La elección de un nuevo Papa es uno de los eventos más trascendentales y enigmáticos dentro del mundo religioso y político. El cónclave, que responde a un proceso ancestral donde solo los cardenales elegibles votan en absoluto secreto, deslumbra por su solemnidad, misterio y relevancia global. Sin embargo, los detalles internos y las dinámicas que moldean estas decisiones históricas permanecen, en gran medida, ocultos para el público. Esta realidad ha motivado el desarrollo de ConclaveSim, una herramienta pionera que utiliza agentes impulsados por modelos de lenguaje a gran escala para simular la elección papal del año 2025. ConclaveSim no solo recrea las complejas interacciones y votaciones de los cardenales sino que abre un nuevo horizonte para el análisis y comprensión de este proceso único.
El contexto tradicional del cónclave no puede entenderse sin reconocer su base histórica y las reglas que rigen la elección pontificia. Cuando el Papa muere o renuncia, los cardenales menores de 80 años se reúnen en la Capilla Sixtina en una reunión cerrada que garantiza absoluta confidencialidad. La denominación "cónclave", derivada del latín cum clave, hace referencia a que los cardenales permanecen encerrados hasta lograr consenso sobre quién será el nuevo líder de la Iglesia Católica. Este método asegura tanto la seriedad como la integridad, evitando influencias externas. El sistema de votación exige una mayoría cualificada de dos tercios para validar la elección y puede extenderse por varios días o semanas.
Entre cada ronda, se queman las papeletas para indicar con humo negro o blanco el resultado provisional y definitivo respectivamente. Además, los cardenales mantienen intensas discusiones informales entre las rondas, en las que argumentan sobre posibles candidatos y estrategias. En este contexto, ConclaveSim emerge como una simulación avanzada que replica esas condiciones con un enfoque de inteligencia artificial. La plataforma utiliza agentes autónomos, cada uno representando a un cardenal con identidad y características basadas en datos reales de los 133 cardenales electores para 2025. Estas identidades están enriquecidas con información detallada sobre la biografía, prioridades, creencias y situaciones contextuales derivadas de fuentes como Wikipedia, complementadas y refinadas con potentes modelos de lenguaje como GPT-4.
1. Esta representación integral permite a los agentes actuar y tomar decisiones que reflejan sus perfiles reales, lo que aporta un realismo nunca antes visto en simulaciones políticas tan complejas. Un aspecto fundamental que distingue a ConclaveSim es la incorporación de agentes impulsados por Claude 3.7 Sonnet, una inteligencia artificial de última generación que guía a los cardenales simulados en sus votaciones, discusiones y cambios de postura. Estos agentes no solo votan según sus criterios iniciales sino que interactúan entre sí, debaten, forman alianzas, y ajustan sus opiniones estratégicamente, emulando la dinámica humana y política que se observa históricamente en los cónclaves.
Además, el sistema mantiene un registro detallado de las interacciones y resultados en cada ronda, permitiendo un análisis exhaustivo posterior. ConclaveSim ofrece múltiples modos de simulación que amplían su versatilidad. Uno de ellos es la votación de una sola ronda, donde los agentes emiten sus votos sin intercambio previo, lo que sirve como diagnóstico limpio para analizar tendencias iniciales. El modo de múltiples rondas reproduce la mecánica clásica de votación repetida, donde solo se revela el resultado agregado tras cada escrutinio, simulando la incertidumbre e influencia que impone el entorno real. Más innovador aún es el modo con discusión, que recrea las deliberaciones intermedias donde los agentes pueden hablar, persuadir y modificar sus votos según el progreso de la elección.
Esta capacidad de diálogo basado en IA aporta profundidad y autenticidad al proceso simulado. Para alimentar esta simulación, ConclaveSim utiliza un conjunto de datos detallado denominado cardinal_electors_2025.csv, que incluye nombres, países de origen, cargos, edades y perfiles ideológicos de los cardenales electores. Este archivo se genera con un script automatizado que realiza búsquedas web y ayuda de modelos GPT para completar y validar información, asegurando precisión y actualidad en la base de datos. Este trabajo meticuloso hace posible que cada agente cuente con un trasfondo creíble y coherente, fortaleciendo la fidelidad de la simulación.
Desde un punto de vista técnico, ConclaveSim opera dentro de un entorno llamado ConclaveEnv, que coordina la creación, interacción y gestión de los agentes y las fases de la elección. Además, requiere una configuración previa que incluye credenciales para acceder a servicios en la nube de AWS Bedrock, lo que permite utilizar potentes recursos de inteligencia artificial para ejecutar fluidamente el modelo. El proyecto está desarrollado en Python con una estructura ordenada que facilita la expansión o modificación para pruebas futuras. La importancia de ConclaveSim trasciende su carácter experimental y recreativo. Por un lado, abre la puerta a una mejor comprensión de cómo funcionan las elecciones papales, brindando material analítico que puede ser de interés para historiadores, politólogos, expertos en religión y comunicadores.
Por otro lado, la plataforma ejemplifica cómo la inteligencia artificial puede aplicarse para simular procesos complejos con interacciones multidimensionales, abriendo el camino a nuevas aplicaciones en diplomacia, negociaciones y modelado político. Además, ConclaveSim es una herramienta valiosa en el ámbito educativo, pues permite a estudiantes y aficionados observar cómo interactúan factores como la ideología, las alianzas y las prioridades estratégicas mediante agentes artificiales que actúan como verdaderos participantes del cónclave. Esto también puede fomentar debates y discusiones informadas sobre el papel de la tecnología en procesos históricos y contemporáneos. Mirando hacia adelante, el proyecto tiene un gran potencial para evolucionar. Se contempla la posibilidad de experimentar con diferentes modelos de lenguaje y motores de IA que puedan aportar variantes en el comportamiento de los agentes y, por lo tanto, perspectivas diversas sobre el desarrollo de la elección.
