estrategIA #86 - Un año después, creamos otra campaña electoral con IA: repetimos el experimento para observar el avance real de la inteligencia artificial en la comunicación política
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Rehacemos el experimento electoral con IA un año después (y con nuestros alumnos): esto es lo que ha cambiado en doce meses
Hace un año, en cuatro números de estrategIA publicados entre abril y junio de 2024 (28, 29, 30 y 36 –les recomendamos su lectura si no lo hicieron en su momento–), creamos, utilizando las mejores herramientas y modelos de IA disponibles en ese momento, un partido político y una candidata (y simulamos varias tareas clave de campaña) para las elecciones al Parlamento Europeo que se celebraron el 9 de junio. El “experimento” fue, además, presentado en septiembre en Málaga en el congreso de ACOP, Asociación de Comunicación Política donde despertó un gran interés.
Ahora, un año después, hemos recreado dicho experimento para observar y evaluar las capacidades que tienen los nuevos modelos de IA y cómo ha mejorado el estado de la cuestión en tan sólo un año.
La gran novedad es que esta vez la creación del partido, el candidato/a y la campaña no la he realizado únicamente yo sino que ha sido un trabajo académico que he encargado también, por considerarlo una gran fórmula práctica para aprender a integrar la IA en el trabajo real, a varios grupos de estudiantes del Máster en Marketing, Comunicación y Consultoría Política y del Diplomado en Dirección de Campañas Electorales Digitales de la Institución Educativa ALEPH.
El mayor cambio, para facilitar la tarea a los alumnos que en su mayoría provienen de América Latina –mientras permitía, al mantener un contexto real, profundizar en el análisis de datos políticos y sociológicos– fue trasladar el escenario a EE.UU. y plantear allí la creación de un tercer partido político que pudiera ser, en cierto grado, una alternativa a los dos tradicionales.
Sin entrar a ofrecer todos los detalles de la elaborada práctica (que no son especialmente relevantes para este artículo) se les ofrecía además, tras una introducción teórica a la IA y sus posibilidades, algunas claves extra de contexto para realizar esta tarea y una recopilación con las herramientas de frontera de inteligencia artificial generativa públicamente accesibles hoy y se les pedía también que, además de la creación del partido, candidato/a, y elementos clave de campaña como discursos, argumentarios, carteles… , hicieran una breve reflexión sobre el uso de la IA para llevar a cabo estas tareas. Y como cuando uno enseña, dos aprenden, fue mucho lo que aprendí de este excelente grupo de estudiantes, con perfiles profesionales muy interesantes y variados y quiero compartirlo con todos ustedes lectores antes de ofrecerles mis propias reflexiones sobre el avance de la IA generativa en este último año.
Reflexiones destacadas de (y con) los alumnos tras realizar el ejercicio:
La IA permite una mejora muy destacada del 70% de los procesos y las tareas pero aún sigue siendo clave a día de hoy el 30% humano y es probablemente el hecho diferencial.
Debo decir que estoy muy de acuerdo con esta reflexión de un alumno, compartida por la mayoría del grupo. Es en la parte previa al trabajo con IA, el saber qué pedirle, cómo pedirle las cosas, la imaginación para plantear supuestos y en la parte posterior a su respuesta, nuestra capacidad de evaluarla, de contrastar la información, de repreguntar o interpelar de nuevo a la IA, donde en 2025 encontramos una diferencia muy notable en el resultado final de los procesos en los que incorporamos IA. Dicho esto, es muy probable que en un horizonte de 5 o 10 años esa parte humana tan relevante vaya viéndose reducida progresivamente ante modelos más y más capaces e inteligentes que tendrán además memorias muy avanzadas de nuestros usos y preferencias y transformarán el proceso si bien, al menos hasta que las inteligencias artificiales lleguen a ese punto, aún lejano, de tener voluntad propia, la iniciativa humana seguirá siendo fundamental.
