Todo empezó con un armario lleno de viejas fotos sueltas. El año pasado un ingeniero llamado Jeremy visitó la casa de su abuela por primera vez desde la pandemia y se encontró con un tesoro sin saberlo. 1.351 en papel, sin orden, sin fechas y sin contexto. Algunas eran en blanco y negro, de cuando sus abuelos tenían 20 años. Otras eran de su madre de bebé.

Las últimas eran de él en el instituto, justo antes de que llegaran los smartphones y todo pasara a estar en la nube. Lo que empezó como un ejercicio de organización familiar se convirtió a lo largo de las semanas en un proyecto fascinante: una enciclopedia personal. Una Wikipedia de su propia vida.

Primero, las fotos físicas y la abuela. El primer problema que se encontró al iniciar su proyecto es que las fotos físicas no tienen metadatos EXIF. Casi nunca hay fecha de captura (aunque algunas cámaras la sobreimpresionaban), no hay coordenadas GPS y no hay información que permita ordenarlas fácilmente. Lo que hizo Jeremy fue acudir a una solución mucho más directa: sentarse con su abuela e ir preguntándole por las fotos. 

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Recordando que es gerundio. En esa conversación ella reordenó las fotos de su boda e iba narrando los detalles mientras él tomaba notas. Nombres, lugares, quién estaba sentado dónde, qué significaba cada ritual. Con esas notas montó una instancia local de MediaWiki, el mismo software que usa la Wikipedia, y redactó una página sobre la boda siguiendo el mismo formato que se usó en Wikipedia para boda real entre el Príncipe Guillermo y Kate Middleton en 2011.  En dos tardes ya tenía un artículo completo con fotos escaneadas, pies de foto, enlaces a páginas vacías sobre cada persona mencionada y conexiones a la Wikipedia real para dar contexto histórico a los eventos.

Fotos digitales y Claude Code para hacer el trabajo. Jeremy se dio cuenta de que la cosa podía ir a más y aprovechó para hacer pruebas con fotos digitales, que sí tienen datos EXIF con la fecha y la hora e incluso coordenadas GPS. Con esa información quiso ver hasta dónde podía llegar sin entrevistas, así que cogió 625 fotos de un viaje familiar a Coorg (India) en 2012, las metió en una carpeta y abrió Claude Code en ese directorio con una instrucción sencilla: redacta una página de Wikipedia navegando por las imágenes.

El modelo usó ImageMagick para crear hojas de contacto que le permitieran procesar varias fotos a la vez, y la magia de la IA hizo el resto. El resultado fue un borrador detallado con una crónica del viaje organizada por horas del día. Sin tener los datos de localización, solo con las marcas de tiempo y el contenido visual, el modelo de IA fue capaz de identificar los lugares que aparecían en las fotos, incluyendo además algunos que el propio Jeremy había olvidado. Incluso detectó los medios de transporte usados entre destinos solo con lo que veía en las imágenes.

Cuando la IA empieza a recordar por ti. Luego llegó el experimento más ambicioso, cuando quiso ir a más con un viaje que hizo a Ciudad de México en 2022. Tenía 291 fotos y 343 vídeos tomados con un iPhone 12 Pro con coordenadas GPS en los metadatos, pero además exportó su historial de ubicaciones de Google Maps, sus viajes de Uber, sus transacciones bancarias y su historial de Shazam. Al incluir todos esos datos y fuentes, el modelo logró cruzar transacciones bancarias con datos de ubicación para identificar los restaurantes donde había comido.

Encontró por ejemplo en las fotos imágenes de un partido de fútbol pero no recordaba qué equipos jugaban, pero averiguó ese dato cruzando esas fotos con transacciones bancarias en las que encontró una factura de Ticketmaster con el nombre del torneo y los equipos, y los incorporó a la página. Además usó el historial de Shazam para describir la música que sonaba en cada lugar.

Primero los viajes, luego las amistades. Lo que empezó como un proyecto de documentación de viajes derivó hacia algo más personal. Los archivos de Facebook, Instagram y WhatsApp contenían unos 100.000 mensajes y varios miles de notas de voz intercambiadas con amigos cercanos a lo largo de una década. El modelo de IA logró convertir toda esa información en una una singular biografía identificando episodios vitales de los protagonistas convertidos luego en páginas que según Jeremy "se leían como si estuvieran escritas por alguien que nos conocía a los dos". Cuando compartió las páginas con esos amigos, estos no paraban de leer esa historias y querían más.

MediaWiki como ingrediente magistral. Una de las decisiones más interesantes del proyecto es la elección del software. MediaWiki, motor de Wikipedia, resultó ser una herramienta extraordinariamente adecuada para ese caso de uso. Los modelos de IA lo entienden a la perfección porque han sido entrenados con millones de páginas de Wikipedia y conocen su estructura y funcionamiento. Las páginas de discusión sirven para controlar el desarrollo de esas páginas, las categorías agrupan páginas por tema y el historial de revisiones monitoriza la evolución de cada página. Toda esa infraestructura ya existía, y no hubo que crear una nueva plataforma para organizar la información que Jeremy iba aportando.

Sorpresas. Al final de su relato, Jeremy explica que tras el proceso:

"Me di cuenta de que ya no estaba solo trabajando en un proyecto de historia familiar. Lo que había estado  creando, página a página, fue una enciclopedia personal. Un registro estructurado, navegable e interconectado de mi vida compilado gracias a los datos que ya tenía a mi alrededor".

Documentar la vida de su abuela le reveló cosas que no sabía: sus años como madre soltera o las decisiones que tuvo que tomar, por ejemplo. Recorrer la historia de sus relaciones de amistad le permitió recuperar momentos que casi había olvidado y le hizo llamar a algunos de ellos para recordarlos juntos. "La enciclopedia no solo organizó los datos, me hizo prestar más atención a la gente que está en mi vida", explicaba.

Tú también puedes hacerlo. El proyecto ha sido tan gratificante para él que decidió convertirlo en una plataforma Open Source llamada WhoamI.wiki que está disponible de forma gratuita. "La enciclopedia es tuya. Corre en tu máquina, tus datos se quedan contigo y cualquier modelo puede leerlos". El código está también disponible en GitHub, y aunque su desarrollo acaba de iniciarse, parece una forma excepcional de crear una fascinante enciclopedia de tu vida.

