Servicio de Desduplicación Empresarial del PMA — La IA de Coincidencia de Fotos Ahorra 431.000 Dólares en Registros de Ayuda en Malí

Las bases de datos de beneficiarios del PMA, como ocurre en muchas grandes respuestas humanitarias, corren el riesgo de registros duplicados — la misma persona registrada más de una vez con datos personales ligeramente distintos —, lo que desperdicia presupuestos escasos de asistencia alimentaria y retrasa la llegada de ayuda a quienes la necesitan.

En 2025, el PMA puso a prueba su Servicio Empresarial de Deduplicación (EDS) en Malí, una herramienta de IA basada en modelos de visión por computador de código abierto que compara fotografías, nombres y otros datos de registro de los beneficiarios para señalar posibles registros duplicados para su revisión por personal humano; son las personas, y no el algoritmo, quienes toman la decisión final de elegibilidad, y el diseño permite que las personas conserven prendas religiosas o culturales, como velos o turbantes, durante la comparación fotográfica. La misma herramienta también se ha probado en Afganistán, Burkina Faso, Camerún, Mozambique, Níger, Somalia y Uganda.

Durante seis meses en 2025, el EDS ayudó a la operación del PMA en Malí a ahorrar más de 431.000 dólares al identificar asistencia duplicada, reduciendo a apenas unas horas una tarea que antes requería semanas de comparación manual de hojas de cálculo por parte del personal. El PMA proyecta que la herramienta podría ahorrar al menos 4,7 millones de dólares a nivel mundial en 2026 a medida que se expanda, el equivalente a unas 6,7 millones de comidas adicionales, y reporta una precisión de coincidencia del 99,99%.

Al basarse en modelos de IA de código abierto en lugar de software biométrico con licencia, el PMA afirma que la herramienta cuesta alrededor de un 50% menos que sistemas de deduplicación propietarios comparables. El PMA declara que realiza auditorías y evaluaciones de privacidad de datos antes de cada despliegue por país y subraya que las señales de la IA son solo indicativas, correspondiendo la decisión final al personal; todavía no se ha hecho pública una evaluación independiente de las tasas de falsos positivos y falsos negativos, ni de los posibles efectos posteriores sobre beneficiarios señalados por error.