La política de los algoritmos: la IA y la segmentación política en España

La inteligencia artificial (IA) ya ha dejado de ser algo que veíamos de lejos, como un concepto futurista solo presente en películas de ciencia ficción. Hoy en día, aunque no parece que vaya a conquistar el mundo por sí misma como auguraban algunos de esos films, sí que se ha convertido en una herramienta imprescindible en la gestión de estrategias políticas que, al fin y al cabo, acaban afectando al devenir de muchos países y, por ende, tiene un peso específico en la geopolítica mundial.

Microsegmentación y modelos predictivos

Dentro de esta “política de los algoritmos”, uno de los factores que llevan más tiempo aplicándose en este entorno es la microsegmentación. De hecho, ya en la campaña de Barack Obama de 2012, el Big Data y la analítica de datos se convirtieron en factores clave del marketing político.

En la actualidad, este análisis masivo de datos se lleva a cabo mediante la IA, cuyos modelos predictivos son capaces de detectar patrones complejos en los datos del censo electoral y convertirlos en mensajes específicos y personalizados según las características de cada segmento de votantes. Algo parecido a lo que se hace en otros sectores como el juego en línea, donde las plataformas que comparan los mejores bonos de casinos online son capaces de hacer recomendaciones individualizadas en función del perfil de cada jugador.

¿Y en España?

En España, los principales partidos también han avanzado mucho en lo referente a marketing digital en los últimos años. Desde el uso de herramientas que analizan las publicaciones en redes sociales para evaluar los sentimientos hacia cada partido de los diferentes perfiles de votantes, hasta la segmentación por intereses o las pruebas A/B automatizadas, estos avances tecnológicos permiten afinar esta división del público según edad, ubicación, etc.

Y es en este momento en el que la IA aporta esa capa adicional que da el toque final a un cuadro bien pintado: modelos que van más allá de la segmentación y pasan a la predicción. Hoy en día se puede predecir la probabilidad de abstención, el cambio de voto o la sensibilidad social ante temas como la vivienda, la presión fiscal o la inmigración, y así dar prioridad a ciertos recursos o mensajes en barrios o sectores específicos, o intentar captar el voto de los indecisos y mantener el de los más militantes.

Lecciones internacionales (o cómo no utilizar la IA en campañas políticas)

Sin embargo, como decía aquel, “un gran poder conlleva una gran responsabilidad”. Y cuando tienes medios a tu disposición y pocos escrúpulos, el mal uso de millones de datos de usuarios puede dar lugar a escándalos como el de Cambridge Analytica, una consultora británica que saltó a la fama en todo el mundo por motivos no precisamente positivos.

En 2018 se descubrió que la firma había obtenido los datos de unos 87 millones de usuarios de Facebook de forma ilegítima, que luego habría utilizado para influenciar a los votantes en campañas como las elecciones presidenciales de EE.UU. de 2016, o el referéndum del Brexit. Este escándalo llevó a la desaparición de la empresa, pero el daño ya estaba hecho.

Las más recientes elecciones estadounidenses, así como numerosas campañas en Europa y Latinoamérica, han visto como proliferaban los contenidos automatizados creados mediante IAs generativas cada vez más avanzadas, que llegaban a interactuar con los votantes de una forma tal que muchos, especialmente los menos versados en las nuevas tecnologías, aceptaban como verdaderos.

A raíz de esta proliferación de mensajes polarizantes, la Comisión Europea ha venido alertando del riesgo que conllevan estos deepfakes en los procesos electorales, y ha abogado por la creación de marcos regulatorios específicos, una medida que, según todos los indicios, se encontraría con opiniones enfrentadas.

Aunque España no ha vivido un escándalo de tanto impacto como el de Cambridge Analytica, sí que ha experimentado un aumento notable de la polarización en redes, así como de la aparición y circulación de “bulos” en el panorama político más reciente.

Así, se observa con creciente preocupación la capacidad que está demostrando la IA para amplificar los efectos de ciertos mensajes a segmentos muy específicos de la audiencia, lo que podría afectar a futuras citas electorales.

El marco normativo y su impacto electoral

Ante este panorama, la regulación se convierte en una prioridad. En 2024, la Unión Europea aprobó el Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, la norma conocida como AI Act, la primera legislación integral del mundo sobre inteligencia artificial. Será de plena aplicación el 2 de agosto de 2026, y su objetivo es garantizar una IA segura, fiable y respetuosa con los derechos fundamentales, sin que esto implique poner trabas a la innovación.

Esta norma clasifica los sistemas de IA en función de su nivel de riesgo percibido. Así, en el ámbito electoral, un mal uso de la IA similar al de Cambridge Analytica sería considerado de “alto riesgo” según el Anexo III, punto 8, que califica como tales aquellos sistemas “destinados a ser utilizados para influir en el resultado de una elección o referéndum o en el comportamiento de voto de personas físicas en el ejercicio de su voto en elecciones o referendos”.

Esta regulación pionera se une a otras que, sin estar centradas específicamente en la inteligencia artificial, regulan diversos comportamientos y servicios digitales en relación con el ámbito político, como puede ser la Ley de Servicios Digitales (DSA) de la UE, de 2022; o, en España, el Reglamento General de Protección de Datos.

Mientras que la Agencia Española de Protección de Datos ha recordado en varias ocasiones que el tratamiento de datos con fines políticos ha de cumplir con el RGPD, la DSA establece una serie de responsabilidades para las plataformas de servicios digitales y sus intermediarios, entre ellas una mayor transparencia sobre el pago de la publicidad y el por qué se muestran a determinados usuarios, lo que afecta directamente a la segmentación electoral.