Categoría: Comunicación política e institucional

Este artículo forma parte de la serie «El futuro del poder», una reflexión sobre la inteligencia artificial en discursos políticos y sobre cómo esta tecnología está transformando la comunicación pública, el liderazgo institucional y la relación entre las administraciones y la ciudadanía.

La inteligencia artificial en discursos políticos ya no es una posibilidad remota. Puede escribir una intervención, resumirla, mejorar sus frases y preparar respuestas para las preguntas más incómodas. También puede analizar una grabación, detectar un tono monótono, localizar muletillas o advertir que la idea principal tarda demasiado en aparecer.

Dentro de poco podrá hacer mucho más. Podrá generar una versión diferente del mismo discurso para cada audiencia, simular las posibles reacciones y recomendar cambios antes de que el dirigente se coloque delante de un micrófono.

Todo eso puede ayudarle a comunicar mejor. Lo que no puede hacer es conseguir que la ciudadanía crea en él.

Qué cambia con la inteligencia artificial en discursos políticos

Cuando se analiza una intervención política, es frecuente concentrarse en el texto: qué se dijo, qué expresiones se utilizaron y qué frase terminó convertida en titular.

Sin embargo, una parte importante de la comunicación ocurre fuera del texto. El ritmo, las pausas, la voz, los gestos y la manera de reaccionar ante una interrupción también influyen en la percepción del público.

Una investigación reciente sobre discursos de campañas presidenciales encontró que cambios relativamente sutiles en la velocidad y modulación de la voz alteraban la valoración de los candidatos y la disposición declarada a votarlos. El estudio resulta interesante porque compara intervenciones con palabras iguales o muy parecidas: lo que cambia es la forma de pronunciarlas. La investigación confirma que la voz y la ejecución importan, no solamente el texto.

La inteligencia artificial puede trabajar sobre esas tres dimensiones: las palabras, la voz y la imagen. Puede ayudar a mejorar cada una por separado y también comprobar si funcionan juntas.

El problema comienza cuando esa capacidad se utiliza para ocultar al dirigente real detrás de una versión cuidadosamente fabricada.

La IA como entrenador

Hay usos de la inteligencia artificial que pueden mejorar mucho la comunicación pública sin sustituir a la persona.

Un alcalde que debe explicar una reorganización del tráfico puede utilizarla para convertir un documento técnico en un discurso comprensible. Un consejero puede pedirle que identifique las preguntas que probablemente harán los periodistas. Un portavoz puede ensayar una comparecencia y comprobar si sus respuestas contienen datos suficientes o se refugian en expresiones vacías.

La IA también puede representar distintos interlocutores. Puede formular las preguntas de un vecino afectado, un periodista crítico, un funcionario preocupado por la ejecución de la medida o un adversario político interesado en destacar sus puntos débiles. Esta capacidad se relaciona con el uso de la IA para escuchar antes de decidir y comunicar.

Ese entrenamiento permite llegar mejor preparado y descubrir contradicciones antes de que lo haga el público. Pero exige una condición: el dirigente debe intervenir en el proceso.

No debería recibir un texto terminado cinco minutos antes de la comparecencia y limitarse a leerlo. Tiene que entender los argumentos, cuestionarlos y relacionarlos con las decisiones que realmente ha tomado. La IA puede ayudar a ordenar su pensamiento, pero no debería pensar en su lugar.

Cuando todos los discursos empiezan a parecer el mismo

La inteligencia artificial tiende a producir intervenciones ordenadas, prudentes y formalmente correctas. También puede generar textos previsibles, llenos de expresiones que sirven para cualquier institución, partido o dirigente.

El resultado puede ser impecable y, al mismo tiempo, irrelevante.

Si se utiliza sin criterio, la IA eliminará del discurso aquellas irregularidades que permiten reconocer a quien habla: sus expresiones habituales, su manera de contar una experiencia o la forma particular en que explica un problema.

