IA Global

Deepfakes en las midterms 2026: publicidad política con IA

4 de octubre de 2026·PorRicardo Scarpa

Resumen ejecutivo

Las elecciones de mitad de mandato del 3 de noviembre de 2026 decidirán quién controla el Congreso de Estados Unidos durante los dos últimos años del mandato de Donald Trump. También quedarán como el primer gran ciclo electoral en el que los anuncios con inteligencia artificial dejaron de ser una rareza. El Wesleyan Media Project contó el 4 de septiembre al menos 164 anuncios generados o mejorados con IA, con un gasto algo inferior a los 80 millones de dólares. A finales de mayo la cuenta iba por 33 anuncios y unos 20 millones.

El reparto por bandos es muy desigual. Según Wesleyan, el 80 % de las piezas y el 83 % del gasto salieron de candidatos republicanos o de grupos que los apoyan; los demócratas firmaron el 11 % de los anuncios y el 14 % del gasto. CNN llegó a una cifra parecida con otro método: alrededor del 96 % del gasto en anuncios de televisión que declaraban el uso de IA procedía de campañas o grupos republicanos. Los dos recuentos se quedan cortos, porque ninguna norma federal obliga a declarar el uso de herramientas generativas y, sin etiqueta, muchas piezas no se pueden clasificar con certeza.

La ausencia de avisos es el segundo dato clave. El 69 % de los anuncios identificados por Wesleyan, y el 78 % del gasto, no llevaba ninguna advertencia sobre el uso de IA. CNN calculó más de 16 millones de dólares en anuncios de televisión que sí lo revelaban y al menos 38 millones en piezas con imágenes que parecen generadas por IA y sin advertencia alguna. Cuando el aviso existe, a veces cuesta verlo: el anuncio del comité senatorial republicano (NRSC) con un James Talarico sintético mostraba las palabras «AI generated» en una fuente diminuta, en la esquina inferior derecha.

Los casos más visibles enseñan la variedad de usos. En Texas, el candidato republicano al Senado, Ken Paxton, puso a un Talarico generado por IA a recitar declaraciones suyas sobre Dios y el género, con el contexto recortado. En Kentucky, un anuncio contra el representante Thomas Massie lo situó cenando, registrándose en un hotel y cogido de la mano de dos congresistas demócratas, todo fabricado. En Georgia, un candidato a gobernador mostró a sus rivales disparando al aire y peleando con bastones de combate. Algunos autores defienden estas piezas como sátira y los afectados las llaman engaño. Vikki Goodwin presentó una denuncia penal contra el vicegobernador de Texas, Dan Patrick, y los abogados de Rebecca Cooke enviaron una carta de cese y desistimiento al representante Derrick Van Orden.

La respuesta jurídica es un mosaico. Ninguna ley federal regula la materia. El NCSL cuenta treinta y un estados con normas sobre deepfakes en mensajes políticos: Minnesota y Texas prohíben publicarlos durante un periodo previo a la elección, Maryland los prohíbe todo el año y los otros veintiocho exigen un aviso de que el contenido es sintético. Las leyes de California y Hawái han sido anuladas por tribunales federales de distrito, con la Primera Enmienda de fondo, así que veintinueve siguen en vigor. El tribunal californiano reprochó a su ley que obligara a rotular la sátira, que alcanzara a cualquier discurso «razonablemente susceptible» de dañar a un candidato y que diera legitimación a cualquier espectador.

El artículo llega a tres conclusiones. Primera, la evidencia sobre volumen, gasto y reparto partidista es sólida, aunque incompleta por defecto. Segunda, nadie ha medido todavía el efecto de estos anuncios sobre el voto, la confianza o el debate público, y las advertencias de los expertos son hipótesis fundadas, no resultados. Tercera, el diseño de la norma pesa mucho: las leyes de transparencia resisten en principio mejor el control constitucional que las prohibiciones, siempre que exijan un daño concreto, limiten la legitimación activa y no carguen a la sátira con avisos propios. El texto añade una comparación con el artículo 50.4 del Reglamento de IA de la Unión Europea, aplicable desde el 2 de agosto de 2026, que obliga a revelar las ultrasuplantaciones y trata la sátira con una obligación más ligera.

Cuando la imagen miente: el auge de los deepfakes y la publicidad política sintética en las midterms estadounidenses de 2026

Subtítulo

Análisis del uso de medios generados o manipulados por inteligencia artificial en la campaña electoral, la asimetría partidista en su adopción, el vacío regulatorio federal y el mosaico de leyes estatales frente a la erosión de la confianza ciudadana

Índice

Introducción: el desplazamiento de la frontera entre lo real y lo fabricado en la comunicación política
Marco conceptual: deepfakes, medios sintéticos y publicidad electoral generada por IA
Evidencia empírica del ciclo 2026: volumen, gasto y distribución partidista
Casos paradigmáticos: Texas, Kentucky, Georgia y otros escenarios
El panorama regulatorio: ausencia de norma federal y el patchwork estatal
Desafíos constitucionales: Primera Enmienda, sátira, parodia y límites a la regulación
Perspectiva comparada: la transparencia obligatoria en el Reglamento europeo de IA
Consecuencias para la integridad electoral y la confianza pública
Limitaciones de la evidencia disponible y lagunas de conocimiento
Conclusiones

1. Introducción: el desplazamiento de la frontera entre lo real y lo fabricado en la comunicación política

Durante décadas los anuncios de campaña partían de un supuesto básico. Los mensajes, por sesgados que fueran, se apoyaban en actos, palabras o imágenes reales de los candidatos. Ese supuesto se resquebraja en las midterms de 2026. Los anuncios que usan medios generados o alterados con inteligencia artificial (conocidos como deepfakes o medios sintéticos) obligan al elector a comprobar si la afirmación es verdadera y también si la cara y la voz que la pronuncian existen de verdad (10)(11).