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La versión en inglés de la Wikipedia acaba de prohibir los artículos hechos con IA. En la última actualización de sus directrices son claros: el contenido generado con modelos de lenguaje viola las políticas de contenidos. La mayor enciclopedia de internet se posiciona como refugio de contenido creado por humanos.

IA no, gracias. El debate 'IA sí o IA no' lleva un tiempo generando tensión en Wikipedia y finalmente se han decantado por apoyar el contenido humano con mayoría aplastante 40 a 2. La nueva restricción impuesta dice así: "El texto generado por grandes modelos de lenguaje (...) suele infringir varias de las políticas fundamentales de contenido de Wikipedia". Esas políticas fundamentales a las que se refiere son la neutralidad de los contenidos, verificabilidad y que el contenido no puede ser una investigación original, sino que debe estar atribuido a fuentes fiables. Con este cambio, los editores tienen prohibido el uso de LLM "para generar o reescribir el contenido de los artículos".

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Dos excepciones. Wikipedia contempla dos escenarios en los que el uso de IA sí que está permitido:

• Sugerencias y correcciones de estilo básicas, siempre y cuando el LLM no introduzca contenido propio. Alertan de que hay que usarlo con cautela ya que los LLM suelen "ir más allá de lo que se les pide y alterar el significado del texto".
• Traducción de artículos a otros idiomas, siempre y cuando lo revise una persona competente en los dos idiomas implicados. Aquí es importante señalar que Wikipedia ya ha tenido dramas en el pasado por culpa de las traducciones de IA. 

Por qué es importante. Wikipedia se ha posicionado como una reserva de contenido genuinamente humano en un internet que se inunda de contenido artificial. En un momento en que distinguir lo auténtico de lo sintético es cada vez más difícil, la enciclopedia más grande del mundo elige apostar por la autoría humana como garantía de fiabilidad. Hay algo ciertamente irónico y es que Wikipedia rechaza la IA, pero la IA sigue bebiendo de Wikipedia para dar respuestas, haciéndoles perder clicks y saturando sus servidores. 

Generado por IA vs hecho por humanos. Hasta hace poco pensábamos que la solución era marcar el contenido artificial en las plataformas con la clásica etiqueta' IA', pero ya estamos en un punto en el que resulta más valioso y útil resaltar lo contrario: que está hecho por humanos. El avance de las herramientas de generación de imagen y la cantidad de textos hechos con IA son abrumadores, hasta el punto de que está surgiendo una corriente anti-IA; Algunos artistas están empezando a diseñar "mal" para diferenciarse de la homogeneización de la IA, han creado extensiones para volver al internet de antes de ChatGPT, hay navegadores que filtran los resultados IA y hasta se ha creado la insignia 'Not by AI'. La cuestión es que es un David contra Goliat.

El caso Etsy. Es quizás uno de los casos más sangrantes de la inundación de contenido IA de baja calidad. La plataforma que se presentaba como un refugio de lo auténtico hoy es un mercadillo de IA que además intenta hacerse pasar por artesanal. Retratos estilo Ghibli por 20 euros, perfiles gestionados completamente por IA que dicen cosas como "estoy deseando dibujarte"... Etsy permite el contenido hecho con IA, pero dice que hay que etiquetarlo como tal. Nadie lo hace. Una prueba de que la etiqueta ya no sirve de nada.

Un detalle clave. El último párrafo de las directrices de Wikipedia es especialmente llamativo porque habla de posibles sanciones a quienes violen la norma, el problema es cómo piensan detectar quién usa IA. Wikipedia admite que "es posible que algunos editores tengan estilos de redacción similares a los de los modelos de lenguaje grande" y que "para justificar la imposición de sanciones se necesitan más pruebas que meros indicios estilísticos o lingüísticos". No tenemos ni idea de cómo van a hacerlo, lo que sí sabemos es que los detectores de texto IA fallan más que una escopeta de feria.

Imagen | Wikipedia, editada

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Tan popular se hizo, que su logo y el sonido de sus intros llegaron a ser dos marcas igual de identificables que las de Nokia o Windows. Si —como quien esto escribe— te tocó pasar por el colegio o el instituto entre la segunda mitad de los años 90 y la primera de los 2000, hablar de la Encarta no requiere grandes presentaciones. 

Si no es así, no te preocupes; no nos llevará mucho tiempo. Antes de que Wikipedia ofreciese conocimiento online gratis e incluso de que el uso de Internet se popularizase, Microsoft lanzó una enciclopedia digital que revolucionó el sector y se convirtió en todo un fenómeno entre más o menos 1993 y 2009. Su nombre: Encarta.

Hoy, ironías de la historia, "Encarta" es una entrada más en el índice de otras enciclopedias; pero hubo un tiempo en el que transformó nuestra forma de acceder al conocimiento. De tener que dejarse las pestañas y las yemas recorriendo páginas a la caza de un dato, los estudiantes pasaron a buscar información a golpe de "click". La Encarta ofrecía una forma ágil, cómoda y sobre todo didáctica de saciar la curiosidad. 

Con artículos, sí; pero también con vídeos, audios e incluso visitas virtuales y juegos. Podías leer sobre templos nepalíes en la Salvat. O abrir la Encarta y "recorrer" uno.

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Su "tirón" fue tan grande que puso en aprietos a las viejas enciclopedias de papel. Cuando se presentó la edición en español, a principios de 1997, sus responsables presumían de que el CD-ROM de la Encarta, un formato que podías guardar en un cajón o incluso en una carpeta, contenía información que equivalía a 29 tomos y 1,2 metros de estantería. No solo eso. La Encarta costaba 24.900 pesetas, cuatro veces menos que una enciclopedia equivalente impresa.

Para más inri, su aterrizaje en España estuvo amparado por Santillana, editorial con un peso considerable en las aulas de los colegios. ¿Cómo competir con eso? El producto gustó y encadenó ediciones, en español y otros idiomas. Le fue bien hasta que, con las mismas con las que se había convertido en un fenómeno, acabó sucumbiendo por la competencia. En cierto modo, su éxito se debe a su buen olfato en los 90; su ocaso, a la incapacidad para adaptarse en los 2000.

Esta es su historia.

Objetivo: reinventar las viejas enciclopedias

A mediados de la década de 1980 Microsoft empezó a darle vueltas a la idea de elaborar una enciclopedia digital. La idea era ambiciosa. Los de Redmond querían, ni más ni menos, que repensar el concepto y el funcionamiento de un producto en apariencia tan maduro y cerrado como los tomos que se dedicaban a vender los comerciales de las editoriales puerta por puerta.