La IA mejora si se la “empuja”.
Tanto al hacer el experimento el año pasado como en varias pruebas que hice este 2025, uno puede ver que las respuestas que ofrece la IA de primeras no son malas, y cada vez son mejores por la mejora de los modelos como comentaré más adelante, pero pueden ser un tanto genéricas o sin “alma”. Esto mismo comentaron que observaron algunos de los grupos de estudiantes y también se demostró, en los trabajos de varios grupos, que cuando el ingenio humano “aprieta” a estos modelos y los empuja en diferentes direcciones y utiliza varias IAs al mismo tiempo de maneras creativas surgen entonces respuestas y soluciones más innovadoras y diferentes. Como comentamos en el punto uno, hoy en día el factor humano tras el proceso de IA (aunque la IA haga ya la gran mayoría del trabajo) es diferencial.
Cuánto más sabe una persona sobre un tema, más capacidad tiene de obtener mejores resultados del trabajo con IA.
Varios estudiantes con conocimientos avanzados de determinados campos mostraron en sus presentaciones flujos de trabajo muy complejos y afinados que a mi, por ejemplo –pese a estar muchas horas todos los días trabajando con IAs– no se me hubieran pasado ni por la cabeza. Esas aproximaciones más precisas y concretas aprovechando todo el conocimiento experto dan resultados excelentes más allá de lo que la IA podría generar mediante consultas generales. Como ejemplo contrario anecdótico, en uno de los carteles electorales que propuso un grupo en su presentación, y que tenía elementos interesantes, figuraba una tipografía que hubiera hecho sangrar los ojos a mi profesor de diseño de la universidad que jamás hubiera aprobado tal tropelía.
El uso de la IA es mucho mayor (y mejor) que el de hace un año pero aún falta mucho para que le saquemos todo su potencial.
Muchos alumnos tienen ya perfectamente integrada la IA en su trabajo cotidiano (realicé una encuesta previa a las clases tanto este año como el pasado para conocer el punto de partida y, del 2024 a este 2025 el número de personas que utilizaban IA a diario y que además pagaban por al menos una herramienta de IA creció de forma muy significativa). La IA se percibe ya como un aliado plenamente válido para el trabajo en Consultoría Política y pese a ello muchas personas comentaban usarla casi en piloto automático. Creo que una de las cosas buenas de esta práctica es que puede ayudar a abrir la mente a utilizar más IA, pero sobre todo a hacerlo de manera más creativa, usando varios modelos a la vez, haciendo que distintos modelos (que vienen incluso de culturas muy diferentes como los de Silicon Valley, los chinos y los europeos) generen ideas, discutan y se corrijan entre sí. La tecnología mejora de forma muy rápida –una de las alumnas que había utilizado Gemini hace tiempo comentaba, como ejemplo, que había vuelto a probarlo tras comentar yo su mejora enorme en la primera sesión de clases y que había notado una enorme diferencia– y tenemos que continuar con mentalidad de principiante ante ella y no cansarnos de probar y experimentar con ella.
Usar la IA, ese momento de descubrimiento
Desde el punto de vista del profesor, ha sido muy interesante ver cómo algunas personas que nunca habían utilizado IA o apenas la usaban estaban comenzando, en solo unos días, a encontrarle utilidad y a mejorar sus capacidades, sin perder una visión crítica y ponderada de la misma. Una de las preguntas finales en la que no pude profundizar mucho por falta de tiempo fue respecto a cómo convencer a otros colegas de usarla o acercarla a personas que apenas la utilizan. Ahí mi recomendación fundamental (que les trasladé también a ellos en la primera sesión de clase) es el libro del profesor de Wharton Ethan Mollick, Co-Inteligencia, con sus cuatro reglas básicas de uso de la IA aún muy válidas a día de hoy: “invita siempre a la IA a la mesa, sé el humano en el proceso, trata a la IA como a una persona, asume que es la peor IA que vas a utilizar nunca”. Sobre este último punto es donde traté de incidir especialmente en la parte teórica de las clases, porque me parece que incluso los alumnos del postgrado con un uso medio notablemente avanzado de la IA aún están lejos de comprender “lo que se viene” y las nuevas posibilidades que tendrán en los próximos años.