Las herramientas generativas actuales fabrican representaciones hiperrealistas de candidatos que hacen o dicen cosas que nunca ocurrieron. También reordenan fragmentos reales fuera de contexto hasta volverlos indistinguibles para quien mira la pantalla (10)(11). El resultado desplaza la frontera entre lo real y lo fabricado y altera la forma en que el debate público se procesa. Axios recoge la advertencia de que el consumo reiterado de contenido sintético reduce la capacidad de distinguir lo auténtico de lo inventado y, en algunos casos, también el interés por hacerlo (10)(12).

Las midterms del 3 de noviembre de 2026 decidirán el control del Congreso durante los dos últimos años del mandato de Donald Trump. En un clima de polarización alta y de confianza ya debilitada, la entrada masiva de medios sintéticos añade una capa de incertidumbre sobre la calidad del proceso deliberativo (11)(12). Ninguna norma federal fija estándares mínimos de transparencia o límites de uso para este tipo de contenido en comunicaciones electorales. La respuesta normativa se reduce a un mosaico de leyes estatales con alcances y exigencias distintos (8).

Los datos del ciclo 2026 muestran que el fenómeno no es residual. El Wesleyan Media Project contabilizó el 4 de septiembre de 2026 un mínimo de 164 anuncios generados o mejorados con herramientas de inteligencia artificial y un gasto algo inferior a los 80 millones de dólares. El 80 % de esos anuncios y el 83 % del gasto correspondieron a candidatos republicanos o a grupos pro-republicanos. El 69 % de las piezas carecía de cualquier disclaimer que avisara al espectador del uso de inteligencia artificial (9). CNN, a partir de datos de publicidad televisiva, registró un gasto relevante tanto en piezas que declaran el uso de IA como en otras que muestran indicios claros de generación sintética sin mención alguna (13).

AdImpact localizó 29 anuncios federales y gubernativos que declaraban de forma expresa el uso de contenido de IA, con un gasto de poco más de 13 millones de dólares. Esa cifra representa una fracción del gasto total del ciclo, próximo a los 2.000 millones de dólares (14). La velocidad de adopción y el perfil de los contenidos, sobre todo en carreras como la del Senado por Texas, indican que las campañas ya disponen de la capacidad técnica para fabricar representaciones convincentes de sus adversarios.

Cuando la evidencia es insuficiente o ambigua, el texto lo dice.

2. Marco conceptual: deepfakes, medios sintéticos y publicidad electoral generada por IA

Las fuentes institucionales y periodísticas usan de forma casi intercambiable los términos “deepfake”, “medios sintéticos”, “contenido generado por inteligencia artificial” y “medios manipulados con herramientas digitales”. No existe una definición legal federal unificada. El National Conference of State Legislatures (NCSL) indica que los estados emplean expresiones como “deepfake”, “synthetic media” o “deceptive media” para referirse a audio, vídeo o imagen generado o alterado de forma significativa con sistemas de inteligencia artificial, de modo que resulte creíble como representación auténtica de una persona o de un hecho (8).

Un deepfake clásico genera o manipula representaciones audiovisuales de personas reales mediante modelos generativos (por lo común redes generativas adversarias o modelos de difusión) hasta mostrar a alguien realizando actos o pronunciando palabras que no tuvieron lugar. En la publicidad electoral de 2026 el concepto se amplía. El Wesleyan Media Project incluye en su categoría de “anuncios generados o mejorados mediante IA” tanto las piezas sintéticas de principio a fin como aquellas en las que se alteran de forma sustancial imágenes o vídeos preexistentes, o se usa inteligencia artificial para mejorar elementos visuales o de montaje (9). La amplitud es deliberada: sin mandato federal de etiquetado resulta difícil determinar en muchos casos si una pieza se produjo o modificó con herramientas generativas.

Las fuentes documentan tres modalidades de uso:

Generación completa de una representación audiovisual de un candidato que hace o dice algo que nunca ocurrió (el anuncio en el que un Talarico sintético canta una versión de “Favorite Things” sobre niños transgénero) (10).
Recombinación o puesta en boca de un candidato de declaraciones reales, pero fuera de contexto o con cambios de redacción, mediante una representación sintética de su imagen y voz (el anuncio del National Republican Senatorial Committee en el que un Talarico generado por IA recita publicaciones antiguas de redes sociales) (11).
Mejora o alteración parcial de material auténtico (ampliación artificial del tamaño de una multitud o inserción de elementos visuales generados por IA en un anuncio por lo demás tradicional) (10).

Las dos primeras modalidades se acercan más al deepfake clásico y plantean problemas más graves de atribución falsa de conducta o de palabra. La tercera se sitúa más cerca de las técnicas de postproducción ya conocidas, aunque la calidad actual eleva el umbral de realismo.

La distinción entre contenido engañoso y contenido satírico o paródico tiene peso jurídico. La mayoría de las leyes estatales que regulan medios sintéticos en comunicaciones electorales prevén excepciones o regímenes más laxos para la sátira y la parodia, al considerarlas formas de expresión protegidas por la Primera Enmienda (8). En la práctica la frontera entre sátira evidente y representación engañosa no siempre resulta clara. Varios anuncios controvertidos del ciclo 2026 fueron defendidos por sus promotores como sátira o parodia, mientras los candidatos afectados los calificaron de deepfakes engañosos (12)(15). Esa tensión entre protección de la expresión política y necesidad de que el elector distinga lo auténtico de lo fabricado articula el núcleo del debate.

El marco conceptual no se agota en la generación de imágenes y vídeos. La publicidad electoral sintética opera dentro de un ecosistema que incluye distribución digital, plataformas de redes sociales y sistemas de segmentación de audiencias. Aunque las fuentes se centran en el contenido de los anuncios, el impacto de los medios sintéticos depende también de la velocidad y el alcance con que se difunden y de la capacidad de los espectadores para detectar su carácter artificial (11)(13).