Para estrenarse a lo grande, la multinacional intentó negociar una licencia con los artífices de la que probablemente era la publicación más respetada a nivel internacional: la Enciclopædia Britannica. No les salió bien.

En la década de 1980 los tomos en papel de Britannica se vendían y dejaban unos pingües beneficios. Como recuerda Enrique Dans, producir sus libros costaba unos 250 dólares y el precio de venta oscilaba entre los 1.500 y 2.200 dólares, en función de las calidades. ¿Por qué iba a querer la firma digitalizar contenidos en un CD y arriesgarse a matar a la gallina de los huevos de oro?

Microsoft no se dio por vencida y buscó formas de sacar adelante la idea. Incluso tenía un nombre para la iniciativa: Project Gandalf. Tiempo después cerraba un contrato con Funk & Wagnalls para utilizar su Nueva Enciclopedia, de 29 volúmenes, en una base de datos que se creó a finales de esa misma década. Para completar su contenidos, años después se le sumarían otras dos enciclopedias de McMillan, la Collier´s y New Merit Scholar. No eran la Britannica; pero tendría que valer.

En Redmond surgieron sin embargo dudas sobre si el proyecto era o no viable y decidieron aparcarlo. Se retomó con el cambio de década, en 1991, cuando Microsoft decidió ir a por todas. En 1993 lanzaba la primera edición de la bautizada como Enciclopedia Encarta, que incluía los 25.000 artículos de Funk & Wagnalls y material extra, como imágenes y algunas animaciones.

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La herramienta era cómoda, mucho más ágil que los tomos kilométricos e incluso divertida, pero arrancó con un fallo garrafal: centro mal el tiro. A principios de los 90 había aún muchas casas sin PC y el precio de comercialización era privativo. Cuando salió, la Encarta costaba cerca de 400 dólares, lo que limitó mucho su alcance. El coste disuadía a los clientes y no se alejaba demasiado del de otro competidor que tanteaban el mismo nicho con una marca reconocible, Compton, que lanzó también su propia versión multimedia en 1990, con texto y apoyos como imágenes y sonidos.

En Redmond supieron reaccionar y al poco tiempo ya estaban desplegando una estrategia más agresiva. Lanzaron promociones que permitían hacerse con la Encarta por 99 dólares, incluyeron su CD con el paquete de software de Windows y negociaron con fabricantes para que la incorporasen en sus equipos, una táctica no muy distinta a la empleada con Windows y Office. La promoción de la propia Microsoft dio el empujón definitivo. La nueva enciclopedia ganó fama y empezó a encadenar ediciones, traducirse a diferentes idiomas y enriquecer contenidos con apoyos multimedia.

En 1995 se ofrecieron versiones abreviadas de algunos artículos para los suscriptores de ISP de Microsoft Network y a partir del 96 empezaron a sacarse ediciones estándar y de lujo, una versión enriquecida y que podía actualizarse mes a mes.

En 1998 sus creadores fueron un paso más allá y se hicieron con los derechos de varias enciclopedias electrónicas. El producto crecía y, sobre todo, demostraba que el sector estaba viviendo un claro cambio de paradigma. El mejor ejemplo: en 1996 la otrora poderosa compañía de Britannica acabó malvendiéndose por sus dificultades.

"Permite a grandes y pequeños explorar el mundo por temas y personajes", presumían sus impulsores en el mercado español. Y así era, efectivamente. A golpe de artículos, fotos, ilustraciones, gráficos, mapas, cronologías, grabaciones, vídeos e incluso visitas virtuales, Encarta se ganó a una generación entera de estudiantes. Hasta que se estampó con una de las grandes e inexorables máximas del mercado: ¿Por qué pagar por un contenido si tienes una alternativa gratuita?

El mazazo de Wikipedia

Después de lanzar ediciones desde 1993, desarrollar versiones especiales dirigidas a niños, centradas en matemáticas o historia africana —entre otras— y enriquecer sus recursos con música, diccionarios, grabaciones, mapas, animaciones... Llegó a su ocaso. El motivo: otro cambio claro de los tiempos que, en esta ocasión, pilló a Microsoft con el pie cambiado. 

En 2001 Jimmy Wales y Larry Sangers lanzaban la Wikipedia, una enciclopedia online colaborativa, didáctica y, lo más importante de todo, gratuita y de acceso muy sencillo a través de buscadores como Google.

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Wikipedia tenía sus hándicaps, por supuesto. El principal —sobre todo en sus orígenes— era que el control de contenidos era mucho menos riguroso que el de la Encarta. En su pugna con Microsoft esa flaqueza no pareció afectarle demasiado. La nueva fórmula, totalmente abierta y que democratizaba tanto el acceso a los contenidos como su elaboración, acabó convenciendo al público y obligó a los de Redmond a replantearse su estrategia. 

Su precio llegó a rebajarse a 29,95 dólares y a menudo se incluía en ofertas compartidas con otros productos. Al ver que ni una ni otra vías servían para mantener la marca, en abril 2005 Microsoft hizo un movimiento arriesgado.

En un intento por emular las fortalezas del modelo Wikipedia, los de Redmond solicitaron la colaboración de sus lectores. Su propuesta era que participasen en la actualización y creación de artículos, solo que con un modelo algo distinto al de la plataforma de Wales y Sangers. Para marcar distancias con Wikipedia se decidió que sus contenidos sí estarían supervisados a nivel editorial.

La medida podía suponer una garantía de rigor y calidad; pero en la práctica significaba que los autores que se prestaban a colaborar se arriesgaban a ver cómo sus textos acababan en el cajón. Eso sin contar con que el trabajo era gratuito y Microsoft una multinacional de facturación millonaria.

Aquello no funcionó, como tampoco lo hizo el abaratamiento del producto o los intentos por promocionar la marca. Otra estrategia sin grandes resultados fue la creación de la edición online de la Encarta en 2000, una versión nueva que inicialmente ofrecía un modelo freemium: ofrecía parte de sus contenidos gratis y obligaba a pagar por el CD o una paquete descargable si se quería completar con el resto del material.