Cómo ha progresado la IA en este último año en el contexto de la Consultoría Política
Mis propias reflexiones, previas en mucho casos a la clase y corroboradas después –antes de lanzar el ejercicio a los estudiantes lo completé con cinco modelos de IA diferentes en toda su parte textual (y luego hice muchas pruebas con otras herramientas de imagen, música etc)--, se centran en la comparación con dónde estábamos hace un año.
Los modelos razonadores suponen una diferencia enorme.
El salto que nos trajeron O1 y O1-preview a finales del pasado año y ahora modelos como O3 o Gemini Pro 2.5 nos da un plus de calidad bastante grande respecto a estas fechas del 2024, especialmente en la calidad que se logra en tareas complejas. Por otra parte la mejora de los modelos “normales” con esa iteración casi mensual, por ejemplo, de 4o, el modelo por defecto de ChatGPT, también hace que los resultados logrados sean mejores que hace un año incluso si usamos modelos que no “piensan”, aunque para tareas más complejas es mucho mayor la calidad de lo obtenido con las IAs que usan “tiempo para pensar”.
La “investigación profunda” marca un antes y un después a la hora de trabajar con datos y analizar el contexto político.
Utilizar el Deep Research de OpenAI con O3 o el de Gemini 2.5 Pro de Google bien dirigido supone tener un informe inicial de 40 ó 50 páginas con datos clave estadísticos en este caso del contexto de EE.UU. en 2024. Aún así hay que tener en cuenta que es clave revisar bien los datos y saber que estos modelos avanzados todavía alucinan y pueden inventarse algunas cuestiones. Aún están lejos de ser perfectos y totalmente fiables, pero nos ofrecen una potencia enorme para aprehender contexto y aumentar nuestra perspectiva en tan sólo las decenas de minutos que tardan en realizar investigaciones que a un humano promedio le llevarían muchas horas. Y, debemos recordarlo siempre, son “el peor modelo que vamos a utilizar en el resto de nuestras vidas”.
Mayor ventana de contexto implica resultados mucho más coherentes.
La mejora de las ventanas de contexto, el que estos modelos puedan trabajar cada vez con más datos, es completamente diferencial. Ahora es posible trabajar arrastrando toda la información de fases anteriores, lo que hace que los modelos, especialmente los razonadores, nos ofrezcan respuestas mucho más coherentes, aprovechando todo el conocimiento generado y no teniendo que arrancar casi desde cero en cada interacción y pregunta.
Muchos más modelos de calidad para generar las imágenes.
Se nota un salto de calidad en la generación de imágenes, no tanto quizá en la propia calidad de la imagen -que también- (pero Midjourney 6 que empleamos en 2024 ya era una herramienta muy interesante), sino en la variedad de posibilidades (ahora existen muchos más modelos capaces de generar imágenes, incluso fotorealistas, de gran calidad) y, sobre todo, en la facilidad de uso y adherencia al prompt (en seguir nuestras instrucciones) de modelos como los de OpenAI en ChatGPT o Imagen 4 que Google nos presentó ayer, 20 de mayo.
Mejoras notables en todos los campos y herramientas.
Se observa también un salto notable en otras herramientas impulsadas con IA como el audio, infografía, presentaciones… esto, sobre todo, nos va a dar posibilidad de hacer nuevas cosas a nivel profesional en un futuro próximo.
Para ilustrar este último punto he generado un videojuego muy sencillo, que encajaba con el contexto de la práctica propuesta a los alumnos, utilizando principalmente O3 y O4-mini (también hice una versión alternativa muy similar con Gemini 2.5 Pro).