3. Evidencia empírica del ciclo 2026: volumen, gasto y distribución partidista

La medición del uso de inteligencia artificial en la publicidad electoral de 2026 tropieza con una dificultad metodológica estructural: no existe mandato federal que obligue a declarar el empleo de herramientas generativas. Todas las cifras disponibles son, por definición, subestimaciones. Los datos más sistemáticos proceden del Wesleyan Media Project, que sigue anuncios emitidos en televisión abierta, televisión conectada (CTV) y plataformas digitales (9).

El informe del 4 de septiembre de 2026 contabilizó un mínimo de 164 anuncios políticos generados o mejorados con inteligencia artificial y un gasto algo inferior a los 80 millones de dólares. Esa cifra supera de forma notable el recuento de finales de mayo, cuando se habían localizado 33 anuncios con un gasto aproximado de 20 millones. El propio proyecto advierte que se trata de una infravaloración: en muchos casos resulta imposible determinar si se usaron herramientas de IA, sobre todo cuando falta el disclaimer (9).

La distribución partidista es asimétrica. El 80 % de las piezas y el 83 % del gasto correspondieron a candidatos republicanos o a grupos pro-republicanos. Solo el 11 % de los anuncios (y el 14 % del gasto) procedieron de patrocinadores pro-demócratas. La nota del proyecto no desglosa el 9 % restante (9). CNN, a partir de un análisis propio de publicidad televisiva entre enero y mediados de septiembre de 2026, estimó que alrededor del 96 % del gasto en anuncios que declaraban el uso de contenido generado o manipulado por IA provenía de campañas o grupos republicanos (13).

El Wesleyan Media Project registró que el 69 % de los anuncios identificados y el 78 % del gasto correspondiente carecían de cualquier disclaimer (9). CNN calculó que las campañas y grupos gastaron más de 16 millones de dólares en anuncios televisivos que sí revelaban el uso de IA, mientras al menos 38 millones se destinaron a piezas con indicios claros de generación o manipulación sintética sin mención alguna (13). La discrepancia se explica en buena medida por las diferencias de cobertura: el Wesleyan Media Project incluye publicidad digital y CTV; el análisis de CNN se centra en televisión abierta.

El propio análisis de CNN muestra la velocidad del cambio: el gasto en anuncios de televisión abierta con IA inequívoca pasó de menos de 25.000 dólares en enero a más de 10 millones solo en la primera quincena de septiembre (13).

AdImpact, citado por POLITICO, localizó hasta septiembre de 2026 29 anuncios en carreras federales y gubernativas que declaraban de forma expresa el uso de contenido de IA, con un gasto de poco más de 13 millones de dólares. Esa cantidad representa una fracción del gasto publicitario global del ciclo, próximo a los 2.000 millones (14). La diferencia entre las estimaciones de AdImpact y las del Wesleyan Media Project refleja criterios distintos de inclusión: AdImpact se limita a los anuncios con disclaimer; el Wesleyan Media Project incorpora también piezas en las que el uso de IA resulta evidente por indicios visuales o por cobertura periodística.

Dos hechos quedan claros. El volumen de publicidad electoral que emplea medios sintéticos creció de forma rápida a lo largo de 2026, pasando de unas pocas decenas de anuncios en primavera a más de 160 a principios de septiembre. La adopción fue mayoritaria entre actores republicanos. Las fuentes actuales no permiten determinar con precisión el impacto electoral de estas piezas ni el grado exacto en que los electores las perciben como auténticas o fabricadas. Tampoco existe una desagregación sistemática por tipo de carrera (Senado, Cámara de Representantes, gobernadores o cargos estatales) que permita cuantificar en qué niveles de la contienda el fenómeno resulta más intenso.

4. Casos paradigmáticos: Texas, Kentucky, Georgia y otros escenarios

Los datos cuantitativos del ciclo 2026 se concretan en anuncios que adquirieron visibilidad por su realismo, su carácter polémico o su difusión en carreras de alto perfil. Los casos más documentados se concentran en Texas, Kentucky y Georgia, aunque el fenómeno se extendió a otras contenciones.

En Texas, la carrera al Senado concentró el uso más reiterado de medios sintéticos. En marzo de 2026 el National Republican Senatorial Committee (NRSC) difundió un anuncio con una versión generada por inteligencia artificial de James Talarico, candidato demócrata al Senado, que recitaba publicaciones suyas de años atrás en redes sociales. Las palabras eran reales; la imagen y la voz que las pronunciaban, sintéticas. El aviso “AI generated” aparecía en la esquina inferior derecha con una tipografía fácil de pasar por alto (11). Otro anuncio, del grupo afín a Trump Citizens for Sanity, mostraba a un Talarico sintético con vestido que cantaba una versión abreviada de “Favorite Things” con una letra sobre niños transgénero (10). El 8 de septiembre, el candidato republicano Ken Paxton, fiscal general de Texas, publicó un anuncio de 30 segundos con una figura sintética de Talarico que pronunciaba declaraciones suyas sobre sexo biológico, Dios y cristianismo. Según Axios, la pieza combinaba y reempaquetaba comentarios reales del candidato y a veces los despojaba de su contexto original (12)(15). Mostraba al Talarico artificial escribiendo con un lápiz amarillo en un libro titulado «The King James Talarico Bible» y diciendo frases como “And God said, let there be six genders, and there were” (17). El portavoz de Talarico, JT Ennis, respondió que Paxton y sus donantes recurren a «poner palabras en boca de James con vídeos deepfake de IA para intentar engañar a los tejanos» (traducción propia) (13). Por su parte, la demócrata Jasmine Crockett usó inteligencia artificial para inflar el tamaño aparente de la multitud en uno de sus anuncios (10).

