En un contexto de alta complejidad y creciente desinformación, un grupo de profesores del Tecnológico de Monterrey desarrolló una herramienta digital impulsada por Inteligencia Artificial (IA) para informar a la ciudadanía rumbo a las elecciones al Poder Judicial 2025.
El sitio scjn.online permite consultar de manera clara, rápida y verificada los perfiles de aspirantes a ministras y ministros de la Suprema Corte de Justicia de la Nación (SCJN), rumbo a la inédita votación del próximo 1 de junio.
La plataforma fue presentada en el Círculo de Liderazgo Periodístico “Recursos digitales y de Inteligencia Artificial para la información de la ciudadanía en torno a las elecciones del Poder Judicial 2025”, organizado por los campus Puebla, Santa Fe y Ciudad de México del Tecnológico de Monterrey.
En el encuentro participaron profesores e investigadores de la Escuela de Humanidades y Educación que forman parte del Observatorio de Medios Digitales, y que además son expertos en comunicación, periodismo y tecnologías emergentes.
“El objetivo es que las personas tengan la mejor información, la mayor información disponible ante la complejidad de lo que se nos va a plantear el próximo primero de junio”, comentó el Dr. Alejandro Martín del Campo, profesor de la Escuela de Humanidades y Educación en Campus Ciudad de México y líder del Observatorio de Medios Digitales.
En este encuentro, también participaron las profesoras de la Escuela de Humanidades en Campus Santa Fe Mtra. Laura Morales y Dra. María del Carmen Fernández. Además de la Mtra. Ángeles Leal, profesora de la Escuela de Humanidades y Educación en Campus Puebla, quien fungió como moderadora de la sesión.
El sitio recopila y analiza entrevistas estructuradas realizadas a 42 aspirantes a la SCJN, originalmente alojadas en YouTube por el Comité Evaluador del Poder Legislativo.
Estas entrevistas fueron transcritas, analizadas temáticamente y organizadas en tarjetas visuales que permiten navegar por temas clave, como rezago judicial, derechos humanos o autonomía institucional entre otras.
Uno de los recursos más innovadores del sitio es la herramienta de Inteligencia Artificial que se diseñó para responder preguntas sobre los candidatos con base en la información del Instituto Nacional Electoral (INE).
Si la respuesta no se encuentra en dicha fuente, la IA ofrece la información disponible citando el origen para garantizar transparencia.
El sitio también ofrece filtros temáticos, acceso directo a entrevistas y un enfoque pedagógico que facilita la comprensión de un proceso electoral poco familiar para la ciudadanía, en el que por primera vez se elegirá a integrantes de la Suprema Corte mediante el voto directo.
“La IA no está aquí para sustituir el pensamiento crítico, sino para facilitar el acceso a la información verificada. Queremos que cualquier persona pueda encontrar, comparar y decidir con base en hechos, no suposiciones”, añadió Alejandro Martín del Campo.
Durante el conversatorio, las y los expertos advirtieron sobre los riesgos de la desinformación en redes sociales respecto a este proceso. De acuerdo con el Observatorio, plataformas como Facebook e Instagram concentran más del 50% de la conversación digital, muchas veces basada en opiniones sin sustento, datos falsos o narrativas polarizantes.
“Detectamos una gran cantidad de narrativas falsas, citas fuera de contexto y teorías de conspiración en redes. Nuestro objetivo es contrarrestar ese ruido con herramientas confiables”, dijo la Dra. María del Carmen Fernández.
Ante este panorama, el equipo subrayó la necesidad de acudir a fuentes confiables y verificadas, como el sitio del INE o el propio Observatorio de Medios Digitales del Tec de Monterrey, que también cuenta con recursos de verificación, un newsletter especializado y reportes continuos sobre tendencias y análisis informativos.
El proyecto, impulsado desde las Escuelas de Humanidades y Educación, es resultado de una metodología interdisciplinaria basada en alfabetización mediática, análisis de datos y tecnologías emergentes.
Los expertos coincidieron en que este modelo es replicable para futuras elecciones estatales o federales, y que democratiza el acceso a información electoral mediante soluciones tecnológicas con enfoque ciudadano.
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