Lo que las elecciones de 2026 mostraron sobre la IA y la democracia
Las elecciones de las redes en Brasil mostraron las tres puertas por las que la inteligencia artificial va a entrar en su democracia: el votante, el electo y la infraestructura. El país no se preparó para ninguna de las tres.
Estas fueron las elecciones más extrañas que he seguido, y no por el motivo que todos esperaban.
Durante meses, la conversación sobre inteligencia artificial en las elecciones de Brasil tuvo un solo tema: el video falso. Alguien iba a fabricar a un candidato diciendo lo que nunca dijo, el video iba a circular por WhatsApp la víspera y no habría tiempo para desmentirlo. El TSE, el tribunal electoral brasileño, escribió reglas para eso, las campañas se prepararon para eso y la prensa montó verificación para eso.
Los videos llegaron, de los dos lados. Hubo un deepfake del candidato presidencial Flávio Bolsonaro con el banquero Daniel Vorcaro, que el tribunal bajó en 24 horas, y hubo un video de la propia campaña de Flávio, hecho con IA, que el tribunal dejó en línea. El sistema funcionó más o menos como estaba previsto, y lo que nadie previó fue todo lo demás.
Los mayores saltos de votación del año fueron estos:
Las elecciones de las redes, en tres votaciones
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×2
Nikolas Ferreira PL · diputado federal, Minas Gerais
1,49 millones en 20223,12 millones en 2026
Récord nacional para la Cámara de Diputados.
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×6
Erika Hilton PSOL · diputada federal, São Paulo
257 mil en 20221,6 millones en 2026
Mayor votación de una mujer en la historia de la Cámara.
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×546
Eduarda Campopiano PL · diputada estatal, São Paulo
3.583 en 2024, como concejala1,96 millones en 2026
Mayor votación para diputado estatal en São Paulo.
Derecha e izquierda, los récords de estas elecciones tienen algo en común: son de gente cuya campaña principal fue el feed. En 2026, la política brasileña terminó de mudarse a las redes sociales. El mitin se volvió un clip de video, el debate se volvió una captura de pantalla y la reputación de un candidato empezó a medirse en reproducciones.
Por eso creo que estamos mirando al lugar equivocado cuando hablamos de IA y elecciones. La inteligencia artificial entra en la política por las redes: aprende de ellas y les devuelve lo aprendido. Quien domine la conversación en el feed va a dominar, cada vez más, también lo que la IA responde cuando alguien pregunta sobre política.
Veo esa entrada ocurriendo en tres olas. La primera cambia quién llega al poder. La segunda cambia lo que hace el electo después de asumir. La tercera cambia quién controla la infraestructura en la que ocurren las otras dos.
Cuando empecé a pensar en esto, imaginé una secuencia, una ola tras otra, a lo largo de varias elecciones. En 2026 las tres aparecieron juntas, todavía pequeñas, y por eso llamo a estas elecciones un ensayo.
Las redes y la IA se alimentan entre sí
Un modelo de lenguaje aprende de lo que la gente escribe, y una parte enorme de lo que la gente escribe hoy está en redes sociales, foros y secciones de comentarios.
Los chatbots que buscan en la web para responder preguntas actuales van más allá y leen lo que está circulando ahora. Grok, de xAI, lee X en tiempo real. Cuando una narrativa domina las redes durante semanas, se convierte en materia prima de las respuestas.
Después el camino vuelve. La respuesta del chatbot se vuelve captura, la captura va al grupo de la familia, alguien la reenvía, alguien la publica con un comentario encima, y eso se convierte en más contenido para que la próxima IA lo lea.
El ciclo entre las redes y la IA
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1
La red premia lo que atrapa la atención
En política, casi siempre es lo que más indigna.
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2
La IA aprende y busca ahí
Lo que circula se vuelve materia prima de las respuestas.
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3
La respuesta sale con cara de neutral
Texto tranquilo, ordenado, sin dueño aparente.
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4
La captura vuelve al grupo
Ahora con sello de máquina que lo investigó todo.
El problema de ese ciclo está en lo que la red premia. El algoritmo recompensa lo que atrapa la atención, y en política lo que más atrapa la atención casi siempre es lo que más indigna. Años de polarización produjeron una montaña de texto indignado sobre Brasil, escrito por la izquierda y por la derecha, y esa montaña forma parte de lo que las máquinas aprendieron sobre el país.