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Ni lo uno ni lo otro. En 2008 su edición inglesa sumaba la friolera de 68.000 artículos —43.000 en español—, una barbaridad si se compara con las enciclopedias de papel, pero nada cuando se tiene en cuenta los cerca de 300.000 de la Wikipedia española ese mismo año.

Resultado: en 2009 Microsoft asumió su derrota y arrojó la toalla. En marzo sus responsables avanzaban su intención de eliminar la web entre octubre y diciembre de ese mismo año. Los vientos de cambio que la habían favorecido en los 90 la hicieron naufragar en el siglo XXI. "La categoría tradicional de enciclopedias y de materiales de referencias ha cambiado", lamentaba.

Quizás el mejor epitafio de su desaparición es el que le dedicó Bloomberg el 30 de marzo de 2009, cuando el redactor que escribió la crónica de su fin —titulada "Adiós, Encarta"— reconocía que había sacado la información sobre aquel viejo producto de Microsoft de... ¡La Wikipedia!

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La inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta cotidiana para millones de personas. Hoy muchos la usan para redactar correos, resumir documentos o traducir textos en cuestión de segundos. Sin embargo, esa velocidad tiene una cara menos visible: los sistemas generativos también pueden equivocarse, inventar datos o alterar fuentes sin que el usuario lo perciba de inmediato. Cuando esos fallos aparecen en una de las mayores enciclopedias del mundo, la situación cambia por completo. Eso es precisamente lo que ha ocurrido en Wikipedia con una serie de traducciones realizadas con ayuda de IA.

El episodio inicial. Todo empezó dentro de la propia comunidad de Wikipedia. Algunos editores comenzaron a revisar traducciones recientes y detectaron algo extraño: ciertos textos incluían frases que no aparecían en las fuentes citadas o referencias que parecían no encajar con lo que afirmaba el artículo. Según 404 Media, estas traducciones formaban parte de un proyecto impulsado por una organización que buscaba ampliar la presencia de contenidos de Wikipedia en distintos idiomas utilizando modelos de lenguaje para acelerar el proceso.

Cuando la traducción inventa. A medida que los editores empezaron a examinar con más detalle estas traducciones, los problemas se hicieron más evidentes. Uno de los casos citados por 404 Media es el de un borrador de artículo sobre la familia real francesa La Bourdonnaye. El texto traducido incluía una referencia a un libro y a una página concreta para explicar el origen de la familia. Sin embargo, cuando el editor Ilyas Lebleu, conocido en Wikipedia como Chaotic Enby, revisó esa fuente, descubrió que la página citada no era correcta. Lebleu añadió que, al hacer una revisión rápida de varias traducciones, encontró también referencias intercambiadas, frases sin fuente y casos en los que se añadían párrafos basados en material no relacionado con lo que se estaba escribiendo.

Se publicó o quedó en borrador. El caso también abrió una cuestión relevante: si esos errores habían llegado a aparecer en artículos ya publicados o si se detectaron durante el proceso de revisión. Al menos uno de los ejemplos problemáticos se identificó en una traducción en fase de borrador, lo que permitió a los editores revisarla antes de que quedara asentada. Con el material aportado aquí, eso sí, no se puede afirmar cuántas traducciones con problemas llegaron a publicarse y cuántas se quedaron en revisión.

Quién está detrás de estas traducciones. Aquí aparece el nombre de Open Knowledge Association (OKA), una organización sin ánimo de lucro que afirma trabajar para mejorar Wikipedia y otras plataformas abiertas. Según explica la propia organización en su web, su modelo consiste en ofrecer estipendios mensuales a colaboradores y traductores que trabajan a tiempo completo ampliando contenidos de la enciclopedia, y “aprovechando la IA (modelos de lenguaje grandes) para automatizar la mayor parte del trabajo”. Según 404 Media, los editores que investigaron el proyecto concluyeron que se apoyaba en contratistas.

La respuesta de los editores. A medida que aparecían más ejemplos problemáticos, la comunidad de Wikipedia decidió intervenir. Los editores revisaron el funcionamiento del proyecto de traducciones y terminaron estableciendo nuevas restricciones para quienes participaban en él. Los traductores vinculados a OKA que acumulen cuatro advertencias por contenido que no pueda verificarse en un periodo de seis meses podrán ser bloqueados sin un aviso adicional si aparece un nuevo caso. Además, el contenido añadido por un traductor que termine bloqueado puede eliminarse de forma preventiva, salvo que otro editor con buena reputación asuma la responsabilidad de revisarlo.

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OKA se explica. La organización señalada en el debate también ofreció su versión de los hechos. Jonathan Zimmermann, fundador y presidente de Open Knowledge Association, explicó al mencionado medio que los traductores del proyecto trabajan con pago por hora y que no existe un objetivo fijo de artículos por semana. Además, admitió que “los errores ocurren”, aunque defendió que el sistema incluye verificación humana y revisión de fuentes. Tras la discusión en Wikipedia, añadió, la organización está introduciendo una segunda revisión con otro modelo de IA para detectar posibles errores antes de publicar, y estudia la posibilidad de añadir mecanismos de revisión por pares si fuera necesario.

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La IA está ahogando a Wikipedia. No sólo se ha entrenado con su contenido, sino que las respuestas de IA le está robando gran parte del tráfico. Por si fuera poco, en octubre del año pasado le salió un competidor, la Grokipedia, creada íntegramente con IA (y copiada de la propia Wikipedia). Ahora sabemos que el invento de Elon Musk está atrayendo a un nuevo público: otras IAs.

Fuente: Grokipedia. Hace unos días, unas pruebas realizadas por The Guardian revelaron que ChatGPT estaba usando la Grokipedia como fuente en diversas consultas y no es el único chatbot que está citándola. Según The Verge, están apareciendo referencias en otros servicios IA como los de Google, que la cita en Google Gemini, en los resúmenes de IA y el modo IA del buscador. También ha sido citada por Microsoft Copilot y, en menor medida, Perplexity y Claude.

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Volumen.  En declaraciones a The Verge, Glen Allsopp, responsable de SEO en Ahrefs, reveló que hicieron una prueba con más de 13 millones de consultas y el resultado fue que ChatGPT mencionó a la Grokipedia en más de 263.000 respuestas. Wikipedia sigue apareciendo muchísimo más, con casi 3 millones de referencias, pero teniendo en cuenta que la Grokipedia nació en octubre de 2025, el volumen de citas es bastante grande. 

