Por que o futuro da IA na Nigéria depende de quebrar os silos de dados governamentais

Oito grandes agências governamentais detêm alguns dos conjuntos de dados mais valiosos da Nigéria sobre os cidadãos. Mas estas bases de dados continuam isoladas, com pouca interoperabilidade ou partilha de dados. Especialistas do setor afirmam que, a menos que isso mude, o impulso da Nigéria para se tornar uma potência líder em inteligência artificial em África poderá ficar comprometido antes mesmo de verdadeiramente começar.

Os sistemas de IA precisam de grandes quantidades de dados de alta qualidade para funcionar bem. Quando os dados são armazenados em bases de dados separadas, com formatos e padrões diferentes, torna-se mais difícil construir ferramentas de IA capazes de melhorar serviços como os cuidados de saúde, a educação, a cobrança de impostos e a verificação de identidade.

A fragmentação abrange algumas das bases de dados mais importantes do país. A Comissão Nacional de Gestão de Identidade (NIMC) gere a base de dados do Número de Identificação Nacional (NIN), enquanto o Banco Central da Nigéria (CBN) supervisiona o sistema de Número de Verificação Bancária (BVN).

Outras agências, incluindo a Comissão Nigeriana de Comunicações (NCC), o Serviço de Imigração da Nigéria (NIS), o Serviço Federal de Receitas Internas (FIRS), o Corpo Federal de Segurança Rodoviária (FRSC), a Comissão de Assuntos Corporativos (CAC) e a Comissão Electoral Nacional Independente (INEC), mantêm bases de dados separadas para subscritores de telecomunicações, passaportes, impostos, cartas de condução, registos de empresas e registos de eleitores.

A Nigéria tem passado quase duas décadas a tentar resolver este problema. A Lei da Comissão Nacional de Gestão de Identidade de 2007 estabeleceu o Sistema Nacional de Gestão de Identidade (NIMS) como um quadro central de identidade concebido para interligar as bases de dados governamentais.

O impulso mais agressivo ocorreu em 2020, quando o governo tornou obrigatória a associação dos cartões SIM aos Números de Identificação Nacional (NIN), com o objetivo de ligar os dados de telecomunicações às identidades verificadas. No entanto, apesar destes esforços, as rivalidades institucionais e as preocupações com a propriedade dos dados continuam a manter muitos sistemas a funcionar em paralelo, em vez de fazerem parte de uma infraestrutura digital unificada.

Os riscos tornaram-se ainda maiores à medida que a Nigéria acelera as suas ambições em matéria de IA. Em 2025, o país lançou uma Estratégia Nacional de Inteligência Artificial e apresentou o N-Atlas, o primeiro modelo de linguagem multilingual de grande escala apoiado pelo governo em África. Mas os especialistas dizem que o desafio já não é de visão; é de execução.

"Hoje, passamos da política ao progresso", afirmou Kashifu Inuwa Abdullahi, Diretor-Geral da Agência Nacional de Desenvolvimento das Tecnologias de Informação (NITDA), em declarações proferidas por Emmanuel Edet, Diretor Interino de Regulação e Conformidade, na AI Summit Nigeria em Abuja, na terça-feira. "A verdadeira medida do sucesso não é o número de políticas que publicamos, mas o impacto que essas políticas criam na vida dos nigerianos comuns."

Alcançar esse impacto, no entanto, poderá depender de eliminar os silos de dados em todo o governo.

"A inteligência artificial não funciona apenas com algoritmos", disse Abdullahi. "Funciona com energia, capacidade de computação, dados, talento, infraestrutura e, acima de tudo, confiança."

A declaração reflete uma crescente compreensão global de que a liderança em IA depende não apenas da capacidade técnica, mas também da prontidão institucional. Os países que lideram na adoção de IA não são necessariamente aqueles que constroem modelos de fronteira; são frequentemente aqueles que conseguiram integrar dados e digitalizar serviços públicos.

John Edokpolo, Responsável pelos Assuntos Governamentais da Microsoft para África, apontou países como os Emirados Árabes Unidos e Singapura como exemplos.

"Estes países não lideram necessariamente no design de chips ou no desenvolvimento de modelos", disse ele. "O que fizeram bem foi digitalizar a governação e criar sistemas centralizados que permitem a partilha de dados e a difusão da IA."

O problema não é técnico

De acordo com Edet, as agências governamentais classificam e gerem os dados de forma diferente, criando inconsistências que dificultam a troca de informações.

"Realizámos um inquérito e percebemos que diferentes agências governamentais classificam os dados de maneiras diferentes", explicou. "Como se harmoniza isto para que, uma vez tendo uma classe de dados, se saiba que tipo de dados esperar e como gerir esses dados em todas as agências?"

Sem classificações padronizadas, os sistemas de IA não conseguem agregar eficazmente informações de múltiplas fontes. Uma plataforma de IA para a saúde, por exemplo, pode ter dificuldade em combinar registos hospitalares se as instituições utilizarem formatos ou padrões diferentes.

Para resolver isto, a NITDA afirmou estar a trabalhar através da Política Nacional de Computação em Nuvem e a desenvolver quadros para a troca de dados. No entanto, o processo está a revelar-se mais complexo do que o previsto.

"Os desafios são enormes", admitiu Edet durante uma sessão de painel em que se representou a si próprio. "Vai demorar mais do que antecipávamos."

As agências governamentais reconhecem cada vez mais que os dados têm valor, segundo Edet. Em alguns casos, esse valor traduz-se em relevância institucional, influência ou oportunidades de monetização futura.

"Muitas agências governamentais entendem que os dados têm valor", disse Edet. "Para elas, partilhar dados é abdicar desse valor."

Isto cria um paradoxo. Os sistemas de IA precisam de conjuntos de dados integrados para gerar insights, mas as próprias instituições que detêm esses conjuntos de dados são frequentemente relutantes em partilhá-los.

"Ninguém quer ser irrelevante em nenhum sistema", acrescentou.

O resultado é um ecossistema digital fragmentado, onde informações valiosas permanecem bloqueadas dentro das fronteiras institucionais.

A confiança é a moeda da IA

Se os dados são o combustível da IA, a confiança pode ser a sua moeda. A implementação da IA não pode ter sucesso sem a confiança pública na forma como os dados são recolhidos, processados e utilizados.

Os reguladores da Nigéria parecem estar cientes dos riscos.

Babatunde Bamigboye, Chefe do Departamento de Execução Legal e Regulamentação da Comissão de Proteção de Dados da Nigéria (NDPC), destacou a importância do tratamento de dados lícito, justo e transparente ao abrigo da Lei de Proteção de Dados da Nigéria.

O crescimento da IA introduz novos desafios, pois os sistemas de IA requerem frequentemente grandes quantidades de dados para funcionar eficazmente.

"Recolher um milhão de pontos de dados pode ser permissível", explicou Bamigboye, "mas a questão é se a finalidade é legítima em relação ao titular dos dados."

Isto torna-se especialmente importante quando se lida com populações vulneráveis, como as crianças.

Utilizar a IA para fornecer ferramentas educativas a comunidades carenciadas pode estar alinhado com o interesse público. No entanto, utilizar sistemas semelhantes para manipular o comportamento dos consumidores pode não estar.

O princípio, dizem os reguladores, é simples: a inovação em IA deve manter-se centrada no ser humano.