Los datos de anuncios de campaña con IA de Wesleyan revelan una brecha de divulgación de 137 millones de dólares
Los datos de anuncios de campaña con IA de Wesleyan han identificado más de 220 videos sintéticos o mejorados con IA promocionados con más de 137 millones de dólares durante las elecciones de mitad de mandato de 2026.
Alrededor del 70 por ciento no incluía ninguna divulgación de que se había utilizado inteligencia artificial. Más del 80 por ciento procedía de campañas republicanas o comités de acción política alineados con el Partido Republicano.
Estas cifras marcan un cambio en la forma en que los medios generativos operan en la política estadounidense. La IA ya no se limita a publicaciones experimentales o bromas de internet fáciles de desestimar.
Las campañas ahora pagan por colocar imágenes sintéticas en televisión y plataformas digitales. Algunos anuncios realizan ajustes visuales sutiles, mientras que otros fabrican escenas con políticos reconocibles.
El conflicto central ya no es simplemente si existen los deepfakes políticos. Es si los votantes pueden reconocer la persuasión sintética antes de que moldee su percepción de un candidato.
Las normas federales generalmente informan a los votantes quién compró un anuncio. No establecen un requisito universal que identifique cómo se produjeron sus imágenes, voces o escenas.
Esta distinción ha creado una brecha de divulgación en el centro de las elecciones de 2026. La atribución de campaña puede estar presente incluso cuando la construcción sintética del anuncio permanece oculta.
El recuento de anuncios de campaña con IA de Wesleyan se ha disparado
El cambio importante no es un deepfake viral aislado, sino la llegada de los medios sintéticos como una categoría financiada de publicidad electoral.
El análisis de anuncios de mitad de mandato publicado por The New York Times citó una investigación del Wesleyan Media Project. Los investigadores identificaron más de 220 videos que utilizaban material generado o mejorado con IA.
Los candidatos y grupos políticos gastaron más de 137 millones de dólares en promocionar esos anuncios durante 2026. La estimación de gasto cubre la distribución, no el coste de generar las imágenes o el video subyacentes.
Esa distinción importa. Las herramientas generativas pueden hacer que una escena individual sea relativamente fácil de producir, pero el gasto de campaña determina con qué frecuencia los votantes se encuentran con ella.
El conjunto de datos también apunta a un gran desequilibrio partidista. Más del 80 por ciento de los anuncios identificados procedía de candidatos republicanos o grupos políticos alineados con el Partido Republicano.
Los republicanos se han convertido así en los principales adoptantes durante este ciclo. Las campañas demócratas también han utilizado IA, pero a una escala observada mucho menor.
Los totales actuales representan una fuerte expansión respecto de hallazgos anteriores. En septiembre, el conjunto de datos sobre publicidad con IA del proyecto contenía 164 anuncios asociados con casi 80 millones de dólares en gasto estimado.
Ese comunicado de septiembre concluyó que el 80 por ciento de los anuncios identificados procedía de patrocinadores republicanos o favorables a los republicanos. Esos patrocinadores representaban el 83 por ciento del gasto rastreado.
El once por ciento de los anuncios procedía de patrocinadores favorables a los demócratas. Otro material apoyaba a candidatos independientes, campañas temáticas o patrocinadores fuera de las dos principales categorías partidistas.
Los hallazgos sobre divulgación ya eran llamativos. El sesenta y nueve por ciento de esos 164 anuncios carecía de un aviso sobre IA, mientras que los anuncios no divulgados representaban el 78 por ciento del gasto.
El recuento posterior elevó el total observado por encima de 220 y el gasto asociado por encima de 137 millones de dólares. Sin embargo, la proporción sin etiquetas se mantuvo cerca del 70 por ciento.
El Wesleyan Media Project elabora su lista a partir de varias señales. Los investigadores siguen informes de prensa, buscan avisos de IA, supervisan la publicidad y revisan imágenes presuntamente sintéticas.
