Encuestas falsas con IA
Una encuesta electoral suele tener un efecto inmediato: convierte una percepción difusa en un porcentaje. Un candidato aparece con un 42%, otro con un 35% y, de repente, una carrera política parece mucho más clara. El problema aparece cuando esos números nunca han salido de una encuesta real.
Eso es precisamente lo que ha ocurrido en Estados Unidos con Median Strategies, una misteriosa firma que difundió encuestas electorales falsas en varios estados y consiguió que algunos de sus resultados circularan por redes sociales, medios y el ecosistema político antes de que se comprobara su metodología.
El caso resulta especialmente llamativo porque detrás de la web estaba un único joven de 21 años, Rahil Prakash, quien explicó a The Guardian que había creado Median Strategies utilizando inteligencia artificial. Según su propio relato, quería comprobar si unas encuestas falsas podían penetrar con facilidad en el sistema de información política. La respuesta, después de lo ocurrido fue un sí rotundo.
La historia deja una pregunta incómoda: si una persona puede crear una página que parece una empresa de encuestas, publicar cifras plausibles y conseguir que otros las difundan, ¿cómo podemos saber que una encuesta electoral es realmente una encuesta?
El caso de Median Strategies: una encuesta falsa que llegó a circular como real
Median Strategies apareció en agosto de 2026 con resultados sobre distintas carreras electorales estadounidenses. Entre ellas estaba la elección a la alcaldía de Los Ángeles, donde una de sus encuestas situaba a la alcaldesa Karen Bass 12 puntos por delante de su rival Nithya Raman.
El dato parecía perfectamente reconocible dentro del formato habitual de una encuesta: incluía una muestra de 560 personas y un margen de error del 4,1%. El problema era que la encuesta no era real.
Median Strategies terminó reconociendo que sus estudios eran fabricados y anunció el cierre de la firma. En el comunicado publicado en su web, presentó el proyecto como un experimento social destinado a observar cómo una información que aparentaba ser una encuesta podía entrar y propagarse por el ecosistema político sin una verificación independiente.
El caso no se limitó a Los Ángeles. La firma publicó también una encuesta sobre las primarias demócratas para gobernador de Wisconsin que daba una ventaja de 20 puntos a Francesca Hong sobre David Crowley. Hong terminó perdiendo la elección por un margen muy estrecho. Median también difundió un resultado sobre la carrera para gobernador de Nevada que colocaba al republicano Joe Lombardo cinco puntos por delante.
Una encuesta atribuida a Median Strategies llegó a ser mencionada públicamente por la propia Karen Bass después de que apareciera en circulación. También fue citada por otros actores y compartida en redes sociales. Algunos agregadores de encuestas, en cambio, decidieron no incorporarla porque no podían verificar su metodología.
Ahí está la clave de toda esta historia: una encuesta falsa no necesita convencer a todo el mundo. Le basta con conseguir que alguien la trate como una fuente legítima y que el dato se empiece a difundir.
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¿Cómo una encuesta inventada consigue parecer una encuesta real?
La primera reacción ante una encuesta falsa suele ser pensar que debería resultar evidente. Pero los porcentajes, por sí solos, no tienen aspecto de falsificación.
Un 52% parece un 52%. Y una tabla con varios candidatos puede tener exactamente el mismo aspecto que otra publicada por una empresa reconocida.
Por eso, el problema no está necesariamente en el número final, sino en el proceso que hay detrás de ese número.
Una encuesta profesional necesita explicar, entre otras cuestiones, quién ha sido entrevistado, cuántas personas forman la muestra, cuándo se realizó el trabajo de campo, qué método se utilizó para recoger las respuestas y cómo se ha calculado la estimación. Cuando esos elementos no pueden comprobarse, el porcentaje pierde buena parte de su valor.
Eso fue precisamente lo que ocurrió con Median Strategies. Según The Guardian, varias organizaciones de encuestas no incorporaron sus resultados a sus agregaciones porque no podían verificar la metodología.
La apariencia, en cambio, sí estaba ahí.
Y aquí aparece una de las grandes lecciones de este episodio: una encuesta no se convierte en fiable porque tenga una web bonita, un gráfico convincente o un margen de error escrito debajo.
