Por María Jose de Vega
Consultora y estratega de proyectos innovadores
Por Álvaro García Tejedor
Profesor de Inteligencia Artifical en la Universidad Francisco de Vitoria y Director de CEIEC.
Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) se hahttps://www.ufv.es/investigacion-ufv/ceiec/ consolidado como una herramienta con un potencial transformador en múltiples ámbitos, y el terreno electoral no es una excepción. En las elecciones presidenciales de Estados Unidos, el uso de algoritmos avanzados ha alterado la forma de diseñar campañas, predecir resultados, optimizar recursos y difundir información —tanto veraz como falsa—. Aunque las promesas de la IA son notables, su impacto real sobre el voto ciudadano sigue siendo motivo de debate, y plantea importantes cuestiones éticas y regulatorias.
- La IA en las campañas políticas
Los partidos políticos estadounidenses han adoptado la IA para refinar sus estrategias y llegar a los votantes con mensajes más pertinentes. La segmentación avanzada del electorado, basada en el análisis de datos demográficos, históricos y conductuales, ha permitido identificar subgrupos específicos dentro de la población con una precisión sin precedentes. Por ejemplo, la campaña de Donald Trump en 2016 empleó algoritmos para adaptar contenidos a distintas audiencias en redes sociales, mientras que el Partido Demócrata en 2020 recurrió a sistemas de IA para determinar en qué estados o distritos concentrar esfuerzos, optimizando así el uso de sus recursos[1]
Además, el uso de microtargeting publicitario se ha vuelto habitual: anuncios personalizados en Facebook, Instagram o YouTube, orientados a nichos específicos del electorado, pueden incrementar la eficacia del mensaje. Aunque existen herramientas de IA generativa, como ChatGPT, que facilitan la creación rápida de borradores de discursos o publicaciones en redes, en los principales partidos se ha combinado siempre el trabajo automatizado con la intervención humana para adaptar el tono, el contenido y la coherencia narrativa.
- La IA en los medios de comunicación y las predicciones electorales
La prensa estadounidense lleva tiempo aplicando modelos cuantitativos para estimar el resultado de las elecciones. Plataformas como FiveThirtyEight, dirigida por el analista Nate Silver, han incorporado algoritmos avanzados de IA para combinar encuestas, datos históricos y factores contextuales. Así han ofrecido proyecciones más dinámicas, si bien no exentas de márgenes de error. Durante la noche electoral, medios como The Washington Post emplearon sistemas de IA para interpretar datos en tiempo real, indicando la posible ventaja de Trump en ciertos estados antes de que concluyera el recuento. The New York Times recurrió a algoritmos de análisis de sentimiento en redes sociales, evaluando millones de publicaciones al instante para ofrecer una instantánea del pulso ciudadano.
Por otro lado, mercados de predicción como PredictIt, Polymarket y Metaculus han empleado técnicas de IA para ajustar sus estimaciones a medida que se conocían resultados preliminares, otorgando probabilidades dinámicas sobre la victoria de uno u otro candidato. Aunque este tipo de mercados no son infalibles, en algunos casos han llegado a anticipar tendencias electorales con mayor rapidez que las encuestas tradicionales.
Imagen realizada con IA
- Integridad electoral y desinformación: el reto de la IA
La IA no solo se utiliza para mejorar predicciones o personalizar mensajes, sino también para combatir la desinformación. Grupos de analistas, como el equipo de la Universidad de Stanford, han implementado algoritmos capaces de detectar patrones sospechosos en tiempo real, contribuyendo a atajar campañas de noticias falsas (fake news) antes de que alcancen difusión masiva. Herramientas como “TruthGuard” —mencionada en estudios independientes— han sido destacadas como ejemplo de tecnología diseñada para filtrar contenido engañoso y limitar su impacto.
Sin embargo, el propio potencial de la IA facilita la creación de contenidos falsos cada vez más sofisticados, desde imágenes alteradas a “deepfakes” de candidatos. Este problema ha quedado patente en las elecciones estadounidenses, donde circuló material visual manipulado para influir sutilmente en la percepción pública. El caso de imágenes falsas mostrando a votantes negros apoyando a Donald Trump, difundidas según una investigación de BBC Panorama, es un ejemplo evidente del uso malintencionado de la IA.
A nivel regulatorio, la legislación todavía va un paso por detrás de la tecnología. Think tanks y centros de estudios como el Brennan Center for Justice o el Brookings Institution han llamado la atención sobre la necesidad urgente de regular el uso de datos personales en campañas, garantizar la transparencia publicitaria y establecer mecanismos de control sobre la creación y difusión de información falsa. Estos retos éticos son esenciales para evitar la erosión de la confianza democrática.