También utilizan información de AdImpact, una empresa de seguimiento publicitario, para estimar el gasto. Los casos confirmados abarcan desde imágenes fijas mejoradas hasta representaciones fabricadas de personas reales.
Los investigadores describen sus cifras como un subrecuento. La edición asistida por IA puede ser difícil de detectar, especialmente cuando un anuncio no contiene etiqueta y evita errores visuales evidentes.
Esa limitación convierte la cifra de 137 millones de dólares en un mínimo, no en un total completo del mercado. Mide los anuncios de campaña con IA conocidos, no cada anuncio político afectado por IA.
La categoría en sí también es amplia. Tanto un anuncio con un fondo inventado como otro que fabrica el discurso de un candidato cumplen los requisitos para el conjunto de datos.
Esa amplitud no hace que el recuento carezca de sentido. En cambio, revela por qué es difícil diseñar una única norma de divulgación.
Los votantes se enfrentan a contenido que abarca desde asistencia ordinaria de producción hasta actuaciones falsas de figuras públicas. Ambos implican IA, pero generan distintos niveles de riesgo.
El ciclo de 2026 ha convertido ese problema de clasificación en una disputa política inmediata. Ya hay millones de dólares respaldando el contenido antes de que los reguladores acuerden definiciones comunes.
Los medios sintéticos ahora abarcan edición, sátira y suplantación
Los anuncios de campaña con IA son difíciles de regular porque la tecnología permite tanto prácticas de edición conocidas como fabricaciones factuales convincentes.
Un extremo del espectro se parece a la producción convencional de campañas. La IA puede eliminar objetos, generar fondos, extender imágenes o visualizar acontecimientos para los que no existe fotografía.
Los defensores de estos usos sostienen que la tecnología funciona como otra herramienta de edición. Afirman que una etiqueta amplia puede sugerir engaño incluso cuando un anuncio preserva la afirmación subyacente.
El consultor político Brad Todd abordó uno de esos escenarios en el informe de The New York Times. La IA podría recrear una escena emotiva de la infancia cuando no existe una imagen histórica.
Esa reconstrucción puede expresar un recuerdo biográfico real sin pretender que haya sobrevivido material de archivo. Sin embargo, un espectador aún podría interpretar la escena generada como evidencia documental.
En el otro extremo están los deepfakes, es decir, medios sintéticos que muestran a una persona reconocible diciendo o haciendo algo que nunca ocurrió.
Algunos anuncios de 2026 han situado a candidatos junto a figuras nacionales polarizadoras. Otros han generado discursos, alterado apariencias físicas o inventado comportamientos provocadores.
Un anuncio de Oklahoma mostraba a un candidato demócrata a gobernador abrazando a Hillary Clinton. El grupo responsable supuestamente gastó más de 200.000 dólares en promocionar el video sin etiqueta en televisión.
Otros anuncios han utilizado imágenes visiblemente absurdas. Una campaña al Senado de Michigan mostraba al republicano Mike Rogers realizando hazañas imposibles de superhéroe, entre ellas detener un automóvil en movimiento.
Un anuncio de Carolina del Norte mostraba a la candidata demócrata Jessica Bichler retorciéndose en posturas de yoga físicamente imposibles. Ese video reconocía abiertamente su construcción artificial.
Estos ejemplos se parecen a caricaturas políticas trasladadas a imágenes en movimiento. Su exageración ofrece pistas contextuales a los espectadores, incluso cuando no conocen su método preciso de producción.
Los anuncios más realistas plantean un problema más difícil. La campaña de Bruce Blakeman en Nueva York generó representaciones de la gobernadora Kathy Hochul y el alcalde Zohran Mamdani caminando juntos.
El video identificaba a la campaña de Blakeman como patrocinadora. Sin embargo, no identificaba como generadas artificialmente las representaciones de Hochul y Mamdani.
Una etiqueta de patrocinador responde quién pagó el mensaje. Una etiqueta de IA responde si los acontecimientos mostrados ocurrieron realmente.
Esa diferencia es esencial. Un espectador puede comprender el origen partidista de un anuncio y aun así creer que su evidencia visual proviene de la realidad.