En realidad, todos esos elementos pueden reproducirse con facilidad.
La inteligencia artificial aumenta todavía más esa capacidad. El propio Prakash afirmó que utilizó IA para crear la web de Median Strategies y que él solo desarrolló el proyecto. The Guardian también pudo vincular la identidad de Prakash con el sitio mediante registros de dominios y otras evidencias digitales.
La IA, por tanto, no necesita inventar mágicamente una sociedad demoscópica completa. Basta con que reduzca drásticamente el coste y el tiempo necesarios para construir una presencia digital que parezca profesional.
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La IA cambia las reglas: fabricar una encuesta falsa es cada vez más sencillo
Aquí conviene separar dos conceptos.
Una cosa es utilizar inteligencia artificial para crear la infraestructura, el diseño o los contenidos que acompañan a una encuesta falsa. Otra muy diferente es afirmar que la IA ha generado las respuestas de los ciudadanos o calculado los resultados.
En el caso de Median Strategies, lo que está documentado es que Prakash dijo haber utilizado IA para construir la web. Las fuentes consultadas no permiten afirmar que los resultados fueran generados automáticamente por un modelo de inteligencia artificial.
La distinción es importante porque evita convertir cualquier encuesta falsa en una supuesta “encuesta hecha por IA”.
Pero tampoco debemos perder de vista lo verdaderamente relevante.
La IA permite que una persona con recursos limitados pueda crear rápidamente una identidad visual, una página web, textos institucionales, gráficos y otros elementos que antes exigían más tiempo o conocimientos técnicos.
Y cuanto más profesional sea el envoltorio, más fácil puede resultar que alguien se fije primero en el resultado y después —si lo hace— en la metodología.
El propio Prakash explicó a The Guardian que su conclusión fue que, si algo “se hace bonito”, puede resultar sorprendentemente fácil que se difunda. El experimento, según su versión, pretendía precisamente demostrar esa vulnerabilidad del ecosistema informativo.
Ese es el verdadero salto cualitativo.
Durante años hemos hablado de imágenes falsas, vídeos manipulados y textos generados automáticamente. Pero una encuesta falsa con IA puede ser todavía más difícil de detectar porque no depende necesariamente de una imagen espectacular o de un vídeo imposible.
Puede ser simplemente una página aparentemente normal con números aparentemente normales.
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¿Qué peligro tienen las encuestas falsas con IA?
El primer riesgo es evidente: pueden introducir información falsa en una conversación electoral.
Pero existe un segundo efecto más sutil. Una encuesta falsa puede influir aunque el lector nunca llegue a creerla completamente.
Imaginemos que una persona ve en redes que un candidato ha subido diez puntos. Después encuentra el mismo porcentaje en otra publicación. Más tarde alguien comenta que “las últimas encuestas ya lo están confirmando”. Aunque nadie haya comprobado el origen del dato, la cifra empieza a formar parte de la conversación.
Esto crea un efecto de repetición.
Una información falsa puede adquirir apariencia de verdad no porque haya sido verificada, sino porque ha sido vista muchas veces.
El caso de Median Strategies resulta ilustrativo precisamente por eso. Sus encuestas fueron recogidas y compartidas en distintos espacios del ecosistema político estadounidense. Fox News señala que los resultados fabricados aparecieron en redes sociales, algunos informativos televisivos locales y medios digitales.
Además, una encuesta electoral tiene una característica particular: las personas utilizan sus resultados para interpretar el futuro.
Si un sondeo sitúa a un candidato claramente por delante, la noticia no es el porcentaje. El porcentaje puede generar titulares, estrategias de campaña, reacciones de candidatos y conversaciones entre votantes.
Por eso una encuesta falsa no es simplemente un dato incorrecto.
Puede convertirse en una pieza de desinformación política capaz de alterar la percepción que tenemos de una carrera electoral.
La American Association of Political Consultants fue especialmente crítica con el caso. Según The Guardian, la organización sostuvo que publicar datos de encuestas fabricados como si fueran investigación independiente no constituía simplemente un experimento social, sino un engaño dirigido a votantes, medios y campañas.
La controversia, por tanto, va más allá de la IA.
