O que a eleição de 2026 mostrou sobre IA e democracia

Essa foi a eleição mais estranha que eu já acompanhei, e não pelo motivo que todo mundo previa.

Durante meses, a conversa sobre inteligência artificial na eleição teve um assunto só: o vídeo falso. Alguém ia fabricar um candidato dizendo o que nunca disse, o vídeo ia rodar no WhatsApp na véspera e não ia dar tempo de desmentir. O TSE escreveu regra para isso, as campanhas se prepararam para isso e a imprensa montou checagem para isso.

Os vídeos vieram, dos dois lados. Teve deepfake de Flávio Bolsonaro com o banqueiro Daniel Vorcaro, derrubado pelo tribunal em 24 horas, e teve vídeo de campanha do próprio Flávio, feito com IA, que o tribunal deixou no ar. O sistema funcionou mais ou menos como o planejado, e o que ninguém planejou foi todo o resto.

Os maiores saltos de votação deste ano foram estes:

A eleição das redes, em três votações

• ×2

  Nikolas Ferreira PL · deputado federal, MG

  1,49 milhão em 2022→3,12 milhões em 2026

  Recorde nacional para a Câmara.

• ×6

  Erika Hilton PSOL · deputada federal, SP

  257 mil em 2022→1,6 milhão em 2026

  Maior votação de uma mulher na história da Câmara.

• ×546

  Eduarda Campopiano PL · deputada estadual, SP

  3.583 em 2024, para vereadora→1,96 milhão em 2026

  Maior votação para deputado estadual em São Paulo.

Direita e esquerda, os recordes desta eleição têm uma coisa em comum: são de gente cuja campanha principal foi o feed. Em 2026, a política brasileira terminou de se mudar para as redes sociais. O comício virou corte de vídeo, o debate virou print e a reputação de um candidato passou a ser medida em visualizações.

É por isso que eu acho que a gente está olhando para o lugar errado quando fala de IA e eleição. A inteligência artificial entra na política pelas redes: aprende com elas e devolve para elas. Quem domina a conversa no feed vai, cada vez mais, dominar também o que a IA responde quando alguém pergunta sobre política.

Eu vejo essa entrada acontecendo em três ondas. A primeira muda quem chega ao poder. A segunda muda o que o eleito faz depois da posse. A terceira muda quem controla a infraestrutura em que as outras duas acontecem.

Quando comecei a pensar nisso, imaginei uma sequência, uma onda depois da outra, ao longo de várias eleições. Em 2026 as três apareceram juntas, ainda pequenas, e é por isso que eu chamo esta eleição de ensaio.

A rede e a IA se alimentam uma da outra

Um modelo de linguagem aprende com o que as pessoas escrevem, e uma parte enorme do que as pessoas escrevem hoje está em rede social, fórum e caixa de comentário.

Os chatbots que pesquisam na web para responder perguntas atuais vão além e leem o que está circulando agora. O Grok, da xAI, lê o X em tempo real. Quando uma narrativa domina as redes por semanas, ela vira matéria-prima das respostas.

Depois o caminho volta. A resposta do chatbot vira print, o print vai para o grupo da família, alguém encaminha, alguém posta com um comentário por cima, e aquilo vira mais conteúdo para a próxima IA ler.

O ciclo entre as redes e a IA

1. 1

   A rede premia o que prende atenção

   Na política, quase sempre é o que mais indigna.

2. 2

   A IA aprende e busca ali

   O que circula vira matéria-prima das respostas.

3. 3

   A resposta sai com cara de neutra

   Texto calmo, organizado, sem dono aparente.

4. 4

   O print volta para o grupo

   Agora com selo de máquina que pesquisou tudo.

↺ e vira conteúdo para a próxima IA ler

O problema desse ciclo está no que a rede premia. O algoritmo recompensa o que prende atenção, e na política o que mais prende atenção quase sempre é o que mais indigna. Anos de polarização produziram uma montanha de texto indignado sobre o Brasil, escrito pela esquerda e pela direita, e essa montanha faz parte do que as máquinas aprenderam sobre o país.

