Las fotografías generadas por inteligencia artificial descubiertas en el padrón preliminar de votantes de Nigeria plantean una pregunta que va mucho más allá de la tecnología que las produjo: ¿cómo llegaron registros sospechosos a una base de datos diseñada para establecer quién puede votar? Con las elecciones generales de 2027 acercándose, la polémica ha puesto bajo escrutinio los procedimientos de verificación, los controles de acceso y la rendición de cuentas de la Comisión Electoral Nacional Independiente (INEC), y no solo su capacidad para detectar imágenes sintéticas.

El padrón preliminar registra más de 103 millones de votantes, frente a aproximadamente 93 millones en 2023. Si bien INEC atribuye el incremento a las nuevas inscripciones, las dudas persistentes sobre registros anómalos han intensificado las demandas de una explicación más clara sobre cómo se verifican los datos originales y quién asume la responsabilidad cuando se cuelan irregularidades sistémicas.

Clement Nwankwo, director del Policy and Legal Advocacy Centre (PLAC), cuestionó la credibilidad del padrón en una entrevista en ARISE News (video), citando presuntas fotografías generadas por IA y aumentos estadísticos inexplicables en el número de votantes inscritos. Sus señalamientos plantean una prueba institucional más amplia para INEC: eliminar registros dudosos es solo el punto de partida, y la comisión debe demostrar que todo su proceso de recopilación, verificación y auditoría de datos electorales es sólido y confiable.

El acceso interno está en el centro del problema

Al responder a las críticas el 30 de octubre, Lawrence Bayode, director de tecnologías de la información y comunicación (TIC) de INEC, dijo que la comisión trabajaba para corregir las irregularidades antes de publicar el padrón final el 15 de diciembre de 2026. Sin embargo, su explicación reveló una vulnerabilidad operativa más profunda: algunos registros sospechosos fueron insertados directamente por funcionarios de registro con acceso autorizado a la base de datos central de INEC.

Bayode reconoció que funcionarios de registro en varios estados introdujeron irregularidades en el sistema, tanto imágenes generadas por IA como prácticas de registro defectuosas. "Ellos tienen acceso para inscribir personas", señaló, e indicó que la comisión detectó estas discrepancias durante las verificaciones del sistema automatizado de identificación biométrica (ABIS).

Esta admisión complica la narrativa de que la tecnología generativa es la principal responsable de las vulnerabilidades en los padrones electorales. La IA generativa simplifica la creación de imágenes sintéticas, pero el problema central identificado por INEC se origina en los privilegios internos, es decir, las personas autorizadas para operar los terminales de registro, y en los controles de gobernanza que rodean dicho acceso.

Este fallo plantea preguntas críticas sobre la supervisión interna: cómo se monitorea a los funcionarios de registro en tiempo real, qué reglas de validación se aplican antes de que los datos se consoliden en la base de datos principal y por qué los registros sospechosos no fueron puestos en cuarentena antes de llegar al padrón preliminar público.

El episodio también evidencia los límites de las salvaguardas automatizadas. Los algoritmos biométricos pueden detectar huellas duplicadas o características anómalas, pero su eficacia depende de la integridad de los datos enviados, de un diseño de flujo de trabajo adecuado y de un seguimiento riguroso de las anomalías señaladas.

INEC aún no ha precisado cuántas fotos generadas por IA o registros inválidos fueron detectados, cuántos funcionarios están implicados o qué acciones disciplinarias o legales se han iniciado. Sin estos detalles, el público no puede dimensionar con precisión la magnitud de la vulneración ni evaluar si las salvaguardas existentes son suficientes para restaurar la confianza.

Un padrón más grande y un problema de transparencia

INEC informó que inscribió a más de 11 millones de personas durante su campaña de Registro Continuo de Votantes (CVR) para las elecciones de 2027. Las verificaciones biométricas automatizadas depuraron posteriormente alrededor de 1,2 millones de registros inválidos, añadiendo más de 9 millones de votantes a los 93 millones registrados en 2023. Según Bayode, este filtrado automatizado produjo el total preliminar de más de 103 millones.

Aun así, la notable expansión ha alimentado la preocupación pública, en particular porque observadores y electores siguen identificando errores evidentes en los padrones publicados. El problema va más allá del crecimiento numérico: se trata de si los ciudadanos pueden examinar de forma independiente las actualizaciones de datos y verificar las metodologías de INEC, cuestiones de gran importancia dados los mandatos legales de publicación y las discrepancias ya descubiertas.