Les invito a echar una partida rápida (en móviles es posible que no se visualice bien dependiendo del modelo) e intentar hacer que el tercer partido alcance una victoria electoral tras saltar por encima de los símbolos tradicionales de los demócratas y republicanos, el burro y el elefante y recoger papeletas de votación.
Evidentemente es un juego muy simple y “malo”, una especie de boceto de “Mario Bros” hipersencillo de scroll lateral, pero no he tocado ni una sola línea de código para hacer ese ejemplo y no ha llevado más de un par de horas terminarlo. La mayor parte de ese tiempo no está en la propia generación sino que se debe a que quería una plataforma para dejarlo visible en abierto para el público, para que lo podáis ver y jugar, y he utilizado finalmente Websim (por su simplicidad) tras probar previamente Firebase y Bolt.new. La creación de la primera versión en ChatGPT no llegó ni a tres cuartos de hora.
Todo el juego ha sido creado, simplemente, dándole instrucciones generales de texto a los modelos de IA. Mucho más allá del modesto y sencillo resultado, la idea es expresar que en el futuro se podrán crear con la misma facilidad que ahora hacemos imágenes o canciones (uno de los alumnos comentó que ya el pasado año generaron con Suno una canción para una campaña electoral perfectamente utilizable y que llegaron a pautar en la radio), documentales en video sobre los candidatos, juegos, entornos virtuales… y que incluso en campañas muy modestas vamos a poder ver novedades sorprendentes también en el terreno de la creatividad comunicativa.
Reflexiones finales y tendencias
Pero más allá de las mejoras incrementales pero muy significativas de un año a otro en la calidad del contenido generado, y con el añadido de la investigación profunda que supone un salto muy importante, es clave vislumbrar que estos avances no se van a quedar ni mucho menos en este nivel y que veremos mejoras muy importantes aún en la “inteligencia y capacidad de los modelos razonadores”, en la investigación profunda que será alimentada por dichos nuevos modelos (aquí una de las claves para vislumbrar su techo va a estar en la posibilidad de acceso o no a datos de mayor calidad) y, sobre todo, en las “memorias” y ventanas de contexto de estos modelos que, según declaraciones de varios investigadores, van a crecer muy significativamente en los próximos meses y años permitiendo a las IAs tener un conocimiento mucho más personalizado y afinado lo que supondrá una mejora también muy relevante.
En otros campos, como el de la imagen, donde estamos ya muy cerca de modelos que recreen la realidad y permitan además hacerlo fácilmente, el video, la interactividad, la realidad virtual y aumentada, sin duda veremos mejoras decisivas en los próximos años (ya el modelo Veo 3 que presentó ayer Google es un avance extraordinario) de manera que seguro que el próximo año o el siguiente podré pedirle a los estudiantes que generen videos para la campaña casi con la misma facilidad que lo hacen ahora con las imágenes o las canciones y posiblemente también que creen videojuegos mucho más elaborados o aplicaciones clave que permitan mejorar la eficiencia o el alcance de las campañas.
Como resumen, la vertiginosa evolución de la IA nos indica que muy probablemente vamos a poder hacer cosas que antes no podíamos ni soñar. Los pioneros que se lancen a aprovechar todas las nuevas potencialidades y a exprimir su conocimiento y el de las IAs con las que trabajen van a tener una ventaja competitiva enorme.
Aprovecho para cerrar este artículo con las mismas dos frases con las que lo hacía mi clase teórica a los estudiantes:
Es bastante probable que la inteligencia artificial transforme el mundo de una forma muy profunda y rápida en los próximos años.
En ese escenario aprender sobre esta tecnología e integrar en nuestro desempeño profesional parece la mejor opción posible para poder “disfrutar” del cambio y no “sufrirlo”.
Director de Innovación Digital de la Institución Educativa ALEPH
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