En Kentucky la primaria republicana del 4.º distrito congresional ofreció otro conjunto de ejemplos. Un anuncio de ataque contra el representante Thomas Massie incluía deepfakes en los que aparecía cenando, registrándose en un hotel y tomándose de la mano con las representantes demócratas Ilhan Omar y Alexandria Ocasio-Cortez; el narrador describía la escena como un “throuple”. Anuncios favorables a Massie utilizaron inteligencia artificial para representar un elefante con peinado y gorra MAGA al estilo de Donald Trump, así como para mostrar a su rival Ed Gallrein abandonando a Trump en una trinchera (10).

En Georgia el candidato a gobernador Brad Raffensperger empleó inteligencia artificial en varios anuncios para representar a sus oponentes republicanos disparando armas al aire de forma descontrolada y combatiendo entre sí con sticks de combate (pugil sticks) (10). Otro candidato, Burt Jones, difundió un anuncio generado por IA de principio a fin en el que su rival Rick Jackson aparecía echando dinero a un horno e inflando un globo aerostático con su propio aliento (10).

Fuera de estos tres estados las fuentes documentan casos adicionales. En la carrera al Senado por Georgia el Senate Leadership Fund, super PAC republicano, emitió anuncios que mostraban una representación generada por IA del senador demócrata Jon Ossoff recibiendo tratamientos de belleza (soplado de cabello, pepinos en los ojos, limado de uñas), acompañados del mensaje de que gastaba “miles de dólares en pelo y maquillaje” (13)(14). En Texas el teniente gobernador Dan Patrick difundió anuncios generados por IA que representaban a su oponente demócrata Vikki Goodwin en un partido de fútbol americano con una camiseta que decía “taxes” en lugar de “Texas”; la campaña retiró más tarde las piezas y un portavoz las describió como “parodia obvia”. Goodwin presentó en septiembre una denuncia penal contra Patrick al amparo de la ley electoral tejana sobre deepfakes (15). En Wisconsin el representante republicano Derrick Van Orden publicó un vídeo generado por IA en el que su oponente demócrata Rebecca Cooke aparecía afirmando que quería “aprovechar tanta corrupción como fuera posible y dar atención sanitaria gratuita a todos los inmigrantes ilegales”; los abogados de Cooke le enviaron una carta de cese y desistimiento por su práctica de publicar vídeos de IA engañosos que atribuyen a Cooke declaraciones falsas (15).

Estos casos ilustran la diversidad de usos: atribución falsa de declaraciones o conductas, caricatura satírica y mejora estética de material de campaña propio. En todos ellos la calidad técnica de las representaciones sintéticas alcanzó un nivel que, según las fuentes, dificulta o impide su identificación inmediata por parte del espectador medio (11)(13). Las fuentes no aportan evidencia empírica suficiente para cuantificar el impacto electoral concreto de cada una de estas piezas.

5. El panorama regulatorio: ausencia de norma federal y el patchwork estatal

La regulación del uso de medios sintéticos en la publicidad electoral estadounidense se caracteriza en 2026 por la ausencia total de norma federal específica y por un mosaico de leyes estatales de alcance, definiciones y exigencias variables. El Congreso no ha aprobado ninguna legislación que fije estándares mínimos de transparencia, etiquetado o restricción para el contenido generado o manipulado por inteligencia artificial en comunicaciones políticas (8)(10)(11)(13).

En la versión consultada para este artículo, el National Conference of State Legislatures (NCSL) documenta que treinta y un estados han aprobado leyes que regulan el uso de deepfakes o medios sintéticos en mensajes políticos (8). Estas normas se agrupan en dos categorías: prohibiciones y requisitos de disclosure (etiquetado o advertencia). Dos de esos treinta y un textos, los de California y Hawái, están anulados por sentencia, de modo que veintinueve siguen en vigor (8).

Tres estados optaron por prohibiciones. Minnesota y Texas prohíben publicar deepfakes políticos durante un periodo previo a la elección. La ley tejana de 2019 fija ese periodo en los treinta días anteriores a la elección y alcanza a los vídeos fabricados para perjudicar a un candidato o influir en el resultado; la infracción constituye delito menor de clase A (4)(8)(16). La ley de Minnesota prohíbe publicar, sin el consentimiento de la persona representada y con la intención de perjudicar a un candidato, medios deepfake a partir del inicio del periodo de voto ausente o de los noventa días previos a una convención de nominación (4)(8). Maryland, con una ley de 2026, prohíbe todo el año los deepfakes engañosos relacionados con una elección y encarga al administrador electoral estatal corregir la desinformación que generen (4)(8).

La mayoría de los estados restantes (veintiocho, según el NCSL, categoría que incluye a California y Hawái) se limitan a exigir que el contenido sintético o manipulado incluya una advertencia clara de que ha sido generado o alterado mediante inteligencia artificial. Los plazos de aplicación varían: algunos estados limitan la obligación a los noventa días previos a la elección (Alabama, Arizona, Delaware, Michigan), otros a sesenta días (Colorado) o a cuarenta y cinco días (Kentucky). Colorado y Utah exigen además que los metadatos del archivo recojan datos sobre su creador y sobre las fechas de creación y edición (8). Louisiana y Maine, cuyas leyes fueron aprobadas en 2026, siguen el modelo de disclosure (8).

Las definiciones legales no son uniformes. Los textos emplean términos como “deepfake”, “synthetic media”, “materially deceptive media” o “fabricated media”, y las diferencias de redacción afectan al ámbito de aplicación. Algunas leyes se centran en la representación de candidatos; otras abarcan cualquier medio destinado a influir en el resultado electoral. La mayoría prevé excepciones o regímenes más flexibles para la sátira, la parodia y la cobertura periodística bona fide (7)(8).

La constitucionalidad de estas normas ha sido objeto de litigio. La ley de California de 2024 fue anulada en agosto de 2025 por un tribunal federal de distrito al considerar que su redacción resultaba demasiado amplia, que la obligación de etiquetar también la sátira y la parodia imponía una carga desproporcionada y que la legitimación activa se extendía de manera excesiva a cualquier espectador (8). La ley de Hawái también fue anulada por un tribunal federal de distrito, por motivos análogos (8). Estos precedentes introducen incertidumbre sobre la viabilidad de futuras regulaciones estatales más restrictivas.

