estrategIA #130 — Inteligencia artificial, desinformación electoral y gobernanza democrática: lecciones desde Chile y Argentina
Newsletter pionera en español sobre inteligencia artificial en la política y el gobierno. Impulsada por la Institución Educativa ALEPH
El número de hoy es bastante especial. De hecho, es, con diferencia, el que reúne a más autores de todos los publicados hasta la fecha y viene firmado por un grupo de alumnos de la Fundación Botín que destacó en la Simulación de Gobierno desarrollada por la Institución Educativa ALEPH en el marco del Programa para el Fortalecimiento de la Función Pública en América Latina, una iniciativa que, desde 2010, reúne en cada edición a 30 jóvenes iberoamericanos con el propósito de formarlos para contribuir, en un futuro cercano, al fortalecimiento de las instituciones de la región, una iniciativa muy interesante y que recientemente, por si a alguno de los lectores pudiera interesarle, acaba de abrir las postulaciones para la próxima edición.
En los últimos años, la Institución Educativa ALEPH, en estrecha colaboración con el director académico del programa, Ignacio Verón, ha asumido la formación práctica y el acompañamiento de los participantes en el desarrollo de sus proyectos finales y nos pareció interesante abrirles la posibilidad de investigar sobre inteligencia artificial en América Latina y que compartieran su aprendizaje en el artículo de estrategIA que les compartimos a continuación.
Inteligencia artificial y desinformación en campañas electorales: aprendizajes desde Chile y Argentina para la gobernanza democrática en América Latina
La IA entra en campaña… y cambia las reglas del juego
La innovación tecnológica avanza a gran velocidad y ya forma parte de los procesos políticos y democráticos. En América Latina, la integridad electoral no se define únicamente en las urnas físicas, sino también en un entorno digital cada vez más determinante.
En este contexto, la inteligencia artificial no ha creado la desinformación, pero sí ha intensificado su alcance. Hoy es posible generar contenidos falsos de forma automatizada, personalizar mensajes a gran escala y producir materiales manipulados (como los llamados deepfakes) con un nivel de sofisticación sin precedentes.
El problema de fondo no es menor: la desinformación electoral se está volviendo más frecuente, sofisticada y más difícil de controlar, especialmente en sistemas regulatorios que aún responden a lógicas analógicas. A esto se suma la dependencia creciente de plataformas digitales y la opacidad de los algoritmos que organizan la información que vemos.
Además, la desinformación no es accidental. Se trata de estrategias deliberadas que buscan debilitar adversarios políticos o reforzar narrativas específicas. En este escenario, países como Chile y Argentina resultan especialmente relevantes: son casos avanzados en digitalización, pero también expuestos a estas dinámicas.
Por si fuera poco, muchas plataformas digitales operan bajo modelos de negocio centrados en captar la atención del usuario. Esto puede favorecer la polarización, la radicalización y la fragmentación social, debilitando el consenso democrático.
¿Por qué América Latina es especialmente vulnerable?
Ahora bien, el impacto de la IA en las elecciones no puede entenderse sin considerar el contexto regional. En América Latina, esta problemática adquiere una dimensión crítica por la convergencia de tres factores: vulnerabilidad informativa, debilidad institucional y rezagos regulatorios.
Por un lado, existe una alta dependencia de redes sociales como fuente principal de información política. De acuerdo con la UNESCO, en periodos electorales la circulación de contenidos falsos puede alterar la percepción pública y erosionar la confianza democrática.
Por otro lado, como señala Elaine Ford (2019), politóloga peruana y directora de la ONG Democracia Digital, las plataformas digitales no son espacios neutrales, sino entornos mediados por algoritmos que influyen en la deliberación pública. En contextos de polarización política, esto amplifica las llamadas “cámaras de eco”, donde las personas solo consumen información alineada con sus creencias.
A esto se suma lo que Francisco Balaguer Callejón (2022), catedrático de Derecho Constitucional en la Universidad de Granada, denomina “poder algorítmico”: una forma de influencia que opera sin control democrático directo. La falta de transparencia en los criterios de priorización de contenidos genera desigualdades que los marcos regulatorios actuales no logran supervisar eficazmente.
En consecuencia, el desafío no es solo tecnológico. Implica fortalecer instituciones, actualizar regulaciones y promover alfabetización digital. De lo contrario, la IA seguirá amplificando problemas estructurales como la desconfianza institucional y la polarización.
Chile y Argentina: lo que está pasando en la práctica
Al observar lo ocurrido recientemente en Chile y Argentina, emergen patrones comunes en el uso de desinformación durante campañas electorales.
