¿Cómo funciona la inteligencia artificial (IA) electoral en la práctica? #4

Aunque gran parte del mundo aún habla de la Inteligencia Artificial (IA) como un atisbo del futuro, en las elecciones africanas, ese futuro ya ha llegado. Desde los Sistemas Bimodales de Acreditación de Votantes (BVAS) en Nigeria hasta los chatbots de educación electoral basados ​​en WhatsApp desarrollados por la Comisión Electoral y de Límites de Kenia, los organismos de gestión electoral (OGE) de todo el continente están integrando activamente la IA en sus operaciones, transformando la forma en que se administran las elecciones en tiempo real.

La implementación de esta tecnología no está exenta de riesgos. Una dependencia excesiva de sistemas algorítmicos sin la debida diligencia podría crear puntos ciegos que delaten graves riesgos para la libertad, la equidad y la integridad de las elecciones. Al mismo tiempo, el potencial de la IA para mejorar la eficiencia de la administración electoral es innegable. La IA ha llegado para quedarse en el ámbito electoral; todos los actores deben participar en la búsqueda estrategias de mitigación de su posible impacto negativo, y planificar para aprovechar su potencial. La pregunta que queda es: ¿qué podemos aprender sobre los casos de uso electorales de la IA y sus implicaciones para garantizar que satisfagan los valores democráticos esenciales?

Incluso antes de que la IA se integrara en la vida cotidiana, los organismos electorales ya implementaban algunos de sus precursores en la administración electoral. Los sistemas automatizados operaban discretamente entre bastidores, detectando anomalías en los censos electorales, protegiendo los portales en línea de ataques de phishing y digitalizando la verificación de identidad mediante la implementación de sistemas biométricos. Estas tecnologías de apoyo allanaron el camino para la actual ola de integración de la IA, aunque aún queda mucho por hacer para aprovechar al máximo el potencial de la tecnología electoral y la inteligencia artificial.

Los recientes avances en IA han ampliado las opciones de los organismos electorales para automatizar partes de todo el ciclo electoral. Según una encuesta de IDEA Internacional, los organismos electorales de África, Asia-Pacífico y los Balcanes ya informan que utilizan la IA para la educación electoral multilingüe mediante chatbots generativos, la autenticación de votantes, la monitorización y el análisis de datos en redes sociales, así como para la gestión de resultados electorales. Si bien sus usos aún son limitados, muchos organismos electorales expresan un gran interés en ampliar el uso de la inteligencia artificial en su trabajo. Si bien la IA ofrece el potencial de unas elecciones más accesibles, eficientes y con mayor capacidad de respuesta, también conlleva riesgos que deben evaluarse cuidadosamente.

Como se describe en el informe de IDEA Internacional sobre IA para la Gestión Electoral, una integración exitosa requiere bases digitales sólidas, que incluyen infraestructura interna, alfabetización digital del personal, protocolos de ciberseguridad sólidos y conjuntos de datos inclusivos. Implementar modelos de IA sin estos prerrequisitos aumenta significativamente el riesgo de fallos o daños, y muchos organismos electorales aún tienen un largo camino por recorrer para establecer las condiciones necesarias para implementar la IA de forma segura y productiva. Antes de adoptar la IA, las instituciones electorales deben evaluar si ya se han completado los pasos previos esenciales. Desde la capacitación del personal sobre el funcionamiento de la IA y sus limitaciones, hasta el establecimiento de procedimientos operativos estándar para brechas de ciberseguridad y la auditoría de los datos de los votantes para detectar lagunas o vulnerabilidades.

Más allá de los aspectos técnicos, los organismos electorales también deben realizar análisis de riesgos para cada caso de uso de la IA, ya que algunas aplicaciones son inherentemente más riesgosas que otras. Por ejemplo, usar IA para la comparación de firmas suele ser más predecible que implementar chatbots de los organismos electorales entrenados con datos erróneos, que podrían responder involuntariamente a las consultas de los votantes con información engañosa sobre las elecciones. Afortunadamente, marcos como la Ley de IA de la UE ofrecen una guía útil para categorizar las herramientas de IA por nivel de riesgo, distinguiendo las aplicaciones de alto riesgo (p. ej., el reconocimiento facial para la identificación de votantes) de las herramientas de menor riesgo (p. ej., los chatbots con preguntas frecuentes limitadas). Fomentar el uso contextual de estas tecnologías puede contribuir a salvaguardar la integridad democrática y, al mismo tiempo, aprovechar los beneficios de la innovación.

Pilar #3, IA para mejorar la gestión electoral

En el tercer taller regional celebrado en Johannesburgo (Sudáfrica), organismos electorales anglófonos y organizaciones de la sociedad civil de todo el continente participaron en conversaciones reflexivas sobre el papel actual y futuro de la IA en sus operaciones. Surgió una pregunta recurrente y esencial: ¿cuándo el uso de la IA resuelve un problema o mejora un proceso?