Esto no significa que todo rasgo personal sea valioso. Una mala explicación no se vuelve auténtica por ser espontánea. Pero existe una diferencia entre corregir lo que dificulta la comprensión y borrar todo lo que concede personalidad al mensaje.

El riesgo no es únicamente que todos los discursos se parezcan. Es que la persona que los pronuncia deje de reconocerse en ellos.

Cuando llega una pregunta inesperada, aparece la distancia entre el personaje preparado y el dirigente real. La voz cambia, el vocabulario es distinto y los argumentos pierden la seguridad que tenían mientras existía un guion.

El dirigente perfecto puede resultar poco creíble

La tecnología permitirá pulir cada vez más la imagen pública de un dirigente. Se podrán corregir gestos, modificar la voz, seleccionar automáticamente los mejores fragmentos y generar vídeos en los que cada palabra parezca pronunciada con absoluta seguridad.

Podremos encontrarnos con un representante político que nunca duda, nunca se equivoca y siempre tiene preparada la frase apropiada.

Esa perfección no necesariamente producirá confianza. Puede provocar el efecto contrario.

La ciudadanía sabe que los problemas públicos son complejos. Un dirigente que nunca reconoce una incertidumbre puede parecer menos fiable que otro capaz de explicar qué sabe, qué desconoce y qué necesita comprobar.

La credibilidad no exige conocer todas las respuestas. Exige no fingir que se conocen.

En este sentido, la autenticidad no consiste en mostrar continuamente la vida privada ni en buscar una espontaneidad artificial para las redes sociales. Consiste en que exista continuidad entre las palabras, las decisiones y el comportamiento del dirigente cuando pierde el control del escenario. La autoridad tampoco se improvisa cuando la IA entra en la comunicación pública.

Decir que se ha utilizado IA no resuelve todo el problema

La transparencia será una parte necesaria de esta nueva comunicación. El Reglamento europeo de inteligencia artificial establece obligaciones de identificación para determinados contenidos sintéticos y manipulados, especialmente cuando pueden confundirse con una imagen, una voz o un vídeo auténticos. También contempla el contenido generado para informar sobre asuntos de interés público y la importancia de que exista revisión y responsabilidad editorial. El artículo 50 del Reglamento europeo desarrolla estas obligaciones de transparencia.

Pero colocar una etiqueta que indique «generado con IA» no resuelve por sí solo el problema de la influencia.

Un experimento reciente presentó mensajes sobre políticas públicas elaborados con IA y los atribuyó, según el grupo, a una inteligencia artificial, a un experto humano o a ninguna fuente concreta. En ese contexto experimental, la etiqueta no redujo de manera significativa la capacidad persuasiva de los mensajes. Los propios investigadores advierten que identificar el origen mejora la transparencia, pero no necesariamente neutraliza su influencia. El estudio se publicó en PNAS Nexus.

La lección es importante: la transparencia es necesaria, pero no sustituye a la responsabilidad. Un dirigente no puede presentar un mensaje como aceptable únicamente porque ha advertido que se utilizó IA para producirlo.

Un dirigente, muchas versiones

La inteligencia artificial en discursos políticos también abre la puerta a la personalización. Una misma intervención puede adaptarse para jóvenes, mayores, comerciantes, empleados públicos o vecinos de un municipio concreto. La IA puede modificar los ejemplos, la duración y el tono para acercar la explicación a cada audiencia.

Esto puede tener un uso positivo. No se explica de la misma manera una medida en un documento técnico que en un vídeo de un minuto.

El límite aparece cuando no solo cambia la forma, sino también el fondo. Si cada grupo recibe una versión diseñada para coincidir con sus expectativas, puede llegar un momento en que el dirigente esté prometiendo cosas distintas sin que las audiencias puedan comparar los mensajes.

La personalización deja entonces de facilitar la comprensión y comienza a fragmentar la responsabilidad política.

