POR LULA BUENO, CONSULTORA EN COMUNICACIÓN POLÍTICA / 30 DE OCTUBRE DE 2026
En una campaña, el tiempo siempre juega en tu contra. Hay una fecha, la de las elecciones, que no se mueve ni un día, y dentro de un plazo muy corto hay que meter una cantidad brutal de decisiones de comunicación, de gestión y de organización. Cualquiera que haya trabajado en una sabe lo que eso significa: por mucho que se quiera, el calendario y el presupuesto nunca dan para testear todo lo que saldrá a la luz. Las campañas grandes, con recursos y tiempo de planificación, pueden acercarse a hacerlo, o probar buena parte. Pero son las menos. En la mayoría, el filtro antes de lanzar un mensaje acaba siendo el criterio propio, el del equipo, o como mucho un grupo de WhatsApp de militantes diciendo que les encanta.
Porque probar de verdad, con personas reales, no es sentar a cuatro amigos en una sala una tarde. Un focus group hecho con rigor es un proceso con fases: hay que diseñar el guion, reclutar a los participantes adecuados, convocarlos y reunirlos, moderar la sesión, transcribir hora tras hora de conversación y, al final, analizarlo y escribir el informe. Entre una cosa y otra se van tres o cuatro semanas, y a menudo más. En casi cualquier otro contexto es un plazo razonable. En una campaña es una eternidad. Tres semanas es tiempo de sobra para que la coyuntura cambie, para que estalle otro tema, para que el mensaje que ibas a testear deje de ser el que importa. Cuando llega el informe, muchas veces ya no sirve: respondía a una pregunta que la campaña ya dejó atrás.
Lo que ha cambiado es que hoy sí se puede probar, y en el único plazo que una campaña concede de verdad: en tan solo unas horas. En las campañas que no podían testear nada, de golpe se puede testear casi todo: un titular, un tuit, el guion de un vídeo, una creatividad, antes de que salga. Y en las campañas que sí pueden permitirse testear con gente real, que es lo ideal y no se sustituye, esto funciona como un pretest. Llegas al focus group humano habiendo descartado ya lo que no aguantaba, y gastas ese dinero y ese tiempo en afinar lo que de verdad importa, en lugar de en descubrir que la primera versión no servía.
La herramienta que lo permite son los perfiles sintéticos. La idea es sencilla de contar: se construyen perfiles de votante a partir de datos reales, pero no un perfil demográfico pelado. Un perfil enriquecido. Edad, barrio y renta, sí, pero sobre todo el contexto desde el que esa persona vive la política: en qué entorno social y cultural se mueve, qué medios consume, qué referencias comparte con los suyos, a qué le tiene miedo, a quién culpa de lo que le pasa, con qué palabras nombra las cosas. No se trata de que la máquina replique emociones, que no las tiene. Se trata de reconstruir el lugar desde el que alguien mira un mensaje, y dejar que razone desde ahí. Con esa ficha, el perfil no te devuelve un número. Te contesta. Le enseñas un lema y reacciona en primera persona. Una encuesta te dice que a una parte de un segmento ese mensaje no le entra. El perfil sintético te dice por qué: porque siente que le habla a otro, porque ya oyó esa promesa y le falló, porque huele a amenaza y no a propuesta. Ese porqué es lo que un candidato necesita saber antes de abrir la boca, no después.
Esto es justo lo que un buen cualitativo persigue y una encuesta no alcanza. La encuesta te dice cuáles son los problemas. La vivienda, el empleo, la inseguridad. Lo que no te dice es desde dónde se viven. Y ahí está casi todo. La vivienda preocupa a dos votantes por igual en la tabla de datos, pero uno la vive con rabia: tiene piso, pero el alquiler se le come el sueldo y siente que trabaja para su casero. El otro la vive con impotencia: ni siquiera puede independizarse, sigue en casa de sus padres y ve cómo eso le aplaza formar una familia. El problema es el mismo. La emoción desde la que duele es opuesta: rabia hacia fuera en uno, futuro bloqueado en el otro. Y un mensaje que le habla a la rabia del primero puede hundir al segundo. Por eso un perfil útil tiene que reconstruir ese lugar completo, el contexto social y cultural, la dieta de medios, la textura emocional desde la que cada tipo de votante vive cada problema. Sin eso, estás midiendo el qué y perdiéndote el porqué, que es donde se gana o se pierde un voto.
Esto no es un truco de prompt. Simular escenarios es una de las capacidades mejor documentadas de los modelos de última generación: les describes una situación y un perfil con detalle, y razonan desde ahí, no desde el promedio de internet. En 2024, un estudio liderado por Stanford construyó agentes de IA a partir de entrevistas en profundidad con más de mil personas reales, y esos agentes reprodujeron las respuestas de sus modelos humanos con alrededor de un 85% de acierto. No es ciencia ficción: es un terreno que la investigación seria lleva midiendo con rigor.
