Trakkr: solo 40% de las cifras que cita la IA tiene estudio

¿Qué encontró Trakkr al rastrear 1.285 cifras citadas por IA?

Solo 4 de cada 10 estadísticas que los asistentes de IA presentan como hechos llegan hasta un estudio que dice lo mismo. Así lo concluye una investigación de Trakkr, que hizo 200 preguntas que exigen un número a ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude y los AI Overviews de Google, y después rastreó cada cita hacia atrás, hasta cinco páginas de profundidad.

El reparto de resultados es el dato que importa: 40% llegó a un estudio que sostiene la cifra, 8% llegó al estudio pero el número o su contexto había cambiado en el camino, 40% se detuvo en una fuente que no se pudo verificar porque estaba bloqueada, desaparecida o no mencionaba el número, y 11% no llevó a ningún lado.

La muestra fue de 1.285 estadísticas citadas, repartidas así: ChatGPT 108, Perplexity 277, Gemini 300, Claude 300 y Google AI Overviews 300. ChatGPT fue el que citó menos cifras por respuesta —1,3, contra 6,8 de Claude— y los otros cuatro asistentes quedaron entre 38% y 46%, una diferencia demasiado estrecha para ordenarlos.

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No es un problema de las preguntas elegidas. Trakkr revisó 300 estadísticas en respuestas de Google AI Overviews a búsquedas reales del día a día y encontró el mismo 40% con fuente. Ese análisis salió de 52.930 búsquedas en inglés rastreadas entre el 25 de septiembre y el 25 de octubre de 2026, de las cuales 4,4% llevaba una estadística.

¿Por qué la IA cita blogs de empresa y no la investigación original?

La mayoría de las veces la IA no se inventa el número. La página que citó tenía la cifra el 82% de las veces. El problema es cuál página.

Solo el 21% de las páginas citadas por un número eran la investigación misma. Más de la mitad eran blogs de empresa. Si se suman las notas de prensa y las recopilaciones de estadísticas, la mayoría de las citas aterrizan en páginas construidas para recolectar cifras de otros lados, muchas veces sin un enlace de vuelta al origen.

El punto de partida decide dónde termina el rastro. Cuando la cadena arrancaba en una firma de investigación o una página de gobierno, llegaba a un estudio coincidente el 61% de las veces. Desde un blog de empresa, el 37%; desde una recopilación de estadísticas, el 35%. Incluso las firmas de investigación fallaron el 38% de las veces, muchas veces porque el informe completo estaba detrás de un formulario.

La conclusión de Trakkr es la frase que todo founder debería tener pegada al lado del monitor: una cita te dice dónde encontró la IA un número, no de dónde salió el número.

El caso del 44%: cómo nace una estadística zombi

El ejemplo más claro del informe es una pregunta simple: ¿qué porcentaje de vendedores abandona después de un solo seguimiento?

Los cinco asistentes respondieron lo mismo: 44%. Solo ChatGPT aclaró que la evidencia detrás era poco clara. Google AI Overviews citó la página de estadísticas de una empresa de ventas, publicada en 2020. El número estaba ahí. Su enlace de "fuente" llevaba a un artículo de muestra de una redactora freelance, online desde 2017, donde la cifra aparece en el titular. Ese artículo lista dos presentaciones, una lista de blogs y dos notas de prensa. Ninguna es un estudio sobre seguimientos.

Ahí termina el rastro: ni encuesta, ni muestra, ni fecha. Un número que sigue circulando sin nada debajo. Trakkr lo llama estadística zombi, y su punto es que no se distingue de una buena: llega con la misma seguridad, la misma cita y, en este caso, con los cinco asistentes de acuerdo.

¿Cuánto cambian los datos en el camino?

