ERA, RESNET y Smart Scanning — Análisis de riesgo con IA e inspección de cargas de la Aduana de Madagascar

La Direction Générale des Douanes (DGD, la autoridad aduanera nacional) de Madagascar ha implementado tres herramientas basadas en IA en sus operaciones de control fronterizo: ERA (Enhanced Risk Assessment), un motor de análisis de riesgo dinámico que puntúa los envíos para orientar las inspecciones; RESNET, un sistema automatizado de análisis de imágenes para leer imágenes de rayos X y escáneres; y Smart Scanning, una capa mejorada de escaneo de contenedores y carga. Los funcionarios de aduanas describen a Madagascar como "la primera institución pública en adoptar inteligencia artificial" en el sector público del país.

El resultado publicado más claro se refiere a ERA: los funcionarios de aduanas informaron que en enero de 2025 la herramienta ayudó a impulsar un aumento interanual del 68% en los ingresos aduaneros respecto a enero de 2024. El Director General Lainkana Zafivanona Ernest citó públicamente esta cifra en una conferencia tecnológica en Ankatso, Antananarivo, el 6 de marzo de 2025, con más de 2.500 estudiantes y académicos de Durham University, la London School of Economics y Universitas Airlangga.

El Fondo Monetario Internacional ha designado a Madagascar como su país piloto en África para integrar la IA en la administración aduanera. Dos especialistas del FMI, Victor Budeau y François Chastel, iniciaron una misión de asistencia técnica presencial en Antananarivo el 24 de abril de 2025 para intensificar la formación en análisis de riesgo basado en IA. La ambición declarada de la DGD es extender estas herramientas a otros sectores de control y compartir su experiencia a nivel regional para 2029.

La cifra del 68% es un resultado genuino y citado oficialmente, pero se trata de una única comparación mensual autoinformada por la propia autoridad aduanera, no de una estadística auditada de forma independiente, y no se han publicado datos de costes, tasa de detección de fraude ni de falsos positivos. Tampoco existe una descripción pública de un proceso de apelación, un órgano de supervisión independiente o un marco de protección de datos que regule el modelo de puntuación de riesgo — una laguna de evidencia a señalar, incluso en un despliegue por lo demás sustantivo y con múltiples fuentes.