En la práctica el cumplimiento de las obligaciones de disclosure ha sido desigual. El Wesleyan Media Project constató que el 69 % de los anuncios identificados en 2026 no incluían ninguna advertencia, incluso en estados que exigen etiquetado (9). CNN documentó un volumen significativo de gasto en piezas que presentaban indicios claros de generación sintética sin mención alguna (13). Algunos candidatos y grupos defendieron sus anuncios como sátira o parodia, calificación que, de prosperar, los saca del ámbito de las exigencias de etiquetado o de las prohibiciones temporales (12)(15).

El resultado es un marco regulatorio fragmentado en el que la misma técnica de producción puede estar sujeta a requisitos distintos (o a ninguno) según el estado en el que se emita el anuncio y la proximidad temporal a la elección.

6. Desafíos constitucionales: Primera Enmienda, sátira, parodia y límites a la regulación

Cualquier intento de restringir o condicionar el uso de deepfakes o contenido generado por inteligencia artificial en comunicaciones de campaña debe superar un escrutinio judicial estricto. La Primera Enmienda de la Constitución de los Estados Unidos otorga una protección amplia al discurso político, sobre todo cuando el contenido puede interpretarse como expresión política, sátira o parodia (7)(8).

El precedente más relevante hasta la fecha es Kohls v. Bonta, 752 F. Supp. 3d 1187 (E.D. Cal. 2024), en el que el Tribunal de Distrito de los Estados Unidos para el Distrito Este de California bloqueó la ley californiana de 2024 sobre deepfakes electorales y, según el NCSL, la anuló en agosto de 2025 por vulnerar la Primera Enmienda (5)(8). El tribunal identificó tres defectos principales. La norma prohibía cualquier discurso “razonablemente susceptible” de dañar las perspectivas electorales de un candidato; el tribunal consideró que este criterio resultaba demasiado vago porque no exigía un daño concreto y mensurable (interferencia en el voto, coacción o intimidación). La ley imponía una obligación de etiquetado también a los contenidos satíricos y paródicos, mediante una advertencia separada que, según el tribunal, ahogaba el mensaje satírico y constituía una carga desproporcionada sobre la expresión protegida. La legitimación activa se extendía a cualquier espectador del medio engañoso, lo que el tribunal reputó demasiado amplio; sugirió que una redacción más estrecha podría limitar la legitimación a los candidatos que hubieran sufrido un perjuicio concreto (8).

La ley de Hawái cayó ante el Tribunal de Distrito de Hawái en The Babylon Bee v. Lopez, por motivos que el NCSL describe como similares (6)(8). Estos pronunciamientos no vinculan a otros circuitos, pero introducen incertidumbre significativa sobre la viabilidad de futuras regulaciones estatales que no contemplen excepciones claras y amplias para las formas de expresión satírica.

La mayoría de las leyes estatales vigentes intentan anticipar este problema mediante excepciones o regímenes más flexibles para la sátira, la parodia y la cobertura periodística bona fide (7)(8). Sin embargo, la delimitación práctica entre una representación satírica evidente y un deepfake engañoso no siempre resulta nítida. Varios de los anuncios más controvertidos del ciclo 2026 (los de Citizens for Sanity contra Talarico, los de Dan Patrick contra Vikki Goodwin y algunos de los dirigidos contra Thomas Massie) fueron defendidos por sus promotores como sátira o parodia, mientras los candidatos afectados los calificaron de representaciones engañosas (10)(12)(15). Esa discrepancia de calificación sitúa a las autoridades electorales y a los tribunales ante la dificultad de aplicar criterios objetivos en un terreno en el que el realismo técnico de las herramientas generativas diluye las señales visuales tradicionales de la caricatura.

Los expertos jurídicos consultados por las fuentes subrayan que las dificultades se incrementan cuando el anuncio sintético se basa, en todo o en parte, en declaraciones reales del candidato. En esos casos la pretensión de restringir el contenido choca con la protección constitucional del discurso político que reproduce o comenta palabras que de verdad se pronunciaron, aunque se presenten fuera de contexto o mediante una representación sintética de la imagen y la voz (7)(13). La jurisprudencia y la doctrina disponibles no ofrecen, hasta la fecha, un criterio consolidado que permita distinguir de forma segura entre la recombinación legítima de material auténtico y la fabricación engañosa.

Sin una norma federal que establezca estándares mínimos compatibles con la Primera Enmienda, la protección constitucional del discurso político opera como límite superior a la capacidad regulatoria de los estados. Las leyes de disclosure resultan, en principio, menos vulnerables al escrutinio judicial que las prohibiciones absolutas, siempre que no impongan cargas excesivas sobre la expresión satírica. La evidencia empírica del ciclo 2026 muestra, no obstante, que incluso las obligaciones de etiquetado se cumplen de forma incompleta, lo que reduce su eficacia práctica como mecanismo de transparencia (9)(13).

7. Perspectiva comparada: la transparencia obligatoria en el Reglamento europeo de IA

El Derecho de la Unión Europea ofrece un contraste útil porque regula el mismo fenómeno con una sola norma para todos los Estados miembros. El artículo 50, apartado 4, del Reglamento (UE) 2024/1689 (Reglamento de IA) obliga a los responsables del despliegue de un sistema de IA que genere o manipule imágenes, audio o vídeo constitutivos de una ultrasuplantación (deepfake) a revelar que el contenido se ha generado o manipulado de forma artificial. Cuando el contenido forma parte de una obra de evidente carácter artístico, creativo, satírico o de ficción, la obligación se reduce a revelar la existencia de ese contenido de un modo adecuado que no obstaculice la exhibición ni el disfrute de la obra. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 son aplicables desde el 2 de agosto de 2026 (1).

