Un video falso de una candidatura, una fotografía antigua presentada como prueba de una irregularidad actual o un mensaje de WhatsApp que suplanta al Instituto Nacional Electoral: estas piezas pueden circular por redes y grupos de mensajería antes de que alguien alcance a verificarlas.
Las pasadas elecciones de Estados Unidos y Brasil mostraron una vez más una amplia circulación de desinformación, potenciada por el uso de IA. NewsGuard ha identificado y desmentido 63 afirmaciones falsas que se viralizaron sobre las elecciones estadounidenses. Registró 730 apariciones de esas afirmaciones en 12 plataformas, más de 487 cuentas sociales, 77 sitios y 24 segmentos de televisión. 29 de las 63 alegaban fraude electoral.
Un video probablemente generado con IA acusó falsamente al candidato al Senado por Texas James Talarico de conducta indebida. Según el Council on Foreign Relations, alcanzó más de 850 mil visualizaciones en su primer día; investigadores vincularon su publicación con Storm-1516, una red asociada con operaciones rusas. Al día siguiente, Google AI Overview, Gemini y Microsoft Copilot repitieron la acusación falsa.
En Brasil, fueron confirmadas 920 publicaciones con uso de IA, entre el 16 de agosto y el 28 de septiembre, según el proyecto VigIA de Lupa, de las cuales 554 (60 %) eran deepfakes. Según la agencia, en la primera ronda de votación “se presentó casi una pieza electoral generada por IA por hora en las redes sociales”.
Entre las estrategias de desinformación más comunes están las publicaciones generadas por IA que suplantan la imagen de periodistas o medios anunciando encuestas o resultados electorales falsos. También circularon videos de celebridades que supuestamente apoyaban candidaturas y escenas de campaña que nunca ocurrieron; encuestas inventadas e imágenes generadas por IA que mostraban candidatos junto a figuras políticas en una escena que no ocurrió.
¿Cómo puede la ciudadanía prevenirse de este tipo de tácticas, cada vez más sofisticadas, de desinformación? Ante este panorama, el prebunking es cada vez más urgente.
¿Qué es el prebunking?
El prebunking es una estrategia preventiva contra la desinformación que enseña de antemano a reconocer las tácticas de manipulación, como sacar una imagen de contexto, suplantar una fuente o provocar miedo, para que las personas puedan identificarlas si aparecen después. Busca que la gente reconozca las fake news y deepfakes antes de encontrarlas en sus redes, comprobar el contexto y buscar fuentes confiables confiables, antes de compartir las publicaciones.
Según estudio publicado en 2025 sobre seguridad electoral en Estados Unidos y Brasil, el prebunking mejoró varias medidas, entre ellas la confianza en las elecciones y la capacidad de distinguir afirmaciones verdaderas y falsas sobre el proceso.
En la Unión Europea, una investigación publicada en 2026 evaluó la estrategia de prevención de desinformación mediante videos cortos para reducir la susceptibilidad a la desinformación al advertir a los espectadores sobre las tácticas de manipulación, antes de las elecciones europeas de 2024. La campaña llegó a más de 120 millones de personas en YouTube; las encuestas realizadas en 12 países encontraron mejoras pequeñas, pero significativas, en la identificación de técnicas y en decisiones de compartir. Los videos más largos, de 50 segundos, mostraron resultados más consistentes que los de 20 segundos.
También hay ejemplos de prevención ligada a la coyuntura actual. Antes de las elecciones legislativas de Estados Unidos del 3 de noviembre de 2026, el Brennan Center publicó un análisis de rumores que podrían aparecer en distintas etapas del proceso. Desde 2020, el Centro para una Ciudadanía Informada de la Universidad de Washington publica investigaciones rápidas durante las elecciones con el objetivo de disipar el ruido y la confusión generados por los rumores en línea que pueden minar la confianza en los procesos electorales y los procedimientos de votación.
En Brasil, el Tribunal Superior Electoral renovó su plataforma Fato ou Boato, que reúne verificaciones y materiales para consultar información sobre el proceso electoral. Este recurso complementa el prebunking: la prevención enseña patrones; la verificación ayuda a resolver dudas sobre una afirmación concreta.
Es evidencia prometedora, pero sus resultados dependen de las instituciones, los rumores y las condiciones políticas de los países.
En México, el INE incorporó la prevención a su proyecto Certeza. Recientemente, el instututo publicó una guía de prebunking que incluye, entre otros ejemplos, videos creados con IA, fotografías fuera de contexto y avisos falsos atribuidos a autoridades electorales. El objetivo: “enseñar de antemano cómo operan las técnicas de manipulación, para reconocerlas cuando aparezcan”.
Cuatro tácticas y cómo prepararse
El prebunking se basa en la teoría de la inoculación que establece que, similar a lo que sucede con las vacunas, conocer de antemano las trampas de la mentira crea “anticuerpos cognitivos” para no caer en la desinformación.
En un contexto electoral, el prebunking podría enseñar a reconocer, por ejemplo, tácticas como las siguientes:
1. Sacar una imagen de contexto. Una foto de una fila, una urna o una protesta puede ser real, pero corresponder a otro año o lugar. Antes de compartirla como prueba de una irregularidad actual, buscar la imagen original, revisar su fecha y compararla con reportes de medios confiables y autoridades locales.
2. Suplantar una fuente oficial. Un mensaje puede imitar el logotipo o el tono de una autoridad y anunciar cambios en el lugar o el horario de votación. No usar el teléfono o el enlace incluido en el mensaje para comprobarlo: consultar directamente el sitio oficial o sus cuentas verificadas.
3. Fabricar una voz o un video. Un audio atribuido a una candidatura puede anunciar una renuncia o revelar una supuesta instrucción secreta. El prebunking no debería enseñar a confiar en una lista de señales visuales, pues los contenidos sintéticos mejoran y los auténticos también pueden verse alterados por la compresión, la verificación útil consiste en buscar la grabación completa y su fuente, y esperar corroboración independiente.
4. Provocar indignación y encontrar culpables. Una publicación puede presentar una explicación compleja como una conspiración y culpar a un grupo sin pruebas. Preguntar qué evidencia ofrece, si confunde coincidencia con causa y si solo presenta dos opciones cuando puede haber otras.
La clave está en enseñar a distinguir mejor entre contenidos verdaderos, falsos y fuera de contexto; comprobar una fuente antes de compartir; recordar dónde consultar información electoral oficial y mantener la capacidad de reconocer información confiable, pero sin caer en la sospecha generalizada.
El prebunking puede ayudar a anticipar ciertos engaños, pero no sustituye la verificación periodística ni la responsabilidad de las plataformas y las autoridades de ofrecer información clara y corregir errores. Para el proceso electoral mexicano de 2026–2027, el reto será probar estos materiales con audiencias locales y analizar qué funcionó, para quién y con qué límites.