Cuando la Inteligencia Artificial se equivoca sobre las elecciones en Estados Unidos
Una investigación encontró que seis modelos de Inteligencia Artificial cometieron errores al responder preguntas electorales. Su desempeño fue peor cuando las consultas se hicieron en español.
Las elecciones intermedias de Estados Unidos se celebrarán este 3 de noviembre de 2026. Sin embargo, Muse Spark, un modelo de Inteligencia Artificial (IA) desarrollado por Meta, respondió en dos ocasiones que se realizarían el 4 de noviembre.
El error fue identificado en un estudio publicado el 3 de septiembre de 2026 por el Institute for Strategic Dialogue (ISD), una organización independiente sin fines de lucro, fundada en Reino Unido en 2006. Con 20 años de experiencia, investiga la desinformación, la manipulación digital y las amenazas a los procesos democráticos a nivel internacional.
Para evaluar la confiabilidad de estos sistemas, en junio de 2026 los investigadores realizaron 2 mil 400 consultas en español e inglés a seis modelos de IA:
- GPT-5.5 (OpenAI)
- Gemini 3.5 Flash (Google),
- Sonnet 4.6 (Anthropic),
- Grok 4.3 (xAI),
- DeepSeek V4 Pro y,
- Muse Spark (Meta).
Las preguntas se referían a fechas, requisitos y procedimientos para votar en 10 estados de la Unión Americana, además de afirmaciones electorales falsas o controvertidas.
Casi tres de cada 10 respuestas presentaron problemas
En las consultas generales realizadas en inglés, el 29% de las respuestas fueron incorrectas, incompletas o estaban desactualizadas. DeepSeek, por ejemplo, utilizó información de elecciones anteriores (2024 y 2025) en el 20% de sus respuestas.
El desempeño varió entre los modelos. GPT-5.5 obtuvo el mayor porcentaje de respuestas correctas y completas (89%), seguido de Gemini (84%), Grok (66%), Sonnet (64%), DeepSeek (63%) y Muse Spark (61%).
No todos los problemas tenían la misma gravedad. Algunas respuestas contenían datos equivocados, mientras que otras omitían información necesaria para votar, como plazos de registro o requisitos de identificación.
Las respuestas en español fueron menos precisas
La precisión disminuyó, en promedio, 16 puntos porcentuales cuando las preguntas se formularon en español. En Muse Spark, DeepSeek y Gemini, la caída superó los 20 puntos.
Cuatro modelos (Grok, Sonnet, DeepSeek y Muse Spark) dieron respuestas incorrectas o incompletas en más del 40% de las consultas generales en este idioma.
En algunos casos, proporcionaron información básica correcta, pero omitieron excepciones o requisitos necesarios para realizar un trámite electoral.
Sin embargo, los seis modelos generalmente identificaron y rechazaron las afirmaciones electorales falsas o engañosas incluidas en las pruebas. Ninguno las confirmó en más del 4% de los casos.
El informe, disponible también en español, advierte sobre la necesidad de mejorar la precisión de estos sistemas y reducir las diferencias entre idiomas.
Los resultados corresponden a pruebas realizadas en junio de 2026, con las versiones de los modelos disponibles en ese momento y con la búsqueda en Internet habilitada.
Para las personas votantes, una precaución es comprobar la información antes de realizar cualquier trámite. En Estados Unidos, los portales oficiales Vote.gov y USAGov permiten consultar los requisitos y las fechas electorales correspondientes a cada estado.