A ello se suma el Reglamento (UE) 2024/900 sobre transparencia y segmentación en la publicidad política, que obliga a etiquetar los anuncios políticos y a facilitar información sobre quién los patrocina; sus obligaciones se aplican con carácter general desde el 10 de octubre de 2025 (2). Ninguno de los dos textos se dirige de forma específica a los deepfakes electorales, pero pueden aplicarse a la vez a un mismo anuncio: el que circule en el mercado europeo debe llevar la etiqueta de publicidad política y, si contiene una ultrasuplantación, la revelación de su origen artificial.

En términos de diseño, la fórmula del artículo 50.4 evita en el texto la carga que el tribunal californiano reprochó a su ley, porque no exige a la sátira un aviso separado que ahogue el mensaje. Cabe sostener que la diferencia de fondo está en el marco constitucional. El Derecho europeo admite limitar la libertad de expresión con arreglo al artículo 52.1 de la Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea si la limitación está prevista por la ley, respeta el contenido esencial del derecho y es proporcionada (3). Es un control distinto del escrutinio estricto que la Primera Enmienda impone en Estados Unidos. Esta comparación se plantea como hipótesis de trabajo: el artículo 50 es aplicable desde hace pocas semanas, todavía no existe práctica aplicativa sobre campañas electorales y las fuentes consultadas no permiten evaluar su eficacia.

8. Consecuencias para la integridad electoral y la confianza pública

Las fuentes identifican de forma convergente un conjunto de riesgos potenciales que el uso generalizado de medios sintéticos en la publicidad electoral plantea para la integridad del proceso democrático y para la confianza ciudadana. En la mayor parte de los casos estos riesgos se formulan como hipótesis fundamentadas en la observación del fenómeno y en el juicio de expertos, no como efectos cuantificados con datos empíricos sobre el comportamiento electoral.

El riesgo más reiterado es la erosión de la capacidad de los electores para distinguir entre contenido auténtico y contenido fabricado. Axios recoge la advertencia de que “cuanto más medio artificial consumimos, menos probable es que las personas puedan discernir lo verdadero de lo falso, y también menos que les importe” (traducción propia) (12). Esa doble dinámica (dificultad de discriminación y posible indiferencia creciente) puede profundizar el deterioro de la confianza en los políticos y en las instituciones, ya de por sí erosionada en los últimos años. Daniel Schiff, profesor de la Universidad de Purdue, teme que el daño a la solidez y a la credibilidad de las elecciones y de los sistemas democráticos, y la capacidad de desinformar sobre candidatos o cuestiones sociales, se vean muy potenciados (11).

Un segundo riesgo es la normalización de la representación falsa de candidatos. Cuando las campañas y los grupos de apoyo emplean de forma reiterada imágenes y voces sintéticas para atribuir conductas o declaraciones que no se produjeron, introducen en el espacio público un tipo de mensaje que, por su realismo, puede eludir los mecanismos tradicionales de verificación periodística y de contraste por parte del electorado. En varios de los casos más visibles del ciclo 2026, los afectados reaccionaron: el equipo de Talarico habló de “poner palabras en la boca” del candidato, Goodwin presentó una denuncia penal y los abogados de Cooke enviaron una carta de cese y desistimiento (12)(13)(15). No existe, en la documentación disponible, una medición directa del grado en que estos anuncios modificaron intenciones de voto o niveles de movilización. Los expertos consultados coinciden, sin embargo, en que el potencial de confusión o engaño es elevado, sobre todo cuando el disclaimer de inteligencia artificial está ausente o resulta de difícil percepción (9)(11)(13).

La asimetría en la adopción de la tecnología constituye un tercer elemento de preocupación. La evidencia empírica muestra que los actores republicanos utilizaron los medios sintéticos de forma mucho más intensiva que los demócratas (9)(13). Esa asimetría no implica, por sí sola, un efecto electoral determinado, pero introduce un factor de desigualdad en las herramientas disponibles para la comunicación de campaña. Las fuentes no aportan datos que permitan afirmar que esta diferencia haya producido, hasta la fecha, un sesgo sistemático en los resultados de las primarias o en las intenciones de voto de las generales.

El carácter fragmentado del marco regulatorio genera un riesgo adicional de naturaleza institucional. La coexistencia de estados con prohibiciones temporales, estados con obligaciones de disclosure y estados sin ninguna regulación específica puede producir un efecto de “forum shopping” regulatorio y, al mismo tiempo, dificultar que los electores dispongan de criterios uniformes para evaluar la autenticidad de los mensajes que reciben. Axios señala que, en ausencia de reglas más claras, los votantes se enfrentan a un mosaico de estándares que podría alejarlos de hechos compartidos y erosionar aún más la confianza en los políticos (12).

Ninguna de las fuentes examinadas ofrece evidencia cuantitativa robusta sobre el impacto causal de los anuncios sintéticos en el comportamiento electoral, en los niveles de confianza institucional o en la calidad deliberativa del debate público. Los riesgos descritos se formulan como potencialidades respaldadas por la observación del fenómeno y por el juicio experto, no como efectos demostrados.

9. Limitaciones de la evidencia disponible y lagunas de conocimiento

El análisis del uso de medios sintéticos en la publicidad electoral de 2026 se ve condicionado por un conjunto de limitaciones metodológicas y de vacíos de información que es necesario explicitar. Estas limitaciones no invalidan los hallazgos disponibles, pero delimitan de forma estricta el alcance de las afirmaciones que pueden formularse con rigor.

La limitación más estructural es la subestimación inherente a todas las cifras de volumen y gasto. El Wesleyan Media Project reconoce de forma expresa que sus recuentos (164 anuncios y casi 80 millones de dólares a 4 de septiembre de 2026) constituyen una infravaloración. La ausencia de un mandato federal de etiquetado hace que, en numerosos casos, resulte imposible determinar con certeza si un anuncio ha sido generado o mejorado mediante herramientas de inteligencia artificial, sobre todo cuando no existe disclaimer y los indicios visuales no son inequívocos (9). Las estimaciones de CNN y de AdImpact, aunque útiles, operan con criterios de inclusión distintos y cubren universos parciales (televisión abierta en un caso; solo anuncios con disclosure en el otro), lo que impide una agregación directa (13)(14).

