La IA está cambiando las elecciones y la política: sesgos, cambios en respuestas y más Infobae
El avance de la inteligencia artificial, especialmente de los grandes modelos de lenguaje, está transformando rápidamente la manera en que los votantes estadounidenses acceden a información política, lo que ha generado inquietudes sobre posibles sesgos algorítmicos y la falta de transparencia en estos sistemas, según un estudio citado por Time.
Este fenómeno adquiere especial relevancia en el contexto de las elecciones intermedias en Estados Unidos para 2026, donde la IA se ha convertido en una herramienta central para la consulta de datos sobre candidatos, temas y procesos electorales.
Cómo la IA está cambiando las elecciones
El estudio sitúa este auge de la inteligencia artificial en un momento de declive para los medios tradicionales y los motores de búsqueda, que han visto disminuir su tráfico a medida que la IA se consolida como fuente principal de información política para una parte creciente de la población.
Más de la mitad de los estadounidenses ya tiene acceso a herramientas de IA capaces de sintetizar y personalizar información electoral. Al mismo tiempo, empresas tecnológicas y equipos de investigación exploran el uso de estos sistemas para simular resultados de encuestas y analizar opiniones de los votantes, lo que amplía el alcance y la influencia de la IA en el debate público.
Para analizar el impacto real de estos modelos, el equipo responsable del estudio diseñó un experimento a gran escala en el periodo previo a las elecciones presidenciales de 2024. Desde julio de ese año, formularon cerca de 600 preguntas sobre candidatos, procesos electorales y predicciones de resultados, cada una con 21 variantes que incluían descriptores demográficos y políticos como “soy demócrata”, “soy republicano”, “soy hispano” o “soy mujer”.
En total, el cuestionario superó las 12.000 preguntas, que se plantearon casi a diario a una docena de modelos desarrollados por Anthropic, OpenAI, Google y Perplexity. El resultado fue una base de datos pública con más de 16 millones de respuestas, que documenta la evolución de estos sistemas tanto por actualizaciones de los desarrolladores como por acontecimientos electorales.
Los hallazgos del estudio revelan que el comportamiento de los grandes modelos de lenguaje no es estático. Las respuestas de la IA a preguntas idénticas varían con el tiempo, a veces de forma gradual y otras de manera abrupta.
Algunas de estas variaciones coinciden con actualizaciones anunciadas por los desarrolladores, pero otras no tienen una explicación clara. Esta dinámica implica que los usuarios reciben información de fuentes que cambian constantemente, sin que la mayoría sea consciente de ello.
Cuáles son las preocupaciones de la influencia de la IA en la política
Uno de los aspectos más preocupantes identificados por los investigadores es la falta de coherencia interna en los modelos. Según el estudio citado por Time, “los modelos calibran sus respuestas en función de señales demográficas como ‘soy mujer’ o ‘soy negro’, y tratan a ciertos grupos como más representativos del electorado según la formulación de las preguntas”.
Además, los sistemas ajustan sus respuestas cuando detectan indicios sobre la orientación política del usuario. Por ejemplo, ante preguntas sobre política sanitaria, un mismo modelo ofreció respuestas diferentes si la consulta proponía que provenía de un demócrata o de un republicano.
Aunque los datos proporcionados suelen ser precisos, los modelos modifican su enfoque en función de estas señales, lo que puede influir en la percepción de los votantes.
Incluso cuando los modelos evitan pronunciarse sobre qué candidato tiene más posibilidades de ganar, su manera de enmarcar la información y sus “creencias” implícitas pueden moldear lo que los usuarios consideran cierto o normal.
El análisis de las respuestas a preguntas tipo encuesta, como las relativas a los temas más importantes para los votantes, permitió a los investigadores deducir predicciones implícitas sobre la distribución del voto. De hecho, el mismo modelo llegó a prever una victoria de Harris en unas ocasiones y de Trump en otras, dependiendo de la formulación de la pregunta, lo que evidencia que las creencias internas de la IA se ven afectadas por el contexto y el contenido de las consultas.
Esta opacidad plantea riesgos para la integridad de los procesos electorales. Los votantes reciben información filtrada por sistemas que mantienen supuestos políticos invisibles y difíciles de evaluar. No se conoce con exactitud de qué fuentes se nutren los modelos, cómo ponderan información contradictoria ni cómo evolucionan sus respuestas a lo largo del tiempo.
Ante este panorama, el estudio recomienda que los desarrolladores de IA faciliten auditorías independientes y fomenten una mayor transparencia. Permitir que investigadores externos planteen preguntas y analicen las respuestas a gran escala contribuiría a crear un registro sistemático del comportamiento de los modelos a lo largo del tiempo.
Los autores del estudio subrayan que este proceso debe abordarse con rigor y apertura, evitando juicios prematuros y priorizando la comprensión del funcionamiento de la IA.
