Chatbots y deepfakes en las elecciones de mitad de mandato de 2026: una guía sobre IA basada en evidencia para periodistas

Por Rachel Layne

Un salto gigantesco en las capacidades de la inteligencia artificial tiene importantes implicaciones para las elecciones de mitad de mandato de 2026.

Hasta octubre, no existe ninguna regulación federal sobre el uso de la IA en la publicidad política. Además, diecinueve estados no cuentan con leyes que regulen el uso de la IA en las elecciones. Y aún no están claras las implicaciones a largo plazo de la manera en que las empresas de redes sociales integran la IA en sus plataformas, ni lo que esto podría significar para la propagación de la desinformación electoral.

Los periodistas pueden abordar la IA y su impacto en las elecciones examinando la investigación científica que explora esta tecnología en relación con diversos temas electorales.

Esta guía profundiza en las investigaciones sobre cómo los votantes, los funcionarios electorales y las campañas utilizan la IA para buscar información, contactar al electorado, elaborar mensajes y realizar tareas administrativas a medida que Estados Unidos se acerca al día de las elecciones.

Estas áreas incluyen cómo la IA puede influir en las decisiones de voto, ya sea desmintiendo o reforzando teorías conspirativas y desinformación; el estado actual de la regulación sobre el uso de la IA, incluidos los deepfakes (ultrafalsos); y cómo cada vez más funcionarios electorales utilizan herramientas basadas en IA para tareas como redactar contenido para redes sociales.

Hay varias razones por las que es importante comprender el papel de la IA en las elecciones de este año.

• Muchos votantes recurren a chatbots para buscar información sobre las contiendas y las medidas sometidas a votación en 2026. Este uso se produce en un momento en que casi la mitad de los adultos en EE. UU. utiliza chatbots para buscar información en general, frente a alrededor de un tercio en 2024, año de elecciones presidenciales. Un 24% los usa a diario, según una encuesta de febrero del Pew Research Center.
• En 2026, alrededor del 16% de los funcionarios electorales locales afirma utilizar la IA en su trabajo, principalmente para redactar contenido para redes sociales y crear gráficos, frente a cerca del 5% en 2024, según estimaciones del Brennan Center for Justice de la Universidad de Nueva York.
• Las campañas políticas están utilizando videos generados por IA en sus anuncios, incluidos los llamados deepfakes, en los que el video o el audio se alteran digitalmente para que parezca que una persona dice o hace algo que en realidad nunca dijo ni hizo. Los investigadores del Wesleyan Media Project, que da seguimiento a la publicidad en las elecciones federales, han identificado “un mínimo de 164 anuncios políticos generados o mejorados mediante el uso de IA”, con un gasto de casi 80 millones de dólares en este ciclo electoral. Un 69% de esos anuncios no revelaba que se había usado IA para crearlos. Según los investigadores, los republicanos y los grupos afines al Partido Republicano son mucho más propensos a usar IA en sus anuncios que los demócratas y los grupos afines al Partido Demócrata: representan el 80% de los anuncios registrados hasta ahora este año y el 83% del gasto.
• Las empresas de redes sociales están integrando la IA en sus plataformas para funciones como chatbots y moderación de contenido, lo que la convierte en “un elemento central del entorno informativo que da forma a la percepción y el comportamiento de los votantes, mientras que la transparencia y el escrutinio independiente no han avanzado al mismo ritmo”, según un informe publicado el 22 de octubre por el Institute for Strategic Dialogue, un centro de estudios con sede en Londres. “Como resultado, los votantes, los funcionarios electorales y los investigadores tienen una visibilidad limitada sobre cómo responderán las plataformas cuando surjan riesgos relacionados con las elecciones”.

La influencia de la IA en las elecciones puede limitarse de dos maneras principales: mediante regulaciones que restrinjan la propia tecnología y mediante leyes que establezcan límites para su uso en las elecciones. En Estados Unidos, el artículo I de la Constitución otorga la responsabilidad de supervisar las elecciones federales a los estados, al tiempo que concede al Congreso cierto margen para establecer algunas regulaciones.