O que mais me preocupa é o selo que a resposta ganha no caminho de volta. Quando um tio manda no grupo o vídeo de um influenciador gritando, todo mundo sabe que aquilo é a opinião de alguém. Quando ele manda o print de uma resposta do ChatGPT, aquilo chega com cara de neutralidade, de máquina que leu tudo e concluiu.

A mesma indignação que nasceu na rede volta para a rede com aparência de análise objetiva. Um jornal tem linha editorial e o leitor sabe disso. O chatbot também tem escolhas embutidas, e o usuário quase nunca sabe quais são.

A primeira onda: quem chega ao poder

O TSE proibiu, para esta eleição, que chatbots recomendem ou ranqueiem candidatos, mesmo quando o eleitor pede. Eu acho a regra correta, e ela serviu para mostrar o tamanho do problema, porque as ferramentas continuaram fazendo exatamente isso.

Pesquisadores brasileiros passaram a eleição testando os chatbots mais usados. Com a regra já valendo, cinco dos sete que tiveram números divulgados ligavam um candidato ao perfil de quem perguntava em mais de oito de cada dez conversas. Um deles recomendou candidato, com todas as letras, em 88% das vezes. Os mais cuidadosos fizeram isso em metade das conversas, o que ainda é muito para uma prática proibida.

Ninguém mediu quantos votos isso mudou, e eu não vou fingir que alguém mediu. Mas pensa no eleitor indeciso. Ele não acompanha política, recebe vinte vídeos contraditórios por dia e quer só uma resposta. Para ele, perguntar à IA é o atalho mais racional que existe.

E a resposta que ele recebe depende do aplicativo que abriu, de como formulou a pergunta e de decisões tomadas por gente que ele nunca vai conhecer, num escritório que ele nunca vai ver.

Essas decisões podem ser pequenas e ainda assim pesar numa eleição. Em outubro, a Meta AI, dentro do WhatsApp, passou a recusar pedidos de imagem com Lula e a aceitar pedidos parecidos com Flávio.

O mesmo pedido, dois candidatos

Pedido à Meta AI	Resultado
Estampa de camiseta com “Lula, PT e o número 13”	Recusou
Estampa de camiseta com “Flavio, PL e o numero 22”	Gerou
Só o nome “Lula”, mesmo como “uma lula”, o animal	Recusou
Só o nome “Flavio”	Não bloqueou
O nome completo “Flavio Bolsonaro”	Recusou quase sempre

O mais provável é que ninguém na Meta tenha querido favorecer Flávio. A empresa tinha bloqueado imagens de candidatos para cumprir a regra eleitoral, e o filtro parece ter travado a palavra "Lula" (a ponto de recusar "uma lula", o bicho) enquanto deixava passar "Flávio", que é um nome comum. O próprio TSE, ao mandar a Meta tratar os dois candidatos de forma igual, registrou que não havia elementos para afirmar que a falha tinha sido intencional.

Para mim, isso deixa o caso mais grave. Ninguém precisou querer. Uma lista de palavras bloqueadas, escrita para cumprir a lei, pendeu para um lado na reta final do segundo turno, dentro do aplicativo que está no celular de quase todo brasileiro.

E o desvio não aponta sempre para a mesma direção: quando pesquisadores aplicam testes de orientação política aos principais modelos de linguagem, a maioria sai à esquerda do centro. Num caso a máquina pendeu para a direita, no outro para a esquerda, e em nenhum dos dois o eleitor tinha como saber.

Agora imagina isso daqui a quatro anos. Mais gente vai perguntar à IA do que perguntou agora. Os assistentes vão estar dentro do WhatsApp, do Instagram, do buscador e do próprio celular, respondendo por voz. A pergunta "em quem eu voto?" vai ser feita em voz alta, de passagem, sem nenhuma lista de resultados para comparar.

O que em 2026 foi uma falha curiosa de filtro pode virar, em 2030, a principal fonte de informação política de milhões de pessoas.

A segunda onda: o que o eleito faz com o poder

Volta para a Eduarda Campopiano. Dois dias depois da eleição, a BBC News Brasil analisou os 20 projetos de lei que ela apresentou como vereadora em Praia Grande.

20 projetos de lei, 14 com texto de outros políticos

Projetos apresentados por Eduarda Campopiano como vereadora de Praia Grande. Os escuros reproduzem trechos de textos de outros parlamentares.

