Como a inteligência artificial influenciou as eleições de meio de mandato - e se tornará uma característica permanente da democracia

A Inteligência Artificial ajudou a dar aos democratas uma vantagem na arrecadação de fundos nesta temporada eleitoral, permitindo que o partido azul mantivesse o controle do Senado e impedisse uma tomada republicana da Câmara.

Embora houvesse muitos outros fatores em jogo, os democratas confiaram mais fortemente na IA para encontrar doadores, de acordo com captadores de fundos profissionais, trazendo mais dinheiro de doadores individuais de pequeno valor do que seus rivais republicanos.

“A IA desempenhará um papel cada vez mais importante na democracia daqui para frente”, disse Martin Kurucz, que dirige a Sterling Data Company , uma empresa democrata de tecnologia de dados no espaço de arrecadação de fundos.

A análise de dados tem sido usada na arrecadação de fundos políticos há mais de uma década, e os bots – sistemas automatizados que postam nas mídias sociais – há muito tempo espalham mensagens políticas em larga escala. Mas usar a IA para identificar doadores e maximizar os esforços de divulgação é relativamente novo.

No lado esquerdo do corredor, os arrecadadores de fundos estão usando inteligência artificial para prever quem provavelmente doará para sua causa, enquanto no lado republicano, os arrecadadores de fundos estão usando inteligência artificial para maximizar a eficiência do alcance de listas estabelecidas de doadores. Embora a abordagem republicana possa arrecadar mais dólares por doador, eles têm menos doadores para arrecadar.

Considere John Fetterman, o democrata que ganhou uma cadeira no Senado na Pensilvânia contra o republicano Mehmet Oz. De acordo com a Comissão Eleitoral Federal , Fetterman arrecadou mais de US$ 55 milhões em 2022, em comparação com pouco mais de US$ 15 milhões de Mehmet Oz. Mais da metade da arrecadação de Fetterman veio de doadores individuais que doaram US$ 200 ou menos, enquanto apenas cerca de um terço das contribuições de Oz veio de doadores de poucos dólares.

O Sr. Fetterman, cuja campanha usou IA, não estava sozinho. A maioria dos democratas estaduais ultrapassou seus colegas do Partido Republicano por grandes múltiplos no espaço do pequeno dólar.

Dados da Comissão Federal de Eleições do ciclo eleitoral de 2022 mostram que organizações doadoras democratas, como o Comitê de Campanha do Congresso Democrata, ou DCCC, gastaram cerca de US$ 8,4 milhões em aquisições digitais, enquanto arrecadaram US$ 85,6 milhões de pequenas contribuições unificadas em dólares – cerca de dez vezes o que gastaram. Ao mesmo tempo, organizações republicanas, como o Comitê Nacional Republicano do Congresso, gastaram cerca de US$ 32 milhões em aquisições digitais e arrecadaram menos do que o dobro desse valor em pequenas contribuições unitárias em dólares.

Embora os doadores de pequeno valor à esquerda sejam tipicamente mais ricos do que seus colegas republicanos, a vantagem democrata é mais do que apenas demográfica.

Durante a maior parte da última década, os anúncios digitais foram o meio predominante para encontrar doadores. Mas a arrecadação de fundos mudou para aquisição por e-mail e celular, pois os retornos da publicidade digital diminuíram após as medidas de privacidade da Apple em 2021, que limitaram os recursos de rastreamento dos anunciantes digitais. Algumas empresas logo perceberam que a segmentação de doadores orientada por IA era o meio mais eficaz e rápido de aquisição por e-mail e dispositivos móveis.

“Nenhum analista de dados no mundo pode classificar dezenas de milhares de doadores em potencial e descobrir qual é o mais provável de doar dinheiro”, disse Kurucz, cuja empresa ajudou o DCCC e Fetterman, “mas a IA pode fazer isso”.

“Chegamos a um ponto em que qualquer pessoa que saiba usar uma planilha pode usar o aprendizado de máquina para tomar decisões baseadas em dados”, disse Jonathon Reilly , cofundador da Akkio.

Os modelos de IA podem detectar tendências maiores, prever doações online e recalibrar a segmentação em segundos, permitindo que as campanhas personalizem seu alcance quase em tempo real.

“Geramos mais receita por doador do que os democratas em geral”, disse Tom Newhouse, vice-presidente de marketing digital da Convergence Media , mas acrescentou que as mudanças do iOS da Apple prejudicaram as estratégias de prospecção de doadores dos republicanos.