La favorita de ChatGPT. Analistas de otras herramientas SEO como Semrush y Profound, afirmaron a The Verge que han detectado aumentos significativos en la cantidad de citas hacia la Grokipedia y la mayoría provienen de ChatGPT. En el caso del resto de chatbots, según las pruebas de Ahrefs Google citó a la Grokipedia en 6.800 respuestas de Gemini y 567 resúmenes de IA. Copilot la nombró en 7.700 respuestas y Perplexity sólo dos.

Del creador de MechaHitler. Wikipedia es editada de forma colaborativa y transparente por humanos, pero Grokipedia es dirigida por Grok, una IA  que ha tenido alucinaciones en las que creía que era el propio Elon Musk, ha publicado mensajes antisemitas, se llegó a proclamar "MechaHitler" y hace poco fue noticia por ayudar a "desnudar" a millones de mujeres. 

Por si fuera poco, una investigación reveló que en Grokipedia hay artículos cuyas fuentes son directamente foros neonazis y webs de teorías conspirativas. Los investigadores alertaban que Grok estaba tomando decisiones editoriales propias, alterando el enfoque en ciertos temas. Que los chatbots lo estén usando como referencia es, como poco, problemático.

OpenAI responde. En declaraciones a The Verge, un portavoz de OpenAI aseguró que ChatGPT busca en una "amplia gama de fuentes y puntos de vista" y que los usuarios pueden juzgar por sí mismos la fiabilidad de las mismas. También resaltó que implementan filtros de seguridad para evitar que aparezcan enlaces a contenido potencialmente dañino.

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La enciclopedia gratuita más grande del mundo está de celebración. Wikipedia cumple 25 años, y para conmemorar este acontecimiento han preparado contenidos y actividades para todos sus usuarios que dan contexto sobre los inicios de este proyecto sin ánimo de lucro. No obstante, quizás lo más llamativo de su comunicado tiene que ver con la nueva visión que la Wikimedia Foundation tomará a partir de ahora: una Wikipedia en la era de la IA.

El plan. Por ello, los responsables de gestionar esta biblioteca digital también han desvelado que Microsoft, Meta y Amazon se sumaron a otras Big Tech como Google para poder utilizar el contenido de Wikipedia con el fin de entrenar sus modelos de lenguaje. Para ello, las empresas pagan un buen dinero a la fundación por tener acceso premium a ese contenido.

Qué está pasando. La Fundación Wikimedia ha confirmado que Microsoft, Meta, Amazon, Perplexity y Mistral AI se han sumado a Google como clientes de pago de Wikimedia Enterprise, una plataforma comercial lanzada en 2021. Según Lane Becker, director senior de ingresos de la fundación, esta iniciativa ofrece una versión de la API de Wikipedia "optimizada" para uso comercial y empresas de IA, con funcionalidades personalizadas según las necesidades de cada compañía.

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Por qué están pagando. Las empresas tecnológicas dependen masivamente de Wikipedia para entrenar sus modelos de IA. Los 65 millones de artículos en más de 300 idiomas son fundamentales para chatbots como ChatGPT o asistentes virtuales. Sin embargo, desde Wikipedia cuentan que ese uso también ha disparado los costes de mantenimiento y servidores de la biblioteca, cuya financiación tradicional proviene de pequeñas donaciones del público. "Wikipedia es un componente crítico del trabajo de estas empresas tecnológicas que necesitan averiguar cómo apoyar financieramente", explicaba Lane Becker a Reuters.

En detalle. Wikimedia Enterprise no es simplemente descargar Wikipedia. La plataforma permite a estas compañías acceder a contenidos a un volumen y velocidad pensados específicamente para entrenar modelos de IA a gran escala, con formatos de datos estructurados y solicitudes de funcionalidades personalizadas. Microsoft, Perplexity y Mistral AI se unieron durante el último año, mientras que Meta y Amazon ya eran socios aunque su participación no se había anunciado públicamente hasta ahora.

Entre líneas. Es un modelo de financiación con el que la Wikimedia Foundation sacaría más partido, además de las donaciones individuales. También es un cambio sobre cómo Wikipedia sostiene su misión sin ánimo de lucro. Durante años, la plataforma ha dependido de donaciones individuales mientras grandes corporaciones se beneficiaban gratuitamente de su conocimiento. 

Ahora, la fundación ha encontrado un equilibrio: mantener el acceso libre para el público general mientras monetiza el uso comercial intensivo. "Llegar a un nuevo equilibrio sostenible con estas nuevas empresas es crítico para nuestra existencia continuada, pero también para la suya", señaló Becker a The Verge.

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Wikipedia en la era de la IA. Tal y como cuenta la fundación, Wikipedia sigue siendo creada y mantenida por aproximadamente 250.000 editores voluntarios en todo el mundo que escriben, editan y verifican la información sin cobrar. Tim Frank, vicepresidente corporativo de Microsoft, contaba que "juntos, estamos ayudando a crear un ecosistema de contenido sostenible para el internet de la IA, donde los colaboradores son valorados".

Por otro lado, Selena Deckelmann, directora de Producto y Tecnología de Wikimedia, aseguraba que "Wikipedia demuestra que el conocimiento es humano y el conocimiento necesita humanos. Especialmente ahora, en la era de la IA, necesitamos el conocimiento impulsado por humanos de Wikipedia más que nunca".

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Internet nunca había tenido tantos usuarios ni tanto contenido y, sin embargo, cada vez se parece más a un puñado de pantallas repetidas. Gran parte de lo que leemos, vemos o buscamos pasa por los algoritmos de unas pocas grandes plataformas, que compiten por nuestra atención y convierten muchos de nuestros clics en datos medibles. 

En medio de ese paisaje estandarizado sobreviven proyectos que funcionan con una lógica distinta, como Wikipedia, OpenStreetMap o el Internet Archive, que no se financian con anuncios, no venden perfiles detallados de sus usuarios y siguen apostando por una idea sencilla y exigente a la vez: que la información y el conocimiento deben ser un bien compartido.

La web no empezó siendo un escaparate de grandes plataformas, sino un laboratorio disperso y casi artesanal. En los primeros años noventa, quienes publicaban en la web lo hacían desde servidores universitarios, institucionales o domésticos, utilizando estándares abiertos como HTML, HTTP y las direcciones URI. Eran piezas fundamentales de una red diseñada para que la información pudiera circular sin depender de propietarios tecnológicos ni sistemas cerrados. 

