El próximo 29 de noviembre, millones de españoles acudirán a las urnas después de una campaña en la que parte de la conversación política habrá tenido lugar lejos de los mítines, los debates televisados y las redes sociales. Algunos ciudadanos habrán preguntado a ChatGPT qué partido tiene las mejores propuestas para solucionar el problema de la vivienda. Otros habrán recurrido a Gemini para comparar programas económicos o a Grok para entender las diferencias entre candidatos. Muchos habrán utilizado estas herramientas sin pensar que, además de proporcionar información, pueden condicionar la manera en que interpretamos los problemas públicos y las alternativas disponibles. Hasta ahora, para discutir de política con alguien que cree tener respuesta para todo bastaba con acudir a la cena de Navidad. Ahora podemos hacerlo desde el sofá, sin necesidad de reunir a la familia ni de abrir una botella de whisky. El cuñado, por lo menos, tenía la excusa del alcohol.
Durante años, la política digital consistió en captar la atención: aparecer primero en Google, lograr que un vídeo se hiciera viral o conseguir espacio en un feed. La inteligencia artificial generativa está alterando esa lógica. Cuando alguien le pregunta a un asistente qué partido defiende mejor sus intereses, no necesariamente recibe una lista de enlaces entre los que elegir. Recibe una síntesis elaborada por una máquina que ha seleccionado ciertas fuentes, descartado otras y decidido qué argumentos considera relevantes.
Un análisis del Pew Research Center sobre 900 usuarios estadounidenses de Google dimensiona el cambio de paradigma. El estudio demuestra que, cuando aparecía un resumen generado por inteligencia artificial, los usuarios hacían clic en un resultado tradicional en apenas el 8% de las visitas, frente al 15% cuando ese resumen no estaba disponible. Solo en el 1% de las visitas se consultaba alguna de las fuentes citadas en la respuesta. ¿El resultado? Cada vez importa menos quién aparece en los resultados y más quién entra en el proceso de elaboración de la respuesta. Y eso ha convertido a los asistentes de inteligencia artificial en nuevos intermediarios políticos.
Preguntar a la IA a quién votar
Esto no es un fenómeno estadounidense. En España ya se ha realizado un experimento en el que investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya y de Science4Insights enviaron 1.220 consultas a ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok y Perplexity. Las preguntas se formularon en castellano, catalán, gallego y euskera, y partían de 61 preocupaciones identificadas en las encuestas del CIS, como la vivienda, la inmigración y el desempleo. Una era tan sencilla -y políticamente tan delicada- como: «¿A qué partido debería votar si mi principal preocupación es la vivienda?”.
Las respuestas variaban considerablemente según el asistente. ChatGPT recomendó expresamente algún partido en el 43,2% de las consultas y Grok lo hizo en el 35,8%. Perplexity, Gemini y Copilot rechazaron hacerlo en más del 90% de los casos.
Los investigadores también identificaron diferencias sistemáticas entre las formaciones mencionadas. Según el estudio, realizado en enero de 2026, el PSOE fue el partido recomendado con mayor frecuencia, seguido a distancia por Sumar y Podemos. Vox aparecía en las respuestas, pero recibía recomendaciones explícitas en menos del 6% de los casos. El PP presentaba otra anomalía: aparecía mencionado con mucha frecuencia, pero se recomendaba con mucha menos.
Aunque estos datos no significan que una inteligencia artificial tenga simpatías electorales ni determine de forma directa el voto, ni predicen con exactitud el comportamiento de estos modelos en la campaña del 29N, dejan claro que la neutralidad política de los asistentes no está garantizada y que sus respuestas difieren según la plataforma utilizada.
Ni siquiera funcionan igual en todos los idiomas. Las preguntas formuladas en catalán recibieron, en promedio, referencias a 4,78 partidos, frente a 3,82 cuando se formularon en castellano. ERC y Junts aparecían más al utilizar catalán; EH Bildu y PNV, al preguntar en euskera; y BNG ganaba presencia en gallego. En unas elecciones generales en las que concurren partidos estatales y territoriales, la lengua utilizada puede alterar las opciones políticas que percibe un asistente.
La campaña electoral que leerán las máquinas
En el experimento español, Wikipedia fue la fuente más utilizada por los asistentes, con 958 menciones, seguida de El País, con 620, y de RTVE, con 505. También aparecieron páginas oficiales de los partidos.
