Por: Observatorio de Medios de Cubadebate
Durante meses, la pregunta que dominó los titulares fue si la inteligencia artificial iba a engañar a los votantes con videos falsos y audios fabricados. Cuando se contaron los votos de las elecciones de medio término del 3 de noviembre de 2026 en Estados Unidos, la respuesta resultó ser otra: la IA entró en la campaña sobre todo como un problema material de la vida cotidiana, encarnado en los centros de datos que consumen electricidad y agua a escala industrial, y como símbolo de un poder corporativo concentrado en un puñado de multimillonarios.
El Observatorio de Medios de Cubadebate analizó 261 publicaciones de medios de comunicación, programas, comunicadores y organizaciones en Facebook, Instagram, X, YouTube y TikTok, difundidas entre el 1 de octubre y el 8 de noviembre, que vinculan la inteligencia artificial con los comicios. Las cruzamos con encuestas, resultados electorales y registros de financiamiento publicados después de la votación.
El resultado es un mapa de cómo una tecnología pasó de las páginas de economía a la boleta electoral.
Un tema que entró por la factura de la luz
En la muestra analizada, después del debate general sobre la IA como asunto político (34,5%), el eje con más presencia es el de los centros de datos: aparece en el 28,2% de los contenidos. Le siguen las finanzas y la llamada «burbuja» de la IA (19,7%), la regulación federal y estatal (16,9%), el empleo y la automatización (12,7%) y la publicidad electoral hecha con IA (12,7%).
Los centros de datos fueron el segundo eje más presente en la conversación analizada, solo por detrás del tratamiento general de la inteligencia artificial como asunto político. También tuvieron peso las finanzas, la regulación, el empleo y la publicidad electoral creada con IA.
La cadena causal que describen los medios es clara:
centros de datos → más demanda eléctrica → tarifas más caras y presión sobre el agua → enojo vecinal → campaña electoral.
Bloomberg lo resumió así a fines de octubre: la reacción de los votantes «no se concentra en la tecnología en sí, sino en los centros de datos necesarios para hacerla funcionar», con comunidades «desde Michigan hasta Texas» preocupadas por el costo de la electricidad, el uso de agua y el impacto sobre el empleo.
La IA no llegó a las urnas como una amenaza abstracta para la democracia, sino como una línea más en la factura de la luz.
Las encuestas previas ya marcaban el clima. Un sondeo de ABC News, The Washington Post e Ipsos citado por la televisión local estadounidense encontró que cerca del 60% de los estadounidenses considera que la IA es mala para la sociedad y que más del 70% se opone a que se construya un centro de datos donde vive. La encuesta de POLITICO del 10 al 12 de octubre agregó un dato político clave: el 47% identificó al Partido Republicano como «el partido de las exenciones fiscales a las tecnológicas», frente al 21% que dijo lo mismo de los demócratas.
El reclamo atravesó los partidos. En Texas, el propio gobernador republicano Greg Abbott había suspendido desde agosto las aprobaciones de nuevos centros de datos para auditar su impacto sobre la red eléctrica, según KSAT. En Ohio, todas las candidaturas a la gobernación terminaron pidiendo restricciones.
La diferencia entre los partidos radicó menos en el diagnóstico que en la atribución de responsabilidades por haber impulsado la expansión: la Casa Blanca de Donald Trump, que defendió que los estados deberían querer «tantos centros de datos como puedan», y los candidatos que la acompañaron.
De los deepfakes a los mercados
La conversación tuvo dos tiempos muy distintos. Antes de la votación, el volumen fue estable, de tres a seis publicaciones diarias, con un primer impulso el 1 de octubre (documentales sobre la expansión de los centros de datos y alertas sobre sitios de noticias falsas que contaminan las respuestas de los chatbots) y otro el 16 de octubre, cuando The New York Times y el Wesleyan Media Project revelaron que se habían gastado 137 millones de dólares en 220 anuncios electorales hechos o retocados con IA en 34 estados.
En 2024 esa cifra no había llegado a 50 000 dólares. Solo el 27% de esos anuncios advertía al público que había usado IA, y más de ocho de cada diez anuncios habían sido producidos por campañas y comités republicanos.
La conversación sobre inteligencia artificial se mantuvo relativamente estable antes de las elecciones y creció con fuerza después del 3 de noviembre, hasta alcanzar su mayor volumen el día 6, en medio de la reacción de los mercados tecnológicos a los resultados.
Después del 3 de noviembre el volumen se disparó: el 4 de noviembre, con los primeros resultados, y sobre todo el 6, con 33 publicaciones en un solo día. La causa fue el desplome bursátil del sector tecnológico.
