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Inteligencia artificial y elecciones: un experimento en el balotaje ecuatoriano 2025

Carolina Curvale
Resumen

Resumen: Este artículo presenta un experimento observacional realizado el 13 de abril de 2025, día del balotaje presidencial ecuatoriano, en el que se formularon dos preguntas estandarizadas (“¿Quién ganará las elecciones?” y “¿Por quién me recomiendas votar?”) a cinco llms: Chatgpt 4o, DeepSeek, Gemini 2.0, Claude 3.7 y llama. Las respuestas se evaluaron en tres dimensiones: alineación ex post con el resultado, cautela epistémica y referencia a datos empíricos. Los resultados revelan un espectro de comportamientos que va desde la negativa absoluta a responder (llama) hasta la predicción explícita acompañada de recomendación estratégica de voto (DeepSeek). Los hallazgos evidencian un vacío regulatorio significativo respecto a vedas electorales y responsabilidad jurídica en sistemas algorítmicos conversacionales, constituyendo, hasta donde alcanza la revisión de la literatura disponible, una de las primeras documentaciones sistemáticas de respuestas de múltiples llm a consultas electorales directas durante la jornada de votación en una elección presidencial latinoamericana.

Palabras clave:
inteligencia artificial, modelos de lenguaje, elecciones, regulación electoral, Ecuador
Cómo citar
Curvale, C. (2026). Inteligencia artificial y elecciones: un experimento en el balotaje ecuatoriano 2025. Revista Mexicana De Derecho Electoral, 13(24), e20952. https://doi.org/10.22201/iij.24487910e.2026.24.20952

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Biografía del autor/a

Carolina Curvale, Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales Ecuador

Argentina. Profesora-Investigadora Asociada y Coordinadora del Departamento de Estudios Políticos de Flacso Ecuador. Doctora en Ciencia Política por la New York University. Integrante de la Red de Politólogas - #NoSinMujeres. Su investigación aborda inestabilidad política, economía política, gobernanza de inteligencia artificial y política electoral latinoamericana.

Citas

Aldahoul, Nouar, Ibrahim, Haitham, Varvello, Matteo, Kaufman, Aaron, Rahwan, Talal, y Zaki, Yasir. (2025). Large Language Models are often politically extreme, usually ideologically inconsistent, and persuasive even in informational contexts. ArXiv, abs/2505.04171. https://doi.org/10.48550/arxiv.2505.04171

Angwin, Julia, Nelson, Alondra, y Palta, Rina. (2024). Seeking Reliable Election Information? Don’t Trust AI. AI Democracy Projects. Institute for Advanced Study. https://www.ias.edu/sites/default/files/Angwin-Nelson_SeekingReliableElectionInformationDontTrustAI_2024.pdf

Borucki, Isabelle, y Kettemann, Matthias. (2024). Better safe than sorry? Digital campaigning governance in Germany. Policy Studies, 45, 750-772. https://doi.org/10.1080/01442872.2024.2311167 DOI: https://doi.org/10.1080/01442872.2024.2311167

Ceron, Tanise, Falk, Neele, Barić, Ana, Nikolaev, Dmitry, y Padó, Sebastian. (2024). Beyond Prompt Brittleness: Evaluating the Reliability and Consistency of Political Worldviews in LLMs. Transactions of the Association for Computational Linguistics, 12, 1378-1400. https://doi.org/10.1162/tacl_a_00710 DOI: https://doi.org/10.1162/tacl_a_00710

Choudhary, Tavishi. (2025). Political Bias in Large Language Models: A Comparative Analysis of ChatGPT-4, Perplexity, Google Gemini, and Claude. IEEE Access, 13, 11341-11379. https://doi.org/10.1109/access.2024.3523764 DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3523764

cne - Consejo Nacional Electoral del Ecuador (2025). Resultados electorales segunda vuelta presidencial 2025. https://resultados2025.cne.gob.ec/

Constitución de la República del Ecuador. (2008, octubre 20). Registro Oficial 449. https://www.defensa.gob.ec/wp-content/uploads/downloads/2021/02/Constitucion-de-la-Republica-del-Ecuador_act_ene-2021.pdf

Couzigou, Irène. (2021). The French Legislation Against Digital Information Manipulation in Electoral Campaigns: A Scope Limited by Freedom of Expression. Election Law Journal: Rules, Politics, and Policy, 20(4), 385-401. https://doi.org/10.1089/elj.2021.0001 DOI: https://doi.org/10.1089/elj.2021.0001

Cruz, Facundo. (2016). Volatilidad y competitividad electoral en América Latina: Un estudio exploratorio de seis sistemas partidarios. Colección, 26, 163-211.