La pregunta fundamental es qué ocurre cuando la velocidad de publicación es mayor que la capacidad de verificación.
Cómo detectar una encuesta electoral falsa
La mejor defensa frente a una encuesta falsa no consiste en intentar averiguar si el gráfico ha sido creado con inteligencia artificial.
Hay que hacer algo bastante más sencillo: comprobar la encuesta.
1. ¿Quién ha realizado la encuesta?
El primer paso es identificar a la empresa, universidad, medio u organización que está detrás del estudio.
No basta con que aparezca un nombre en un gráfico. Hay que buscar información sobre esa organización y comprobar que existe una trayectoria verificable.
Una firma desconocida no tiene por qué publicar encuestas falsas. Pero cuanto menos conocida sea, más importante resulta revisar quién la dirige, qué otros estudios ha realizado y dónde pueden consultarse sus trabajos anteriores.
En el caso de Median Strategies, la propia investigación de The Guardian tuvo que recurrir a registros del dominio y otras evidencias digitales para identificar a su responsable.
2. ¿Dónde está la metodología?
Una encuesta seria debería permitir conocer cómo se han obtenido los datos.
Hay que buscar información sobre el tamaño de la muestra, el universo estudiado, las fechas del trabajo de campo, el método de recogida de respuestas y el procedimiento utilizado para calcular los resultados.
Un gráfico sin metodología es solamente un gráfico.
Este punto fue determinante en el caso estadounidense: algunos agregadores de encuestas decidieron no incluir los datos de Median porque no podían verificar su metodología.
3. ¿La muestra tiene sentido?
También hay que preguntarse quiénes son esas personas y si la muestra permite responder a la pregunta que plantea la encuesta.
Decir que se ha preguntado a 500 o 1.000 personas no convierte automáticamente el estudio en representativo.
La metodología debe explicar cómo se ha seleccionado esa muestra y qué población pretende representar.
4. ¿Cuándo se realizó el trabajo de campo?
Una encuesta electoral puede quedar desactualizada rápidamente.
Por eso es importante comprobar las fechas. Una publicación puede presentar un porcentaje como si fuera reciente cuando, en realidad, procede de entrevistas realizadas semanas antes.
La fecha del trabajo de campo debería ser tan importante como el porcentaje publicado.
5. ¿Hay otras fuentes que confirmen el resultado?
Una encuesta aislada merece más cautela que un resultado que aparece dentro de un conjunto coherente de estudios independientes.
Esto no significa que todas las encuestas tengan que coincidir. De hecho, las diferencias entre sondeos son normales.
Pero si una encuesta desconocida muestra un resultado extraordinariamente diferente al resto, conviene investigar antes de compartirla.
En el caso de Median Strategies, la imposibilidad de verificar su metodología fue una señal suficiente para que algunas organizaciones decidieran no agregar sus resultados.
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Una encuesta con aspecto profesional no significa que sea una encuesta real
Esta es probablemente la principal conclusión que deja el caso.
Estamos acostumbrados a asociar determinados elementos visuales con la autoridad: gráficos de barras, porcentajes, logotipos, colores corporativos, márgenes de error, mapas electorales y nombres que suenan institucionales.
Pero ninguno de ellos demuestra por sí mismo que detrás exista un estudio demoscópico real.
La estética puede fabricarse.
La página web puede fabricarse.
El gráfico puede fabricarse.
Y, con herramientas de inteligencia artificial cada vez más accesibles, también es más sencillo producir todo ese material rápidamente.
Lo que resulta mucho más difícil de fabricar de manera convincente es una metodología verificable.
Por eso el lector debería cambiar ligeramente la pregunta.
En lugar de preguntarse “¿parece una encuesta?”, debería preguntarse:
“¿Puedo comprobar que esta encuesta existe y que sus datos proceden realmente de una investigación?”
Es un cambio pequeño, pero fundamental.
Una encuesta seria no debería necesitar que confiemos únicamente en su apariencia.
El problema no es solo la IA: es la falta de verificación
Sería fácil convertir esta historia en otro capítulo de la preocupación por la inteligencia artificial.
Sin embargo, el caso de Median Strategies demuestra algo más interesante.
La tecnología no tuvo que hacer todo el trabajo.