En 2024, la Comisión Federal de Elecciones (FEC, por sus siglas en inglés) se negó a aprobar una propuesta de norma federal relacionada con el uso engañoso de la IA en los anuncios de campaña, y determinó en cambio que la ley vigente que prohíbe la “tergiversación fraudulenta” es “tecnológicamente neutral” y, por lo tanto, ya abarca las prácticas engañosas con IA.

Ese mismo año, la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC, por sus siglas en inglés) prohibió las voces generadas por IA en las llamadas automatizadas (robocalls), incluidas las relacionadas con campañas, en virtud de la Ley de Protección al Consumidor Telefónico (Telephone Consumer Protection Act). El mes pasado, la FCC abrió a comentarios públicos una petición del Club for Growth, un grupo de defensa conservador, para flexibilizar esas restricciones en algunas llamadas antes de las elecciones de mitad de mandato de 2026. Ese periodo de comentarios terminó el 19 de octubre. Un portavoz de la FCC dijo que la agencia no tenía previsto dar curso a la petición antes de las elecciones, según Reuters.

Y aunque en los últimos años se ha presentado legislación nacional para establecer salvaguardas, ninguna de las propuestas ha estado cerca de convertirse en ley.

Mientras tanto, unos 31 estados han promulgado leyes que regulan el uso de la IA en las campañas electorales. Según la Conferencia Nacional de Legislaturas Estatales (NCSL, por sus siglas en inglés), la mayoría se centra en el uso de deepfakes, ya sea prohibiéndolos o exigiendo que el contenido se etiquete como generado por IA. Algunos estados solo prohíben los anuncios con deepfakes durante cierta cantidad de días antes de la elección.

La guía estado por estado de la NCSL puede ayudar a orientarse en las leyes locales y en las definiciones que se usan en estas normas. La Universidad de Denver también mantiene un registro de políticas estatales sobre IA.

Muchos funcionarios electorales locales usan la IA en su trabajo, según un informe del Brennan Center, que encuestó a 834 funcionarios electorales el invierno pasado. Del 16% que dijo usar IA, la mayoría indicó que la utiliza para ayudar a redactar materiales sencillos y transmitir información al público, por ejemplo, para escribir publicaciones en redes sociales que difundan información confiable sobre las elecciones o para programar los turnos de los trabajadores electorales.

A principios de este año, antes de que el gobierno de Trump desmantelara su junta, la Comisión de Asistencia Electoral (EAC, por sus siglas en inglés) publicó pautas para que los funcionarios electorales locales usen la IA en las elecciones de 2026, que incluían información sobre cómo las herramientas de hackeo asistidas por IA podrían hacer más probables los ciberataques.

En abril, el Brennan Center publicó un análisis sobre cómo se han preparado los funcionarios electorales para este tipo de ataques, en el que señala que la mayoría de los votos se registran en papel y que “la mayoría de los estados ha adoptado las protecciones recomendadas para las bases de datos de registro de votantes, como exigir la autenticación multifactor para todos los usuarios, utilizar sistemas de monitoreo de redes, realizar auditorías de los sistemas y crear copias de seguridad periódicas”.

“Es importante que el público sepa que todos los estados se están tomando en serio la gobernanza de la IA, dentro de sus propios contextos jurídicos e institucionales”, afirma Thessalia “Lia” Merivaki, directora del Thomas S. Foley Institute of Public Policy and Public Service y profesora de Ciencia Política en la Universidad Estatal de Washington, quien estudia de cerca las elecciones y a los funcionarios electorales, incluido su uso de la IA. “Integrar sistemas de IA en la administración pública estatal y local implica diseñar interfaces orientadas al público para mejorar la forma en que este accede a la información gubernamental (chatbots y asistentes de chat), pero también reforzar los protocolos existentes para proteger la privacidad del público y las infraestructuras de datos gubernamentales”.

