Ocho importantes agencias gubernamentales poseen algunos de los conjuntos de datos más valiosos de Nigeria sobre sus ciudadanos. Sin embargo, estas bases de datos permanecen aisladas, con escasa interoperabilidad e intercambio de datos. 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 estancarse incluso antes de comenzar.
Los sistemas de IA necesitan grandes cantidades de datos de alta calidad para funcionar correctamente. Cuando los datos se almacenan en bases de datos separadas que utilizan formatos y estándares diferentes, resulta más difícil crear herramientas de IA que puedan mejorar servicios como la atención médica, la educación, la recaudación de impuestos y la verificación de identidad.
Esta fragmentación afecta a algunas de las bases de datos más importantes del país. La Comisión Nacional de Gestión de la Identidad (NIMC) administra 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).
Otros organismos, como la Comisión de Comunicaciones de Nigeria (NCC), el Servicio de Inmigración de Nigeria (NIS), el Servicio Federal de Impuestos 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 los abonados de telecomunicaciones, pasaportes, impuestos, permisos de conducir, registros mercantiles y registros de votantes.
Nigeria lleva casi dos décadas intentando solucionar este problema. La Ley de la Comisión Nacional de Gestión de la Identidad de 2007 estableció el Sistema Nacional de Gestión de la Identidad (NIMS, por sus siglas en inglés) como un marco central de identidad diseñado para conectar las bases de datos gubernamentales.
El impulso más agresivo se produjo en 2020 cuando el El gobierno ordenó la vinculación de las tarjetas SIM. Se han implementado números de identificación nacional (NIN, por sus siglas en inglés) con el objetivo de vincular 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 provocando que muchos sistemas funcionen en paralelo en lugar de formar parte de una infraestructura digital unificada.
Lo que está en juego es aún mayor a medida que Nigeria acelera sus ambiciones en materia de IA. En 2025, el país lanzó una Asociación Nacional de ArtificialesLa Estrategia de Inteligencia presentó N-Atlas, el primer modelo lingüístico multilingüe a gran escala respaldado por un gobierno africano. Sin embargo, los expertos afirman que el desafío ya no radica en la visión, sino en la ejecución.
«Hoy pasamos de la política al progreso», declaró Kashifu Inuwa Abdullahi, Director General de la Agencia Nacional de Desarrollo de Tecnologías de la Información (NITDA), en un discurso pronunciado por Emmanuel Edet, Director Interino de Regulación y Cumplimiento, en la Cumbre de IA de Nigeria celebrada en Abuja el martes. «La verdadera medida del éxito no reside en la cantidad de políticas que publicamos, sino en el impacto que estas políticas generan en la vida de los nigerianos de a pie».
Sin embargo, lograr ese impacto puede depender de eliminar los silos de datos en todo el gobierno.
“La inteligencia artificial no se basa únicamente en algoritmos”, afirmó Abdullahi. “Se basa en energía, capacidad de procesamiento, datos, talento, infraestructura y, sobre todo, confianza”.
Esta declaración refleja una creciente comprensión global de que el liderazgo en IA depende no solo de la capacidad técnica, sino también de la preparación institucional. Los países líderes en la adopción de IA no son necesariamente aquellos que desarrollan modelos de vanguardia; a menudo son aquellos que han logrado integrar datos y digitalizar los servicios públicos.
John Edokpolo, jefe de Asuntos Legales de Microsoft para África, señaló a países como los Emiratos Árabes Unidos y Singapur como ejemplos.
«Estos países no necesariamente lideran el diseño de chips ni el desarrollo de modelos», afirmó. «Lo que sí han hecho bien es digitalizar la gobernanza y crear sistemas centralizados que permiten compartir datos y difundir la IA».
El problema no es técnico.
Según Edet, las agencias gubernamentales clasifican y gestionan los datos de forma diferente, lo que crea inconsistencias que dificultan el intercambio de información.
“Realizamos una encuesta y nos dimos cuenta de que las distintas agencias gubernamentales clasifican los datos de maneras diferentes”, explicó. “¿Cómo se armoniza esto para que, una vez que se tiene una clase de datos, se sepa qué tipo de datos se esperan y cómo gestionarlos en todas las agencias?”
Sin clasificaciones estandarizadas, los sistemas de IA no pueden agregar información de manera efectiva proveniente de múltiples fuentes. Por ejemplo, una plataforma de IA para el sector salud podría tener dificultades para combinar registros hospitalarios si las instituciones utilizan formatos o estándares diferentes.
Para abordar esto, NITDA dijo 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 del panel en la que se representó a sí mismo. “Tomará más tiempo del que habíamos previsto”.
Según Edet, las agencias gubernamentales reconocen cada vez más el valor de los datos. En algunos casos, ese valor se traduce en relevancia institucional, influencia o futuras oportunidades de monetización.
“Muchas agencias gubernamentales entienden que los datos tienen valor”, dijo Edet. “Para ellas, compartir datos es renunciar a ese valor”.
Esto crea una paradoja. Los sistemas de IA requieren conjuntos de datos integrados para generar información valiosa, pero las mismas instituciones que poseen estos conjuntos de datos a menudo se muestran reacias a compartirlos.
“Nadie quiere ser irrelevante en ningún sistema”, añadió.
El resultado es un ecosistema digital fragmentado donde la información valiosa permanece confinada dentro de los límites institucionales.
La confianza es la moneda de cambio de la IA.
Si los datos son el combustible de la IA, la confianza puede ser su moneda de cambio. El despliegue de la IA no puede tener éxito sin la confianza pública en cómo se recopilan, procesan y utilizan los datos.
Los reguladores nigerianos parecen ser conscientes de los riesgos.
Babatunde Bamigboye, jefe del Departamento de Cumplimiento Legal y Reglamentación 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 plantea nuevos desafíos, ya que los sistemas de IA a menudo requieren grandes cantidades de datos para funcionar eficazmente.
“Recopilar un millón de datos puede ser permisible”, explicó Bamigboye, “pero la cuestión es si el propósito es legítimo en relación con el titular de los datos”.
Esto cobra especial importancia al tratar con poblaciones vulnerables como los niños.
El uso de la IA para proporcionar herramientas educativas a comunidades desfavorecidas puede estar en consonancia con el interés público. Sin embargo, el uso de sistemas similares para manipular el comportamiento del consumidor podría no serlo.
Según los reguladores, el principio es sencillo: la innovación en inteligencia artificial debe seguir centrada en el ser humano.