No existe, en las fuentes examinadas, evidencia empírica robusta sobre el impacto causal de estos anuncios en el comportamiento electoral. Ningún estudio citado cuantifica de forma sistemática efectos sobre la intención de voto, la movilización, la percepción de los candidatos o los niveles de confianza institucional atribuibles de forma específica a las piezas sintéticas del ciclo 2026. Las afirmaciones sobre erosión de la confianza o sobre dificultades de discriminación entre lo real y lo fabricado se sustentan en el juicio de expertos y en observaciones cualitativas, no en mediciones de efectos (10)(11)(12). Un estudio de 2025 publicado en el Journal of Creative Communications, mencionado por Reuters, concluye que las personas tienen dificultades para identificar vídeos deepfake y que sus opiniones se ven afectadas por este tipo de desinformación; se trata, sin embargo, de un trabajo previo al grueso de la campaña de 2026 y no ofrece datos específicos sobre los anuncios electorales de este ciclo (11).

La información sobre el cumplimiento efectivo de las leyes estatales de disclosure es incompleta. Aunque el Wesleyan Media Project y CNN documentan un porcentaje elevado de anuncios sin advertencia, no se dispone de un análisis sistemático que cruce, estado por estado, la existencia de obligación legal, la emisión del anuncio y la presencia o ausencia de etiquetado (9)(13). Los casos conocidos son pocos y dispersos. Vikki Goodwin presentó en septiembre una denuncia penal contra Dan Patrick al amparo de la ley tejana; los abogados de Rebecca Cooke enviaron una carta de cese y desistimiento a Derrick Van Orden, y la demócrata Jessica Bichler hizo lo propio en agosto con el senador estatal republicano Michael Lee, de Carolina del Norte (15). No existen datos públicos consolidados sobre quejas formales, investigaciones o sanciones impuestas por las autoridades electorales estatales en aplicación de estas normas.

El conocimiento sobre la recepción del contenido sintético por parte del electorado es limitado. Las fuentes no aportan estudios de audiencia, experimentos de percepción o encuestas representativas que midan, para los anuncios concretos del ciclo 2026, el grado en que los espectadores identificaron el carácter artificial de las representaciones, ni el efecto de los disclaimers (cuando existían) sobre esa identificación.

La jurisprudencia relevante es aún escasa y de alcance limitado. Las sentencias que anularon las leyes de California y Hawái proceden de tribunales de distrito y no vinculan a otros circuitos. Las fuentes consultadas no recogen pronunciamientos de tribunales de apelación ni del Tribunal Supremo que establezcan criterios consolidados sobre los límites constitucionales de la regulación de deepfakes en el ámbito electoral (8).

Estas lagunas impiden formular afirmaciones categóricas sobre la magnitud real del fenómeno, sobre su eficacia persuasiva o sobre la adecuación de las respuestas regulatorias existentes. Cualquier conclusión debe permanecer dentro de los límites de la evidencia documentada y señalar de forma explícita aquello que, por el momento, permanece fuera del alcance del conocimiento disponible.

10. Conclusiones

El ciclo de las midterms estadounidenses de 2026 marcó un punto de inflexión en el uso de medios generados o manipulados por inteligencia artificial en la publicidad electoral. Lo que hasta hace pocos años se presentaba como una posibilidad técnica marginal se convirtió en una práctica operativa documentada en decenas de anuncios, con un gasto asociado de decenas de millones de dólares y una distribución partidista muy asimétrica a favor de actores republicanos (9)(13).

La evidencia disponible permite afirmar con seguridad tres hechos. El volumen de publicidad sintética creció de forma rápida a lo largo de 2026, pasando de unas pocas decenas de anuncios en primavera a un mínimo de 164 a principios de septiembre, cifras que las propias fuentes consideran una subestimación (9). La adopción fue mucho mayor entre candidatos y grupos republicanos que entre demócratas (9)(13). El marco regulatorio se caracteriza por la ausencia completa de norma federal y por un mosaico de leyes estatales centradas, en su mayoría, en obligaciones de disclosure, con un número reducido de prohibiciones temporales o permanentes (8).

Las fuentes revelan también límites importantes. No existe evidencia cuantitativa robusta sobre el impacto causal de estos anuncios en el comportamiento electoral, en los niveles de confianza institucional o en la calidad del debate público. Las afirmaciones sobre erosión de la capacidad de discriminación entre lo real y lo fabricado, o sobre posibles efectos de indiferencia creciente, se sustentan en el juicio de expertos y en observaciones cualitativas, no en mediciones de efectos (10)(11)(12). La jurisprudencia relevante es aún escasa y de alcance limitado a tribunales de distrito (8). El cumplimiento de las obligaciones de etiquetado ha sido desigual, incluso en estados que las imponen (9)(13).

Desde el punto de vista constitucional, la protección del discurso político bajo la Primera Enmienda opera como límite superior a la capacidad regulatoria de los estados. Las sentencias que anularon las leyes de California y Hawái ilustran las dificultades de diseñar normas que restrinjan el contenido engañoso sin imponer cargas excesivas sobre la sátira y la parodia, formas de expresión que la mayoría de las leyes estatales intentan preservar (7)(8). Esa tensión no se ha resuelto de forma definitiva.

El fenómeno de los deepfakes y los medios sintéticos en la publicidad electoral de 2026 introduce un factor de complejidad adicional en un sistema democrático ya caracterizado por altos niveles de polarización y de desconfianza institucional. La tecnología permite fabricar representaciones convincentes de candidatos realizando o diciendo cosas que nunca ocurrieron, o recombinar material auténtico de formas que diluyen el contexto original. La respuesta normativa ha sido fragmentaria y, hasta la fecha, de eficacia limitada. Las lagunas de conocimiento (sobre el impacto real, sobre la percepción ciudadana y sobre el cumplimiento efectivo de las normas existentes) impiden, por el momento, una evaluación completa de las consecuencias a medio plazo.