Una regla sencilla sería mantener un núcleo público y comprobable: los datos, compromisos y argumentos principales deben ser los mismos para todos. Lo que puede adaptarse es la manera de explicarlos.

La credibilidad se construye fuera del discurso

La inteligencia artificial puede ayudar a un dirigente a encontrar mejores palabras. También puede enseñarle a respirar, utilizar las pausas y evitar respuestas confusas.

Sin embargo, la credibilidad se construye antes y después de la intervención.

Depende de si los datos anunciados eran correctos, de si el compromiso se cumplió y de si el dirigente compareció también cuando las noticias eran malas. Depende de su capacidad para rectificar y de que sus explicaciones coincidan con la experiencia que viven los ciudadanos.

La IA puede convertir una decisión difícil en un mensaje más comprensible. No puede convertir una mala decisión en una buena política.

Ese será el verdadero límite de la inteligencia artificial en discursos políticos. La tecnología podrá mejorar la comunicación del dirigente, pero no podrá prestarle una credibilidad que su comportamiento no haya construido.

Este artículo forma parte de la serie «El futuro del poder», una reflexión sobre cómo la inteligencia artificial está transformando la comunicación pública, el liderazgo institucional y la relación entre las administraciones y la ciudadanía.

Las administraciones públicas nunca habían dispuesto de tanta información. Cada día reciben solicitudes, avisos, expedientes, consultas, quejas, comentarios en redes sociales, noticias, intervenciones políticas y conversaciones con asociaciones, empresas y colectivos ciudadanos. A primera vista, parecería que un ayuntamiento, un cabildo o un gobierno dispone de todo lo necesario para entender qué está ocurriendo en su territorio.

Sin embargo, tener información no significa necesariamente estar escuchando. Una parte de esos datos permanece encerrada en departamentos que apenas se comunican entre sí. Otra llega cuando el problema ya se ha hecho visible. Y otra se pierde entre cientos de documentos, publicaciones y mensajes que nadie tiene tiempo de ordenar con suficiente perspectiva.

La inteligencia artificial puede cambiar esta situación. No porque vaya a conocer mágicamente lo que piensa toda la ciudadanía, sino porque permite reunir señales dispersas, encontrar relaciones y detectar asuntos que merecen atención antes de que se conviertan en una crisis. El verdadero cambio no consiste en observar más, sino en aprender a escuchar con un propósito público.

Escuchar no es acumular más datos

Una institución puede cometer el error de pensar que mejorar su escucha consiste en almacenar cada vez más información. Más cuadros de mando, más alertas, más informes y más indicadores no garantizan una comprensión mejor. En ocasiones producen el efecto contrario: aumentan el ruido y hacen más difícil distinguir lo urgente de lo importante.

La primera pregunta debería ser qué necesita comprender la organización. Puede tratarse de saber por qué un servicio genera reclamaciones recurrentes, detectar dudas sobre una nueva ayuda, conocer cómo se interpreta una decisión pública o descubrir que un problema aparentemente menor está apareciendo simultáneamente en varios municipios.

Cuando la pregunta está bien formulada, la IA puede ayudar a relacionar información procedente de distintos lugares. Una consulta repetida en atención ciudadana, varias noticias locales y un aumento de comentarios sobre el mismo asunto pueden constituir una señal relevante. Ninguna fuente aislada ofrece una imagen completa, pero su combinación permite decidir dónde conviene mirar con mayor detenimiento.

La conversación pública ya no ocurre en un solo lugar

Durante años, los gabinetes institucionales podían concentrar buena parte de su atención en la prensa, la radio y la televisión. Después llegaron las redes sociales y multiplicaron los espacios de conversación. Hoy, la comunicación pública ya no puede depender de un solo canal. Ahora se añade una nueva capa: buscadores, plataformas de vídeo, mensajería privada y sistemas de inteligencia artificial que seleccionan, resumen y explican información sin que la persona llegue necesariamente a la fuente original.