Esa arquitectura técnica alimentó la idea de que Internet podía ser un espacio abierto y accesible.

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Aquel entusiasmo, sin embargo, convivía con límites evidentes. Como decimos, la participación estaba concentrada en universidades, centros de investigación y una minoría de entusiastas con conocimientos técnicos y recursos. Las cifras de la época muestran que apenas una fracción mínima de la población mundial tenía acceso a Internet, lo que significa que esa supuesta apertura era real en términos tecnológicos, pero no socialmente extendida.

A partir de mediados de los noventa, y sobre todo a finales de esa década, Internet empezó a recibir mayor atención. Las empresas vieron potencial económico en una red que conectaba a millones de personas y que permitía distribuir información y servicios a escala global. Surgieron proveedores comerciales, navegadores populares y los primeros portales, y con ellos llegó la lógica del mercado: había tráfico, había usuarios y, por tanto, había oportunidades de negocio. El acceso a la web dejó de ser un experimento y comenzó a convertirse en una actividad masiva, medible y rentable.

Ese cambio impulsó un modelo que se consolidaría con rapidez: la publicidad segmentada. No se trataba solo de mostrar anuncios, sino de analizar el comportamiento de los usuarios y obtener datos sobre sus intereses, hábitos y preferencias. Fue el momento en que la atención humana empezó a adquirir un valor económico concreto. Los clics, el tiempo de permanencia y los patrones de navegación dejaron de ser rastros técnicos y se convirtieron en materia prima para un nuevo mercado digital.

En ese contexto cada vez más comercializado, algunos proyectos mantuvieron otra manera de entender Internet. No nacieron para captar tráfico ni para competir por atención, sino para construir infraestructuras públicas de información. Wikipedia se lanzó en 2001 con un objetivo que entonces parecía poco realista: crear una enciclopedia libre, escrita colectivamente y disponible para cualquiera con conexión a Internet. 

OpenStreetMap inició su camino en 2004 con una idea similar, pero aplicada al territorio, documentando de forma colaborativa las calles, caminos y lugares del mundo. Internet Archive llevaba desde 1996 preservando páginas, documentos, audio y vídeo para que no desaparecieran con el paso del tiempo.

Dos décadas después, esos proyectos no solo siguen activos, sino que son piezas centrales de la web actual. Millones de personas consultan Wikipedia cada día para comprobar un dato, entender un contexto o aprender algo nuevo. Los mapas de OpenStreetMap alimentan desde aplicaciones móviles hasta servicios públicos y proyectos humanitarios. Y el Internet Archive se ha convertido en memoria digital de larga duración, un lugar donde la web no se borra, sino que se conserva. Son iniciativas construidas colectivamente que han llegado a tener impacto global sin adoptar el modelo comercial dominante.

Wikipedia se sostiene gracias a millones de pequeños donantes, la mayoría son lectores que aportan pequeñas cantidades, habitualmente en torno a diez euros al año. La Fundación Wikimedia gestiona esos recursos y mantiene la infraestructura técnica, incluidos los servidores, el desarrollo del software y los sistemas de seguridad. También administra el Wikimedia Endowment, un fondo independiente creado en 2016 para garantizar que el proyecto pueda seguir funcionando incluso si un año la recaudación cae. Desde 2021, existe además Wikimedia Enterprise, una vía para que organizaciones que reutilizan contenidos de forma intensiva, como motores de búsqueda o empresas de inteligencia artificial, accedan a versiones estructuradas y estables de los datos.

Financiados a lomos de la gente

OpenStreetMap tiene una estructura distinta y mucho más descentralizada. La Fundación OpenStreetMap es responsable de los servidores y de la coordinación general, pero gran parte del trabajo procede de comunidades locales que organizan eventos, formación y tareas de mapeo colaborativo. La financiación llega en forma de cuotas voluntarias, patrocinios técnicos y apoyo de organizaciones que utilizan los datos en proyectos logísticos, humanitarios o educativos. 

En el caso de Internet Archive, los costes recaen sobre una infraestructura que almacena millones de páginas, documentos y archivos, financiada mediante donaciones individuales, subvenciones de fundaciones y organismos públicos, y servicios de archivado y digitalización para instituciones.

Cuando hablamos de proyectos abiertos, podemos confundir apertura con ausencia de organización. Sin embargo, su funcionamiento se basa en reglas explícitas y estructuras distribuidas. Wikipedia lo ejemplifica mejor que nadie. Las decisiones editoriales no las toma un grupo reducido, sino miles de personas que aplican normas públicas como punto de vista neutral o contenido verificable. No importa el perfil de quien contribuye, sino si su aportación cumple esos criterios. Los administradores pueden intervenir para proteger páginas o resolver disputas, pero su papel es principalmente técnico y de mantenimiento, sin una autoridad editorial jerárquica sobre los contenidos.

OpenStreetMap funciona con una lógica similar, pero sobre datos geográficos: la información se construye desde lo local y se revisa colectivamente para garantizar su coherencia. Hay comunidades regionales que coordinan tareas, organizan encuentros y definen prácticas, pero la base sigue siendo abierta. En el caso de Internet Archive, el proceso no es tanto de edición como de catalogación y preservación, y la colaboración externa se centra en mejorar la calidad de los registros y evitar la pérdida de documentos digitales.

Convivir con los gigantes tecnológicos significa asumir que buena parte del acceso a estos proyectos llega a través de ellos. Una gran parte de los lectores entra en Wikipedia desde un buscador, no escribiendo la dirección a mano, y muchos mapas basados en OpenStreetMap se presentan dentro de aplicaciones comerciales donde la marca visible es otra. Internet Archive, por su parte, actúa como un almacén de referencia al que acuden periodistas, investigadores y organizaciones, pero el usuario medio apenas es consciente de que hay una infraestructura independiente sosteniendo todo eso.

Esa dependencia crea tensiones nuevas. Los modelos de inteligencia artificial y los grandes servicios de búsqueda reutilizan a gran escala contenidos y datos generados por comunidades voluntarias, a veces sin una visibilidad clara de la fuente original. Eso incrementa la carga sobre los servidores, complica la planificación de infraestructuras y puede reducir la exposición directa de los proyectos ante el público general, justo el público del que dependen para seguir recibiendo apoyo. La creación de servicios como Wikimedia Enterprise forma parte de esa adaptación: ordenar el acceso masivo sin renunciar a la misión original.