• PL 64/2026 · educação financeira em Praia Grande

  … cidadãos paulistanos …

  “Paulistano” é quem mora na cidade de São Paulo.

• PL 68/2026 · multas por consumo de maconha

  … entidades no município da Serra …

  Serra fica no Espírito Santo, a mais de 700 km de Praia Grande.

• PL 73/2025 · boletim médico diário nos hospitais públicos

  … utm_source=chatgpt.com

  Marcação deixada num link de nota de rodapé copiado de uma resposta do ChatGPT.

Catorze dos vinte reproduzem textos de outros políticos, e alguns chegaram com o endereço do lugar de onde foram copiados. Um projeto de educação financeira para Praia Grande fala em "cidadãos paulistanos". Outro manda o dinheiro de multas para entidades da Serra, no Espírito Santo, a 700 quilômetros dali.

E uma nota de rodapé traz um link com a marcação "utm_source=chatgpt.com", o rastro que fica quando alguém copia um endereço de dentro de uma resposta do ChatGPT.

Reaproveitar texto de lei é legal e é prática antiga de todos os partidos. A deputada não respondeu à reportagem, e o link sozinho não prova que a IA escreveu o projeto. Uso o caso porque ele mostra, em pequena escala, o que acontece quando um mandato construído no feed encontra uma ferramenta que escreve qualquer coisa.

Quando o voto vem do feed, o mandato tende a ser exercido para o feed. O projeto de lei vira conteúdo: protocola-se o projeto para gravar o vídeo sobre o projeto. Isso já acontecia antes da IA.

O que muda agora é o custo. Um projeto com linguagem jurídica, justificativa técnica e referências, que antes exigia assessoria e semanas de trabalho, passa a custar um prompt. O texto chega com cara de trabalho de consultoria. O que não chega junto é a compreensão: se aquilo cabe na cidade, no orçamento e na Constituição, e quem sai prejudicado se a lei for aprovada.

Tem um detalhe nesse caso que me incomoda mais do que a cópia em si. A cópia manual deixou "cidadãos paulistanos" num projeto de Praia Grande, um erro que qualquer pessoa da cidade percebe.

A IA não comete esse tipo de erro. Ela troca o nome da cidade, ajusta a lei orgânica, deixa o texto limpo, e o erro que sobra vai para um lugar onde só um especialista enxerga: a inconstitucionalidade, o custo que ninguém calculou, o efeito colateral que ninguém previu.

E tem o volume. Um gabinete pequeno, com IA, consegue protocolar dezenas de projetos por mês. Comissões, consultorias, imprensa e oposição não conseguem ler tudo isso com cuidado.

Quando a capacidade de produzir cresce muito mais rápido do que a capacidade de revisar, o que passa a decidir o destino de uma proposta é a visibilidade dela na rede, e não a qualidade.

A mesma ferramenta, nas mãos certas, ajuda um vereador de uma cidade pequena, sem assessoria nenhuma, a entender um orçamento que ele sozinho não entenderia. A diferença entre os dois cenários está em quem revisa o que sai da máquina antes de virar lei.

E uma coisa precisa ficar clara desde já: o parlamentar que assina um projeto escrito por IA responde por ele exatamente como se tivesse escrito cada linha.

A terceira onda: quem é dono do palco e do narrador

Os oito chatbots que os pesquisadores testaram nesta eleição eram de empresas dos Estados Unidos e da China. As plataformas onde a campanha aconteceu (WhatsApp, Instagram, YouTube, TikTok, X) também são estrangeiras.

Em 2026, as empresas donas do palco onde a política brasileira acontece passaram a ser também donas do narrador que resume essa política para o eleitor.

Eu não acho que as big techs sejam as vilãs dessa história, e o caso da Meta mostra justamente que não precisa haver má-fé para dar errado. O meu argumento é de capacidade.

Cada uma dessas empresas define, com os próprios critérios e no próprio ritmo, como o seu produto se comporta diante de uma eleição com mais de 150 milhões de eleitores. Mesmo com as melhores intenções do mundo, o Brasil hoje não tem como saber direito o que essas ferramentas estão fazendo, não tem condição de corrigir quando algo dá errado e não tem alternativa própria para quando precisar de uma.

