En Estados Unidos la inteligencia artificial hace campaña. ¿Qué y cómo está cambiando?
En Kentucky, Estados Unidos, miles de votantes demócratas recibieron cartas firmadas por David Kloiber, candidato al Congreso por el sexto distrito. El mensaje parecía haber sido escrito para cada destinatario en particular. Incluía datos precisos sobre su trabajo, el barrio, su historial de voto y temas concretos de campaña asociados al perfil del destinatario. Aunque perdió las primarias, el caso es hasta ahora el más llamativo en la explotación de datos y segmentación al límite de lo legal, con generación de mensajes “1 a 1”.
Es verdad que la IA en campañas electorales ya aparecía en piezas visibles, audios falsos o imágenes no reales, pero su uso cotidiano hoy se ha vuelto intensivo, se encuentra también en tareas menos espectaculares y mucho más frecuentes entre los consultores políticos.
Esta campaña de medio término es interesante por dos razones principales, la primera tiene que ver con la posibilidad de que Trump sea derrotado de forma categórica; la segunda por la huella que dejará para las próximas elecciones en Estados Unidos y el mundo.
La elección legislativa se llevará a cabo el 3 de noviembre de 2026, aunque muchas elecciones primarias en algunos Estados ya están ocurriendo, por lo que la intensidad del trabajo aumenta a medida que el calendario acorta distancia con esa fecha. Sin embargo, la IA ha cambiado lo que ocurría en circunstancias similares en el pasado.
A esta altura de la competencia electoral norteamericana, el 83 por ciento de los consultores políticos encuestados[1] usan herramientas de IA al menos una vez por semana. En 2025, esa cifra había sido del 59 por ciento. El 48 por ciento dijo utilizarlas varias veces por día.
Entre los consultores demócratas, el uso diario alcanza al 49 por ciento. El 64 por ciento en el caso de los republicanos. La diferencia marca ritmos distintos de adopción, con campañas republicanas más inclinadas a incorporar IA en la operación diaria y campañas demócratas más preocupadas por las reglas de uso, supervisión, responsabilidad y capacitación.
ChatGPT, Claude y Gemini son las herramientas más utilizadas para producir borradores de correos, mensajes de recaudación, publicaciones en redes, documentos internos, respuestas rápidas, guiones de video y versiones alternativas de un mismo argumento.
Los consultores seniors están concentrados en la edición final y la decisión política sobre qué conviene utilizar, mientras que los juniors se ocupan de validar la información que obtienen mediante prompts muy refinados.
OpenAI publicó en mayo de 2026 un documento con sus resguardos y precauciones relacionadas con los procesos electorales. La compañía ponía el foco en garantizar el acceso a información confiable, apoyar a los defensores de ciberseguridad y asegurar la transparencia del contenido generado.
Esas preocupaciones se consolidaron en una serie de restricciones sobre el uso político de información generada evitando el lobby, la interferencia electoral o la desmovilización; además de prohibir la sustitución artificial de personas y/o candidatos, la generación de noticias falsas o la supresión de votantes.
En campaña, la IA se utiliza para preparar la primer versión de un comunicado después de una entrevista del rival, resumir una audiencia legislativa, traducir material para comunidades con otro idioma, ordenar propuestas por tema o convertir una reunión en una minuta para programar acciones futuras.
La mayoría de los consultores reconocen que la herramienta acelera los procesos en la oficina, aunque también aumenta la cantidad de material que debe ser revisado en tiempos muy cortos por la aceleración del flujo de información.
Como vimos, el caso Kloiber muestra una aplicación más avanzada de la IA con el objetivo de que cada ciudadano sintiera que el candidato le escribía personalmente. Algo que era prácticamente imposible con un equipo de campaña tradicional y lógico hace un tiempo. Sin embargo, existe allí un riesgo aún no medido con precisión, porque el votante puede sentir que el equipo de campaña “sabe demasiado” sobre su vida cotidiana, su barrio o sus preferencias políticas. Algo que acepta tácitamente de Google, Amazon u otras plataformas que disponen de más y mejor información, pero el uso político cambiaría la sensibilidad.
La personalización de los mensajes se apoya en bases de datos enormes. Data Trust, es el proveedor de datos electorales para las campañas republicanas y conservadoras, la empresa afirma rastrear más de 2.500 puntos de datos sobre más de 300 millones de personas. Esa información permite construir listas de contacto, estimar la predisposición a votar, priorizar las recorridas del candidato, orientar llamados, seleccionar públicos para anuncios y contactar probables donantes.
