- Pronóstico
- Presidenciales 2026
- Recetas Electorales 2026
Cocinamos un pronóstico
A nueve días de que los colombianos voten por su próximo presidente, el Equipo Alfil publicó en GitHub un modelo bayesiano que pronostica la primera vuelta del 31 de mayo. La receta combina 19 encuestas válidas, el Senado del 8 de marzo y los respaldos de bancada de 17 partidos. Pero la cifra del líder viene con una letra pequeña: su intervalo de credibilidad del 80% va de 30% a 53%. Más de veinte puntos de ancho. Ese rango no es timidez del modelo — es lo más honesto que sabe decir.
Andrés Sampayo · John Martínez · Santiago Espitia — Equipo Alfil
- Publicado
- 25 may 2026
- Datos al
- 24 may 2026
- Elección
- Primera vuelta · 31 may 2026
- Colección
- Elecciones 2026
Fuentes · 19 encuestas · Senado 8 mar 2026 · Registraduría · bancadas · datos al 24 may 2026
En esta investigación7 secciones
Nota del editor, 13 de octubre de 2026: esta pieza se publicó el 25 de mayo de 2026 con datos cortados al 24 de mayo, antes de la primera vuelta del 31 de mayo. Expresiones como «a nueve días» y «el 31 de mayo a las cinco de la tarde sabremos», y la promesa de actualizar los rangos cuando esté disponible un archivo de intervalos, corresponden a ese momento; el texto se conserva tal como se publicó.
Pronóstico V3 · proporción de votos válidos · datos al 24 may 20266
Iván CepedaPolo Democrático / Pacto Histórico
Abelardo de la EspriellaMovimiento propio (derecha independiente)
Paloma ValenciaCentro Democrático
01Los tres ingredientes
Tres carnes cocinándose juntas
Un sancocho de verdad lleva tres carnes cocinándose juntas: pollo, res, cerdo. El nuestro también. El pollo son las encuestas (la verosimilitud); la res es el Senado del 8 de marzo (el prior estructural); el cerdo son las bancadas (la dirección de la transferencia). Ninguno de los tres ingredientes, por sí solo, alcanza para pronosticar una elección.
Las tres carnes del Sancocho
01Pollo· la verosimilitud
Encuestas1
19 sondeos válidos · Invamer, GAD3, Guarumo, CNC
De 30 encuestas recogidas usamos 19. Las firmas se contradicen entre sí más de lo que sus muestras alcanzan a explicar; el modelo lo nota y le baja peso a todas. Cada sondeo termina contando como ~80 personas efectivas.
02Res· el prior estructural
Senado del 8 de marzo2
17 partidos transferidos partido→candidato
El 8 de marzo los colombianos votaron por partidos; el 31 de mayo votan por personas. El puente lo armamos a mano: para cada uno de los 17 partidos con escaño estimamos qué fracción de su voto se va a cada candidato.
03Cerdo· la dirección de la transferencia
Bancadas3
Análisis cualitativo de respaldos
A quién avaló la bancada, qué dijeron sus dirigentes, a quién se parece su electorado. La lectura política de los respaldos le da dirección al reparto del Senado: indica hacia dónde se mueve el voto, no solo cuánto.
El pollo son las encuestas. Recogimos 30 sondeos y usamos 19, de cuatro firmas: Invamer, GAD3, Guarumo y CNC. Los otros once salieron de la olla por razones de método. Las que sobreviven no se ponen de acuerdo: se contradicen entre sí más de lo que el tamaño de sus muestras alcanza a explicar. El modelo lo nota y reacciona — cuando los sondeos pelean, les baja el peso a todos. Por eso cada encuesta termina contando como unas 80 personas efectivas. La res es el Senado del 8 de marzo: ese día se votó por partidos, el 31 de mayo se vota por personas; el puente lo armamos a mano, partido por partido. El cerdo son las bancadas: los respaldos de cada partido le dan dirección a la transferencia — indican hacia dónde se mueve el voto, no solo cuánto.
19 encuestas válidas · Senado 8 mar 2026 · 17 bancadas · Análisis: Equipo Alfil
02Pronóstico V3 · proporción de votos válidos · IC 80 %
La receta servida
Cuando el modelo bayesiano corre en Stan y mezcla las tres carnes con las 19 encuestas, la receta queda así. El número del medio es lo que diría la prensa. Pero el modelo no entrega un punto: entrega un rango.
Pronóstico V3 · primera vuelta 31 de mayo
Proporción de votos válidos · IC 80 %
- Valor más probable
- IC 80 % calibrado (solo Cepeda)
- Rango visual · estimación editorial
Iván CepedaPolo Democrático / Pacto Histórico40,9 %Abelardo de la EspriellaMovimiento propio (derecha independiente)26,8 %Paloma ValenciaCentro Democrático17,5 %
Sergio FajardoCoalición Centro Esperanza2,6 %
Claudia LópezAlianza Verde2,1 %Banda clara: intervalo de credibilidad del 80%. Para Iván Cepeda va de 30% a 53% — el modelo no se compromete con un punto, se compromete con un rango.