De las estadísticas que sí llegaron al estudio, el 17% había cambiado durante el trayecto. Los dígitos se movieron en aproximadamente una de cada cuatro modificaciones. Lo habitual fue que cambiara el contexto, no el número:

El número cambió: 26%
Qué se estaba midiendo cambió: 20%
El año cambió: 17%
La fuente cambió: 16%
A quién se preguntó cambió: 14%
El lugar cambió: 4%

Y el consenso no funciona como verificación. En 28 de las 71 preguntas donde los cinco asistentes dieron un porcentaje, aparecieron cuatro o cinco cifras distintas. La brecha típica entre la más alta y la más baja fue de 16 puntos. Los cinco coincidieron en 10 preguntas; de las 5 que Trakkr rastreó, solo 2 tenían fuente. Las estadísticas más repetidas —citadas por tres o más asistentes— no salieron mejor: 11 de 29. Y cuatro cifras fueron repetidas por los cinco asistentes sin ningún estudio detrás.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si usas un asistente de IA para armar el mercado direccionable de tu pitch, justificar un precio o escribir el blog de tu producto, las probabilidades están en contra. Solo 1 de cada 5 páginas citadas es la investigación original, y el peso de esas respuestas crece: según un informe de Similarweb citado por TechCrunch, los AI Overviews de Google pasaron de aparecer en el 15% de las búsquedas a aparecer en el 43% en un año, y las visitas a AI Mode subieron de 126 millones en junio de 2025 a 279 millones en mayo de 2026. El mismo medio señala que solo el 6,8% de las consultas de escritorio de ChatGPT en Estados Unidos incluían citas a mayo de 2026.

Hay una segunda cara del problema, y es la tuya. Si publicas datos propios, formas parte de la cadena: según un análisis de Entrepreneur sobre patrones de citación, Reddit concentra cerca del 40% de las citas en ChatGPT, Perplexity y AI Overviews, y el periodismo representa el 27% de todas las citas de IA, subiendo al 49% en consultas sensibles al tiempo. Es decir, lo que publiques puede terminar citado por un asistente, o ser copiado por una recopilación con una cifra vieja y sin enlace de vuelta.

Tres acciones concretas para esta semana

Sigue la cita dos veces, no una. Si la página citada es una lista de estadísticas o un blog de empresa, usa su propio enlace para ir una página más allá. Repite hasta llegar al estudio o hasta que el rastro se corte. Si se corta, no uses el dato.
Verifica el contexto antes que el número. Pregunta quién fue encuestado, cuántos y cuándo. La mayoría de los cambios que detectó Trakkr no estaban en los dígitos sino en el contexto: una encuesta de un solo país, un estudio de hace diez años, quince personas.
No tomes el acuerdo como prueba. Cinco asistentes dando la misma cifra no son cinco fuentes. En el informe, las cifras más repetidas no estaban mejor respaldadas que el resto.

Si publicas datos, cambia cómo los publicas

Pon el método al lado del número. Muestra, fecha y enlace a la fuente en la misma página que la cifra, para que la siguiente página —y la siguiente respuesta de IA— pueda rastrear hasta ti.
Deja los hallazgos abiertos. Los informes detrás de un formulario fueron un callejón sin salida frecuente: incluso los rastros que arrancaban en una firma de investigación se cortaron el 38% de las veces. Publica los números principales y la metodología en una página abierta.
Mira qué página cita la IA por tus datos. Suele ser una recopilación o un blog que te copió, a veces con una cifra más vieja. Esa página decide lo que la gente escucha.

Conclusión

El hallazgo de Trakkr no es que la IA mienta, sino que hereda la fragilidad de la web que cita. Un asistente que apunta a un blog de empresa que copió un titular de 2017 está haciendo exactamente lo que le pediste: buscar. El filtro de calidad sigue siendo tuyo.

La presión regulatoria empieza a moverse en la misma dirección. Según Ars Technica, un tribunal alemán dictó una medida preliminar que declara a Google responsable por afirmaciones falsas en sus AI Overviews, al considerar que la herramienta emite "declaraciones independientes, nuevas y sustantivas" y no solo listas de enlaces. Para un founder, la lectura práctica es doble: verifica cada cifra que entra a tu deck, y si publicas datos, hazlo de forma que cualquiera —persona o modelo— pueda rastrearlos hasta el origen.