La IA hace que esto sea posible y a una velocidad increíble. El modelo puede detectar patrones entre el voto previo, la ubicación, el historial de contacto, el consumo de medios, intereses inferidos y la respuesta probable frente a ciertos temas.
Esta microsegmentación permite que una campaña hable de impuestos a un grupo, de salud a otro, de seguridad a otro y de empleo a otro, con matices diferentes en cada caso.
La investigación publicada en PNAS sobre retornos persuasivos del “microtargeting” político estimó que, en condiciones experimentales, una estrategia de mensajes personalizados podía mejorar en más de un 70 por ciento el rendimiento de una estrategia uniforme masiva.
Esto ha obligado a incorporar en la gestión de campañas un nuevo proceso intensivo en el que la etapa inicial consiste en relacionar datos de distintas bases y orígenes, pruebas previas de selección y agrupación algorítmica de casos.
El paso siguiente es el testeo de mensajes. Swayable es la plataforma para testear piezas de comunicación antes de lanzarlas. Utilizada además por empresas como Meta, HP, Google y Microsoft, su metodología se basa en pruebas aleatorias metódicas. Un grupo de electores recibe una pieza de comunicación y otro grupo funciona como control. Luego se compara el cambio producido en la intención de voto, recuerdo del tema y/o acuerdo con la idea propuesta. Así, por ejemplo, el equipo de campaña puede saber qué anuncio mueve, por ejemplo, más a mujeres de zonas suburbanas, jóvenes indecisos, votantes de baja participación o aportantes sensibles con un tema.
Este uso modifica el proceso creativo, desplazando las preferencias del consultor o los gustos del candidato. El único que sigue teniendo algún privilegio sobre el proceso es el aportante de fondos que puede pedir que se insista con cierto tema.
La prueba posterior ayuda a decidir con datos, “qué sí y qué no”. La IA interviene en el modelado de públicos, el procesamiento de respuestas y la identificación de segmentos donde una pieza mejora o empeora. Aquí también aparece un cambio notable respecto del pasado reciente, ya no importan tanto los clics, la cantidad de reproducciones y/o los comentarios, porque empiezan a medirse los cambios de actitud. Y eso es clave, porque un video le puede gustar mucho a quienes ya están convencidos, pero puede no servir para atraer a quienes todavía dudan.
Las campañas estadounidenses viven de donaciones y necesitan probar el “asunto” del correo, los mensajes y llamados a aportar, la frecuencia de contactos, el tono de urgencia e importancia y tener a mano una lista de temas dominantes. Por eso, también en la recaudación de fondos aparece otro terreno fértil para explotar las posibilidades que brinda la inteligencia artificial.
Otro uso intensivo de IA en las campañas apareció de la mano de la demanda de capacitación en nuevas herramientas. El National Democratic Training Committee lanzó una iniciativa formal para enseñar a candidatos demócratas a usar IA de manera responsable antes de las elecciones de medio término. El programa fue desarrollado junto con Higher Ground Institute y orientado a tareas como creación de contenido para redes, en especial videos; contacto con votantes e investigación.
Esta capacitación potencia los equipos y las campañas “chicas”. Una sola persona puede grabar una entrevista de veinte minutos, extraer fragmentos, subtitularlos, convertirlos en formato vertical, generar títulos posibles y publicar versiones adaptadas a TikTok, Instagram, YouTube Shorts o X. Antes se necesitaba un equipo de edición, community managers y un presupuesto acorde. Ahora se puede resolver gran parte de ese flujo con herramientas relativamente accesibles. No obstante, la pieza final todavía requiere criterio político porque el recorte de una frase puede servir para explicar una propuesta o convertir al candidato en un productor y protagonista de memes absurdos.
La preparación de candidatos también está cambiando. Existen aplicaciones de simulación de debate y entrenamiento conversacional que permiten practicar respuestas frente a preguntas hostiles, interrupciones o ataques previsibles. En 2024, un candidato en Virginia creó un chatbot para simular un debate con un legislador que había rechazado participar. Ese caso anticipó los escenarios creados para entrenar con los oponente pero en modo simulación virtual, probar respuestas, entrenar el lenguaje no verbal y medir la claridad de los mensajes.
El monitoreo de redes sociales ya había incorporado la IA como herramienta, no obstante, la adopción de nuevas prestaciones se aceleró exponencialmente.
Los equipos de campañas necesitan detectar cuándo crece la crítica, qué publicación empieza a moverse, qué cuenta amplifica una acusación o qué tema puede saltar de una comunidad digital a los medios. Las herramientas de análisis permiten clasificar menciones, resumir conversaciones, medir sentimientos, identificar cuentas relevantes y alertar sobre narrativas emergentes. La función es defensiva y ofensiva a la vez. Sirve para responder información falsa, encontrar oportunidades de agenda, ajustar tono y decidir cuándo conviene intervenir.
