Cómo la inteligencia artificial influyó en las elecciones intermedias y se convertirá en una característica permanente de la democracia

La inteligencia artificial ayudó a dar a los demócratas una ventaja en la recaudación de fondos en esta temporada electoral, lo que permitió que el partido azul mantuviera el control del Senado y desbaratara la toma de posesión de la Cámara por parte de los republicanos.

Si bien hubo muchos otros factores en juego, los demócratas confiaron más en la inteligencia artificial para encontrar donantes, según los recaudadores de fondos profesionales, lo que generó más dinero de donantes individuales pequeños que sus rivales republicanos.

“La IA desempeñará un papel cada vez más importante en el futuro de la democracia”, dijo Martin Kurucz, que dirige Sterling Data Company , una empresa demócrata de tecnología de datos en el ámbito de la recaudación de fondos.

El análisis de datos se ha utilizado en la recaudación de fondos políticos durante más de una década, y los bots (sistemas automatizados que publican en las redes sociales) han difundido mensajes políticos a gran escala durante mucho tiempo. Pero usar IA para identificar donantes y maximizar los esfuerzos de divulgación es relativamente nuevo.

En el lado izquierdo del pasillo, los recaudadores de fondos usan inteligencia artificial para predecir quién es probable que done a su causa, mientras que en el lado republicano, los recaudadores de fondos usan inteligencia artificial para maximizar la eficiencia del alcance a las listas establecidas de donantes. Si bien el enfoque republicano puede recaudar más dólares por donante, tienen menos donantes de los cuales recaudar.

Considere a John Fetterman, el demócrata que ganó un escaño en el Senado en Pensilvania contra el republicano Mehmet Oz. Según la Comisión Federal de Elecciones , Fetterman recaudó más de $55 millones en 2022 en comparación con los poco más de $15 millones de Mehmet Oz. Más de la mitad del botín de Fetterman provino de donantes individuales que dieron $ 200 o menos, mientras que solo alrededor de un tercio de las contribuciones de Oz provinieron de donantes pequeños.

Fetterman, cuya campaña utilizó IA, no estaba solo. La mayoría de los demócratas en todo el estado superaron a sus homólogos republicanos por grandes múltiplos en el espacio del dólar pequeño.

Los datos de la Comisión Federal de Elecciones del ciclo electoral de 2022 muestran que las organizaciones de donantes demócratas, como el Comité de Campaña del Congreso Demócrata, o DCCC, gastaron alrededor de $ 8,4 millones en adquisición digital, mientras que recaudaron $ 85,6 millones de contribuciones unitarias en dólares pequeños, aproximadamente diez veces lo que gastaron. Al mismo tiempo, organizaciones republicanas como el Comité Nacional Republicano del Congreso gastaron alrededor de $32 millones en adquisición digital y recaudaron menos del doble de esa cantidad en pequeñas contribuciones unitarias en dólares.

Si bien los pequeños donantes de izquierda suelen ser más ricos que sus homólogos republicanos, la ventaja demócrata es más que solo la demografía.

Durante la mayor parte de la última década, los anuncios digitales han sido el medio predominante para encontrar donantes. Pero la recaudación de fondos se ha desplazado a la adquisición de correo electrónico y dispositivos móviles a medida que los retornos de la publicidad digital se marchitaron tras las medidas de privacidad de Apple de 2021 que limitaron las capacidades de seguimiento de los anunciantes digitales. Algunas empresas pronto se dieron cuenta de que la focalización de donantes impulsada por IA era el medio más efectivo y rápido de adquisición por correo electrónico y dispositivos móviles.

“Ningún analista de datos en el mundo puede clasificar decenas de miles de donantes potenciales y determinar cuál es más probable que dé dinero”, dijo Kurucz, cuya firma ayudó tanto a DCCC como a Fetterman, “pero la IA puede hacerlo”.

“Hemos llegado a un punto en el que cualquiera que pueda usar una hoja de cálculo puede usar el aprendizaje automático para la toma de decisiones basada en datos”, dijo Jonathon Reilly , cofundador de Akkio.

Los modelos de IA pueden detectar tendencias más grandes, predecir donaciones en línea y recalibrar la orientación en segundos, lo que permite que las campañas adapten su alcance casi en tiempo real.

“Generamos más ingresos por donante que los demócratas en todos los ámbitos”, dijo Tom Newhouse, vicepresidente de marketing digital de Convergence Media , pero agregó que los cambios de iOS de Apple han afectado las estrategias de prospección de donantes de los republicanos.