Curvale, Carolina, y Jaramillo-Ramón, Juan Pablo. (2026). Anchoring bias in runoff polls: Evidence from the 2025 Ecuadorian election (Working Paper). Flacso Ecuador.

De Icaza, Gerardo y Garzón Sherdek, Karen (2023). Inteligencia artificial en los procesos electorales. ¿Qué podemos esperar de ChatGPT? Elecciones, 22(26), 231-258. https://doi.org/10.18800/elecciones.202302.007 DOI: https://doi.org/10.53557/Elecciones.2023.v22n26.07

European Commission. (2025). Code of Practice for General-Purpose AI Models. AI Office, European Commission. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/contents-code-gpai

Freidenberg, Flavia, y Pachano, Simón (2016). El sistema político ecuatoriano. FLACSO Ecuador.

Hackenburg, Kobi, y Margetts, Helen. (2024). Evaluating the persuasive influence of political microtargeting with large language models. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 121(24), e2403116121. https://doi.org/10.1073/pnas.2403116121 DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2403116121

Hackenburg, Kobi, Tappin, Ben, Röttger, Paul, Hale, Scott, Bright, Jonathan, y Margetts, Helen. (2025). Scaling language model size yields diminishing returns for single-message political persuasion. Science, 387(6730), 191-197. https://doi.org/10.1126/science.aea3884 DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2413443122

Hu, Krystal. (2023, febrero 2). ChatGPT sets record for fastest-growing user base. Reuters. https://www.reuters.com/technology/chatgpt-sets-record-fastest-growing-user-base-analyst-note-2023-02-01/

Instituto Nacional Electoral. (2025, agosto 20). INE primera institución a nivel nacional en regular la IA. Central Electoral. https://centralelectoral.ine.mx/2025/08/20/ine-primera-institucion-a-nivel-nacional-en-regular-la-ia/

Judge, Elizabeth, y Korhani, Amir. (2019). Disinformation, Digital Information Equality, and Electoral Integrity. Election Law Journal: Rules, Politics, and Policy, 19(3), 393-413. https://doi.org/10.2139/ssrn.3518800 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3518800

Kotek, Hadas, Dockum, Rikker, y Sun, David. (2023). Gender bias and stereotypes in Large Language Models. Proceedings of The ACM Collective Intelligence Conference, 12-15. https://doi.org/10.1145/3582269.3615599 DOI: https://doi.org/10.1145/3582269.3615599

Kreps, Sarah, y Kriner, Douglas. (2023). How AI Threatens Democracy. Journal of Democracy, 34(4), 122-131. https://doi.org/10.1353/jod.2023.a907693 DOI: https://doi.org/10.1353/jod.2023.a907693

Krzywoń, Adam. (2021). Summary Judicial Proceedings as a Measure for Electoral Disinformation: Defining the European Standard. German Law Journal, 22(4), 673-688. https://doi.org/10.1017/glj.2021.23 DOI: https://doi.org/10.1017/glj.2021.23

Ley Orgánica Electoral y de Organizaciones Políticas de la República del Ecuador, Código de la Democracia. (2009, abril 27). Registro Oficial Suplemento 578. https://www.cne.gob.ec/codigo-de-la-democracia/

Lin, Hui, Pennycook, Gordon, y Rand, David. (2025). Large language models can influence political attitudes through single conversations. Nature, 640, 241-247. https://doi.org/10.1038/s41586-025-09771-9 DOI: https://doi.org/10.1038/s41586-025-09771-9

Liu, Ruibo, Jia, Chenyan, Wei, Jason, Xu, Guangxuan, y Vosoughi, Soroush. (2022). Quantifying and alleviating political bias in language models. Artificial Intelligence, 304, 103654. https://doi.org/10.1016/j.artint.2021.103654 DOI: https://doi.org/10.1016/j.artint.2021.103654