El 5 de noviembre el índice S&P 500 cayó 4,36% y el Nasdaq 5,52%; las empresas del S&P 500 perdieron 2,9 billones de dólares de valor en una sola jornada y Nvidia retrocedió 9,3%.
El Consejo de Relaciones Exteriores atribuyó la caída a «una ola de medidas locales en diez estados, casi todas a favor de restringir los centros de datos, y al éxito de candidatos demócratas que hicieron campaña contra su expansión».
Antes de votar se hablaba de anuncios falsos y de empleo; después de votar, de la Bolsa y de los centros de datos.
El contraste entre etapas es nítido. La publicidad con IA, los deepfakes y el temor por el empleo ocupaban entre el 15% y el 18% de las publicaciones previas y desaparecieron de la conversación posterior.
En cambio, los mercados financieros pasaron del 1% al 66% de las piezas, y los centros de datos, del 21% al 46%. Las medidas locales y las candidaturas que hicieron del tema una bandera subieron del 6% al 20%.
Antes de la votación tuvieron mayor presencia los deepfakes, la publicidad generada con IA y el empleo. Después de los comicios, la atención se desplazó hacia los mercados financieros, los centros de datos y las restricciones impulsadas desde estados y comunidades.
Hay un detalle que dice mucho sobre la agenda: el 66% de las publicaciones posteriores a la votación habla del dinero de los inversores, no de las comunidades que votaron. El voto contra los centros de datos se convirtió en noticia sobre todo cuando le costó billones a Wall Street.
La escalera de la evidencia
¿Cuánto de todo esto prueba que la IA cambió votos? Para responderlo clasificamos cada publicación según el nivel más alto de evidencia que aporta. El 36% solo registra la presencia del tema en la cobertura; otro 37% muestra su relevancia política (candidatos que lo incluyen en discursos, debates o ataques); el 20% documenta movilización electoral (anuncios, financiamiento, protestas, campañas). Apenas 11 publicaciones, el 8%, aportan algún tipo de evidencia sobre el voto.
La mayor parte de las publicaciones analizadas demuestra que la IA estuvo presente en la cobertura y adquirió relevancia política, pero solo una pequeña proporción aporta evidencia directa sobre su influencia en la decisión de los votantes
El contenido central de esa evidencia es la encuesta a boca de urna de NBC News, difundida también por The Wall Street Journal: el 56% de los votantes dijo que la IA y los centros de datos fueron un factor «crucial» o «importante» en su voto al Congreso. Entre esos votantes, los demócratas ganaron 64% a 34%; entre el 44% restante, los republicanos se impusieron 57% a 41%.
Pero el mismo sondeo pone el dato en su lugar. Según el desglose publicado, la IA quedó en el último lugar entre los cinco temas consultados: la corrupción en el gobierno pesó para el 90% de los votantes, el costo de vida para el 89%, la guerra en Irán para el 74% y el control migratorio para el 73%.
El 56% de los votantes consideró la IA y los centros de datos un factor importante o crucial para su voto al Congreso. Sin embargo, quedaron por detrás de asuntos como la corrupción gubernamental, el costo de vida, la guerra en Irán y la migración.
Más de la mitad de los votantes dijo que la IA pesó en su decisión, pero la corrupción, el costo de vida y la guerra pesaron mucho más.
La otra evidencia sólida está en los resultados de las consultas locales.
Según el recuento de Ballotpedia que recoge Baxtel, los votantes respaldaron límites a los centros de datos en 40 de las 41 medidas sometidas a votación en diez estados.
Ohio concentró 21 de ellas; en Granville la prohibición obtuvo 82,45% de apoyo y en Ashville el rechazo a dos proyectos superó el 81%. Hubo además moratorias en Maine, prohibiciones en Kansas, Florida y California y la obligación de consulta popular para grandes proyectos en Wisconsin.
Aquí no hay inferencia: es la ciudadanía decidiendo directamente sobre la infraestructura de la IA.
Mucho dinero de Silicon Valley, pocos resultados
La industria de la IA se preparó para estas elecciones como para una batalla regulatoria decisiva. El súper comité de acción política (super PAC) Leading the Future, partidario de una regulación mínima, nació en 2025 con una promesa de más de 100 millones de dólares. Entre sus mayores aportantes figuran Greg y Anna Brockman, presidente de OpenAI y su esposa, y los inversores Marc Andreessen y Ben Horowitz, con 25 millones cada uno según los registros federales que cita Fortune. Del otro lado se organizó Public First, que reclama más salvaguardas y recibió un millón de dólares de Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic.
