Por qué el futuro de la IA en Nigeria depende de romper los silos de datos gubernamentales

Ocho grandes agencias gubernamentales poseen algunos de los conjuntos de datos más valiosos de Nigeria sobre sus ciudadanos. Pero estas bases de datos siguen siendo compartimentos estancos, con escasa interoperabilidad o intercambio de datos. Los expertos del sector afirman que, a menos que esto cambie, el impulso de Nigeria para convertirse en una potencia líder en inteligencia artificial en África podría fracasar antes de que realmente comience.

Los sistemas de IA necesitan grandes cantidades de datos de alta calidad para funcionar bien. Cuando los datos se almacenan en bases de datos separadas con diferentes formatos y estándares, resulta más difícil desarrollar herramientas de IA que puedan mejorar servicios como la sanidad, la educación, la recaudación de impuestos y la verificación de identidad.

La fragmentación abarca algunas de las bases de datos más importantes del país. La Comisión Nacional de Gestión de Identidad (NIMC) gestiona la base de datos del Número de Identificación Nacional (NIN), mientras que el Banco Central de Nigeria (CBN) supervisa el sistema del Número de Verificación Bancaria (BVN).

Otras agencias, incluidas la Comisión de Comunicaciones de Nigeria (NCC), el Servicio de Inmigración de Nigeria (NIS), el Servicio Federal de Ingresos Internos (FIRS), el Cuerpo Federal de Seguridad Vial (FRSC), la Comisión de Asuntos Corporativos (CAC) y la Comisión Electoral Nacional Independiente (INEC), mantienen bases de datos separadas para suscriptores de telecomunicaciones, pasaportes, impuestos, licencias de conducir, registros de empresas y registros de votantes.

Nigeria ha pasado casi dos décadas intentando resolver este problema. La Ley de la Comisión Nacional de Gestión de Identidad de 2007 estableció el Sistema Nacional de Gestión de Identidad (NIMS) como un marco de identidad central diseñado para conectar las bases de datos gubernamentales.

El impulso más agresivo se produjo en 2020, cuando el gobierno ordenó la vinculación de las tarjetas SIM a los Números de Identificación Nacional (NIN), con el objetivo de conectar los datos de telecomunicaciones con identidades verificadas. Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, las rivalidades institucionales y las preocupaciones sobre la propiedad de los datos siguen manteniendo muchos sistemas funcionando en paralelo, en lugar de como parte de una infraestructura digital unificada.

Los riesgos son aún mayores a medida que Nigeria acelera sus ambiciones en materia de IA. En 2025, el país lanzó una Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial y presentó N-Atlas, el primer modelo de lenguaje grande multilingüe respaldado por un gobierno en África. Pero los expertos afirman que el desafío ya no es de visión, sino de ejecución.

"Hoy, pasamos de la política al progreso", afirmó Kashifu Inuwa Abdullahi, Director General de la Agencia Nacional de Desarrollo de Tecnología de la Información (NITDA), en declaraciones pronunciadas por Emmanuel Edet, Director en funciones de Regulación y Cumplimiento en el AI Summit Nigeria celebrado en Abuja el martes. "La verdadera medida del éxito no es el número de políticas que publicamos, sino el impacto que estas políticas crean en la vida del nigeriano medio."

Lograr ese impacto, sin embargo, puede depender de derribar los silos de datos en todo el gobierno.

"La inteligencia artificial no funciona solo con algoritmos", afirmó Abdullahi. "Funciona con energía, capacidad de cómputo, datos, talento, infraestructura y, sobre todo, confianza."

La declaración refleja una comprensión global creciente de que el liderazgo en IA depende no solo de la capacidad técnica, sino también de la preparación institucional. Los países que lideran la adopción de la IA no son necesariamente los que construyen modelos de vanguardia; a menudo son los que han logrado integrar datos y digitalizar los servicios públicos.

John Edokpolo, Director de Asuntos Gubernamentales de Microsoft para África, señaló países como los Emiratos Árabes Unidos y Singapur como ejemplos.

"Estos países no lideran necesariamente en el diseño de chips o el desarrollo de modelos", afirmó. "Lo que han hecho bien es digitalizar la gobernanza y crear sistemas centralizados que permiten el intercambio de datos y la difusión de la IA."

El problema no es técnico

Según Edet, las agencias gubernamentales clasifican y gestionan los datos de manera diferente, lo que crea inconsistencias que dificultan el intercambio de información.

"Realizamos una encuesta y nos dimos cuenta de que las diferentes agencias gubernamentales clasifican los datos de maneras distintas", explicó. "¿Cómo se harmoniza esto para que, una vez que se tiene una clase de datos, se sepa qué tipo de datos se espera y cómo gestionar esos datos en todas las agencias?"

Sin clasificaciones estandarizadas, los sistemas de IA no pueden agregar eficazmente información de múltiples fuentes. Una plataforma de IA sanitaria, por ejemplo, puede tener dificultades para combinar registros hospitalarios si las instituciones utilizan diferentes formatos o estándares.

Para abordar esto, NITDA afirmó que está trabajando a través de la Política Nacional de la Nube y desarrollando marcos para el intercambio de datos. Sin embargo, el proceso está resultando más complejo de lo previsto.

"Los desafíos son enormes", admitió Edet durante una sesión de panel en la que se representó a sí mismo. "Llevará más tiempo del que anticipamos."

Las agencias gubernamentales reconocen cada vez más que los datos tienen valor, según Edet. En algunos casos, ese valor se traduce en relevancia institucional, influencia u oportunidades de monetización futuras.

"Muchas agencias gubernamentales entienden que los datos tienen valor", dijo Edet. "En la medida en que les concierne, compartir datos equivale a ceder ese valor."

Esto crea una paradoja. Los sistemas de IA requieren conjuntos de datos integrados para generar conocimientos, pero las propias instituciones que poseen estos conjuntos de datos suelen ser reacias a compartirlos.

"Nadie quiere ser irrelevante en ningún sistema", añadió.

El resultado es un ecosistema digital fragmentado donde la información valiosa permanece bloqueada dentro de los límites institucionales.

La confianza es la moneda de la IA

Si los datos son el combustible de la IA, la confianza puede ser su moneda. El despliegue de la IA no puede tener éxito sin la confianza pública en cómo se recopilan, procesan y utilizan los datos.

Los reguladores de Nigeria parecen ser conscientes de los riesgos.

Babatunde Bamigboye, Jefe del Departamento de Aplicación Legal y Regulaciones de la Comisión de Protección de Datos de Nigeria (NDPC), destacó la importancia del procesamiento de datos lícito, justo y transparente en virtud de la Ley de Protección de Datos de Nigeria.

El auge de la IA introduce nuevos desafíos porque los sistemas de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos para funcionar de manera eficaz.

"Recopilar un millón de puntos de datos puede ser permisible", explicó Bamigboye, "pero la pregunta es si el propósito es legítimo en relación con el sujeto de los datos."

Esto cobra especial importancia cuando se trata de poblaciones vulnerables, como los niños.

Utilizar la IA para proporcionar herramientas educativas a comunidades desatendidas puede estar en consonancia con el interés público. Sin embargo, utilizar sistemas similares para manipular el comportamiento del consumidor puede no estarlo.

El principio, dicen los reguladores, es simple: la innovación en IA debe seguir siendo centrada en el ser humano.