Y hay que entender bien qué son estos perfiles, porque aquí se cuela el malentendido fácil. No piensan como humanos ni tienen conciencia. Y, sobre todo, no son gemelos digitales de nadie. No estás convocando a una Paquita, a un Juan o a un Martín que existan y a los que la máquina imita. Son arquetipos: perfiles que condensan los rasgos de un segmento de tu electorado, parecidos a tus públicos, no réplicas de personas concretas. Esa diferencia no es un matiz técnico. Es lo que separa una herramienta honesta de una que promete leer la mente de votantes de carne y hueso, algo que ni puede ni debe hacer. Lo que simula es un tipo de votante, no una persona con nombre y apellidos.
El consumo lo está probando y la política también, casi a la vez, empujados por la misma ola de modelos. Pero si hay un sitio donde esta herramienta se mide de verdad, es una campaña. No hay entorno más hostil para testear un mensaje. La agenda cambia en horas, un lema que servía el lunes está quemado el jueves, y el coste de equivocarse es de otra categoría. Una campaña que falla puede perder la elección, y una elección perdida no se corrige: se espera cuatro años. El error se paga en votos, y los votos no vuelven hasta la siguiente convocatoria. Lo que aguante esa presión aguanta cualquier cosa. Y no es terreno nuevo: ya hay partidos y gabinetes experimentando con votantes sintéticos para saber, rápido y barato, cómo caen sus políticas antes de defenderlas en público.
Dicho todo esto, no es una herramienta para fiarse con los ojos cerrados. Tiene grietas que hay que conocer, porque quien no las ve se cree lo que la máquina le dice, y ahí empieza el desastre.
La primera es la calidad de lo que entra. Rige el viejo «garbage in, garbage out», y aquí más que en ningún sitio: un perfil vale lo que valen los datos y el trabajo con los que se construye. Esto no es abrir ChatGPT, subirle un cartel de campaña y preguntarle qué piensan tus votantes. Eso no funciona, y quien lo haya probado lo sabe: devuelve un lugar común. Detrás de un ejercicio que sirva hay método, y bastante: perfilar con rigor a cada votante, construir el moderador, diseñar los perfiles que meten tensión. Sin esa estructura no hay nada que leer, solo un espejo deformado que te devuelve una imagen distorsionada y te la crees.
La otra es la más preocupante. Estos modelos tienden a quedar bien: suavizan lo extremo, buscan sonar razonables, se escoran hacia el punto medio educado, y encima tiran a agradar, al moderador y entre ellos. Es una tendencia que viene del propio entrenamiento, y tiene dos caras. Una, que te limen justo el mensaje más atrevido, el más disruptivo, que suele ser el más efectivo. En la saturación actual, aburrir es peor que incomodar. Otra, que el grupo converja en un consenso en pocos minutos. Ese consenso prematuro no es exclusivo de la IA: también pasa en los grupos humanos, donde la gente calla por no contradecir a la mayoría, la vieja espiral del silencio que Noelle-Neumann describió hace medio siglo, y un buen moderador se pasa la sesión rompiéndolo. Pero en lo sintético se dispara, porque el modelo busca el acuerdo por diseño. Si el panel lima la aspereza que querías medir, te devuelve un votante de laboratorio, domesticado, que no se parece al de la cola del paro ni al del chat del barrio.
Corregirlo es la parte más delicada del método. Si a un buen moderador humano ya le cuesta romper el consenso fácil, el sintético tiene que construirse todavía más duro, pensado para contrarrestar esa pulsión del modelo a suavizar y a agradar, para que apriete en lugar de dejar pasar. Y hay que meter tensión en el panel de forma permanente, un Red Team que tense los mensajes y la conversación para que el grupo no se deslice hacia la autocomplacencia ni el aplauso mutuo. Un focus group sin conflicto, sintético o humano, no sirve de nada.
Pero ningún método, por bueno que sea, decide por ti. El criterio humano manda antes, durante y después: antes, para diseñar la metodología, construir los perfiles y plantear el estudio; durante, vigilando la moderación y entendiendo lo que va saliendo; después, para leer el informe y decidir qué hacer con él. La máquina es, como siempre, una herramienta al servicio de ese criterio, no un sustituto. El perfil sintético da una pista, no un veredicto.
La inteligencia artificial no inventa el testeo: las campañas llevan mucho tiempo probando sus mensajes con perfiles reales. Y tampoco lo sustituye, el focus con personas sigue ahí. Lo que hace es bajar la fricción, el tiempo y el coste. A la campaña que ya testeaba le añade un paso previo de pretesteo para descartar pronto las ideas que de entrada no iban a ningún sitio, y no gastar recursos en ellas. Y a la campaña que no podía permitirse estos estudios le da la posibilidad de hacerlos con rigor.
Es la campaña aumentada: la misma de siempre, con las mismas preguntas y los mismos retos de siempre, pero con las capacidades ampliadas. Escucharse antes de hablar es una de ellas. No sustituye el oficio, lo afina. Escuchar el clima de opinión siempre se ha hecho. Probar un mensaje concreto antes de soltarlo, ver cómo cae esta frase y no la idea general, también se hacía. Lo que cambia es la facilidad, la rapidez y el coste con que ahora se puede hacer. Esa posibilidad, que fue durante años privilegio de las campañas con recursos, empieza a estar al alcance de cualquiera que se tome en serio a quién le habla.