Lo que más me preocupa es el sello que la respuesta gana en el camino de vuelta. Cuando un tío manda al grupo el video de un influencer gritando, todos saben que eso es la opinión de alguien. Cuando manda la captura de una respuesta de ChatGPT, llega con cara de neutralidad, de máquina que lo leyó todo y sacó una conclusión.
La misma indignación que nació en la red vuelve a la red con apariencia de análisis objetivo. Un periódico tiene línea editorial y el lector lo sabe. El chatbot también tiene decisiones incorporadas, y el usuario casi nunca sabe cuáles son.
La primera ola: quién llega al poder
Para estas elecciones, el TSE prohibió que los chatbots recomienden o clasifiquen candidatos, incluso cuando el votante lo pide. Creo que la regla es correcta, y sirvió para mostrar el tamaño del problema, porque las herramientas siguieron haciendo exactamente eso.
Investigadores brasileños pasaron la campaña probando los chatbots más usados. Con la regla ya vigente, cinco de los siete con cifras publicadas asociaban un candidato al perfil de quien preguntaba en más de ocho de cada diez conversaciones. Uno de ellos recomendó un candidato, con todas las letras, el 88% de las veces. Los más cuidadosos lo hicieron en la mitad de las conversaciones, que sigue siendo mucho para una práctica prohibida.
Nadie midió cuántos votos cambió eso, y no voy a fingir que alguien lo hizo. Pero piensa en el votante indeciso. No sigue la política, recibe veinte videos contradictorios al día y solo quiere una respuesta. Para él, preguntarle a la IA es el atajo más racional que existe.
Y la respuesta que recibe depende de la aplicación que abrió, de cómo formuló la pregunta y de decisiones tomadas por gente que nunca va a conocer, en una oficina que nunca va a ver.
Esas decisiones pueden ser pequeñas y aun así pesar en unas elecciones. En octubre, Meta AI, dentro de WhatsApp, empezó a rechazar pedidos de imagen con Lula y a aceptar pedidos parecidos con Flávio.
El mismo pedido, dos candidatos
| Pedido a Meta AI (en portugués) | Resultado |
|---|---|
| Estampado de camiseta con “Lula, PT e o número 13” (Lula, su partido y su número) | Rechazó |
| Estampado de camiseta con “Flavio, PL e o numero 22” (Flávio, su partido y su número) | Generó |
| Solo el nombre “Lula”, incluso como “uma lula”, un calamar | Rechazó |
| Solo el nombre “Flavio” | No bloqueó |
| El nombre completo “Flavio Bolsonaro” | Rechazó casi siempre |
Lo más probable es que nadie en Meta haya querido favorecer a Flávio. La empresa había bloqueado imágenes de candidatos para cumplir la regla electoral, y el filtro parece haber trabado la palabra "Lula" (hasta el punto de rechazar "uma lula", que en portugués significa "un calamar") mientras dejaba pasar "Flávio", que es un nombre común. El propio TSE, al ordenar a Meta que tratara a los dos candidatos por igual, dejó constancia de que no había elementos para afirmar que la falla hubiera sido intencional.
Para mí, eso hace el caso más grave. Nadie tuvo que quererlo. Una lista de palabras bloqueadas, escrita para cumplir la ley, se inclinó hacia un lado en la recta final de la segunda vuelta, dentro de la aplicación que está en el celular de casi todos los brasileños.
Y el sesgo no siempre apunta en la misma dirección: cuando los investigadores aplican pruebas de orientación política a los principales modelos de lenguaje, la mayoría sale a la izquierda del centro. En un caso la máquina se inclinó a la derecha, en el otro a la izquierda, y en ninguno de los dos el votante tenía cómo saberlo.
Ahora imagina esto dentro de cuatro años. Más gente le va a preguntar a la IA que este año. Los asistentes van a estar dentro de WhatsApp, de Instagram, del buscador y del propio celular, respondiendo por voz. La pregunta "¿por quién voto?" se va a hacer en voz alta, al pasar, sin ninguna lista de resultados para comparar.
Lo que en 2026 fue una falla curiosa de filtro puede convertirse, en 2030, en la principal fuente de información política de millones de personas.
La segunda ola: lo que el electo hace con el poder
Volvamos a Eduarda Campopiano. Dos días después de las elecciones, BBC News Brasil analizó los 20 proyectos de ley que ella presentó como concejala en Praia Grande, una ciudad costera del estado de São Paulo.