Esta pregunta impulsó una reflexión más profunda sobre el uso adecuado de la IA y cuándo los métodos tradicionales pueden seguir siendo la mejor opción. Ante el rápido auge de la IA, ha habido poco tiempo para reflexionar sobre sus crecientes implicaciones. Si bien la tecnología tiene un potencial inmenso, es importante recordar que no es una panacea. En ocasiones, las herramientas existentes o las soluciones más sencillas se adaptan mejor al contexto, especialmente cuando la infraestructura digital es limitada, los datos están incompletos, los riesgos no se pueden mitigar o el caso de uso requiere un criterio humano que la tecnología aún no puede replicar de forma fiable.

Esta reflexión es imperativa para los organismos electorales, a los que con frecuencia se dirigen actores comerciales que ofrecen soluciones de IA como productos universales. Estas soluciones suelen concebirse sin comprender suficientemente los entornos electorales locales, ignorando o subestimando las necesidades y los desafíos específicos de cada contexto. Herramientas que funcionan bien en entornos de prueba pueden tener un rendimiento inferior o incluso ser perjudiciales al implementarse a gran escala, especialmente en contextos multilingües o con recursos limitados.

En un estudio de caso sobre proveedores de IA durante el taller, los participantes enfatizaron la necesidad de evaluar internamente si la tecnología propuesta satisface una necesidad real y de verificar exhaustivamente la experiencia demostrable de los proveedores de servicios en procesos electorales. Antes de la implementación, los participantes también enfatizaron la importancia de mantenerse informados sobre la fiabilidad y las limitaciones de cualquier sistema potencial, si el servicio incluye supervisión y validación humana, y si cumple con la legislación local sobre protección y gestión de datos.

El escepticismo hacia la IA surgió como un tema recurrente durante el taller. Si bien los participantes reconocieron el potencial de la IA para mejorar la administración electoral, también expresaron inquietudes sobre la preparación institucional. Varios organismos electorales ya estaban realizando análisis internos de necesidades o invirtiendo en el desarrollo de capacidades digitales, pero muchos aún sentían que no estaban preparados para responder a la irrupción de la IA, en particular en lo que respecta a su uso por parte de actores externos que buscan influir en las elecciones.

Los participantes mencionaron varios casos en los que se habían encontrado con intentos de desestabilizar la integridad de sus entornos electorales, y varios expresaron preocupación por su limitada capacidad para contrarrestar estas amenazas por sí solos. Esto pone de relieve el doble desafío que enfrentan los organismos electorales: no solo deben considerar cómo implementar herramientas de IA de forma segura internamente, sino también desarrollar estrategias para defenderse de los usos disruptivos de la misma tecnología por parte de terceros. En este sentido, la sociedad civil es una vanguardia clave para apoyar a los organismos electorales en la identificación y mitigación de la influencia de la interferencia electoral por parte de actores externos.

La fortaleza de las redes intersectoriales multiactor para responder a estos desafíos se hizo patente a lo largo del taller. Al conectar las capacidades y la diversa experiencia de la sociedad civil, el mundo académico, los expertos en tecnología y los medios de comunicación, los organismos electorales pueden construir sistemas más resilientes para contrarrestar los daños a la integridad electoral. Estos esfuerzos colectivos ayudan a distribuir la responsabilidad de salvaguardar la integridad electoral, a la vez que fomentan la transparencia, la confianza y la rendición de cuentas pública, pilares de una base democrática para la IA electoral.

En definitiva, hay mucho en juego. A medida que la IA se integra más profundamente en el ciclo electoral, también aumentan los riesgos asociados. Sin embargo, las oportunidades para promover unas elecciones más justas, inclusivas y eficientes son igualmente significativas. Lograr el equilibrio adecuado requiere aprendizaje continuo, diálogo abierto y un firme compromiso con la innovación ética y adaptada al contexto.

El taller de Johannesburgo dejó claro que los organismos electorales africanos no están adoptando la IA pasivamente, sino que están moldeando activamente su uso mediante la reflexión profunda, la colaboración y la vigilancia, sentando un ejemplo a nivel mundial. El camino a seguir requiere un enfoque multisectorial para desarrollar marcos institucionales de IA con mecanismos identificables de rendición de cuentas y transparencia. Como bien lo expresó un participante: «La clave de los organismos electorales es la confianza. Si se pierde, se rompe el proceso».

La cuarta entrega de la serie de artículos abordará el siguiente pilar de la IA electoral democrática: el panorama cambiante de la regulación y la legislación en materia de inteligencia artificial. Examinará cómo los marcos de gobernanza deben ser sensibles al contexto y estar fundamentados en los derechos humanos para abordar eficazmente la IA electoral. El debate se basará en las conclusiones del cuarto taller de IA para Actores Electorales, que reunió a representantes de América Latina en la Ciudad de Panamá a finales de mayo de 2025.

Acceda a la serie de artículos leyendo el primer artículo para obtener una imagen completa de una base de IA democrática, el segundo artículo sobre alfabetización en IA y el taller en Kuala Lumpur, y el tercer artículo sobre ética de IA y el taller en Tirana.