A Sterling Data usa um site de aprendizado de máquina sem código, Akkio.com , que permite aos usuários arrastar e soltar suas planilhas de dados no site. No back-end, o Akkio analisa os dados e oferece ao usuário opções para o que ele deseja prever. No caso da Sterling Data, essa é a probabilidade de cada pessoa dar dinheiro.

A Sterling Data construiu um banco de dados de cerca de 30 milhões de doadores com 500 ou mais colunas de informações sobre tudo, desde o tipo de carro que cada doador dirige até os programas da Netflix que assistem. Ele executa um subconjunto dos dados por meio de um modelo Akkio treinado para identificar prováveis doadores para um determinado candidato. O resultado é uma lista de possíveis doadores classificada da mais provável para a menos provável de doar, permitindo que a Sterling Data concentre seus esforços sem desperdiçar tempo e dinheiro com as pessoas erradas.

“A facilidade de usar listas classificadas por IA significa que as empresas de dados que vendem prospectos de doadores com curadoria de IA podem oferecer preços que prejudicam o restante do mercado”, disse Jacob Geers, que até recentemente atuou como diretor administrativo da Veracity Media, uma agência de estratégia digital.

Ferramentas de IA como Akkio agora permitem que as organizações escalem de maneiras que antes eram impossíveis, processando milhões de pontos de dados em segundos e priorizando as ações a serem executadas para obter o máximo efeito.

“Chegamos a um ponto em que qualquer pessoa que saiba usar uma planilha pode usar o aprendizado de máquina para tomar decisões baseadas em dados”, disse Jonathon Reilly , cofundador da Akkio. “Nossa plataforma permite que usuários não técnicos extraiam valor de seus dados.”

A Sterling Data então entrega a lista de contatos prioritários para a equipe do candidato, que entra em contato com os doadores da maneira mais eficiente possível.

“O objetivo principal é prever quem realmente doará se meu candidato entrar em contato”, disse Kurucz, acrescentando que o modelo de Akkio cria listas de possíveis doadores que aumentam consistentemente o dobro das listas construídas com outros métodos.

No último ciclo, a aquisição de doadores orientada por IA fornecida por fornecedores como a Sterling Data mudou as expectativas de toda a indústria quanto à velocidade de retorno do investimento, disse Kevin Massey, sócio da Momentum Campaigns , uma agência digital de arrecadação de fundos. Em ciclos anteriores, disse ele, era normal esperar cerca de 6 meses ou mais antes que uma aquisição de e-mail fosse totalmente compensada por uma campanha. “Mas com essas novas aquisições impulsionadas por IA, vimos isso aumentar rapidamente para um a três meses”, disse Massey.

O retorno mais rápido permite que as campanhas reajam mais rapidamente e sejam mais inteligentes com seus orçamentos de aquisição porque estão obtendo resultados mais rapidamente.

A Sterling Data gasta milhares de horas ligando para potenciais doadores de alto valor. A empresa usa outra forma de IA chamada processamento de linguagem natural para ler notas de chamadas e obter novos detalhes sobre esses doadores. Os e-mails são reservados para potenciais doadores de pequeno valor. Sterling Data trabalha com os democratas em todas as votações, desde os candidatos do Congresso aos vereadores.

“Direcionar em grande escala é realmente difícil e conseguir um contato com o doador, seja por e-mail ou número de telefone, é ainda mais difícil”, disse Kurucz.

Existem muitas fontes de dados diferentes para agregar informações sobre doadores potenciais. “Quanto mais informações você obtiver sobre doadores em potencial, melhor será o modelo”, disse Kurucz.

Kurucz acredita que a abordagem sem código se espalhará porque coloca o poder nas mãos de um praticante diário que não precisa mais de cientistas de dados caros para obter resultados. Kurucz observou que pode criar e executar seus modelos de IA usando Akkio em um avião em seu laptop.

Newhouse, da Convergence Media, diz que usa recursos de IA em uma plataforma de e-mail e SMS chamada Iterable para otimizar o tempo ou o modo de divulgação, seja por e-mail ou mensagem de texto, por exemplo, o que leva a maiores doações por doador. Mas ele disse que os republicanos ainda precisam se unir em torno de um conjunto central de ferramentas tecnológicas que são compartilhadas em todos os setores.

“Para ampliar a base de doadores republicanos, os republicanos precisam adotar inteligência artificial ou modelagem de dados para identificar novos doadores”, disse ele.