Sterling Data utiliza un sitio web de aprendizaje automático sin código, Akkio.com , que permite a los usuarios arrastrar y soltar sus hojas de cálculo de datos en el sitio. En el backend, Akkio analiza los datos y le da al usuario opciones sobre lo que quiere predecir. En el caso de Sterling Data, esa es la probabilidad de que cada persona dé dinero.

Sterling Data ha creado una base de datos de alrededor de 30 millones de donantes con 500 o más columnas de información sobre todo, desde el tipo de automóvil que conduce cada donante hasta los programas de Netflix que ven. Ejecuta un subconjunto de datos a través de un modelo Akkio entrenado para detectar posibles donantes para un candidato en particular. El resultado es una lista de posibles donantes clasificada de mayor a menor probabilidad de dar, lo que permite a Sterling Data centrar sus esfuerzos sin perder tiempo ni dinero en las personas equivocadas.

“La facilidad de usar listas clasificadas por IA significa que las empresas de datos que venden prospectos de donantes seleccionadas por IA pueden ofrecer precios que socavan el resto del mercado”, dijo Jacob Geers, quien hasta hace poco se desempeñó como director gerente de Veracity Media, una agencia de estrategia digital.

Las herramientas de IA como Akkio ahora permiten a las organizaciones escalar de formas que antes eran imposibles, procesando millones de puntos de datos en segundos y priorizando las acciones a tomar para obtener el máximo efecto.

“Hemos llegado a un punto en el que cualquiera que pueda usar una hoja de cálculo puede usar el aprendizaje automático para la toma de decisiones basada en datos”, dijo Jonathon Reilly , cofundador de Akkio. “Nuestra plataforma permite a los usuarios no técnicos extraer valor de sus datos”.

Luego, Sterling Data entrega la lista de contactos priorizados al equipo del candidato, quien se comunica con los donantes de la manera más eficiente posible.

“El objetivo es predecir quién donará realmente si mi candidato se acerca”, dijo Kurucz, y agregó que el modelo de Akkio crea listas de posibles donantes que recaudan constantemente el doble que las listas creadas con otros métodos.

Durante el último ciclo, la adquisición de donantes impulsada por IA proporcionada por proveedores como Sterling Data ha cambiado las expectativas de toda la industria en cuanto a la velocidad del retorno de la inversión, dijo Kevin Massey, socio de Momentum Campaigns , una agencia de recaudación de fondos digital. En ciclos anteriores, dijo, era estándar esperar que pasaran alrededor de 6 meses o más antes de que una adquisición de correo electrónico valiera la pena por completo para una campaña. “Pero con estas nuevas adquisiciones impulsadas por IA, hemos visto que eso aumenta rápidamente de uno a tres meses”, dijo Massey.

El pago más rápido permite que las campañas reaccionen más rápido y sean más inteligentes con sus presupuestos de adquisición porque están viendo resultados más rápido.

Sterling Data pasa miles de horas llamando a posibles donantes de mucho dinero. La firma utiliza otra forma de IA llamada procesamiento de lenguaje natural para leer notas de llamadas y obtener nuevos detalles sobre esos donantes. Los correos electrónicos están reservados para posibles donantes pequeños. Sterling Data trabaja con demócratas en todas partes de la boleta electoral, desde candidatos al Congreso hasta candidatos al concejo municipal.

“La focalización a gran escala es realmente difícil y conseguir un donante, ya sea a través de un correo electrónico o un número de teléfono, es aún más difícil”, dijo Kurucz.

Hay muchas fuentes de datos diferentes de las cuales agregar información sobre posibles donantes. “Cuanta más información obtenga sobre los posibles donantes, mejor será el modelo”, dijo Kurucz.

Kurucz cree que el enfoque sin código se extenderá porque pone el poder en manos de un profesional diario que ya no necesita costosos científicos de datos para lograr resultados. Kurucz señaló que puede crear y ejecutar sus modelos de IA usando Akkio en un avión en su computadora portátil.

Newhouse de Convergence Media dice que usan funciones de inteligencia artificial en una plataforma de correo electrónico y SMS llamada Iterable para optimizar el tiempo o el modo de divulgación, ya sea por correo electrónico o mensaje de texto, por ejemplo, lo que conduce a mayores donaciones por donante. Pero dijo que los republicanos aún tienen que unirse en torno a un conjunto central de herramientas tecnológicas que se comparten en todos los ámbitos.

“Para ampliar la base de donantes republicanos, los republicanos deben adoptar la inteligencia artificial o el modelado de datos para identificar nuevos donantes”, dijo.