De conformidad con la Sección 19(1) de la Ley Electoral, INEC debe publicar y exhibir el padrón preliminar de votantes en su sitio web y en cada centro de registro y oficina de gobierno local al menos 90 días antes de una elección. Con las elecciones presidenciales y de la Asamblea Nacional programadas para el 16 de enero de 2027, el plazo legal vencía el 18 de octubre de 2026. La Sección 20 además obliga a la comisión a publicar el padrón final al menos 30 días antes de la votación, tras el proceso de reclamos, objeciones y depuración de duplicados, lo que fija un plazo a mediados de diciembre de 2026.

INEC incumplió el plazo de publicación digital del 18 de octubre y puso el padrón preliminar en línea el 26 de octubre, solo 81 días antes de la elección. La comisión argumentó que las exhibiciones físicas en los centros electorales del 9 al 15 de octubre cumplían con sus obligaciones, pero las exhibiciones físicas por sí solas no satisfacen la Sección 19(1), que exige explícitamente disponibilidad tanto física como en línea. El retraso redujo la ventana para la auditoría pública y generó preguntas legítimas sobre el cumplimiento de la ley.

La fase de revisión pública también ha revelado más discrepancias. Bayode reconoció haber recibido quejas por registros de votantes faltantes, errores administrativos y cambios de domicilio no reflejados en el padrón. Si bien INEC ha asegurado al público que estos problemas están en revisión antes de la publicación final, resolver reclamos individuales solo aborda parte del problema. Los votantes también requieren transparencia sobre los flujos de investigación, los estándares de verificación y los registros de auditoría.

Este escenario ilustra un principio fundamental de la gestión electoral digital: el crowdsourcing externo puede revelar defectos, pero no puede reemplazar los controles internos institucionales. Tampoco el escrutinio público puede restaurar la confianza sin una visibilidad clara sobre cómo se corrigen y previenen los errores.

Las ambiciones de IA de INEC enfrentan una prueba de gobernanza

Estos acontecimientos se producen mientras INEC amplía su presencia tecnológica y formula políticas para gobernar la inteligencia artificial en todas sus operaciones. Bayode afirmó que la comisión actualmente limita el uso de la IA a funciones de bajo riesgo, como chatbots de consultas públicas y planificación logística de materiales electorales, subrayando que estas herramientas no afectan los resultados electorales esenciales.

INEC también está finalizando un marco formal de gobernanza de IA antes de las elecciones de 2027, para establecer límites operativos a las herramientas automatizadas y garantizar supervisión humana sobre las decisiones sensibles. Además, la comisión creó una división especializada de IA dentro de su departamento de TIC y participa en iniciativas regionales enfocadas en el uso responsable de la IA en elecciones.

Estos pasos indican conciencia de los riesgos técnicos, pero la polémica del padrón electoral muestra por qué la gobernanza no puede centrarse exclusivamente en herramientas de software. También debe abordar cómo interactúan los operadores humanos con los sistemas, cómo se auditan los privilegios de usuario y cómo se hace cumplir la rendición de cuentas cuando los controles internos fallan.

Bayode se comprometió a publicar las directrices de política de IA. Hacer públicas estas reglas permitiría a los partidos políticos, organizaciones de la sociedad civil y votantes evaluar de forma independiente las salvaguardas operativas de INEC.

La confianza dependerá de lo que INEC corrija

El compromiso de INEC de eliminar imágenes sintéticas y resolver las discrepancias de datos antes del 15 de diciembre representa una prueba clave de su capacidad operativa de cara a las elecciones de 2027. Sin embargo, depurar el padrón solo trata el síntoma. Para reconstruir una confianza duradera, la comisión debe revelar cómo los datos fraudulentos eludieron los controles del sistema, identificar las vulnerabilidades institucionales involucradas y detallar los mecanismos técnicos implementados para evitar recurrencias.

La disputa refuerza una realidad clave de la gobernanza digital: digitalizar procesos no garantiza por sí mismo la credibilidad. La tecnología puede agilizar la administración y señalar anomalías, pero una gobernanza débil de los accesos y una supervisión insuficiente corren el riesgo de replicar, e incluso amplificar, las mismas fallas que las herramientas digitales pretendían resolver.

Para INEC, el imperativo de cara a 2027 no es simplemente desplegar software sofisticado, sino demostrar que los sistemas humanos y técnicos que protegen las elecciones de Nigeria son seguros, transparentes y plenamente responsables. En última instancia, la integridad electoral no depende de la cantidad de registros corruptos eliminados, sino de que los ciudadanos puedan confiar en el proceso mediante el cual sus datos son recopilados, verificados y protegidos.

Este artículo apareció originalmente en TechCabal.