El sondeo de CB Global Data los ubica entre los jefes municipales mejor valorados. Diferencial positivo y consolidación del liderazgo en el este provincial.
Gustavo Benedetti, intendente de Arroyito
El último ranking de imagen de intendentes elaborado por CB Global Data volvió a ubicar al departamento San Justo en una posición destacada dentro del mapa político de Córdoba. La encuesta de marzo muestra que dos jefes municipales del distrito aparecen entre los diez mejor valorados de la provincia.
Se trata de Damián Bernarte, de San Francisco, y Gustavo Benedetti, de Arroyito. Ambos integran el top 10 provincial, con diferenciales positivos entre imagen favorable y desfavorable: +10,3 en el caso de Bernarte y +6,7 para Benedetti, según el relevamiento.
El dato adquiere relevancia en una provincia que cuenta con 427 gobiernos locales entre municipios y comunas. La presencia simultánea de los intendentes de las dos principales ciudades de San Justo dentro del lote de mejor valoración expone el volumen político del departamento en la dinámica provincial, en la previa de un año de decisiones electorales.
Cabe recordar que el gobernador Martín Llaryora anticipó la carrera 2027 al reconocer que irá por la reelección y a poner al intendentismo al centro de su gobierno. Si bien Bernarte irá por su reelección, Benedetti no oculta su intención de representar al departamento en la Legislatura.
En el caso del jefe de la "dulce ciudad", el posicionamiento se combina con una continuidad electoral poco frecuente: fue elegido intendente en cuatro oportunidades, lo que le otorga un respaldo sostenido en el tiempo.
El ranking también refleja una tendencia menos concentrada ya que intendentes del interior comienzan a ganar visibilidad en la escena cordobesa a partir de niveles de aprobación que los posicionan como actores con capacidad de incidir en discusiones de mayor escala.
El estudio fue realizado por CB Global Data entre el 7 y el 14 de marzo de 2026, sobre 1.620 casos efectivos, con metodología mixta (telefónica y online), un margen de error aproximado de ±2,4% y un nivel de confianza del 95%.