La próxima elección presidencial de Nigeria podría contemplar un nuevo papel de la inteligencia artificial en la verificación independiente de los resultados electorales, a medida que las organizaciones civiles recurren a la tecnología para simplificar el proceso de escrutinio.

La iniciativa se basa en la reciente elección de gobernador en Osun, donde organizaciones de monitoreo electoral como Yiaga Africa y el Athena Centre for Policy and Leadership utilizaron herramientas asistidas por IA para analizar y contabilizar de forma independiente los resultados antes de que la Comisión Nacional Electoral Independiente (INEC) anunciara los desenlaces. En esa contienda, el gobernador Ademola Adeleke aseguró otro mandato el 15 de agosto al derrotar a Bola Oyebamiji, candidato del Congreso de Todos los Progresistas (All Progressives Congress).

Para las organizaciones involucradas, sin embargo, la trascendencia de la elección iba más allá de determinar al ganador. Osun ofreció la oportunidad de poner a prueba si la tecnología podía permitir a los observadores procesar la información electoral con la rapidez suficiente para brindar una verificación independiente de los resultados oficiales, una tarea que se vuelve más exigente a medida que aumentan los reportes y las actas de las unidades de votación.

Nigeria ya emplea tecnología en sus elecciones, principalmente a través de la INEC, que utiliza el Sistema Bimodal de Acreditación de Votantes (BVAS) para validar a los electores y transmitir los resultados de forma electrónica. El papel de la inteligencia artificial, sin embargo, es distinto. En lugar de reemplazar los sistemas de la INEC, las organizaciones civiles exploran cómo la IA puede ayudar a analizar las enormes cantidades de datos que se generan durante los comicios.

Los observadores electorales, por ejemplo, pueden recopilar los resultados de las unidades de votación, incluidas las cifras y las imágenes de las actas. Hecho de forma manual en numerosos lugares, el trabajo es sumamente lento, pero la IA puede organizar los datos, detectar patrones e identificar inconsistencias que requieren investigación adicional. El objetivo no es solo obtener resultados con rapidez, sino comprender de dónde provienen los números.

La elección de Osun mostró cómo este enfoque podría funcionar a mayor escala. Yiaga Africa y el Athena Centre emplearon una tecnología que permitió a los observadores analizar los resultados de manera independiente mientras la INEC aún contabilizaba los votos. La tecnología no reemplazó a la INEC; añadió una capa adicional de análisis disponible para comparación.

Dado que se prevé que la elección presidencial de 2027 genere un volumen masivo de datos, la IA podría desempeñar un papel aún mayor. En lugar de que personas verifiquen cada resultado, la IA podría ayudar a organizar los datos, identificar resultados inusuales y señalar las áreas que necesitan verificación adicional. En otras palabras, la IA ayudaría a verificar lo que ocurrió después de la votación, en lugar de predecir los desenlaces.

Sin embargo, la IA por sí sola no puede determinar si una elección se realizó correctamente. Depende de datos precisos: si faltan resultados o son incorrectos, sus conclusiones pueden ser poco fiables. Por ello, los observadores humanos siguen siendo cruciales para recopilar y verificar la información, y el futuro del monitoreo electoral probablemente implicará que las personas trabajen junto a la IA para acelerar el procesamiento de los datos electorales.

Más allá de la IA, el panorama tecnológico electoral de Nigeria incluye plataformas como E Don Kast, que hace que los datos electorales sean accesibles para los ciudadanos y los periodistas, permitiéndoles verificar los resultados de forma independiente. La tendencia general de la tecnología electoral nigeriana avanza hacia herramientas que ayudan a las personas a comprender, comparar y examinar mejor la información electoral, en lugar de simplemente poner las elecciones en línea.

El uso de la IA para monitorear la elección de Osun ha mostrado resultados prometedores, pero eso no significa que funcione de la misma manera en una contienda presidencial de alcance nacional. La escala será mucho mayor, el volumen de datos considerablemente más grande y cualquier error acarreará consecuencias políticas más graves.

Aun así, la elección de Osun demostró algo importante: la IA puede ayudar a analizar los resultados electorales incluso antes de que concluya el escrutinio oficial. Si la tecnología puede volverse lo suficientemente fiable para las elecciones de 2027, podría ofrecer a los observadores electorales una vía más rápida para detectar problemas y brindar a los ciudadanos más información para cuestionar los resultados oficiales.

Para la tecnología electoral de Nigeria, esta podría ser la mejora clave. La meta no es simplemente usar la IA para anunciar a un ganador, sino ayudar a las personas a comprender cómo se calculan los resultados electorales.