El futuro de estos proyectos está marcado por un desafío constante: seguir siendo útiles sin renunciar a sus principios fundacionales. La inteligencia artificial, los buscadores avanzados y los sistemas que reutilizan información de forma automática aumentan la dependencia de fuentes abiertas, pero también pueden ocultarlas al usuario, reduciendo su visibilidad pública. Wikipedia, OpenStreetMap o Internet Archive se enfrentan a un escenario donde su contenido se consume más que nunca, pero en muchos casos sin que quienes lo consultan sepan de dónde procede. Esa invisibilidad no pone en riesgo su utilidad, pero sí puede afectar a su sostenibilidad, especialmente si se reduce el apoyo directo de la comunidad.

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Los proyectos abiertos siguen ahí, pero tampoco están garantizados. Requieren infraestructuras estables, mecanismos para mantener la calidad y comunidades activas que sigan aportando y revisando. Son parte de la arquitectura de conocimiento de Internet, y la cuestión que queda abierta es si la sociedad digital será capaz de seguir sosteniéndolos como bienes comunes, o si acabarán integrados de forma silenciosa en servicios comerciales que solo utilizan sus datos, pero no sus valores.

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La propuesta de Grokipedia llegó acompañada de un mensaje directo: aspirar a “la verdad y nada más que la verdad”, según afirmó Elon Musk en X. Esa declaración toma un nuevo contexto tras la publicación de un estudio de Cornell Tech que examina cómo están construidas diversas entradas y qué fuentes utilizan. El análisis muestra que, junto a contenidos heredados casi literalmente de Wikipedia, existen artículos que recurren a fuentes catalogadas por instituciones académicas y organizaciones de verificación como espacios neonazis o sitios abiertamente conspirativos.

A primera vista, Grokipedia adopta una apariencia familiar: una página principal dominada por un buscador y artículos con encabezados y referencias. El funcionamiento interno, sin embargo, es mucho menos transparente. Los usuarios no disponemos de un sistema claro para sugerir cambios y, en la parte superior de algunas entradas, aparece la etiqueta “Revisado por Grok hace X semanas”, indicando una intervención del chatbot de IA sin detallar criterios ni responsables. En Wikipedia, el historial de ediciones es público y permite reconstruir cada modificación.

Grokipedia bajo la lupa

El mencionado análisis compara ambas plataformas a gran escala y señala que, aunque Grokipedia publica artículos más extensos y con el doble de citas que Wikipedia, gran parte de su contenido procede de allí. Eso sí, la coincidencia varía: las páginas con licencia Creative Commons (CC) presentan similitudes muy elevadas, mientras que aquellas generadas sin esa licencia se alejan más del original.

Una de las cuestiones más delicadas es la aparición de referencias a plataformas controvertidas. InfoWars, que según los autores no aparece citada ni una sola vez en Wikipedia, suma 34 menciones en Grokipedia. El patrón se repite con otros dominios de baja credibilidad: Stormfront alcanza 42 citas, LifeSiteNews llega a 100 y los sitios Global Research y VoltaireNet registran 51 y 45 referencias respectivamente. Todas ellas son prácticamente inexistentes en Wikipedia, lo que refleja diferencias claras en los filtros de selección de fuentes.

La entrada de Elon Musk en Grokipedia

Por mencionar algunos ejemplos, la Universidad de Leiden caracteriza Stormfront como un foro asociado al extremismo de derecha y a corrientes neonazis, con un fundador vinculado al Ku Klux Klan y una trayectoria mencionada en varios estudios por su relación con incidentes violentos. PolitiFact, por otro lado, define Infowars como un portal dedicado a teorías conspirativas y dirigido por Alex Jones, un presentador conocido por promover este tipo de contenidos.

Así se ve el historial de ediciones en Grokipedia

Lo que aparece en el estudio no se limita a contar cuántas veces se citan estos dominios. También subraya que la presencia de fuentes consideradas poco fiables o directamente descartadas por Wikipedia está mucho más extendida en Grokipedia. Y uno de los autores, en un texto publicado en Indicator, recoge esta acumulación de referencias de baja calidad para describir un patrón más amplio: Grokipedia parece estar tomando decisiones editoriales propias que alteran el enfoque de ciertos temas.

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Queda por ver cómo evolucionará Grokipedia y qué modelo de edición adoptará a medida que crezca. Ninguna enciclopedia funciona como una referencia perfecta —ni Wikipedia ni Grokipedia—, pero sí operan con mecánicas distintas. Como decimos, Wikipedia se apoya en una comunidad abierta con normas, debates públicos y un historial de cambios accesible; Grokipedia, en cambio, parte de criterios más difíciles de seguir desde fuera, con un asistente de IA que interviene en los textos y sin un sistema claro de colaboración humana. 

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Grokipedia, la nueva enciclopedia online creada por xAI, ya está disponible. El proyecto del que Elon Musk lleva algún tiempo hablando es justo lo que esperábamos: una versión de Wikipedia en la que los contenidos han sido generados por Grok, el modelo de IA desarrollado por la empresa de Musk. Y ese es precisamente el problema.

Qué es Grokipedia. Básiscamente, una copia de Wikipedia en la que como decimos la redacción de los textos está realizada por Grok. El diseño es sencillo, con una página inicial que es un buscador. Los artículos siguen el diseño de Wikipedia y su estructura de distintos encabezados y fotos. De momento no parece haber fotos en esos artículos, y en Grokipedia tampoco se permite de momento que los usuarios editen esas páginas. 

¿Si la IA se equivoca, cómo fiarnos de la IA? La pregunta esencial que condiciona la validez de la idea de Grokipedia es precisamente eso. Teniendo en cuenta que la IA se inventa cosas y comete errores, ¿qué se puede esperar de una enciclopedia online creada por un modelo de IA? 

Grokipedia a la izquierda, Wikipedia a la derecha. El artículo de la PS5 es una copia absoluta del original de Wikipedia.

Contenido "adaptado" o directamente copiado de Wikipedia. En algunas páginas de Grokipedia se muestra el mensaje de que el contenido se ha adaptado de la Wikipedia aprovechando la licencia Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0. Ocurre por ejemplo con el artículo dedicado al MacBook Air. En otros artículos como el de la PlayStation 5 ese mensaje se queda corto porque el artículo básicamente es el mismo que el de Wikipedia.

