En la magistral Otelo de Shakespeare, Cassio lamenta la pérdida de la reputación como el golpe más cruel. Y lo es porque representaba aquello que nos trasciende, “la parte inmortal de mí mismo”, escribiría el dramaturgo inglés. Hoy, esa inmortalidad no es un concepto poético, sino un activo intangible sujeto a un nuevo y severo régimen de riesgos legales. El “Iago” contemporáneo ya no susurra en los pasillos de Venecia, sino que adopta la forma de un ente algorítmico cuya arquitectura probabilística puede incurrir en difamación algorítmica o en la vulneración de derechos fundamentales.
Este nuevo Iago es una evolución jurídica de calado. Durante dos décadas, bajo la estela de la sentencia del TJUE en el caso Google Spain (2014), creímos que el “Derecho al Olvido” consistía en empujar las noticias incómodas al vertedero de la segunda página del buscador.
Pero esa batalla ha muerto por obsolescencia. Hoy el villano se ha transformado en un analista sintético —una inteligencia artificial— capaz de liquidarnos o encumbrarnos en un solo párrafo.
Como advierte la matemática Cathy O’Neil, “los algoritmos son opiniones encerradas en matemáticas”. Sin embargo, desde la entrada en vigor del Reglamento de IA de la Unión Europea (AI Act), estas “opiniones” han dejado de ser técnica para ser responsabilidad civil.
La IA no posee memoria, sino probabilidad. Si en el océano de datos de entrenamiento un nombre corporativo coocurre con términos como “fraude” o “insolvencia”, el algoritmo proyecta esa asociación como una afirmación presente. Jurídicamente, esto no es un error de cálculo; es una alucinación con efectos lesivos que puede activar acciones por daños y perjuicios y competencia desleal.
En este ecosistema, la reputación ya no solo se construye, sino que también se litiga. El problema es que tendemos a otorgar a esa opinión matemática una autoridad casi incontestable. Un estudio de la USM señala que somos más implacables ante la sentencia de una máquina —a la que atribuimos una neutralidad técnica— que ante un juicio humano. Pero la jurisprudencia ya está marcando límites: el reciente caso de Moffatt frente Air Canada (2024) ha dejado claro que las empresas son legalmente responsables de las afirmaciones de sus sistemas de IA. La “identidad algorítmica” es, a todos los efectos, una extensión de la responsabilidad proactiva (accountability) de la organización.
Optimizar significados
Pero no todo está perdido. La reputación algorítmica puede ser un reflejo más justo si se gestiona bajo criterios de compliance de datos. A diferencia del buscador tradicional, el modelo generativo integra contexto mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Nuestra identidad se configura hoy en la intersección de dos dimensiones: el pasado digital acumulado (knowledge cutoff) y el presente informativo que el sistema rastrea en tiempo real.
De ahí emana una premisa estratégica y legal: la rapidez es clave. Los próximos modelos ya se están entrenando. Cada día que se pierde en clarificar la identidad digital es una oportunidad para que asociaciones negativas se consoliden como “verdad estadística” en futuros entrenamientos. Al mismo tiempo, actuar con agilidad permite influir en la capa RAG, reforzando señales de autoridad y ejerciendo, cuando sea necesario, el derecho de exclusión (opt-out) previsto en el Artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790 sobre derechos de autor, protegiendo así nuestros activos frente a la minería de datos no autorizada.
El siguiente paso consiste en desplegar una estrategia de influencia legítima mediante prácticas de GEO (Generative Engine Optimization): estructurar contenidos, consolidar entidades, reforzar menciones en fuentes autorizadas y asegurar coherencia semántica en todos los canales. No se trata de manipular, sino de facilitar interpretaciones fieles. Y, cuando sea necesario, habrá que abordar la eliminación o rectificación (a través del citado artículo 4 de la Directiva (UE) 2019/790) de contenidos falsos, obsoletos o claramente dañinos que sigan alimentando respuestas tóxicas.
Solo así estaremos fortaleciendo realmente nuestra reputación. El desafío consiste en traducir la identidad de una organización a un formato que los sistemas puedan procesar sin ambigüedades: información estructurada, contextualizada y respaldada por señales de autoridad coherentes. En el universo de los grandes modelos de lenguaje, la reputación es el resultado de una arquitectura deliberada, de una estrategia técnica sostenida y de una supervisión tanto informativa como legal constante del ecosistema informativo en el que la marca existe y es interpretada.