Esto cambia la manera en que una institución es entendida. Una nota de prensa puede estar correctamente redactada y, aun así, no responder a la pregunta que la ciudadanía está formulando. Una política pública puede ser técnicamente sólida, pero quedar definida en la conversación colectiva por una duda no contestada, una experiencia negativa o una explicación incompleta que se repite en distintos canales.

Escuchar en este nuevo entorno exige observar no solo cuántas veces se menciona una institución, sino qué asuntos se relacionan con ella, quién los plantea, qué preguntas quedan sin respuesta y cómo evoluciona la interpretación de una decisión. También obliga a reconocer los límites: la conversación digital no representa por sí sola a toda la población y suele sobrerrepresentar a quienes participan con mayor intensidad.

De la reacción a la anticipación responsable

Muchas organizaciones activan su capacidad de escucha cuando el problema ya ha llegado a los medios o se ha convertido en una polémica. En ese momento, el margen para explicar, corregir o dialogar es mucho menor. La IA puede ayudar a reconocer antes determinados patrones: una pregunta que comienza a repetirse, una información errónea que gana visibilidad o varias señales débiles que apuntan hacia la misma preocupación.

Anticipar no significa adivinar el futuro ni atribuir a un algoritmo una certeza que no tiene. Significa detectar indicios con tiempo suficiente para comprobarlos. La respuesta adecuada puede ser revisar un procedimiento, hablar con el servicio responsable, mejorar una explicación o abrir un espacio de participación. El sistema señala dónde conviene prestar atención; la institución decide qué significa la señal y cómo actuar.

En este terreno existe una experiencia concreta dentro de mi ecosistema profesional. MMI Analytics realiza seguimiento de medios en Canarias desde 1993 y actualmente orienta su trabajo a convertir información pública dispersa en señales útiles para comprender la reputación, los temas emergentes y los efectos de la comunicación. Su valor no consiste en sustituir la decisión de una institución ni en afirmar que conoce toda la opinión ciudadana. Consiste en ordenar parte del ruido, conservar el contexto y señalar dónde merece la pena realizar una lectura más profunda.

Esa información debe combinarse con otras fuentes: datos de los servicios, atención ciudadana, encuestas, participación pública, conocimiento territorial y experiencia profesional. La escucha institucional es más fiable cuando triangula evidencias en lugar de depender de una única pantalla o de un indicador llamativo.

Cuando escuchar puede convertirse en vigilar

La capacidad de reunir y analizar señales también introduce riesgos. Una administración no debería utilizar la IA para construir perfiles innecesarios de ciudadanos, inferir características sensibles o convertir cualquier discrepancia en una amenaza reputacional. Escuchar a la sociedad no equivale a clasificar políticamente a las personas ni a observar su comportamiento sin límites.

Antes de poner en marcha un sistema de escucha conviene definir qué información se necesita, para qué decisión se utilizará, durante cuánto tiempo se conservará y quién podrá acceder a ella. También debe distinguirse entre información pública, datos administrativos y contenidos que requieren una protección especial. Que una tecnología permita combinar determinadas fuentes no significa que hacerlo sea proporcionado, legal o conveniente. Este principio conecta con una idea básica: la IA pública no empieza por la herramienta, sino por el proceso.

La confianza se protege explicando los criterios, limitando la recogida de datos y manteniendo responsabilidad humana sobre las conclusiones. Un modelo puede señalar una tendencia, pero no debería decidir por sí solo que una comunidad está descontenta, que un colectivo representa un riesgo o que una política debe modificarse. Estas interpretaciones necesitan contexto, contraste y responsabilidad pública.

Qué podría cambiar con una inteligencia artificial más general

Los sistemas actuales ya pueden resumir grandes volúmenes de información, clasificar asuntos y ayudar a encontrar patrones. Una inteligencia artificial más general podría ir mucho más lejos. Podría relacionar de forma continua señales procedentes de servicios públicos, normativa, medios, participación y conocimiento territorial; formular hipótesis; detectar contradicciones y proponer preguntas que la organización todavía no se había planteado.