El patrón de gasto es revelador. Según The Intercept, las dos redes gastaron 50,7 millones de dólares en las primarias y apenas el 5% de sus gastos directos fue a las contiendas generales disputadas. A fines de octubre, Leading the Future había invertido 7,4 millones en la elección general mientras guardaba 34 millones en caja. La explicación de los especialistas consultados por ese medio: los comités entendieron que el apoyo de la industria de la IA se había vuelto un lastre.
Una encuesta de Data for Progress encontró que tres de cada cuatro votantes probables de Iowa, Michigan y Ohio serían menos propensos a apoyar a un candidato respaldado por un super PAC de la IA.
En las consultas locales, los electores respaldaron límites a los centros de datos en 40 de las 41 medidas sometidas a votación en diez estados. Ohio concentró el mayor número de consultas.
Donde sí apostaron, perdieron mayoritariamente. La mayor inversión de la elección general, 4,8 millones de dólares a favor de la republicana Darline Graham en la contienda por el Senado en Carolina del Sur, terminó en derrota frente a la demócrata Annie Andrews (51,1% a 46,7%).
De doce candidaturas con gasto informado, ocho perdieron o no tenían resultado definido al cierre. El matiz analítico es importante: casi todas las candidaturas derrotadas eran republicanas, en una elección en la que los demócratas ganaron ambas cámaras. Los resultados muestran que el dinero de la IA no alcanzó para contener la ola.
El financiamiento tecnológico fue, además, abrumadoramente republicano. CNBC informó que 14 de los 20 mayores grupos de donantes del ciclo apoyaron exclusiva o casi exclusivamente a ese partido. Elon Musk, dueño de xAI, volcó 446 millones de dólares en candidaturas republicanas, según Business Insider, que leyó el resultado como «un rechazo a las élites de Silicon Valley y a su visión del futuro».
IA, guerra y Pentágono: el tema que más moviliza
La intersección entre inteligencia artificial, industria militar y elecciones ocupa un lugar pequeño en el volumen de la conversación, pero es la que más interacción genera por publicación: los contenidos sobre Palantir, Anduril y el Pentágono promediaron más de 8 000 interacciones cada uno, frente a 364 de las publicaciones sobre centros de datos y 107 de las de publicidad con IA.
Los grupos políticos vinculados al sector tecnológico movilizaron decenas de millones de dólares durante el ciclo electoral, aunque redujeron significativamente su intervención en las contiendas generales más disputadas.
El encuadre lo instaló sobre todo el exsecretario de Trabajo Robert Reich, que vinculó la guerra contra Irán con las ganancias de las tecnológicas proveedoras del Departamento de Defensa: el sistema Maven de Palantir para el procesamiento de datos de objetivos militares, los sistemas antidrones de Anduril y el suministro de modelos de IA de Google, OpenAI y Anthropic para planificación e inteligencia.
Reich señaló también que SpaceX, de Musk, quintuplicó la tarifa por terminal integrada en drones del Pentágono, de 5 000 a 25 000 dólares, mientras su dueño se convertía en el mayor donante individual de la campaña. En la misma línea, los congresistas demócratas Jamie Raskin y Robert Garcia exigieron a la Casa Blanca preservar las consultas del presidente al chatbot Grok, entre ellas las referidas a la operación militar en Venezuela.
La conversación sobre IA militar fue la más pequeña en volumen y la que más interacción generó por publicación.
En los hechos comprobados, los directivos de las tecnológicas de defensa sí financiaron campañas: según Punchbowl News, Alex Karp (Palantir) y Palmer Luckey (Anduril) firmaron cientos de cheques en este ciclo, en su gran mayoría a comités republicanos. Sus consecuencias se proyectan sobre el nuevo Congreso: el demócrata Mark Warner, reelegido, presidirá el Comité de Inteligencia del Senado, y la nueva mayoría controlará las comisiones que supervisan los contratos de defensa y tecnología.
El mapa: dónde la IA se volvió voto
La geografía de la conversación coincide con la del conflicto. Texas encabeza las menciones territoriales, seguido de Michigan, California y Virginia.
Las candidaturas respaldadas por grupos vinculados a la industria de la IA obtuvieron resultados limitados. De doce candidaturas con gasto identificado, ocho habían perdido o permanecían sin resultado definido al cierre del análisis.
