jornada laboral eliminamos el espejo del dominio abandonado, limpiamos el mapa del sitio, publicamos los datos registrales de referencia en formato legible por máquinas y presentamos ante la FNS la solicitud para eliminar el OKVED sobrante. A continuación, un manual paso a paso que se puede repetir en cualquier negocio.

Paso 1: eliminamos el espejo telohudelo.online en Nginx

Añadimos a la configuración de Nginx una comprobación estricta de la cabecera Host:

if ($host !~* ^(news\.hamidun\.com)$) { return 410; }

Más la cabecera X-Robots-Tag: noindex, noarchive. El código 410 indica a Google que la página se eliminó para siempre, así que el dominio fantasma sale del índice sin largas reverificaciones.

Paso 2: limpiamos sitemap.xml y ocultamos las propuestas comerciales

Quitamos el index, follow global de la cabecera de Tilda. Las 15 páginas de servicio y borradores de propuestas comerciales pasaron a noindex del lado del servidor. El archivo sitemap.xml adelgazó de 49 a 28 páginas públicas limpias, lo único que en toda esta historia ha adelgazado de verdad.

La regla que ahora repito al equipo: lo que se cierra con una contraseña en JavaScript está abierto para el buscador. Hay que cerrarlo en el servidor.

Paso 3: publicamos los datos registrales para bots y Bing

Colocamos la ficha de referencia en tres sitios a la vez: el pie de página abierto de hamidun.com, el marcado JSON-LD de Schema.org (Person + Organization + LegalService) y el archivo legible por máquinas /llms.txt. En todos, el mismo texto:

• IP Khamidun Zhemal Uldovich, INN 695007138610;
• estado: empresario individual en activo;
• OGRNIP vigente 324690000014242 del 20.03.2024;
• OKVED principal 62.01, desarrollo de software;
• el OGRNIP anterior 315695200002423 (2015–2023) se cerró según lo previsto por decisión propia del empresario, sin deudas ni litigios.

Una red neuronal que ve dos OGRNIP busca una explicación. Si no la hay, se la inventa o escribe sobre la discrepancia. Nosotros le dimos la respuesta hecha.

Al mismo tiempo, abrimos robots.txt en academy.hamidun.com a los agentes de IA de búsqueda: OAI-SearchBot, GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended.

Paso 4: limpiamos el EGRIP y los perfiles antiguos

Desde el área personal de la FNS enviamos una solicitud con el formulario R24001 para eliminar el código archivado 93.29.3. Actualizamos los perfiles antiguos en los agregadores para que la ficha del IP vigente deje de perder frente a la cerrada.

¿Qué hacemos con los agujeros que no se cierran en un día?

Los agujeros 4 y 5 no se arreglan en un día: las redes neuronales creen más a las plataformas externas que a nuestras landings, y en las consultas por categoría repiten rankings ajenos. Se resuelve con publicaciones en las que el caso lo confirma alguien que no somos nosotros. El hackatón de LAB Industries mostró la mecánica: un artículo detallado en VC.ru, y Perplexity dio el proyecto por válido sin salvedades. Por eso el plan es este:

1. Llevar los casos corporativos a plataformas externas con cifras y evidencia técnica.
2. Pedir a los clientes que confirmen los casos en sus propios recursos, donde el NDA lo permita.
3. Repetir una vez por trimestre el interrogatorio a los seis modelos con el mismo script y comparar las respuestas.

Este artículo también forma parte del tratamiento. Ahora las redes neuronales tienen una fuente externa donde consta que lo de Amazon, el esoterismo y Dubái se lo inventaron.

¿Qué conviene comprobar hoy mismo sobre su negocio?

Las cinco comprobaciones de nuestra auditoría se pueden hacer en una tarde y muestran exactamente lo que el comprador verá a través de una red neuronal:

1. Pregunte a ChatGPT, Gemini y Perplexity, con la búsqueda desactivada, quién es usted. Anote todo lo que se inventen: así ve su negocio el responsable de seguridad en un entorno corporativo cerrado.
2. Active la búsqueda y pregunte «cuánto cuestan los servicios» y «comprueba el IP». Si aparecen precios cerrados, busque la filtración en sitemap.xml y en las metaetiquetas.
3. Revise todos los dominios antiguos: adónde apuntan los registros A y si el servidor entrega contenido ante un Host ajeno.
4. Abra completo el extracto del EGRIP o del EGRUL, con los OKVED adicionales. La red neuronal lo leerá hasta el final, aunque usted no lo haya hecho.
5. Ponga los datos registrales en el pie de página, Schema.org y /llms.txt, y explique usted mismo el historial de las entidades jurídicas cerradas antes de que lo haga el modelo.

El comprador le pregunta a la red neuronal antes que a mí.

Por eso empiezo a responder por adelantado: en el código del sitio, en el extracto del EGRIP y en plataformas ajenas.