Nota: el IC 80% solo está calibrado para Cepeda en la metodología publicada; los rangos visuales de los demás candidatos son estimación editorial relativa a la sigma posterior. Se actualizarán cuando docs/intervals.json esté disponible.
| Candidato | Valor más probable | IC 80 % desde | IC 80 % hasta | Rango |
|---|---|---|---|---|
| Iván Cepeda | 40,9 % | 30,0 % | 53,0 % | calibrado |
| Abelardo de la Espriella | 26,8 % | 20,5 % | 33,5 % | estimación editorial |
| Paloma Valencia | 17,5 % | 12,0 % | 23,5 % | estimación editorial |
| Sergio Fajardo | 2,6 % | 1,5 % | 4,2 % | estimación editorial |
| Claudia López | 2,1 % | 1,1 % | 3,6 % | estimación editorial |
El valor más probable de Cepeda es 40,9%, con un 80% de probabilidad de caer entre 30% y 53%. Para Espriella el rango es más estrecho; para Valencia, también. Ese ancho del intervalo no salió de la intuición — lo calibramos midiendo, en el backtest, qué tan lejos suele caer la realidad de la predicción. (El resto —otros candidatos y voto en blanco— suma cerca del 10%.)
Forecast oficial V3 · IC 80 % calibrado por backtest · github.com/alfildata/sancocho-2026
03Prior estructural → posterior V3 · aprendizaje bayesiano
Lo que el modelo aprendió
La diferencia entre el prior (solo Senado + bancadas) y el posterior (después de incorporar las 19 encuestas) muestra qué tanto cambió de opinión el modelo al ver los sondeos. Ese delta es el aprendizaje bayesiano.
Prior estructural → posterior V3
Aprendizaje bayesiano · pp · misma escala que el pronóstico
- Prior · solo Senado + bancadas
- Posterior · con las 19 encuestas
Paloma Valencia28,2 % → 17,5 %▼ −10,7 ppIván Cepeda45,0 % → 40,9 %▼ −4,1 ppAbelardo de la Espriella24,4 % → 26,8 %▲ +2,4 ppSergio Fajardo1,4 % → 2,6 %▲ +1,2 ppClaudia López1,0 % → 2,1 %▲ +1,1 ppEl mayor aprendizaje fue Paloma Valencia: el prior la tenía en 28,2% por la lectura de bancadas de centro-derecha; las 19 encuestas la dejan en 17,5%.
| Candidato | Prior | Posterior | Cambio |
|---|---|---|---|
| Paloma Valencia | 28,2 % | 17,5 % | −10,7 pp |
| Iván Cepeda | 45,0 % | 40,9 % | −4,1 pp |
| Abelardo de la Espriella | 24,4 % | 26,8 % | +2,4 pp |
| Sergio Fajardo | 1,4 % | 2,6 % | +1,2 pp |
| Claudia López | 1,0 % | 2,1 % | +1,1 pp |
El mayor ajuste fue Paloma Valencia: el prior estructural la tenía en 28,2% por la lectura de bancadas de la centro-derecha, pero las 19 encuestas la dejan en 17,5% — una caída de 10,7 puntos. Cepeda perdió 4,1 puntos (del 45,0% al 40,9%) sin cambiar el orden. Espriella subió 2,4 puntos (del 24,4% al 26,8%): las encuestas lo acercan al segundo lugar firme. Esa diferencia no es ruido — es información. El modelo está diciendo dónde las encuestas y la estructura partidaria coinciden, y dónde se separan.
Δ prior → posterior · 19 encuestas incorporadas · Análisis: Equipo Alfil
04Backtest · la última semana invisible
Lo que ningún modelo puede ver
En cada una de las últimas tres elecciones presidenciales colombianas hubo alguien que subió más de siete puntos en la última semana de campaña — justo cuando la ley ya prohíbe publicar sondeos. Ningún modelo que se alimente de encuestas vio venir esos saltos. El nuestro tampoco los habría visto.
Backtest · la última semana invisible
Predicho vs real · pp
- Predicho por el modelo
- Resultado real
Óscar Iván ZuluagaSubió en la última semana antes de la primera vuelta.22,0 %29,3 %▲ +7,3 pp
Sergio FajardoEl centro creció en los días finales — más de 8 puntos invisibles.15,5 %23,8 %▲ +8,3 pp
Rodolfo HernándezEl salto más grande de la serie: pasó del 4° lugar a la segunda vuelta.17,7 %28,2 %▲ +10,5 pp
En Colombia las encuestas dejan de publicarse 7 días antes de la votación. Lo que se mueva en esa última semana es invisible para cualquier modelo que se alimente de sondeos — no es un defecto que se arregle con mejor matemática, es un límite del dato.
| Año | Candidato | Predicho | Real | Cambio |
|---|---|---|---|---|
| 2014 | Óscar Iván Zuluaga | 22,0 % | 29,3 % | +7,3 pp |
| 2018 | Sergio Fajardo | 15,5 % | 23,8 % | +8,3 pp |
| 2022 | Rodolfo Hernández | 17,7 % | 28,2 % | +10,5 pp |
No es un defecto que se arregle con mejor matemática: es un límite del dato. Antes de soltar el Sancocho contra 2026 lo obligamos a pronosticar el pasado — en 2014 y 2018 acertó los dos candidatos que pasaron a segunda vuelta, con un error promedio de 3,5 a 5,4 puntos. En 2022 falló. Cualquier pronóstico —el nuestro y el que sea— está ciego en los siete días previos a la votación.