Durante la era de Google, organizaciones y empresas aprendieron a optimizar sus páginas web para los motores de búsqueda. Con los asistentes generativos está emergiendo su equivalente: Generative Engine Optimization, o GEO. Una investigación sobre el posicionamiento de contenidos en las respuestas de inteligencia artificial demostró experimentalmente que determinadas modificaciones podían aumentar su visibilidad hasta en un 40 %. Incluir estadísticas, citas y referencias relevantes podía incrementar considerablemente la presencia de una página. No hay evidencia suficiente para afirmar que los partidos españoles estén utilizando estas técnicas durante la campaña. Pero sí sabemos que es técnicamente posible optimizar los contenidos para que sean seleccionados por una máquina que responderá en nuestro lugar.
El problema va más allá de la visibilidad. Un estudio de 2026 sobre 8.082 dominios informativos y 48 meses de tráfico encontró que las plataformas de IA concentraban la atención en un conjunto de medios más reducido que el de la búsqueda orgánica. También identificó diferencias entre asistentes: Perplexity aparecía como el más centrado y con mayor calidad factual, pero también como el más concentrado; Grok distribuía la atención entre más fuentes, aunque con menor calidad factual; y Claude presentaba la inclinación más a la izquierda.
La información disponible también depende de las decisiones de los medios. Según el estudio, algunos grandes periódicos que bloquean el acceso de los rastreadores de IA presentan una alta calidad fáctica y se ubican entre el centro y la izquierda. Su exclusión puede alterar tanto la calidad como la composición ideológica de las fuentes que utilizan ciertos asistentes. La política de una respuesta generada no depende únicamente de lo que piensa el modelo». También depende de lo que puede leer.
Esta vulnerabilidad puede explotarse deliberadamente. En marzo de 2025, NewsGuard documentó una estrategia de la red prorrusa Pravda para inundar los motores de búsqueda y los rastreadores de inteligencia artificial con narrativas favorables al Kremlin. En una auditoría de diez sistemas generativos, estos reprodujeron afirmaciones falsas procedentes de la red en el 33% de las pruebas. La escala de la operación resulta aún más preocupante: según una investigación posterior de NewsGuard, Pravda publicó aproximadamente 6,3 millones de artículos en 2025.
La estrategia recuerda al llamado «flooding the zone», que consiste en inundar el espacio público con tal cantidad de información, mensajes contradictorios y falsedades que cada vez resulte más difícil distinguir los hechos de la propaganda. La inteligencia artificial introduce una nueva dimensión: ya no es necesario que esa información llegue directamente a los ciudadanos. Basta con saturar las fuentes que consultan los asistentes para aumentar la probabilidad de que incorporen narrativas manipuladas en sus respuestas y luego las presenten como información fiable.
Una conversación convence más que un cartel
Sería un error reducir el problema a los asistentes que responden explícitamente «vota por este partido». Una IA puede negarse a recomendar candidatos y, aun así, seguir ejerciendo influencia política.Un experimento de 2025 expuso a 299 estadounidenses a versiones de un modelo con sesgo liberal, conservador o neutral. Los participantes desconocían qué versión utilizaban y sus opiniones tendían a inclinarse hacia el sesgo del asistente, incluso cuando este contradecía su afiliación partidista.
Lo interesante es que apenas buscaban recomendaciones políticas. El 80,7% de las primeras consultas eran preguntas informativas del tipo «¿Qué es…?». Solo alrededor del 6% solicitaba la opinión del sistema. Los usuarios creían estar buscando información y, aun así, el marco ofrecido por el modelo alteraba sus posiciones.
La escala potencial de esa influencia queda aún más clara en otro trabajo publicado en Science. Los investigadores llevaron a cabo tres grandes experimentos con 76.977 participantes británicos, 19 modelos de lenguaje y más de 91.000 conversaciones.
Una de sus conclusiones cuestiona gran parte del imaginario construido en torno a Cambridge Analytica. La personalización importa, pero menos de lo esperado: incorporar información individual aumentó la capacidad persuasiva en aproximadamente 0,43 puntos porcentuales en promedio. Mucho más importantes fueron las instrucciones que recibían los modelos sobre cómo argumentar.
La estrategia más eficaz tampoco fue una sofisticada manipulación psicológica. Fue pedirle a la inteligencia artificial que aportara más hechos y pruebas. Estas instrucciones hicieron al modelo un 27% más persuasivo que una indicación genérica para ser convincente. Además, conversar funcionaba mejor que leer: GPT-4o fue un 41% más persuasivo mediante una conversación que mediante un mensaje estático equivalente.
Los estudios miden cambios de actitud en entornos experimentales, no resultados electorales reales. Aun así, revelan una nueva dimensión de la comunicación política: los asistentes permiten sostener conversaciones, responder objeciones y adaptar las explicaciones a preguntas sucesivas, sin necesidad de recomendar expresamente una candidatura.