La campaña de Blakeman produjo al menos 22 anuncios generados con IA desde abril, según el análisis de Times. Solo una pequeña parte incluía divulgaciones sobre IA o manipulación.
El Partido Demócrata del Estado de Nueva York presentó una denuncia sobre el uso de IA por parte de su campaña. Argumentó que las comunicaciones políticas materialmente engañosas requerían una etiqueta.
Según informes, la campaña de Blakeman describió uno de los anuncios impugnados como sátira. Esa defensa ilustra el límite que los reguladores deben evaluar repetidamente.
La sátira depende del reconocimiento del público, el contexto y la exageración. Los medios sintéticos pueden eliminar esas señales y conservar al mismo tiempo la capacidad del creador de alegar intención humorística.
La misma tensión aparece en otras contiendas. Anuncios de ataque generados con IA han apuntado a los candidatos demócratas James Talarico, Abdul El-Sayed, Josh Shapiro y Zach Dembo.
Algunas fabricaciones son claramente teatrales. Otras atribuyen directamente palabras o comportamientos a un candidato, haciendo que el contenido se parezca a un acontecimiento auténtico grabado.
Este rango explica por qué “generado con IA” por sí solo es una advertencia incompleta. La frase no informa a los votantes qué elementos fueron alterados ni si la afirmación central es factual.
Una divulgación útil debe distinguir la asistencia de producción de la fabricación material. La fabricación material cambia evidencia que un espectador razonable podría utilizar para juzgar a un candidato.
Este enfoque aún exige decisiones difíciles. Un fondo generado puede ser incidental en un anuncio y central para el argumento emocional en otro.
Las campañas también tienen incentivos para elegir la interpretación más restrictiva. Una etiqueta prominente de IA puede reducir la confianza incluso cuando la afirmación política representada sigue siendo precisa.
Por lo tanto, los medios generativos crean una ventaja estratégica más allá de unos menores costes de producción. Permiten a las campañas construir escenas que nunca existieron mientras debaten si esas escenas requieren divulgación.
La adopción republicana está presionando las normas de campaña
Las campañas republicanas han establecido la estrategia dominante de publicidad con IA del ciclo, obligando a sus oponentes y consultores a reconsiderar sus propios límites.
El desequilibrio partidista es uno de los hallazgos más sólidos de la investigación de Wesleyan sobre anuncios de campaña con IA. No es meramente una diferencia en los estilos de publicación en redes sociales.
Los candidatos republicanos y los grupos alineados representaron la mayoría de los anuncios identificados y la mayor parte del gasto asociado. Sus usos abarcan desde pequeñas mejoras hasta suplantaciones sintéticas completas.
La IA proporciona a las campañas un método rápido para vincular a oponentes locales con figuras nacionales impopulares. Puede crear la asociación visual sin organizar grabaciones ni encontrar una fotografía existente.
Un abrazo, una cena, una protesta o una conversación privada generados pueden condensar un argumento en varios segundos. La imagen aporta una conclusión emocional antes de que aparezcan los hechos que la respaldan.
Eso hace que la tecnología sea especialmente adecuada para la publicidad negativa. Las campañas pueden crear una acusación memorable incluso cuando no existe material real que la ilustre.
La técnica también funciona tanto en televisión como en distribución en línea. Un clip sintético puede comenzar en una cuenta de campaña, entrar en una rotación digital de pago y posteriormente llegar a audiencias de radiodifusión.
Cada paso otorga a la imagen una mayor legitimidad percibida. La repetición puede hacer que una escena fabricada resulte familiar incluso cuando los espectadores nunca la aceptan conscientemente como auténtica.
Los oponentes enfrentan un problema de respuesta desigual. Ignorar el contenido permite que circule, mientras que condenarlo puede ampliar su alcance.
Producir una refutación también requiere tiempo. Las herramientas generativas pueden crear nuevas escenas provocadoras más rápido de lo que las campañas, los periodistas o los reguladores pueden investigar cada una.
