Recurso técnico conjunto del PNUD y la División de Asistencia Electoral del DPPA que ofrece a los organismos de gestión electoral (OGE) un marco para adoptar la inteligencia artificial de forma responsable en la administración electoral. Está fundamentado en estándares de derechos humanos y en el Pacto Digital Global (2024), y trata la IA no como una elección tecnológica aislada, sino como parte de un proceso más amplio de transformación digital institucional que abarca gobernanza de datos, infraestructura pública digital y capacidad organizacional.

Qué aporta

Traduce principios abstractos en herramientas operativas: doce características que guían la transformación con IA, un ciclo de planificación en cuatro fases (comprender, planificar, cambiar, entregar), una matriz ilustrativa de riesgo-recompensa por caso de uso y un mapeo de aplicaciones a lo largo de todo el ciclo electoral con ejemplos país por país (India, Nigeria, México, Libia, Escocia, Indonesia, Brasil). Distingue tres fuentes de sesgo —datos, diseño y despliegue— con la respuesta que corresponde al OGE en cada una, y ancla explícitamente cada recomendación en los compromisos 2030 del Pacto Digital Global.

Audiencia

Dirigido principalmente al liderazgo y a los equipos técnicos y de planificación de organismos electorales que evalúan la adopción de IA, así como a socios de asistencia electoral y responsables de gobernanza digital pública. Baja relevancia para quienes buscan detalle técnico de implementación, evaluación de productos específicos o análisis del ecosistema de información y campañas, dimensiones que el documento excluye expresamente.

Limitaciones

Es un recurso orientador de nivel estratégico, no un manual técnico: no recomienda herramientas ni proveedores concretos ni ofrece especificaciones de implementación. Excluye deliberadamente la libertad de expresión, las campañas políticas y el ecosistema de desinformación. Refleja una lente normativa de Naciones Unidas y declara no representar posiciones oficiales de la ONU. Al ser reciente (2026) y sobre un campo que evoluciona rápido, sus ejemplos pueden desactualizarse pronto.