Una enciclopedia con sesgos. En Grokipedia hay indicios de que la teórica neutralidad y objetividad que deben ser pilares fundamentales de un proyecto así se tambalean. Como indican en Wired, hay ejemplos preocupantes como el que habla de la esclavitud de los afroamericanos en EEUU en la que se habla de "justificaciones ideológicas".  En una entrada sobre "pornografía gay" se muestra un dato falso indicando que la proliferación de estos contenidos impulsaron la epidemia de SIDA en la década de 1980. En la entrada sobre el género, Grokipedia indica que "el género se refiere a la clasificación binaria de humanos como machos o hembras basado en el sexo biológico". Wikipedia inicia la entrada indicando que "El género es el rango de aspectos sociales, psicológicos, culturales y de comportamiento de ser un hombre (o niño) o mujer (o niña), o un tercer género".

A imagen y semejanza de Elon Musk. Y el artículo sobre Elon Musk contiene 11.000 palabras y 300 citas/referencias por las 8.000 y 523 de su versión en Wikipedia. Tanto en una como en otra enciclopedia hay curiosidades sobre ese artículo, y por ejemplo en Wikipedia hay una sección dedicada al polémico saludo de Musk que no está en Grokipedia. Y en el lado contrario, Grokipedia sí tiene mención de la controversia sobre el "pedo guy" que no está disponible en Wikipedia.

Este es solo el principio. Esta versión "0.1" de Grokipedia contiene 885.000 artículos, mientras que Wikipedia tiene más de 8 millones de entradas. En 2017 Elon Musk publicó un tuit en el que alababa la labor de Wikipedia, pero con el tiempo esa percepción cambió, probablemente por los comentarios que incluía la entrada sobre él en Wikipedia. Este año tuiteó el mensaje "¡Dejad de apoyar financieramente a Wikipedia hasta que el equilibrio se restablezca!". 

El peligro. Aunque Elon Musk asegura que Grokipedia es código abierto y cualquiera podrá usarla gratuitamente, queda por ver la capacidad que tendrán sus usuarios para editar artículos creados por la IA. El riesgo está en que este proyecto plantea un nuevo intento de controlar la conversación, y como dice el emprendedor Gary Marcus, "quien escribe la enciclopedia controla la narrativa".

Jimmy Wales avisa. El creador de Wikipedia, Jimmy Wales, indicaba en una entrevista en The Washington Post hace unos días que tenía curiosidad por saber cómo acabaría siendo Grokipedia, pero que no tenía demasiadas expectativas sobre el resultado. Para él los modelos de lenguaje de IA "simplemente no son lo suficientemente buenos para escribir artículos de una enciclopedia. Habrá un montón de errores". Lauren Dickinson, portavoz de Wikimedia Foundation, explicaba en The Verge cómo "El conocimiento de Wikipedia es y siempre será humano".

Problemas para la enciclopedia libre y creada por humanos. Aun así Wikipedia está amenazada por la IA. No solo porque esta legendaria enciclopedia online ha sido el gran manual para entrenar la IA, sino porque está sufriendo una crisis de tráfico. El proyecto de xAI es el último de ataque a esa fuente de conocimiento e información, que de estar bajo control y edición totalmente llevada a cabo por seres humanos ahora cede esas labores de edición y redacción al modelo de IA de xAI, Grok.

Imagen | Dvids

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Wikipedia quiere ser el último bastión humano frente al contenido generado por IA. La Fundación Wikimedia eliminó los resúmenes generados por IA tras varios casos de alucinaciones y la queja de sus editores. No es el único problema de Wikipedia con la IA, también está causando estragos en su tráfico.

Qué está pasando. En un artículo publicado en el blog de la fundación, el director de producto Marshall Miller detalla la situación actual en el tráfico de Wikipedia. La fundación estima que ha habido una caída de un 8% en tráfico humano entre mayo y agosto de 2025. Lo achacan al uso de IA generativa como fuente de información, como los propios chatbots o iniciativas como el AI Overview de Google que responden al usuario sin necesidad de clicar en un enlace. 

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Por qué es importante. Supone un riesgo para la continuidad de Wikipedia porque la gente está obteniendo la información que sus voluntarios producen, pero sin pasar por la web y sin sumar visitas. Es lo mismo que está pasando en los medios de comunicación con los resúmenes de IA de Google, aunque la principal diferencia es que los medios viven de publicidad y Wikipedia de donaciones de particulares. Miller lo ve claro: “Con menos visitas a Wikipedia, menos voluntarios podrán desarrollar y enriquecer el contenido, y menos donantes individuales podrán apoyar esta labor”.

Una crisis que viene de lejos. Wikipedia perdiendo tráfico lleva siendo noticia desde hace mucho. En 2020 tuvieron una caída masiva: perdieron de 3.000 millones de visitas de tráfico orgánico y el culpable fue Google. La aparición de los módulos de respuesta directa que mostraban información directamente en la página de resultados, haciendo que muchas personas no hicieran clic. 

Corrección. En mayo de este año Wikipedia detectó un aumento de tráfico inusual desde Brasil. En un primer momento clasificaron el tráfico como humano, pero tiempo después comprobaron que eran bots diseñados para imitar un comportamiento humano. Esto les llevó a actualizar su mecanismo de detección de bots y, con los nuevos datos actualizados, vieron que se había producido una caída del 8% en tráfico humano. 

La ironía. En la era de la IA generativa, sitios como Wikipedia son una fuente de información valiosísima. Es de donde beben los chatbots y la propia búsqueda de Google para darnos esas respuestas, pero a la vez están perjudicándola y no sólo por la bajada del tráfico, los bots y scrapers también tienen un impacto en el funcionamiento y suponen una carga notable en los servidores. 

Soluciones. La fundación de Wikipedia propone un uso responsable por parte de los usuarios para que busquen las fuentes originales y destaquen la importancia del contenido creado por humanos. Suena casi a súplica y lo cierto es que el panorama no pinta demasiado bien. En el caso de AI Overview, los medios han alertado sobre las consecuencias y hasta hay grupos que han demandado a Google. Hay pistas de que Google podría estar planteando acuerdos de licencia con grandes grupos de medios, pero por el momento no se ha materializado y sus resultados con IA siguen funcionando como el primer día (hasta han lanzado el modo IA). 

Imagen | Wikipedia

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