Entre los principales tipos de contenido detectados se encuentran:
• Videos manipulados o alterados.
• Narrativas infundadas sobre fraude electoral.
• Campañas de desprestigio contra candidatos.
• Información verdadera sacada de contexto.
Además, la IA ha permitido automatizar la producción de contenido falso y segmentar mensajes políticos con gran precisión.
El problema no es solo este, sino también su circulación: diversos estudios muestran que estos contenidos se difunden con mayor facilidad en redes ideológicamente homogéneas, donde refuerzan creencias previas (ver Calvo & Aruguete, 2020). Esa difusión, además, no ocurre de forma espontánea.
En cuanto a los actores involucrados, no se trata de un fenómeno aislado. Existe una estructura híbrida que combina:
• Usuarios altamente politizados.
• Redes coordinadas de cuentas automatizadas.
• Plataformas digitales con algoritmos de recomendación.
Estos algoritmos priorizan la interacción, lo que suele favorecer contenidos emocionales o polarizantes, independientemente de su veracidad (véase OECD, 2023).
Frente a esto, también han surgido respuestas institucionales. En Chile, el Servicio Electoral ha impulsado estrategias de monitoreo y educación cívica digital. En Argentina, la Cámara Nacional Electoral ha seguido una línea similar.
Asimismo, iniciativas independientes como FastCheck.cl y Chequeado han desempeñado un papel clave en la verificación de información. La evidencia sugiere que estas correcciones pueden reducir la persistencia de creencias erróneas si se difunden a tiempo (ver Guess et al., 2020).
A pesar de estos avances, persiste un problema: muchas respuestas siguen siendo reactivas, es decir, actúan después de que la desinformación ya se ha viralizado.
Lo que América Latina puede aprender
A partir de estos casos, se desprenden varias lecciones para la región.
En primer lugar, la desinformación amplificada por IA no debe entenderse únicamente como un problema técnico. Es, ante todo, un desafío de gobernanza democrática que afecta la confianza institucional, la deliberación pública y la legitimidad electoral.
En segundo lugar, se requieren estrategias integrales y preventivas que incluyan:
• Marcos regulatorios adaptativos.
• Supervisión efectiva de algoritmos.
• Coordinación entre autoridades y plataformas digitales.
• Políticas sostenidas de alfabetización mediática.
Finalmente, el reto para América Latina es claro: fortalecer sus capacidades institucionales para gestionar entornos informativos cada vez más automatizados. La integridad electoral ya no depende solo de los procedimientos tradicionales, sino también de cómo se regula y gobierna el ecosistema digital.
Para saber más
Si le interesa profundizar en algunos de los conceptos mencionados en este artículo, puede consultar:
• Sobre el impacto del poder algorítmico en la democracia: Balaguer Callejón, F. (2022). La Constitución del algoritmo. Fundación Manuel Giménez Abad.
• Sobre el papel de las plataformas digitales en la deliberación pública: Ford, E. (2019). El reto de la democracia digital: hacia una ciudadanía interconectada.
• Sobre estrategias para contrarrestar la desinformación electoral: UNESCO (2023). Cómo contrarrestar la desinformación electoral: guía práctica para organizaciones y cuerpos electorales.
Martín Telleria, abogado
María Fernanda Pech Novelo, Ing. En administración
Steeven Johannes Flor Pio, Bachiller en Derecho
Genesis Dejaneyra Cadenasso Correa, estudiante avanzada de Abogacía, Notariado Público y Licenciatura en Ciencia Política
Maria Antônia de Medeiros Dantas Costa, investigadora y Secretaria de la Defensa Pública de la Unión
Valentina Silva Schmidt, licenciada en Medicina
Katherine Lizeth Bernal Santos, ingeniera de Negocios
Samuel José Vega Martínez, estudiante de Derecho y Administración Pública
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IA en acción (nuestro rincón más práctico)
Herramienta de IA de la semana
Esta semana les traemos un lanzamiento que ha pasado algo desapercibido entre el ruido mediático habitual, pero que marca un punto de inflexión importante en el desarrollo de la inteligencia artificial: MiniMax M2.7.
Desarrollado por la startup china MiniMax, el M2.7 no es solo un modelo con capacidades comparables a las versiones más potentes de Claude Opus o GPT-5 a una fracción de su coste operativo. Lo verdaderamente revolucionario, y el motivo por el que lo destacamos esta semana, es su arquitectura de autoevolución recursiva.
Antes de entrar en sus implicaciones más profundas, si desea ponerlo a prueba hoy mismo, puede acceder a su demo interactiva a través de agent.minimax.io . Destaca especialmente en la ejecución de tareas complejas de programación, análisis de contextos largos y uso de herramientas.