Las campañas demócratas ahora deben decidir si adoptan métodos de producción similares. Rechazarlos puede preservar una diferencia, pero también puede ceder atención.
Utilizar los mismos métodos implica riesgos distintos. Puede debilitar las críticas a los deepfakes republicanos y acelerar una norma publicitaria con menos límites.
Por tanto, el conflicto no es simplemente republicanos contra demócratas. La contienda central enfrenta la persuasión sintética agresiva con una divulgación significativa.
Las campañas republicanas representan actualmente a los adoptantes más claros del enfoque agresivo. Sin embargo, los incentivos subyacentes están disponibles para todos los partidos y grupos externos.
Los comités de acción política merecen especial atención porque pueden operar de forma independiente de los candidatos. Sus anuncios pueden utilizar contenidos más agresivos de lo que un candidato desea autorizar directamente.
Las normas federales de campaña ya exigen que muchas comunicaciones independientes identifiquen a su patrocinador financiero. También requieren una declaración de que el candidato no autorizó el mensaje.
Esos requisitos generan responsabilidad sobre el pago. No explican automáticamente si la apariencia, la voz o la acción de una persona fue generada.
Las normas federales sobre avisos legales establecen estándares detallados para las comunicaciones por televisión, radio, prensa e internet.
Los avisos legales televisivos deben cumplir requisitos de legibilidad, duración y tamaño. Los anuncios emitidos autorizados por candidatos también incluyen una declaración de aprobación.
Las comunicaciones públicas en internet generalmente necesitan una atribución visible en audio o imagen. Sin embargo, esas normas se refieren al patrocinio y no a una procedencia integral de la IA.
La procedencia describe de dónde provino un contenido y cómo cambió. En la publicidad política, puede incluir las imágenes de origen, el historial de edición, el uso de modelos y el editor responsable.
Un anuncio puede cumplir con la atribución del patrocinador y, aun así, dejar poco clara la procedencia de sus medios. El ejemplo de Blakeman demuestra cómo esas dos divulgaciones divergen.
Los consultores de campaña también tienen una razón comercial para resistirse a un etiquetado amplio. Una etiqueta puede hacer que una edición inofensiva parezca equivalente a una suplantación engañosa de un candidato.
Julie Sweet, de la American Association of Political Consultants, ha defendido una norma federal centrada en el contenido sintético engañoso.
Esa posición reconoce el riesgo sin tratar por igual cada paso automatizado de producción. También refleja la frustración con las distintas definiciones y plazos estatales.
Una norma uniforme podría reducir la confusión sobre el cumplimiento. Sin embargo, una definición estrecha podría dejar fuera de la norma la manipulación emocional con consecuencias relevantes.
La ventaja política actualmente recae en las campañas dispuestas a poner a prueba esos límites. Sus oponentes deben responder antes de que los tribunales y las autoridades electorales establezcan precedentes fiables.
El mosaico de normas de divulgación no está produciendo etiquetas coherentes
Las leyes estatales de divulgación de IA se han ampliado, pero la tasa de etiquetado observada no demuestra que la cobertura legal garantice transparencia práctica.
The Associated Press examinó una versión anterior del conjunto de datos de Wesleyan y halló un patrón contraintuitivo en la muestra disponible.
El treinta y dos por ciento de los anuncios de estados sin una ley aplicable de divulgación de IA contenía un aviso legal. Solo el 29 por ciento de los estados regulados incluía uno.
Esos porcentajes no demuestran que las leyes de divulgación reduzcan el cumplimiento. El codirector de Wesleyan, Travis Ridout, destacó limitaciones importantes en la comparación.
Algunos anuncios rastreados quedaban fuera del alcance de la ley pertinente. Un estado podría regular la suplantación de candidatos, pero no un fondo inventado o una escena física exagerada.
El momento también puede cambiar si una ley se aplica. Un anuncio pudo haberse emitido antes de que entrara en vigor una nueva ley.