En ese escenario, la escucha dejaría de ser un informe que llega cada cierto tiempo. Se convertiría en una capacidad permanente de aprendizaje institucional. Ante una nueva medida, el sistema podría anticipar qué dudas surgirán, identificar qué grupos necesitan explicaciones diferentes y señalar consecuencias no previstas. También podría simular escenarios para ayudar a preparar respuestas antes de que el problema aparezca.

Pero cuanto mayor sea esa capacidad, más importante será gobernarla. Una IA más autónoma también podría amplificar prejuicios, confundir actividad digital con representatividad o recomendar respuestas diseñadas para reducir la crítica en lugar de mejorar la política pública. El futuro de la escucha institucional dependerá menos de la potencia del modelo que de las reglas, los controles y la cultura democrática que orienten su uso.

La escucha solo tiene valor si cambia una decisión

Una administración no escucha mejor porque produzca informes más rápidos o reciba más alertas. Escucha mejor cuando una señal relevante llega a la persona adecuada, se contrasta con otras evidencias y permite adoptar una decisión útil.

A veces esa decisión consistirá en corregir un procedimiento. Otras veces será explicar mejor una actuación, reconocer un error, abrir una conversación o comprobar que un asunto muy visible en internet no representa una preocupación extendida. También habrá ocasiones en las que escuchar signifique mantener una decisión y explicar con mayor claridad por qué se ha tomado.

La inteligencia artificial puede ayudar a las instituciones a comprender antes y con más contexto lo que ocurre a su alrededor. Pero la calidad de la comunicación pública seguirá dependiendo de algo profundamente humano: la voluntad de prestar atención, aceptar matices y convertir lo aprendido en mejores servicios, mejores explicaciones y decisiones más responsables.

En síntesis

Una institución escucha mejor con IA cuando define qué necesita comprender, combina señales diversas, contrasta antes de actuar y mantiene límites claros sobre los datos y las decisiones. La tecnología puede anticipar problemas y mejorar la comunicación, pero no sustituye el juicio profesional, la responsabilidad pública ni el diálogo con la ciudadanía.

La ciudadanía ya no se informa como antes

Durante mucho tiempo, la administración pública ha organizado su comunicación y su toma de decisiones como si la realidad llegara por canales relativamente estables: expedientes, informes técnicos, prensa, reuniones, notas oficiales, registros administrativos y, más recientemente, redes sociales.

Ese mundo no ha desaparecido, pero ya no basta para entender lo que ocurre.

La ciudadanía se informa de otra manera. Un asunto público puede empezar en una noticia local, moverse por grupos de mensajería, saltar a redes, convertirse en vídeo, generar búsquedas en Google y acabar resumido por una inteligencia artificial. A veces, cuando la administración detecta que hay una conversación en marcha, esa conversación ya lleva horas o días construyendo percepciones.

Este cambio obliga a repensar algo más profundo que la comunicación. Obliga a repensar la escucha institucional.

La pregunta ya no es solo cómo comunicar mejor

Porque una administración no puede limitarse a emitir mensajes si la ciudadanía recibe, interpreta y comparte información en espacios cada vez más fragmentados. Tampoco puede depender solo de los canales formales para saber qué preocupa, qué se está entendiendo mal, qué riesgo empieza a crecer o qué oportunidad conviene activar.

La pregunta ya no es únicamente cómo comunicamos mejor.

La pregunta es cómo escuchamos mejor.

Y aquí aparece la inteligencia artificial, pero no como una varita mágica ni como una herramienta de moda. La IA puede ayudar a leer grandes volúmenes de información, detectar temas que se repiten, agrupar documentos, resumir señales y anticipar patrones. Pero si se introduce sobre procesos desordenados, solo acelera el desorden.