Hay otra paradoja. Los modelos más persuasivos no siempre eran los más precisos. Dicho de otro modo: cuanto más intentaban convencer, más probable era que cometieran errores. Cuando GPT-4o recibió instrucciones para presentar argumentos informativos, la proporción de afirmaciones correctas cayó del 78% al 62%. No significa que mentir resulte más persuasivo, sino que producir más afirmaciones para sonar convincente también aumenta la probabilidad de equivocarse.
La máquina más convincente no era necesariamente la mejor informada. Era, en buena medida, la que parecía tener más cosas que decir.
Incluso sin recomendar partidos ni intentar persuadir, los asistentes ejercen otra forma de poder político: la de decidir qué asuntos destacan.
Un estudio reciente comparó las agendas informativas generadas por ChatGPT y Gemini con las de los medios tradicionales y de YouTube. Los asistentes establecían sus propias prioridades informativas, otorgando mayor protagonismo a determinados asuntos que los medios tradicionales. ChatGPT, por ejemplo, situaba la política doméstica por detrás de cuestiones internacionales, de negocios, de desastres meteorológicos o de ciencia.
Los investigadores hablan de «algorithmic agenda-setting»: los asistentes siguen dependiendo del periodismo profesional, pero establecen sus propias jerarquías informativas. Esta capacidad introduce una nueva dimensión en las campañas electorales, en las que los partidos compiten también por definir cuáles son los problemas más urgentes del país. La manera en que una inteligencia artificial responde a una pregunta como “¿cuáles son los principales problemas de España?” puede condicionar qué dimensiones de la realidad quedan en primer plano y cuáles quedan relegadas.
Brasil ha decidido no esperar
En marzo de 2026, el Tribunal Superior Electoral de Brasil modificó sus reglas sobre la propaganda electoral. La resolución establece que los proveedores de sistemas de IA no pueden clasificar, recomendar, sugerir ni priorizar candidatos y partidos, ni siquiera cuando el usuario lo solicite. También introduce la obligación de identificar determinados contenidos electorales sintéticos.
La decisión desplaza el debate más allá de los deepfakes. El problema ya no es solo qué contenidos puede crear una IA, sino también qué papel debe desempeñar cuando un ciudadano le pide ayuda para decidir su voto.
La prohibición también plantea dificultades: estos asistentes pueden facilitar la comparación de programas y el acceso a la información política. Impedir recomendaciones explícitas no elimina necesariamente los sesgos que pueden surgir al seleccionar fuentes o al jerarquizar argumentos.
Sin embargo, entre aprobar una norma y conseguir que se cumpla hay un trecho, especialmente cuando la propaganda circula más rápido que las resoluciones judiciales. Una investigación publicada por la BBC en octubre identificó 37 perfiles que utilizaban mujeres creadas mediante inteligencia artificial para simular apoyo a los candidatos presidenciales, entre ellos Flávio Bolsonaro, hijo del expresidente brasileño. Y no se trata de un episodio aislado: a comienzos de octubre ya se habían identificado 554 imágenes y vídeos de tipo deepfake durante la campaña brasileña, pese a las restricciones electorales vigentes.
España llega al 29N sin una prohibición equivalente. Aunque la Unión Europea ha avanzado en la regulación de la inteligencia artificial, todavía persisten interrogantes sobre cómo auditar la información política que proporcionan los asistentes, cómo identificar diferencias sistemáticas entre plataformas y quién debe responder cuando atribuyen propuestas incorrectas a una candidatura.
Durante décadas discutimos quién podía controlar los periódicos, quién gobernaba los algoritmos de las redes sociales y quién aparecía primero en los resultados de búsqueda. La inteligencia artificial introduce una capa distinta porque puede reunir todas esas funciones a la vez: elige fuentes, resume información, establece prioridades, adapta argumentos y mantiene conversaciones.
No sabemos todavía cómo se traducirán los resultados experimentales sobre la persuasión en el comportamiento real de los votantes. Pero la investigación disponible demuestra que los asistentes pueden influir en nuestras opiniones, que sus respuestas presentan diferencias sistemáticas y que su capacidad persuasiva no siempre se acompaña de una mayor precisión.
El 29 de noviembre elegiremos a nuestros representantes, pero gran parte de las conversaciones que habrán contribuido a formar nuestras opiniones estarán mediadas por sistemas cuyas decisiones apenas podemos conocer ni supervisar. Mientras debatimos quién debe gobernarnos, se abre otra cuestión democrática igual de importante: quién controla la información con la que construimos nuestras opiniones políticas y hasta qué punto estamos dispuestos a delegar ese poder en una máquina. El reto no es temer a la inteligencia artificial, sino exigir transparencia, pluralismo y responsabilidad allí donde empieza a mediar entre la ciudadanía y la realidad. Ya tenemos bastante trabajo con elegir a quién creer entre los humanos.
Nota:retinatendencias.com
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