Aun así, la investigación sobre divulgación muestra por qué la promulgación por sí sola es una medida incompleta. Las definiciones, la aplicación de la ley y las directrices para campañas determinan si los votantes ven etiquetas.
El rastreador de leyes estatales mantenido por la National Conference of State Legislatures revela grandes diferencias entre jurisdicciones.
Algunos estados se centran en representaciones materialmente engañosas de candidatos. Otros abarcan medios sintéticos destinados a influir en una elección, independientemente de que se demuestre un engaño.
Varias leyes se aplican solo dentro de un período definido antes de la votación. Otras establecen recursos civiles, sanciones penales o derechos para solicitar una orden judicial.
Las excepciones para sátira, parodia, cobertura informativa y actividad de plataformas también varían. Los tribunales han cuestionado disposiciones que restringen demasiado ampliamente la expresión política protegida.
Las normas de California ilustran la presión constitucional. Los tribunales objetaron el lenguaje vinculado a un perjuicio electoral vago y los requisitos gravosos para la sátira.
La ley de Hawái también enfrentó una orden judicial permanente. Estos casos muestran que los reguladores no pueden simplemente prohibir toda representación sintética vinculada a la política.
La política federal sigue siendo más limitada. En 2024, la Federal Election Commission decidió no iniciar una regulación específica sobre publicidad con IA.
En cambio, su norma interpretativa sobre IA aclaró que las disposiciones existentes sobre tergiversación fraudulenta siguen siendo tecnológicamente neutrales.
Esas disposiciones abarcan conductas específicas. Un candidato o agente no puede afirmar falsamente que habla o actúa en nombre de otro candidato o partido político de manera perjudicial.
También restringen las declaraciones falsas realizadas al solicitar contribuciones. La IA puede facilitar esas infracciones, pero la norma no crea un mandato universal de etiquetado.
Eso deja muchos anuncios de ataque sintéticos en una zona gris. Pueden ser engañosos sin cumplir los elementos estrictos de la tergiversación fraudulenta federal.
El debate sobre la divulgación también contiene una complicación menos evidente. Las etiquetas no garantizan que los votantes las noten, las entiendan o las interpreten correctamente.
Un experimento de 2024 sobre etiquetas de IA probó avisos legales en anuncios políticos ficticios con 1.051 participantes en línea.
En general, los participantes calificaron como menos fiables y menos atractivos a los candidatos que usaban anuncios de IA etiquetados. También consideraron menos precisos los anuncios etiquetados.
El efecto apareció tanto en usos engañosos como en otros más inocuos. Las etiquetas en anuncios de ataque produjeron un efecto contraproducente contra el candidato que patrocinaba el anuncio.
Hasta el 37 por ciento de los participantes no recordaba haber visto la etiqueta de IA. La redacción también influyó en lo que los espectadores creían que había sido alterado.
Estos hallazgos explican por qué las campañas pueden evitar la divulgación voluntaria. Una etiqueta puede imponer un costo político sin garantizar que todos los espectadores comprendan el contenido.
Ese incentivo no excusa el incumplimiento. Sí muestra por qué los requisitos legales necesitan definiciones claras, una presentación destacada y una aplicación creíble.
Una insignia genérica también puede diluir distinciones importantes. Puede colocar la edición menor y el discurso fabricado de un candidato en la misma categoría mental.
El sistema de divulgación más sólido identificaría la alteración relevante. Podría informar a los espectadores que una voz fue generada o que el evento representado nunca ocurrió.
Esa especificidad es más difícil de estandarizar. Exige que los creadores mantengan registros y que las plataformas preserven la procedencia durante la edición, la compresión y la republicación.
También exige que los funcionarios electorales actúen con rapidez. Una solución efectiva entregada después de la votación no puede revertir cada impresión creada durante la campaña.
Tres señales mostrarán si la brecha se reduce
La próxima prueba es si la aplicación de la ley, el comportamiento de las campañas y la respuesta de los votantes comienzan a avanzar más rápido que la producción de publicidad sintética.
