En un esfuerzo pionero en la esfera de la inteligencia artificial, investigadores han desarrollado una nueva herramienta que permite el análisis detallado y automatizado de la opinión pública. Este innovador sistema, basado en modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés), promete revolucionar la manera en que gobiernos y organizaciones pueden interpretar la voz colectiva de la sociedad sin necesidad de un vasto aparato técnico.

Este estudio pionero propone un pipeline basado en agentes de LLM, capaz de ejecutar múltiples tareas analíticas de manera secuencial, sin intervención humana más allá de una consulta inicial en lenguaje natural. La herramienta, que destaca por su bajo costo operativo y accesibilidad, fue puesta a prueba mediante un estudio de caso sobre la disputa arancelaria entre Estados Unidos y China en 2025. El sistema analizó 1,572 publicaciones de Weibo, extrayendo datos críticos sobre el sentir de la población respecto al conflicto comercial.

El análisis reveló que el sentimiento negativo predominaba en la discusión pública, impulsado por inquietudes sobre el aumento de los costos para los consumidores y la presión industrial. Las publicaciones se concentraban principalmente en la escalada de la guerra comercial entre ambos países y el impacto en los precios de bienes de consumo, reflejando una amplia preocupación tanto a nivel macroeconómico como en la vida diaria.

El sistema no solo clasificó estas opiniones, sino que también extrajo temas clave, como las estrategias de precios corporativos y los desafíos al sistema de comercio multilateral, proporcionándole a las autoridades un análisis detallado del clima político y social.

A través de un análisis cross-temático, se identificó que los temas relacionados con la economía cotidiana provocaban las reacciones más intensas en las plataformas sociales. En contraste, las discusiones sobre política económica y seguridad tendían a recibir respuestas más neutras.

Finalmente, el agente automatizado generó recomendaciones políticas basadas en estos hallazgos. Estas incluían mejorar la comunicación pública sobre las políticas arancelarias, implementar subsidios para contener los precios de bienes esenciales, y fortalecer el diálogo multilateral para prevenir escaladas mayores.

Esta iniciativa refleja no solo el avance en la capacidad de análisis de IA, sino también su potencial para mejorar las decisiones políticas mediante la interpretación precisa y veloz de datos en escenarios complejos. Este enfoque plantea un nuevo paradigma para el análisis de la opinión pública, integrando capacidades avanzadas de IA con la necesidad de una gobernanza informada y receptiva.