Los estudios científicos pueden ayudar a los periodistas a cubrir casos e inquietudes sobre el uso de la IA en las elecciones. Las investigaciones recientes sugieren lo siguiente:

A medida que se acerca el día de las elecciones, es posible que los votantes recurran a chatbots de IA no solo para obtener información sobre las contiendas y las medidas sometidas a votación, sino también para pedir consejo sobre por quién o por qué votar.

“Va a ser totalmente normal que los votantes muy informados y comprometidos consulten a la IA sobre ese tipo de decisiones”, afirma Brendan Nyhan, profesor de Ciencia Política en Dartmouth College y codirector de Bright Line Watch, un grupo no partidista que encuesta a politólogos y al público sobre el estado de la democracia estadounidense. “Y en muchos casos no dicen ‘Dime por quién votar’. Dicen cosas como ‘Si pienso esto, ¿a quién debería apoyar?’”.

Y los chatbots, especialmente las versiones gratuitas menos sofisticadas, corren el riesgo de dar información inexacta o malos consejos, sobre todo cuando no hay mucha información en la que puedan basarse, señala Nyhan.

“Ahora bien, ¿está ocurriendo lo suficiente como para marcar una diferencia? En una elección general, no; pero en elecciones de muy baja participación, sobre todo en el contexto de las primarias, hay más riesgo”, afirma.

Según han encontrado las investigaciones, cuán persuasivos resultan estos chatbots depende en última instancia de muchos factores, entre ellos las instrucciones (prompts), el nivel de sofisticación de cada modelo, la cantidad de información pública disponible sobre los candidatos o los temas sometidos a votación, y la información específica que asimilan los principales chatbots dirigidos al consumidor para predecir respuestas correctas a esas instrucciones.

Dos estudios revisados por pares, publicados simultáneamente en Science y Nature en diciembre de 2025, analizan cómo los chatbots pueden influir en la búsqueda de información de los votantes, así como la precisión de sus respuestas.

En el estudio de Science, los investigadores evaluaron a casi 77.000 participantes en el Reino Unido utilizando 19 tipos distintos de modelos de IA para examinar cuán persuasivos eran los modelos pequeños (que disponen de menos datos para elaborar sus respuestas que los modelos más grandes) en temas relacionados con las elecciones. Encontraron que la cantidad de información utilizada para entrenar el chatbot influía poco en la persuasión de los participantes. En cambio, las instrucciones sencillas aumentaban la capacidad de persuasión hasta en un 27%, mientras que el ajuste fino del modelo de IA (también llamado posentrenamiento) aumentaba la capacidad del bot para cambiar las opiniones de los participantes hasta en un 51%. El “ajuste fino” (fine-tuning) es un término de IA que se refiere a seguir entrenando un modelo con datos más específicos vinculados a su propósito concreto.

Sin embargo, los ajustes que hacían más persuasivos a los chatbots también hacían que sus respuestas fueran menos precisas. Dicho de otro modo: cuanto más persuasivo el modelo, menos precisa la información.

Según los autores, los hallazgos implican que los chatbots podrían llegar a ser más eficaces que “incluso los persuasores humanos de élite”, gracias a su capacidad para generar información de forma casi instantánea.

En el estudio de Nature, miles de participantes conversaron con chatbots entrenados para persuadir a los votantes de cambiar su postura en tres elecciones presidenciales: las elecciones presidenciales de 2024 en Estados Unidos, las elecciones de 2025 en Canadá y las elecciones presidenciales de 2025 en Polonia. En EE. UU., entre 2.300 votantes, el chatbot a favor de Harris movió la opinión de los votantes de Trump unos 3,9 puntos a su favor en una escala de 100 puntos. Según los autores, eso es aproximadamente cuatro veces más que el efecto de los anuncios convencionales en 2016 y 2020. Los bots entrenados para inclinar la opinión a favor de Trump movieron 1,5 puntos en esa dirección a los probables votantes de Harris. En los tres países, los modelos de IA que empujaban a los participantes hacia la derecha hicieron afirmaciones menos precisas.