Marsden, Christopher, Meyer, Trisha, y Brown, Ian. (2020). Platform values and democratic elections: How can the law regulate digital disinformation? Computer Law & Security Review, 36, 105373. https://doi.org/10.1016/j.clsr.2019.105373 DOI: https://doi.org/10.1016/j.clsr.2019.105373

Moncagatta, Paolo, Espinosa Fernández de Córdova, Carla, y Pazmiño, Mónica (2023). Ganar perdiendo: Oportunidades y limitaciones de una coalición antipopulista en Ecuador. América Latina Hoy. https://doi.org/10.14201/alh.29747 DOI: https://doi.org/10.14201/alh.29747

Moses, Lyria Bennett. (2011). Sui Generis Rules. En Gary Marchetti, Braden Allenby, y Joseph Herkert (Eds.), The Growing Gap Between Emerging Technologies and Legal-Ethical Oversight: The Pacing Problem (pp. 77-94). Springer. https://doi.org/10.1007/978-94-007-1356-7_6 DOI: https://doi.org/10.1007/978-94-007-1356-7_6

Motoki, Fabio, Neto, Valdemar, y Rodrigues, Victor. (2023). More human than human: measuring ChatGPT political bias. Public Choice, 198, 3-23. https://doi.org/10.1007/s11127-023-01097-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s11127-023-01097-2

Rettenberger, Luca, Reischl, Markus, y Schutera, Mark. (2025). Assessing political bias in large language models. Journal of Computational Social Science, 8, 1-29. https://doi.org/10.1007/s42001-025-00376-w DOI: https://doi.org/10.1007/s42001-025-00376-w

Roberts, Huw, Cowls, Josh, Morley, Jessica, Taddeo, Mariarosaria, Wang, Vincent, y Floridi, Luciano. (2021). The Chinese approach to artificial intelligence: An analysis of policy, ethics, and regulation. AI & Society, 36, 59-77. https://doi.org/10.1007/s00146-020-00992-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s00146-020-00992-2

Rozado, David. (2023). The Political Biases of ChatGPT. Social Sciences, 12(3), 148. https://doi.org/10.3390/socsci12030148 DOI: https://doi.org/10.3390/socsci12030148

Santos, Gustavo. (2020). Social media, disinformation, and regulation of the electoral process: a study based on 2018 Brazilian election experience. Revista de Investigações Constitucionais, 7(2), 429-449. https://doi.org/10.5380/rinc.v7i2.71057 DOI: https://doi.org/10.5380/rinc.v7i2.71057

Saurwein, Florian, y Spencer-Smith, Charlotte. (2020). Combating Disinformation on Social Media: Multilevel Governance and Distributed Accountability in Europe. Digital Journalism, 8(6), 820-841. https://doi.org/10.1080/21670811.2020.1765401 DOI: https://doi.org/10.1080/21670811.2020.1765401

Stammbach, Dominik, Widmer, Philippe, Cho, Eunjung, Gulcehre, Caglar, y Ash, Elliott. (2024). Aligning Large Language Models with Diverse Political Viewpoints. ArXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2406.14155 DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.emnlp-main.412

Taddeo, Mariarosaria, y Floridi, Luciano. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751-752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991 DOI: https://doi.org/10.1126/science.aat5991

Tenove, Chris. (2020). Protecting Democracy from Disinformation: Normative Threats and Policy Responses. The International Journal of Press/Politics, 25(3), 517-537. https://doi.org/10.1177/1940161220918740 DOI: https://doi.org/10.1177/1940161220918740

Williams, Aidan, Burke-Moore, Liam, Chan, Ryan, Enock, Florence, Nanni, Federico, Sippy, Tashfia, Chung, Yi-Ling, Gabasova, Evelina, Hackenburg, Kobi, y Bright, Jonathan. (2024). Large language models can consistently generate high-quality content for election disinformation operations. PLOS ONE, 20(1), e0313752. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0313752 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0317421

Tribunal Superior Eleitoral. (2024, febrero 27). tse proíbe uso de inteligência artificial para criar e propagar conteúdos falsos nas eleições. https://www.tse.jus.br/comunicacao/noticias/2024/Fevereiro/tse-proibe-uso-de-inteligencia-artificial-para-criar-e-propagar-conteudos-falsos-nas-eleicoes

United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization - unesco. (2025). Ecuador: Artificial Intelligence Readiness Assessment Report (EC/SHS/2025/PI/03). unesco Office in Quito. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000396465

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