Pero la clave reside en el siguiente aspecto: hasta ahora, los modelos de IA eran artefactos estáticos (aunque en GPT 5.4 y en algunos modelos de Google ya se nos ha hablado clara y abiertamente de la participación de la propia IA en su mejora); los humanos recopilaban los datos, ajustaban los parámetros, entrenaban el algoritmo y lo desplegaban. El MiniMax M2.7 rompe este paradigma tradicional. Es el primer modelo comercial que ha participado activamente en su propia creación.
Durante su fase de desarrollo, el M2.7 no se limitó a asimilar información. El modelo:
Construyó y optimizó su propio entorno de agente (Agent Harness).
Analizó sus propios errores y reescribió su código de forma autónoma.
Diseñó mecánicas para actualizar su propia memoria.
Gestionó entre el 30% y el 50% de su propio flujo de trabajo en la investigación de aprendizaje por refuerzo.
Sin intervención humana, el sistema ejecutó de manera independiente más de 100 ciclos de iteración para optimizar su rendimiento, logrando mejoras de hasta un 30% en sus evaluaciones internas.
¿Por qué es vital entender esto? Porque nos asoma al precipicio de lo que los teóricos denominan la “singularidad tecnológica”. Ya no estamos ante humanos intentando hacer que las máquinas sean más inteligentes; estamos ante máquinas diseñando los procesos para hacerse más inteligentes a sí mismas. Cuando un modelo es capaz de planificar, evaluar sus fallos y escribir el código que mejora a su próxima versión, el ritmo de innovación deja de estar limitado por la velocidad de la ingeniería humana, y este es un salto enorme.
Prompts para GPT-5 o Gemini
A partir de lo expuesto en el artículo principal de esta semana les proponemos que experimenten con el siguiente prompt que puede ayudar para hacer frente a uno de los principales problemas con los que puede encontrarse una campaña electoral en la actualidad.
Protocolo de crisis ante un deepfake electoral
Actúa como director o directora de comunicación de crisis con experiencia en elecciones, verificación digital y coordinación institucional. Diseña un protocolo de actuación para las primeras 24 horas tras la difusión viral de un deepfake que afecta a [candidato/a / autoridad electoral / institución pública] en plena campaña electoral.
Quiero una respuesta muy operativa, estructurada en:
objetivos de las primeras 24 horas,
comité de crisis ideal,
cronología por franjas de tiempo (0–2 horas, 2–6, 6–12, 12–24),
mensajes públicos recomendados,
errores que deben evitarse,
criterios para decidir si desmentir, contextualizar, denunciar o escalar a plataformas y autoridades.
Incluye además:
un modelo de comunicado inicial,
un argumentario breve para portavocía,
una checklist de verificación técnica mínima,
y una tabla de riesgos reputacionales, jurídicos y democráticos.
Adapta el protocolo al contexto latinoamericano y ten en cuenta limitaciones reales de capacidad institucional. No propongas medidas incompatibles con derechos fundamentales.
Recomendación de la semana
Esta semana les sugerimos que se acerquen a un fascinante macroestudio cualitativo de Anthropic. A través de entrevistas a más de 80.000 usuarios en 159 países, el informe ancla el debate en la práctica: qué anhelan, qué experimentan y qué temen los ciudadanos que ya conviven con la IA en su día a día.
Algunos de los hallazgos más destacados:
Vivir mejor, no solo producir más: aunque el 19% de los usuarios busca “excelencia profesional”, el deseo subyacente es delegar la burocracia mental para ganar libertad de tiempo (11%) y mejorar la “gestión de la vida” diaria (14%). La IA se percibe como un andamiaje para la vida moderna.
Transformación social y barreras geográficas: mientras en los países occidentales la IA gestiona la escasez de tiempo y la complejidad cognitiva, en regiones en desarrollo (como África o Asia Central) se percibe como una herramienta vital de movilidad económica y democratización educativa, capaz de sortear fallas institucionales.
La paradoja de las “luces y sombras”: los beneficios de la IA están intrínsecamente ligados a sus riesgos. Los usuarios celebran la IA como un tutor infinitamente paciente, pero temen la atrofia cognitiva. Valoran el inmenso apoyo emocional en momentos de vulnerabilidad, pero les preocupa la dependencia.
Preocupaciones terrenales y gobernanza: los temores no se centran en la ciencia ficción, sino en problemas estructurales. La falta de fiabilidad (alucinaciones), el impacto en el empleo y la pérdida de autonomía humana lideran la lista, resaltando una fuerte demanda por una mejor gobernanza tecnológica.
Meme de la semana