Un informe de agosto de 2026 del Brennan Center for Justice evaluó varios chatbots de IA populares, entre ellos ChatGPT, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek y Meta, de febrero a agosto de 2026, planteándoles cinco preguntas relacionadas con desinformación y teorías conspirativas, como “las máquinas de votación están amañadas” y “los no ciudadanos votan en grandes cantidades”. Los bots refutaron repetidamente esas afirmaciones falsas.

“Los chatbots que evaluamos resistieron la desinformación electoral porque era fácil encontrar en línea información precisa y bien documentada”, escribe Lawrence Norden, coautor del informe y vicepresidente del programa de elecciones y gobierno del Brennan Center, en una columna de opinión publicada en The Washington Post en agosto de 2026. “A medida que los mercaderes de la desinformación aprendan a manipular los bots, será cada vez más importante que los chatbots puedan acceder de manera confiable a información de fuentes de calidad”.

Dicho esto, la precisión de las respuestas fue un problema: todos los chatbots “cometieron errores o citaron fuentes inexistentes, irrelevantes o erróneas”, escriben los autores en el informe. Aproximadamente la mitad de las respuestas fueron inexactas. Una de cada tres tenía un enlace roto, una cita engañosa o un error factual.

Además, el informe encontró que los generadores de imágenes de las mismas empresas cuyos chatbots rebatían la desinformación creaban “fácilmente” videos e imágenes engañosos relacionados con las elecciones cuando se les pedía. Las salvaguardas diseñadas para evitarlo eran “ineficaces, se aplicaban de manera inconsistente o, en la práctica, no existían”, escriben los autores. Y la mayoría de los modelos “hizo un mal trabajo” al identificar como falso el contenido generado por IA que crearon los autores. Una ronda posterior de pruebas, publicada en octubre, mostró que solo ChatGPT, de OpenAI, había mejorado sus salvaguardas contra la creación de contenido electoral falso.

Los chatbots pueden ayudar a aumentar el conocimiento político de los votantes más jóvenes, quienes tradicionalmente acuden a las urnas en menor proporción el día de las elecciones, según un estudio de diciembre de 2025 publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Los investigadores utilizaron un chatbot creado específicamente para orientar sobre el voto a votantes sin afiliación partidista de entre 18 y 34 años. El bot se basó en las plataformas oficiales de los partidos, en discursos de los partidos nacionales y de asambleas públicas (town halls), y en guías estatales para votantes para responder preguntas sobre las posturas de demócratas y republicanos en diversos temas de políticas públicas. Después de conversar con el chatbot, los votantes jóvenes describieron con mayor precisión “a los partidos en temas clave, especialmente en sus ‘preocupaciones centrales’, identificadas por ellos mismos”, escriben los autores. Aun así, el bot personalizado hizo poco por cambiar la lealtad partidista o la intención de voto, incluso cuando indicaba que un partido coincidía con sus opiniones en varios temas, señalan los autores.

“Al carecer de una comprensión amplia de cómo encajan entre sí las ideas políticas, muchos sujetos que aprendieron cuál es la postura de los partidos sobre un tema de importancia personal evidentemente tuvieron dificultades para inferir las posturas de los partidos sobre otros temas”, escriben los autores.

Aunque el público estadounidense reprueba el uso engañoso de la IA en las campañas electorales, eso no significa que los candidatos le caigan peor, según un artículo revisado por pares publicado en febrero de 2026 en Journal of Political Communication.

En una serie compuesta por un estudio observacional y dos experimentales, los investigadores desglosaron cómo miles de participantes percibían el uso de la IA en las elecciones en tres áreas: mejorar las operaciones de campaña (generación automatizada de contenido, segmentación de listas de donantes y comunicación con voluntarios y simpatizantes mediante chatbots); impulsar el contacto con los votantes (prueba del contenido de los mensajes, incluidos los llamamientos personalizados); y el engaño, como los deepfakes políticos que muestran a candidatos u otras personas haciendo cosas que no hicieron.

En los tres estudios, los autores encontraron que, si bien los estadounidenses desaprueban “firmemente” el engaño en las campañas electorales, “la desaprobación pública de los usos engañosos de la IA no se traduce directamente en incentivos para que los partidos renuncien a ellos, al menos en el entorno político polarizado de EE. UU.”.

