La inteligencia artificial (IA) es un conjunto de sistemas de aprendizaje que detectan patrones en datos y luego los aplican para clasificar, señalar anomalías, resumir o hacer predicciones. Se alimenta con insumos como actas, normas, textos y bases de datos. Ajusta sus parámetros y produce respuestas. Su utilidad reside en la capacidad de procesar volúmenes enormes de información en un tiempo muy corto. Pero si los datos están mal, si el diseño es deficiente, las instrucciones inconsistentes o se esperan resultados más allá de las capacidades del sistema, los resultados que arroje la IA serán convincentes, pero erróneos.
Organizar una elección implica logística, información y control. La jornada electoral es un acto que lleva meses de planeación, pero también implica interpretación de reglas complejas, ejecución de procedimientos y aplicación de criterios. No es un proceso automático. Requiere que funcionariado electoral tome decisiones complejas y a veces creativas de manera constante, más aún cuando se celebran elecciones especialmente retadoras, como la elección judicial de 2025.
En materia electoral, la pregunta no es si usamos tecnología, sino cuál, para qué y con qué controles. El activo más importante de cualquier elección no es el software, es la confianza pública y esa confianza se pierde rápido cuando el proceso se vuelve opaco o incomprensible.
La IA puede ayudar a organizar elecciones si se usa con una frontera clara: ordenar información y acelerar tareas. La IA no puede decidir sobre validez del voto, resultados electorales o sanciones a partidos políticos.
Aporta valor en lo operativo. Gracias a modelos de optimización, parecidos a los que usan las cadenas de suministro, pueden proponer rutas y secuencias más eficientes para capacitación, distribución y recolección de materiales.
Otra aplicación es la accesibilidad. A partir de información estructurada y georreferenciada, la IA puede anticipar dónde es más probable que se requieran apoyos para personas con discapacidad. Con esa información, la autoridad puede planear mejor dónde ubicar mamparas especiales, plantillas braille y otros insumos.
En fiscalización, también hay potencial. Herramientas de análisis de imágenes pueden identificar propaganda en vía pública y cruzarla con reportes de gasto. En el entorno digital, pueden ayudar a rastrear publicidad no declarada y campañas de desinformación. Eso sí, lo que señale la IA deben considerarse como indicios a ser valorados y verificados por personal especializado.
En atención ciudadana, los chatbots con información oficial pueden orientar sobre ubicación de casillas, requisitos y trámites. Eso descongestiona líneas y permite que el personal se concentre en casos complejos.
En cuanto a los riesgos centrales, estos se pueden resumir en tres puntos:
- Caja negra: que el sistema arroje recomendaciones y nadie pueda explicar por qué. En tareas sensibles erosiona la certeza.
- Sesgos: la IA aprende de datos históricos; si esos datos reflejan desigualdades, el sistema puede reproducirlas.
- Dilución de responsabilidad: en elecciones, quien decide debe ser una persona funcionaria con autoridad, experiencia y que asuma la responsabilidad; debe quedar explícito qué recomendó la herramienta y quién validó, ajustó y realizó las correcciones necesarias.
Debemos tener especial cuidado con las voces que promueven incorporar tecnología por moda o para vender soluciones mágicas. Sin embargo, si se usa de manera responsable, la IA puede aportar insumos para organizar elecciones de manera más eficiente: ayuda a ordenar información, optimizar logística, mejorar accesibilidad, detectar anomalías y acelerar tareas que hoy consumen tiempo y recursos.
En materia electoral, la IA debe operar bajo reglas estrictas. No puede ser caja negra ni sustituto de decisiones humanas: debe dejar rastro auditable, estar sujeta a supervisión, pruebas contra sesgos y responsables con nombre y apellido. Cualquier opacidad o duda razonable invita a la desconfianza y resta legitimidad.