Una administración que no sabe qué quiere observar, qué decisiones necesita mejorar o qué preguntas debe responder no va a resolver ese problema comprando una herramienta.

La IA pública empieza por el proceso

Puede generar más textos, más resúmenes y más informes, pero no necesariamente mejor criterio.

Por eso la IA pública no empieza por el modelo. Empieza por el proceso.

Antes de preguntar qué herramienta usar, una administración debería preguntarse qué señales necesita detectar. Qué conversaciones le afectan. Qué temas se repiten en su territorio. Qué actores están interviniendo. Qué demandas aparecen de forma temprana. Qué mensajes institucionales no se entienden. Qué decisiones llegan tarde porque nadie vio antes el patrón.

Esa es la diferencia entre usar IA como accesorio y usar IA como infraestructura de trabajo.

Escuchar tarde obliga a comunicar tarde

En comunicación pública, esto es especialmente importante. No hablamos solo de reputación o presencia mediática. Hablamos de confianza, orientación ciudadana, prevención de conflictos, claridad institucional y capacidad de respuesta.

Una administración que escucha tarde comunica tarde. Y una administración que comunica tarde suele tener que explicar más, corregir más y defenderse más.

La escucha inteligente no consiste en vigilarlo todo. Eso sería imposible, ineficiente y, además, poco deseable. Consiste en construir un sistema capaz de distinguir ruido, síntoma y señal.

• El ruido es lo que ocurre sin suficiente relevancia para modificar una decisión.
• El síntoma es lo que empieza a repetirse y merece atención.
• La señal es aquello que, si se interpreta a tiempo, puede cambiar una prioridad, una respuesta, una explicación o una política pública.

La IA puede ayudar mucho en esa clasificación, pero necesita criterio humano alrededor. Necesita saber qué fuentes mirar, qué sesgos evitar, qué temas son sensibles, qué lenguaje institucional es adecuado y qué consecuencias puede tener una lectura equivocada.

La tecnología no sustituye la responsabilidad

En lo público, la tecnología nunca debería sustituir la responsabilidad. Debería hacerla más informada.

Esta es una de las claves de la transformación pública con IA: no se trata de automatizar la administración tal como está, sino de revisar qué procesos merecen ser rediseñados. Si el proceso está mal planteado, automatizarlo solo hace que el error viaje más rápido.

Por eso me interesa cada vez más la idea de sistemas de señales. No sistemas que solo producen documentos, sino sistemas que ayudan a detectar qué está cambiando alrededor de una institución.

Un sistema así puede alimentarse de medios, notas de prensa, redes, expedientes, consultas ciudadanas, datos abiertos, licitaciones, reclamaciones, informes internos o agendas públicas. Pero su valor no está en acumular fuentes. Está en convertir esas fuentes en contexto útil.

Y el contexto útil es el que ayuda a decidir.

Decidir con más contexto

Decidir si hay que explicar mejor una medida. Decidir si un tema requiere respuesta institucional. Decidir si una conversación está creciendo. Decidir si una entidad necesita coordinación. Decidir si una política pública está siendo entendida de forma distinta a como fue diseñada.

Ese es el punto donde la IA deja de ser un tema tecnológico y se convierte en una cuestión de gobierno.

Si cambia la forma en que la ciudadanía se informa, también debe cambiar la forma en que la administración escucha. Y si cambia la forma de escuchar, también cambia la forma de decidir.

No se trata de correr detrás de cada tendencia ni de convertir cada comentario en una alarma. Se trata de construir instituciones con más capacidad de anticipación.

La administración pública del próximo ciclo no será mejor solo porque use inteligencia artificial. Será mejor si utiliza la IA para ordenar mejor sus procesos, escuchar con más amplitud y actuar con más criterio.

La IA pública aplicada no consiste en hacer más rápido lo mismo. Consiste en rediseñar cómo una institución observa, interpreta y decide.