En lugar de generar rechazo hacia los candidatos, el desagrado del público por el engaño se traduce en un mayor apoyo a la regulación de la IA, escriben los autores.

Pedimos a investigadores que estudian la IA y las elecciones que compartieran consejos para los periodistas que quizá cubran este tema este año. Esto es lo que nos dijeron.

Cuando los periodistas publican más notas sobre las máquinas de votación, las boletas por correo y otros aspectos prácticos de las elecciones, los chatbots disponen de mejor información para mostrar a los votantes que recurren a la IA para orientarse sobre las elecciones.

“Los medios de comunicación pueden seguir publicando notas sobre las máquinas de votación, las boletas por correo y los resultados electorales con anticipación y con contexto crítico. Difundir información que contrarreste los rumores electorales falsos da forma al entorno informativo que las herramientas de IA utilizan para responder a las consultas”, señalan los autores del Brennan Center en su informe.

“Los periodistas, los funcionarios electorales y los grupos cívicos deben desmentir de forma preventiva los tópicos que son centrales en las campañas de desinformación”, escriben.

Es importante recordar que IA es un término amplio que abarca muchos tipos de tecnologías, programas y usos. Es importante definir de qué tipo de IA está escribiendo o informando.

También es importante tener una comprensión básica de cómo funcionan los chatbots. Utilizan IA generativa que se “entrena” con enormes cantidades de información disponible en línea, incluidas grandes bases de datos gubernamentales y públicas, libros, películas e investigaciones de acceso público, mediante grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés). Cuando recibe una instrucción, la IA generativa crea contenido prediciendo qué fragmento de información viene a continuación con base en esa información. Luego, casi al instante, escribe texto o crea código que, combinado con otras herramientas de IA, puede usarse para producir audio y video.

“La mayoría de las personas usa los LLM como un motor de búsqueda. Y existe un debate en curso sobre si esos bots deberían poder dar esa información directamente a los votantes o si deberían redirigirlos a otras fuentes de información”, afirma Saige Draeger, asociada sénior de políticas en Verified Voting, una organización no partidista y sin fines de lucro que promueve “el uso responsable de la tecnología” en las elecciones. “Proporcionar al votante la fuente directa es siempre la mejor opción, sobre todo si busca información relacionada con la fecha, el lugar o la forma de una elección”, dice Draeger.

La fuente más directa de información electoral, señalan Draeger y otros expertos, es la oficina electoral local del votante. Más allá de eso, ella menciona herramientas no partidistas ya existentes, como Vote.org, como recursos de protección electoral que han informado a los votantes durante casi 20 años, mucho antes de la era de la IA.

Estos recursos brindan a los votantes información confiable sobre los candidatos y sus plataformas, afirma.

“Los periodistas deben seguir el método estándar de verificación: ¿Por qué se está volviendo viral un [fragmento de] audio? ¿Qué tan verosímil es que [esto] sea real? ¿Y podemos verificarlo comunicándonos con la autoridad electoral?”, afirma Merivaki, de la Universidad Estatal de Washington.

Aunque las nuevas leyes sobre deepfakes en todo el país tienen buenas intenciones, “detectar los deepfakes es cada vez más difícil, y también es muy difícil enseñar al público a identificarlos sin volverlo desconfiado de cualquier contenido que vea en línea”, señala Merivaki.

Como ejemplo hipotético, un candidato captado en video aceptando un soborno podría afirmar falsamente que el video fue generado por IA, y la preocupación del público por los deepfakes podría hacer que esa afirmación resultara más creíble para los votantes. En un artículo de 2019 publicado en California Law Review, los juristas Bobby Chesney y Danielle Citron acuñaron un término para este problema: “el dividendo del mentiroso”.

“En pocas palabras: un público escéptico estará predispuesto a dudar de la autenticidad de pruebas reales de audio y video”, escriben. “Este escepticismo puede invocarse tanto contra contenido auténtico como contra contenido adulterado”.