- El impacto de las noticias falsas en la opinión pública
La desinformación amplificada por la IA puede afectar a la estabilidad democrática, especialmente cuando fomenta percepciones infundadas de fraude electoral o consolida ideas falsas en el imaginario colectivo. Según encuestas del Pew Research Center, un porcentaje significativo de votantes republicanos (alrededor del 70% en enero de 2022) seguía convencido de que las elecciones de 2020 habían sido manipuladas, pese a la ausencia de pruebas sólidas. Este tipo de convicciones no solo desestabiliza el clima político, sino que sirvió, en parte, como caldo de cultivo para acciones extremas, como el asalto al Capitolio el 6 de enero de 2021.
Estos casos subrayan la necesidad de una mayor alfabetización mediática y de mecanismos eficaces para combatir la difusión de bulos. La facilidad con la que las informaciones engañosas se comparten en redes sociales plantea el desafío de educar a los ciudadanos para que aprendan a filtrar y evaluar la veracidad de lo que consumen.
- Casos de estudio: innovación y desafíos
Startups tecnológicas y equipos universitarios están desarrollando nuevas herramientas basadas en IA capaces de predecir el comportamiento electoral o simular escenarios complejos. Por ejemplo, la consultora DataElect, con sedes en Berlín y Wyoming, asegura prever la intención de voto con una precisión del 87% combinando redes sociales, historial de participación electoral y datos psicográficos. Aunque tales afirmaciones requieren verificación independiente, ilustran el creciente interés en modelos analíticos avanzados.
Asimismo, proyectos como ElectionSim, en la Universidad de Stanford, emplean deep learning para recrear miles de escenarios electorales. Estos experimentos permiten a los analistas entender cómo podrían influir factores externos o el comportamiento de votantes indecisos en el resultado final. Herramientas de este tipo se presentan como complementos valiosos para el análisis político, siempre que se consideren sus limitaciones.
Por su parte, aplicaciones como VoteGPT proporcionan a los votantes información verificada sobre candidatos, posturas políticas y programas electorales. Su objetivo es orientar a los electores indecisos mediante fuentes oficiales (webs de campaña, Wikipedia) y propuestas contrastadas, minimizando los sesgos y la manipulación informativa.
- Resultados, limitaciones y perspectiva de futuro
Algunas mediciones, como las realizadas por la firma Metriicser, indican que ciertos modelos de IA han logrado reducir el margen de error por debajo del 2% en comparación con las encuestas tradicionales. Sin embargo, el panorama no es homogéneo: en otras ocasiones, los modelos no han captado ascensos rápidos de candidatos emergentes o cambios bruscos en la opinión pública a raíz de acontecimientos imprevistos.
Estos fallos subrayan la complejidad del comportamiento humano y recuerdan que la IA no es una varita mágica capaz de vaticinar con total exactitud el devenir político. Además, el riesgo de mal uso de datos personales y el potencial de las herramientas de microsegmentación para aislar a grupos de votantes en “burbujas informativas” refuerzan la urgencia de debatir y regular su empleo. Tal y como apunta un informe reciente de la Universidad de Princeton, la creciente personalización política puede alimentar la polarización y la fragmentación social si no se toman medidas adecuadas.
Conclusión
La influencia de la IA en las elecciones estadounidenses es innegable, pero su efecto real sobre el voto no ha sido tan drástico como algunos preveían. La tecnología ofrece ventajas evidentes en el terreno de la comunicación política, las predicciones y la lucha contra la desinformación, pero también plantea dilemas éticos y riesgos para la integridad democrática.
De cara al futuro, será imprescindible encontrar un equilibrio entre las oportunidades que brinda la IA y la salvaguarda de los valores democráticos fundamentales. Esto implica una mayor transparencia en el uso de algoritmos, el desarrollo de normativas claras, la colaboración entre tecnólogos, autoridades electorales, medios de comunicación y ciudadanía, así como la consolidación de una sólida alfabetización mediática. Solo así será posible aprovechar el potencial de la IA sin socavar la base del sistema democrático y asegurando que el voto sea siempre un ejercicio libre, informado y consciente.
*Álvaro García falleció el 31 de diembre de 2024 y en Magazine CompoLider lamentamos su pérdida Agradecemos este artículo con sus conocimientos y experiencia en Inteligencia Artificial. Nuestro pésame a la familia y descanse en paz.
[1] (fuente: reportes internos de campaña mencionados en medios como The Washington Post).
*CompoLider no se hace responsable de las opiniones de los autores en los artículos.