20 proyectos de ley, 14 con texto de otros políticos
Proyectos presentados por Eduarda Campopiano como concejala de Praia Grande. Los oscuros reproducen fragmentos de textos de otros legisladores.
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Proyecto 64/2026 · educación financiera en Praia Grande
… cidadãos paulistanos …
"Paulistano" es quien vive en la ciudad de São Paulo.
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Proyecto 68/2026 · multas por consumo de marihuana
… entidades no município da Serra …
Serra queda en el estado de Espírito Santo, a más de 700 km de Praia Grande.
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Proyecto 73/2025 · parte médico diario en los hospitales públicos
… utm_source=chatgpt.com
Marca que quedó en un enlace de nota al pie copiado de una respuesta de ChatGPT.
Catorce de los veinte reproducen textos de otros políticos, y algunos llegaron con la dirección del lugar de donde fueron copiados. Un proyecto de educación financiera para Praia Grande habla de "cidadãos paulistanos", el término para los habitantes de la ciudad de São Paulo. Otro manda el dinero de las multas a entidades de Serra, en el estado de Espírito Santo, a 700 kilómetros de allí.
Y una nota al pie trae un enlace con la marca "utm_source=chatgpt.com", el rastro que queda cuando alguien copia un enlace desde una respuesta de ChatGPT.
Reutilizar texto legislativo es legal y es una práctica antigua de todos los partidos. La diputada no respondió al reportaje, y el enlace por sí solo no prueba que la IA haya escrito el proyecto. Uso el caso porque muestra, a pequeña escala, lo que pasa cuando un mandato construido en el feed se encuentra con una herramienta que escribe cualquier cosa.
Cuando el voto viene del feed, el mandato tiende a ejercerse para el feed. El proyecto de ley se vuelve contenido: se presenta el proyecto para grabar el video sobre el proyecto. Eso ya pasaba antes de la IA.
Lo que cambia ahora es el costo. Un proyecto con lenguaje jurídico, justificación técnica y referencias, que antes exigía asesores y semanas de trabajo, pasa a costar un prompt. El texto llega con cara de trabajo de consultoría. Lo que no llega con él es la comprensión: si cabe en la ciudad, en el presupuesto y en la Constitución, y a quién perjudica si se aprueba.
Hay un detalle en este caso que me molesta más que la copia en sí. La copia manual dejó "cidadãos paulistanos" en un proyecto de Praia Grande, un error que cualquier persona de la ciudad nota.
La IA no comete ese tipo de error. Cambia el nombre de la ciudad, ajusta la ley local, deja el texto limpio, y el error que queda se va a un lugar donde solo un especialista lo ve: la inconstitucionalidad, el costo que nadie calculó, el efecto secundario que nadie previó.
Y está el volumen. Una oficina pequeña, con IA, puede presentar decenas de proyectos al mes. Comisiones, asesorías, prensa y oposición no pueden leer todo eso con cuidado.
Cuando la capacidad de producir crece mucho más rápido que la capacidad de revisar, lo que decide el destino de una propuesta pasa a ser su visibilidad en la red, y no su calidad.
La misma herramienta, en las manos correctas, ayuda a un concejal de una ciudad pequeña, sin ningún asesor, a entender un presupuesto que solo no entendería. La diferencia entre los dos escenarios está en quién revisa lo que sale de la máquina antes de convertirse en ley.
Y una cosa tiene que quedar clara desde ya: el legislador que firma un proyecto escrito por IA responde por él exactamente como si hubiera escrito cada línea.
La tercera ola: quién es dueño del escenario y del narrador
Los ocho chatbots que los investigadores probaron en estas elecciones eran de empresas de Estados Unidos y China. Las plataformas donde ocurrió la campaña (WhatsApp, Instagram, YouTube, TikTok, X) también son extranjeras.
En 2026, las empresas dueñas del escenario donde ocurre la política brasileña pasaron a ser también dueñas del narrador que le resume esa política al votante.
No creo que las big tech sean las villanas de esta historia, y el caso de Meta muestra justamente que no hace falta mala fe para que algo salga mal. Mi argumento es de capacidad.
Cada una de estas empresas define, con sus propios criterios y a su propio ritmo, cómo se comporta su producto frente a unas elecciones con más de 150 millones de votantes. Aun con las mejores intenciones del mundo, Brasil hoy no tiene cómo saber bien qué hacen estas herramientas, no tiene cómo corregirlas cuando algo sale mal y no tiene una alternativa propia para cuando la necesite.