La primera señal es la resolución de denuncias conforme a las leyes estatales existentes. La denuncia de Nueva York relacionada con Bruce Blakeman ofrece una prueba temprana visible.
Una resolución clara ayudaría a definir cuándo la sátira se convierte en contenido sintético materialmente engañoso. También mostraría si los reguladores pueden actuar antes de que termine una elección.
Si las autoridades exigen correcciones o etiquetas destacadas, aumentará la presión para la divulgación voluntaria. Un proceso lento o inconcluso reforzará el incentivo actual de publicar primero.
La segunda señal es la proporción final de anuncios etiquetados frente a no etiquetados. El conjunto de datos del Wesleyan Media Project creció de 164 casos a más de 220.
El gasto asociado aumentó de casi 80 millones de dólares a más de 137 millones de dólares. La divulgación seguía ausente en aproximadamente siete de cada diez videos identificados.
Una mejora significativa exigiría que las etiquetas aumentaran más rápido que el número total de anuncios de campaña con IA. Una proporción estable mostraría que la adopción está superando a la transparencia.
Los investigadores también deberán separar la fabricación material de la mejora ordinaria. Esa distinción puede revelar si los usos más engañosos reciben la divulgación más débil.
La tercera señal es si funcionarios federales o grupos del sector establecen una norma común después de las elecciones.
Los consultores de campaña tienen razones para apoyar la coherencia. Cumplir con distintas definiciones estatales crea incertidumbre jurídica para la publicidad distribuida en múltiples mercados.
La acción federal sigue enfrentando límites constitucionales y restricciones institucionales. Cualquier norma debe distinguir el fraude de la sátira sin convertirse en un regulador general de la verdad.
Un marco viable debería comenzar con representaciones de personas identificables realizando acciones que no ocurrieron. También debería abarcar discursos fabricados presentados como pruebas auténticas.
La procedencia legible por máquinas puede respaldar etiquetas visibles, pero no puede sustituirlas. Los metadatos a menudo desaparecen cuando el contenido se graba, recorta o republica.
Las plataformas pueden preservar credenciales para los creadores participantes. Las campañas decididas aún pueden distribuir material sintético a través de canales que no mantienen esos registros.
Las cifras de 2026 tampoco deben tratarse como prueba de que la publicidad con IA cambió el resultado de una elección. Los investigadores han documentado prevalencia y gasto, no un efecto causal directo sobre los votos.
La campaña de Spencer Pratt en Los Ángeles ofrece un ejemplo de cautela. Su prolífico contenido de IA atrajo atención, pero terminó tercero en las primarias.
La atención no es persuasión. Un clip sintético memorable puede enfurecer a los espectadores, perjudicar a su patrocinador o desaparecer en un entorno mediático saturado.
Sin embargo, la efectividad incierta no elimina el problema de transparencia. Las campañas gastaron más de 137 millones de dólares para distribuir estos mensajes porque esperaban algún valor político.
Los votantes deberían examinar las pruebas dentro de un anuncio, no solo su acabado visual. Una imagen convincente ahora aporta menos información sobre si un evento ocurrió.
Las redacciones deberían identificar qué elementos exactos fueron generados. Llamar a un anuncio completo “hecho con IA” puede ocultar la diferencia entre edición y suplantación.
Las campañas deberían preservar el material de origen y los registros de producción. Esos registros pueden respaldar correcciones rápidas cuando oponentes, reguladores o periodistas cuestionen un anuncio.
El recuento de anuncios de campaña con IA de Wesleyan establece una referencia para esa rendición de cuentas. Muestra medios políticos sintéticos operando a escala nacional, financiada y repetible.
La cuestión abierta es si la divulgación se convierte en un requisito normal de producción o sigue siendo una elección estratégica. Observe las resoluciones, la proporción final de etiquetas y la elaboración de normas federales.
Antes de compartir el próximo video impactante de campaña, haga tres preguntas: ¿quién pagó por él?, ¿qué fue generado? y ¿puede verificarse de forma independiente su escena central?