Del análisis se derivan algunas propuestas de diseño normativo, formuladas como lex ferenda y no como derecho vigente. Un legislador estatal que quiera una norma capaz de superar el control judicial puede limitar la prohibición, si la mantiene, a los contenidos que causen un daño concreto, como la interferencia en el voto, la coacción o la intimidación; no exigir a la sátira y la parodia un aviso separado; reservar la legitimación activa a los candidatos que hayan sufrido un perjuicio concreto, y fijar un tamaño y una ubicación mínimos para el aviso de IA, porque un aviso en letra diminuta, como el del anuncio del NRSC, puede cumplir una obligación formal y dejar al espectador sin información (5)(8)(11). Un paso práctico adicional sería que las autoridades electorales estatales publicaran cifras de quejas y sanciones, hoy inexistentes en forma consolidada. Las campañas y sus asesores jurídicos, por su parte, deberían mapear por estado las ventanas temporales de cada norma (noventa, sesenta o cuarenta y cinco días antes de la elección, según el caso) antes de producir una pieza con medios sintéticos (4)(8).

Cualquier desarrollo futuro del fenómeno, tanto en el plano de la práctica de campaña como en el de la regulación, deberá ser objeto de un seguimiento empírico y jurídico continuado que permita superar las limitaciones actuales.

Bibliografía

Normativa

(1) Reglamento (UE) 2024/1689 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de junio de 2024, por el que se establecen normas armonizadas en materia de inteligencia artificial (Reglamento de Inteligencia Artificial), art. 50. DO L, 12.7.2024.

(2) Reglamento (UE) 2024/900 del Parlamento Europeo y del Consejo, de 13 de marzo de 2024, sobre transparencia y segmentación en la publicidad política. DO L, 20.3.2024.

(3) Carta de los Derechos Fundamentales de la Unión Europea, art. 52.1. DO C 326, 26.10.2012, p. 391.

(4) Leyes estatales citadas, según la tabla del NCSL (8): Tex. Election Code Ann. § 255.004; Md. Election Code Ann. § 2-110; Minn. Stat. § 609.771; Ala. Code § 17-5-16.1; Ky. Rev. Stat. § 117.322; Colo. Rev. Stat. §§ 1-45-111.5 y 1-46-102 y ss.

Jurisprudencia

(5) Kohls v. Bonta, 752 F. Supp. 3d 1187 (E.D. Cal. 2024). Citada a través del NCSL (8), que sitúa en agosto de 2025 la anulación de la ley californiana. No se ha consultado la resolución original.

(6) The Babylon Bee v. Lopez (D. Haw.). Citada a través del NCSL (8). No se ha consultado la resolución original.

Doctrina y análisis profesional

(7) Wiley Rein LLP. (2026). AI Restrictions in Political Ads: What to Know About “Deepfake” Disclaimers and Bans. JD Supra. https://www.jdsupra.com/legalnews/ai-restrictions-in-political-ads-what-3837951/

Documentos institucionales y de investigación

(8) National Conference of State Legislatures (NCSL). Artificial Intelligence (AI) in Elections and Campaigns. https://www.ncsl.org/elections-and-campaigns/artificial-intelligence-ai-in-elections-and-campaigns [consulta: 04/10/2026]

(9) Wesleyan Media Project. (4 de septiembre de 2026). At Least $80 Million Spent on AI Ads This Cycle. https://mediaproject.wesleyan.edu/releases-090426/ [consulta: 04/10/2026]

Prensa y datos de mercado

(10) Solender, A. (16 de junio de 2026). An explosion of AI deepfakes is redefining American elections. Axios. https://www.axios.com/2026/06/16/ai-deepfake-ads-campaigns-midterms [consulta: 04/10/2026]

(11) Coster, H. y Ax, J. (28 de marzo de 2026). AI deepfakes blur reality in 2026 US midterm campaigns. Reuters. https://www.reuters.com/business/media-telecom/ai-deepfakes-blur-reality-2026-us-midterm-campaigns-2026-03-28/ [consulta: 04/10/2026]

(12) Walker, J. (9 de septiembre de 2026). Paxton-Talarico deepfake shows risks of AI campaign ads ahead of midterms. Axios. https://www.axios.com/2026/09/09/ai-political-ads-deepfakes-2026-elections [consulta: 04/10/2026]

(13) CNN Politics. (2 de octubre de 2026). AI blurs lines in campaign ads: ‘People are seeing things that didn’t happen’. https://www.cnn.com/2026/10/02/politics/ai-campaign-ads-disclosure-invs-vis [consulta: 04/10/2026]

(14) POLITICO. (21 de septiembre de 2026). AI isn’t taking over campaign ads… yet (datos de AdImpact). https://www.politico.com/newsletters/weekly-score/2026/09/21/ai-isnt-taking-over-campaign-ads-yet-01085647 [consulta: 04/10/2026]

(15) Axios. (2 de octubre de 2026). AI campaign deepfakes are starting to draw legal threats. https://www.axios.com/2026/10/02/ai-deepfake-election-campaign-lawsuits [consulta: 04/10/2026]

(16) Poynter. (24 de junio de 2026). In Texas, AI-generated political ads are blurring the line between real and fake. https://www.poynter.org/fact-checking/2026/james-talarico-ken-paxton-ai-political-ads-texas/

(17) Ken Paxton uses AI-generated James Talarico in new attack ad. Watch it. (9 de septiembre de 2026). Tallahassee Democrat. https://tallahassee.com/story/news/state/texas/2026/09/09/ken-paxton-talarico-artificial-intelligence-ad/91672483007 [consulta: 04/10/2026]