Por otra parte, OpenAI ha reconocido que muchas personas usan ChatGPT para preguntar cómo registrarse para votar, dónde hacerlo, qué plazos se aplican, qué pasa con una noticia en desarrollo o dónde consultar resultados oficiales. Eso convierte a los asistentes conversacionales en una nueva puerta de acceso a información electoral. Por eso, los equipos de campaña están tan interesados en ordenar la información sobre el candidato, sobre las propuestas y las posturas sobre determinados temas, no solo para los buscadores tradicionales sino especialmente para que los modelos de IA tengan eso cuanto antes.
En Chatgpt, una descripción equivocada sobre la posición sobre un tema puede modificar la percepción para con un candidato. Un resumen sesgado puede circular con apariencia de ser información técnica neutral, por eso aparecen herramientas y prácticas de auditoría orientadas a revisar qué dicen los modelos sobre candidatos, elecciones y temas sensibles. La campaña empieza a vigilar la conversación humana y también la conversación automatizada.
La discusión central sigue estando sobre la propaganda “sintética”. Videos falsos, voces clonadas, imágenes inventadas y escenas hiperrealistas pueden producirse con costos cada vez más bajos. Existe un riesgo mayor si un video falso, por ejemplo, aparece cerca del día de votación con poco margen para verificar y corregir.
Investigadores de la Universidad del Sur de California difundieron en marzo de 2026 un estudio sobre agentes de IA capaces de coordinar campañas de propaganda con mínima intervención humana. Según la publicación, un grupo de agentes de IA pueden amplificar mensajes, reforzar narrativas y producir apariencia de consenso en redes sociales. Con ello se podría simular un clima social conveniente, hacer que una consigna parezca espontánea, convertir una narrativa en tendencia y/o dar volumen artificial a una posición política.
La experiencia estadounidense deja varias lecciones para América Latina. La IA ya es parte de las campañas electorales en tareas simples como redacción, edición, síntesis, subtitulado, bases de datos y monitoreo. Equipos pequeños o campañas electorales chicas pueden disponer de capacidades que antes exigían presupuestos elevados. Los organismos electorales, los partidos, los periodistas y los consultores necesitan criterios para distinguir asistencia legítima, automatización opaca, manipulación personalizada y contenido engañoso.
Las campañas electorales estadounidenses de 2026 muestran una comunicación política cada vez más automatizada, personalizada y dependiente de sistemas capaces de producir, segmentar, probar y ajustar mensajes a gran velocidad. Esa transformación mejora la eficiencia operativa de los equipos y, al mismo tiempo, puede volver más opaca la competencia democrática, alimentar sospechas de manipulación externa y profundizar la desconfianza en escenarios atravesados por una polarización extrema.
Fuentes consultadas:
Campaigns & Elections, “AI Use Among Political Consultants is Booming. Here’s How.”
https://campaignsandelections.com/industry-news/ai-use-among-political-consultants-is-booming/
GovTech, “Congressional Candidate Uses AI to Write to Thousands.”
https://www.govtech.com/artificial-intelligence/congressional-candidate-uses-ai-to-write-to-thousands
OpenAI, “Election information and safeguards in 2026.”
https://openai.com/index/election-safeguards-2026/
OpenAI Help Center, “Political Campaigning Restrictions.”
https://help.openai.com/pt-br/articles/20001255-political-campaigning-restrictions
Data Trust, “About Data Trust.”
https://thedatatrust.com/about/
PNAS, “Quantifying the potential persuasive returns to political microtargeting.”
https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2216261120
Swayable, “What is Randomized Controlled Trial Methodology?”
https://insights.swayable.com/rct-methodology-overview
Higher Ground Institute, “AI Resource Guide for Progressive, Political, and Democracy Use Cases.”
https://highergroundlabs.com/hgi-ai-resource-guide/
WIRED, “These Democrats Think the Party Needs AI to Win Elections.”
https://www.wired.com/story/democrats-midterm-elections-ai
R Street Institute, “AI and Elections: What to Watch for in 2026.”
https://www.rstreet.org/commentary/ai-and-elections-what-to-watch-for-in-2026/
USC Viterbi School of Engineering, “USC Study Finds AI Agents Can Autonomously Coordinate Propaganda Campaigns Without Human Direction.”
https://viterbischool.usc.edu/news/2026/03/usc-study-finds-ai-agents-can-autonomously-coordinate-propaganda-campaigns-without-human-direction/
[1] La encuesta es de la American Association of Political Consultants publicada por Campaigns & Elections