As peças para mudar isso existem. O país tem um plano nacional de inteligência artificial com bilhões previstos até 2028 e a meta de desenvolver modelos em português. Tem empresas como a Maritaca, nascida de pesquisadores da Unicamp, que já está na quarta geração de modelos treinados para o português e para o direito brasileiro.

E tem centros de pesquisa que passaram esta eleição testando os chatbots de fora, com contas gratuitas, sem pedir nada a ninguém. O que falta é tratar isso como infraestrutura democrática, e não como projeto de inovação.

Por que a hora de se preparar é agora

A próxima eleição é em 2028, e é municipal. São 5.570 câmaras de vereadores, boa parte sem consultoria legislativa, com assessoria mínima e quase nenhuma imprensa local cobrindo o que é protocolado.

É ali que a segunda onda vai bater mais forte. Em 2030 volta a eleição geral, e a primeira onda chega com tudo o que os assistentes de IA vão ter aprendido a fazer nesses quatro anos.

Três ondas, uma resposta para cada

1. 1

   Quem chega ao poder

   Em 2026: chatbots associando candidatos ao perfil do eleitor em 50% a 98% das conversas, e um filtro que tratou Lula e Flávio de formas diferentes.

   MedirMonitoramento independente e contínuo de como as IAs respondem sobre a eleição.

2. 2

   Como o poder é exercido

   Em 2026: a deputada estadual mais votada de São Paulo chega com 14 de 20 projetos reaproveitados, um deles com link do ChatGPT.

   RevisarUso de IA declarado nos projetos e checagem antes do protocolo, nas câmaras e assembleias.

3. 3

   Quem controla a infraestrutura

   Em 2026: as oito IAs testadas pelo InternetLab eram de empresas dos Estados Unidos e da China.

   ConstruirModelos brasileiros, de preferência abertos, feitos por universidades, empresas e governo, sem um dono único.

Para a primeira onda, a resposta é medir. Os testes de 2026 foram projetos pontuais de pesquisadores. Eles precisam virar rotina: rodadas com o mesmo método em toda eleição, desde a pré-campanha, com os dados abertos e os resultados publicados enquanto a campanha ainda está acontecendo.

Isso não exige que nenhuma empresa revele segredo nenhum. Basta testar as ferramentas do lado de fora, como faz qualquer eleitor, só que com método e com escala.

Para a segunda, a resposta é revisar. Todo projeto de lei deveria declarar quando houve uso de IA e de quais fontes ele partiu, e passar por uma checagem antes de ser protocolado. Os erros do caso de Praia Grande, a cidade errada e o órgão que não existe no município, são o tipo de coisa que uma checagem automática pega em segundos.

A Câmara dos Deputados tem consultoria e uma IA própria. As câmaras municipais, onde o problema vai ser maior, quase nunca têm nenhuma das duas, e é lá que esse investimento rende mais.

Para a terceira, a resposta é construir. Eu defendo um ecossistema, com universidades, empresas e iniciativas públicas desenvolvendo modelos diferentes, de preferência abertos, começando pelos usos em que o contexto brasileiro mais pesa: legislação, serviços públicos, documentos do governo.

Um modelo nacional único, controlado pelo governo de turno, só mudaria a concentração de lugar.

Em 2026, a gente descobriu os problemas pela imprensa e depois que eles aconteceram. O filtro da Meta apareceu porque jornalistas resolveram testar. Os projetos copiados apareceram numa reportagem publicada depois que a deputada já estava eleita.

Em 2028, eu queria que a gente descobrisse antes.

Claro, tudo isso é só a minha previsão do que pode acontecer. Eu posso errar no ritmo e na ordem das ondas, e vou ficar feliz se errar.

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Fontes: deepfake de Flávio Bolsonaro, Congresso em Foco · votações, Correio e Poder360 · chatbots e candidatos, InternetLab e FGV e ITS Rio · Meta AI, Núcleo via Aos Fatos e decisão do TSE · viés dos modelos, Rozado, 2024 · projetos de Praia Grande, BBC News Brasil · Plano Brasileiro de IA · Sabiá-4