| Territorio | Contienda | Papel de la IA | Resultado | Certeza del vínculo |
|---|---|---|---|---|
| Ohio | Senado: Sherrod Brown (D) contra Jon Husted (R) | Brown atacó el apoyo de Husted a los centros de datos de IA: «No trabajo para los centros de datos» | Ganó Brown | Media: tema central de campaña, sin medición aislada |
| Ohio | 21 consultas locales | Prohibiciones y topes a centros de datos | Aprobadas casi todas | Alta: voto directo sobre el tema |
| Texas | Gobernación: Gina Hinojosa (D) contra Greg Abbott (R) | Hinojosa prometió una moratoria a nuevas aprobaciones; Abbott ya las había suspendido | Ganó Hinojosa | Media-baja: ambos limitaron la expansión |
| Texas | Senado: James Talarico (D) contra Ken Paxton (R) | Talarico advirtió sobre desempleo masivo por una IA en manos de multimillonarios | Ganó Talarico | Baja: tema secundario en su campaña |
| Carolina del Sur | Senado: Darline Graham (R) contra Annie Andrews (D) | Mayor apuesta de los super PAC de la IA (4,8 millones) | Ganó Andrews | Media: el dinero no compensó, sin causalidad probada |
| Virginia | Condado de Loudoun («Data Center Alley») | Epicentro de la expansión y de la protesta vecinal | Clima de rechazo documentado | Baja: sin resultado atribuible |
| Michigan | Senado: Abdul El-Sayed (D) contra Mike Rogers (R) | IA en los debates; Sanders pidió allí una moratoria de centros de datos | Ganó El-Sayed | Baja: tema entre muchos |
Ohio es el caso más completo. Allí la IA aparece en todos los niveles: consultas locales, una contienda al Senado de más de 500 millones de dólares en la que el candidato ganador convirtió los centros de datos en eje de ataque, y una gobernación en la que la demócrata Amy Acton venció a Vivek Ramaswamy con una propuesta de moratoria condicional. Según la encuesta AP VoteCast, Brown ganó cerca de siete de cada diez votantes menores de 30 años.
Texas muestra el límite del tema como diferenciador: cuando un gobernador republicano también frena los centros de datos, la IA deja de separar a los candidatos y el voto se explica por otras razones.
Qué dejan estas elecciones
La inteligencia artificial fue un asunto electoral relevante. Más de la mitad de los votantes dijo que pesó en su voto, aunque el tema quedó detrás de la corrupción, el costo de vida, la guerra en Irán y la migración. Su influencia no se puede separar de la ola general contra el gobierno de Trump.
Pesaron más sus consecuencias materiales que el debate sobre cómo regularla. La electricidad, el agua y el territorio movilizaron a las comunidades; los deepfakes y los anuncios hechos con IA generaron alarma mediática, pero ninguna evidencia de haber cambiado resultados.
El impacto más demostrable fue local. Las 40 consultas que limitaron los centros de datos son la prueba más directa de una ciudadanía que decidió sobre la infraestructura de la IA. La lectura nacional, en cambio, la construyeron después los mercados y los medios financieros.
El dinero de la industria no compró el resultado. Los super PAC de la IA retiraron su gasto de las contiendas disputadas cuando el apoyo tecnológico se volvió impopular, y la mayoría de sus candidatos perdió.
Las elecciones de 2026 sacaron a la IA del terreno técnico y la pusieron en el terreno del poder: quién la paga, quién la decide y quién se beneficia.
¿Marcaron estos comicios el paso de la IA de cuestión tecnológica a cuestión política? La evidencia apunta en esa dirección: la IA llegó a las boletas locales, a los debates al Senado, a los anuncios de campaña y a las encuestas a boca de urna. Pero la IA no llegó sola. Entró anudada a la factura eléctrica, al rechazo a los multimillonarios y a la guerra.
Lo que se abre ahora es otra disputa. Con mayoría en ambas cámaras, la nueva conducción legislativa tiene en sus manos la regulación de la industria, el control de los contratos militares y el destino de cientos de proyectos de centros de datos. Las comunidades que votaron en Ohio, Maine, Kansas o Texas ya mostraron que saben poner la tecnología en la disputa electoral. El desafío es que esa voz siga presente cuando las decisiones vuelvan a tomarse al margen de la voluntad de los votantes./Cubadebate
Nota metodológica
El análisis se basa en 261 publicaciones de medios de comunicación, programas, comunicadores y organizaciones en Facebook, Instagram, X, YouTube y TikTok, publicadas entre el 1 de octubre y el 8 de noviembre de 2026 y seleccionadas por mencionar a la vez las elecciones de medio término y la inteligencia artificial. Se descartaron 65 republicaciones y 54 menciones incidentales, y quedaron 142 publicaciones únicas pertinentes. Cada una fue clasificada manualmente por ejes temáticos (una pieza puede tener varios), etapa temporal y nivel de evidencia (presencia, relevancia política, movilización e impacto sobre el voto). La interacción se midió como el total de reacciones, comentarios y veces compartido. Los datos de encuestas, resultados y financiamiento provienen de las fuentes enlazadas en el texto.