Las piezas para cambiar eso existen. El país tiene un plan nacional de inteligencia artificial con miles de millones previstos hasta 2028 y la meta de desarrollar modelos en portugués. Tiene empresas como Maritaca, fundada por investigadores de la Universidad de Campinas, que ya va por la cuarta generación de modelos entrenados para el portugués y para el derecho brasileño.
Y tiene centros de investigación que pasaron estas elecciones probando los chatbots desde afuera, con cuentas gratuitas, sin pedirle nada a nadie. Lo que falta es tratar esto como infraestructura democrática, y no como un proyecto de innovación.
Por qué el momento de prepararse es ahora
Las próximas elecciones son en 2028, y son municipales. Brasil tiene 5.570 concejos municipales, buena parte sin asesoría legislativa, con apoyo mínimo y casi ninguna prensa local cubriendo lo que se presenta.
Ahí es donde la segunda ola va a golpear más fuerte. En 2030 vuelven las elecciones generales, y la primera ola llega con todo lo que los asistentes de IA habrán aprendido a hacer en esos cuatro años.
Tres olas, una respuesta para cada una
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1
Quién llega al poder
En 2026: chatbots asociando candidatos al perfil del votante en el 50% al 98% de las conversaciones, y un filtro que trató distinto a Lula y a Flávio.
MedirMonitoreo independiente y continuo de cómo responden las IA sobre las elecciones.
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2
Cómo se ejerce el poder
En 2026: la diputada estatal más votada de São Paulo llega con 14 de 20 proyectos reutilizados, uno con un enlace de ChatGPT.
RevisarUso de IA declarado en los proyectos y verificación antes de presentarlos, en concejos y asambleas.
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3
Quién controla la infraestructura
En 2026: las ocho IA probadas por InternetLab eran de empresas de Estados Unidos y China.
ConstruirModelos brasileños, preferentemente abiertos, hechos por universidades, empresas y gobierno, sin un dueño único.
Para la primera ola, la respuesta es medir. Las pruebas de 2026 fueron proyectos puntuales de investigadores. Tienen que volverse rutina: rondas con el mismo método en todas las elecciones, desde la precampaña, con los datos abiertos y los resultados publicados mientras la campaña todavía está en curso.
Nada de eso exige que alguna empresa revele algún secreto. Basta con probar las herramientas desde afuera, como hace cualquier votante, solo que con método y a escala.
Para la segunda, la respuesta es revisar. Todo proyecto de ley debería declarar cuándo se usó IA y de qué fuentes partió, y pasar por una verificación antes de presentarse. Los errores del caso de Praia Grande, la ciudad equivocada y el órgano que no existe en el municipio, son exactamente lo que una verificación automática detecta en segundos.
La Cámara de Diputados de Brasil tiene asesoría legislativa y una IA propia. Los concejos municipales, donde el problema va a ser mayor, casi nunca tienen ninguna de las dos, y es ahí donde esta inversión rinde más.
Para la tercera, la respuesta es construir. Defiendo un ecosistema, con universidades, empresas e iniciativas públicas desarrollando modelos diferentes, preferentemente abiertos, empezando por los usos en los que el contexto brasileño más pesa: legislación, servicios públicos, documentos del gobierno.
Un modelo nacional único, controlado por el gobierno de turno, solo cambiaría la concentración de lugar.
En 2026, descubrimos los problemas por la prensa y después de que ocurrieron. El filtro de Meta salió a la luz porque unos periodistas decidieron probarlo. Los proyectos copiados salieron a la luz en un reportaje publicado cuando la diputada ya estaba electa.
En 2028, me gustaría que los descubriéramos antes.
Claro, todo esto es solo mi previsión de lo que puede pasar. Puedo equivocarme en el ritmo y en el orden de las olas, y voy a estar feliz si me equivoco.
Fuentes: deepfake de Flávio Bolsonaro, Congresso em Foco · votaciones, Correio y Poder360 · chatbots y candidatos, InternetLab y FGV e ITS Rio · Meta AI, Núcleo vía Aos Fatos y decisión del TSE · sesgo de los modelos, Rozado, 2024 · proyectos de Praia Grande, BBC News Brasil · Plan Brasileño de IA · Sabiá-4