Backtest 2014 · 2018 · 2022 · sondeos prohibidos 7 días antes · github.com/alfildata/sancocho-2026
05La decisión más discutida
El caso AtlasIntel
La decisión más discutida del Sancocho fue dejar por fuera a AtlasIntel. El Consejo Nacional Electoral la sancionó el 19 de mayo de 2026 —resolución CNE-E-DG-2026-014724— por una metodología digital no probabilística. AtlasIntel publicó siete oleadas en este ciclo; era una de las firmas con más volumen. Su última ola (14 de mayo) traía la nota “cautelar CNE revertida”, pero la sanción metodológica de fondo sigue en pie. En lugar de esconder la decisión, corrimos el modelo en las dos versiones —con AtlasIntel y sin AtlasIntel— y publicamos ambas. La diferencia: con AtlasIntel adentro, Espriella sube 1,1 puntos; el orden de los cinco candidatos no cambia. Quien quiera discutir la exclusión tiene el número exacto para hacerlo.4
- Abelardo de la Espriellasin AtlasIntel
- Abelardo de la Espriellacon AtlasIntel (+1,1 pp)
Resolución CNE-E-DG-2026-014724 · 19 may 2026 · El orden de los cinco candidatos no cambia
06Los cocineros · Equipo Alfil
Un horóscopo con decimales
Un pronóstico electoral no vale por la cifra que pone en grande. Vale por lo que admite que no sabe, y por si alguien más puede revisarlo. El Sancocho está completo en github.com/alfildata/sancocho-2026: el código en R y Stan, los 19 archivos de encuestas, la matriz de transferencia partido→candidato, los rangos de credibilidad de cada candidato, la salida del backtest y la lista —en la primera página de la metodología— de las cosas que pueden salir mal. Cualquiera puede bajarlo, cambiarle un ingrediente y ver qué pasa. El 31 de mayo a las cinco de la tarde sabremos qué tan buena estaba la receta. Hasta entonces, está servida para que la pruebes.
Los cocineros
Equipo Alfil · Recetas Electorales 2026
Estudios Políticos
Andrés Miguel Sampayo Navarro
Doctor en Estudios Políticos e Internacionales de la Universidad del Rosario.
Asuntos normativos
John Andrés Martínez Callejas
Asesor en asuntos normativos, análisis de datos y comunicación.
Software y datos
Santiago Espitia Patiño
Ingeniero de software con énfasis en datos.
Receta preparada por el Equipo Alfil. Código, datos y supuestos abiertos bajo licencia MIT.
07Metodología
Resumen
A nueve días de la primera vuelta presidencial, el Equipo Alfil publicó en GitHub un modelo bayesiano jerárquico —escrito en R y Stan— que combina tres fuentes: 19 encuestas válidas, el Senado del 8 de marzo y los respaldos de bancada de 17 partidos. La receta arroja Cepeda 40,9%, Espriella 26,8% y Valencia 17,5% en proporción de votos válidos, con un intervalo de credibilidad del 80% para Cepeda entre 30% y 53%. El backtest sobre 2014, 2018 y 2022 acertó los dos finalistas en las dos primeras, pero falló con la sorpresa Hernández del 22 — un problema que comparten todos los pronósticos basados en encuestas: la última semana es invisible. El modelo, los datos y los supuestos están abiertos en GitHub para que cualquiera los audite.
Metodología
Datos: 19 encuestas válidas de Invamer, GAD3, Guarumo y CNC (30 recolectadas, 11 excluidas por método; AtlasIntel excluida tras sanción CNE del 19-may-2026, resolución CNE-E-DG-2026-014724); Senado del 8 de marzo de 2026 (Registraduría); respaldos de bancada de los 17 partidos con escaño curados por el equipo. Modelo: bayesiano jerárquico Dirichlet-Multinomial en R + Stan; prior estructural construido por transferencia partido→candidato; cada encuesta ponderada por √muestra × exp(−días/25) y descontada por sobre-dispersión observada (κ posterior ≈ 80). Intervalos de credibilidad al 80% reportados por candidato. Backtest sobre 2014, 2018 y 2022 con datos previos al período de silencio electoral (MAE 3,5–5,4 pp por candidato). Código abierto en github.com/alfildata/sancocho-2026 (MIT). Submission al concurso Recetas Electorales 2026. Autores: Andrés Miguel Sampayo Navarro, John Andrés Martínez Callejas, Santiago Espitia Patiño. Procesamiento y análisis: Equipo Alfil.