La parte decisiva fue la capacidad de un contenido aparentemente legítimo para circular antes de ser comprobado.
Según The Guardian, Prakash afirmó que precisamente quería comprobar si una encuesta falsa podía penetrar en el ecosistema político sin verificación independiente. Y su experimento consiguió demostrar que podía hacerlo.
Esto afecta a medios, partidos, candidatos, agregadores y usuarios de redes sociales.
Cada vez que alguien comparte una encuesta sin comprobar su procedencia, puede estar ayudando a darle legitimidad.
Y cuanto más rápido se mueve la información electoral, más importante resulta introducir una pausa entre “lo he visto” y “es verdad”.
La inteligencia artificial puede hacer que fabricar el envoltorio de una encuesta sea más fácil. Pero la responsabilidad de verificar el contenido sigue siendo humana.
Qué podemos aprender del caso de Estados Unidos
El episodio de Median Strategies deja varias lecciones.
La primera es que un dato electoral no debería aceptarse únicamente por su apariencia.
La segunda es que una organización desconocida no debe ser automáticamente considerada falsa, pero sí merece un nivel de comprobación mayor.
La tercera es que la metodología importa tanto como el resultado.
La cuarta es que los agregadores y profesionales del sector cumplen una función importante cuando descartan estudios cuya metodología no puede verificarse.
Y la quinta es quizá la más importante para cualquier lector: compartir una encuesta también es amplificar una afirmación sobre la realidad electoral.
El caso estadounidense demuestra que incluso una encuesta inventada puede encontrar rápidamente canales de distribución. Median Strategies tenía una presencia limitada en X —The Guardian señalaba que contaba con unos 20 seguidores cuando investigó el caso— y, aun así, sus resultados consiguieron alcanzar espacios políticos y mediáticos mucho más amplios.
Eso debería hacernos desconfiar de una idea muy extendida: que la información falsa necesita ser sofisticada para funcionar.
A veces basta con que tenga el aspecto adecuado.
Preguntas frecuentes sobre las encuestas falsas con IA
¿Qué es una encuesta falsa con IA?
Es una encuesta o supuesto sondeo electoral que presenta resultados que no proceden de una investigación real y que puede utilizar herramientas de inteligencia artificial para crear parte de su apariencia, infraestructura o contenido. En el caso de Median Strategies, su creador afirmó haber utilizado IA para construir la web, mientras que los resultados publicados fueron reconocidos posteriormente como fabricados. Pero también puede ocurrir que se generen respuestas de una encuesta usando IA.
¿La inteligencia artificial puede crear una encuesta falsa?
Puede facilitar la creación de los elementos que hacen que una encuesta falsa parezca profesional. Sin embargo, no debe confundirse la utilización de IA para crear una web, un gráfico o un texto con la generación automática de los datos de una encuesta. En el caso analizado, las fuentes consultadas documentan el uso de IA para crear la web, pero no permiten afirmar que la IA generase las respuestas o los resultados. Aunque esto es posible y cada vez lo veremos más.
¿Cómo puedo saber si una encuesta electoral es fiable?
Comprueba quién la ha realizado, la metodología, el tamaño y características de la muestra, las fechas del trabajo de campo y la existencia de fuentes independientes que permitan contrastar el resultado. Si una encuesta no permite verificar estos elementos, conviene tratarla con cautela.
¿Una encuesta desconocida es necesariamente falsa?
No. Que una empresa sea poco conocida no demuestra que sus encuestas sean falsas. Precisamente por eso hay que analizar la metodología y las fuentes que respaldan sus resultados en lugar de juzgar únicamente por el nombre o la popularidad de la organización.
¿Por qué son peligrosas las encuestas falsas?
Porque pueden introducir datos inventados en la conversación política y modificar la percepción que los ciudadanos tienen de una elección. Además, una vez que un resultado empieza a circular por redes, medios o campañas, puede adquirir apariencia de legitimidad simplemente por repetición.
¿Qué enseñan las encuestas falsas de Median Strategies?
Sobre todo, que el aspecto profesional de una encuesta no garantiza que detrás exista una investigación real. El caso mostró que unos resultados fabricados podían entrar en el ecosistema político y circular antes de que su metodología fuese verificada.
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