¿Puede la IA ayudarnos a elegir al Secretario General de la ONU?

Por Javier Surasky


La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo la diplomacia global, ofreciendo herramientas para optimizar procesos políticamente sensibles, lo que nos lleva a preguntarnos ¿Puede la IA apoyar el proceso de selección del secretario general de las Naciones Unidas?

En el marco actual, donde la iniciativa ONU 80 dice estar orientada a lograr una gobernanza moderna e inclusiva de la ONU, el diseño de un algoritmo para este propósito podría combinar innovación tecnológica, transparencia y sensibilidad política.

Es crucial entender que este algoritmo no pretendería definiría la selección, sino que serviría como un elemento de apoyo y estandarización para que los países miembros consideren sus resultados como parte de sus deliberaciones. Su ventaja es que todos los candidatos serían medidos por los mismos parámetros objetivos, que darían forma al algoritmo de análisis de candidatos, promoviendo elementos de justicia evaluativa en el proceso.

Antes de diseñar cualquier algoritmo, es imperativo abordar una deficiencia histórica: la ausencia de una definición clara del mandato del secretario general en la Carta de las Naciones Unidas.

A diferencia de una descripción de puesto moderna, la Carta ofrece una descripción ambigua y limitada de sus funciones, que ha quedado superada por la práctica de quienes ejercieron el cargo con anterioridad. Por ello, contar con una definición clara del rol y las responsabilidades del secretario general es un paso previo ineludible. Cabe aclarar que dar ese paso no requiere de una reforma de la Carta ya que, en la generalidad de la descripción del puesto, permite que un juego entre la Asamblea General y el Consejo de Seguridad la construcción de un perfil del puesto sea posible. Recordemos, a modo de ejemplo, que el mandato por cinco años renovable que se entrega a cada secretario no es “letra escrita” sino parte de la costumbre de la organización, establecida con apoyo de ambos órganos.

Esa definición actuaría como marco sobre el cual la evaluación algorítmica de candidatos podría construirse minimizando riesgos en la construcción de parámetros de evaluación. Generando un algoritmo robusto capaz de analizar las trayectorias diplomáticas de los candidatos, sus experiencias en resolución de problemas internacionales multilaterales, su alineación con los principios y propósitos de la ONU y su conocimiento y actuación en cada uno de sus tres pilares, además de su experiencia de gestión administrativa. Resultará crítico contar con datos verificables y de calidad sobre estos temas (aunque su ausencia pueda ser considerada un dato en sí mismo).

Ya existen experiencias que podrían aprovecharse: por ejemplo, en la COP26, Climate Analytics utilizó su Climate Action Tracker para generar un análisis predictivo y evaluar las posiciones de los delegados. Ese modelo integraba variables como sus votaciones en órganos de las Naciones Unidas y discursos públicos. Utilizando machine learning proyectaron que los compromisos alcanzados llevarían a un calentamiento global por encima del acordado en el Acuerdo de París.

El enfoque seguido, por el cual se procesaron grandes volúmenes de datos diplomáticos, podría servir de ejemplo para evaluar algorítmicamente a los candidatos a secretario general.

Pero no podemos ser naive: si bien el posible aporte de los datos puede fortalecer el proceso de selección, la implementación práctica de una evaluación algorítmica multidimensional implica grandes desafíos técnicos y políticos.

Solo en la faz técnica, tenemos que:

  • La consistencia, complitud y formato de los datos diplomáticos puede variar considerablemente, requiriendo de un proceso de limpieza y estandarización.
  • La traducción de habilidades inherentemente cualitativas, como la de ser un “buen negociador” o la guía de la intuición en momentos de crisis, en métricas cuantificables como las que requiere un algoritmo, presenta una alta complejidad.
  • La infraestructura tecnológica y de seguridad informática requerida para procesar esa información dentro de la ONU es igualmente desafiante.

En la interfaz político-técnica, un asunto sensible estaría en la decisión de las variables de selección que se incluirían en el algoritmo. ¿Sería factible incorporar en él las que resultan de las propuestas del Grupo de Trabajo sobre Fortalecimiento de la Asamblea General en materia del proceso de selección del secretario general?

Más aún, como parte de un ejercicio de democracia y participación, ¿Podría el algoritmo contar con la posibilidad, al menos opcional, de incorporar variables sugeridos por la sociedad civil mediante campañas como "1 for 8 Billion"? En cualquier caso, incorporar esas variables aumenta la complejidad, en tanto requiere establecer mecanismos estandarizados para la recopilación de sus contribuciones.

Otro asunto sensible de la interfaz técnico-política sería la definición de la ponderación de variables ¿Qué es más importante tener en cuenta al seleccionar al secretario general? ¿Su experiencia dentro de la ONU? ¿Su compromiso con los derechos humanos? ¿Un demostrado apego a los principios de la organización? ¿Su habilidad para destrabar situaciones internacionales complejas? Ello debería ser decidido en el ámbito político para luego implementarse técnicamente. Es tarea de los Estados, no de los programadores, tomar esas decisiones.

Por otra parte, y continuando con el análisis, el algoritmo debería poder modelar el impacto potencial de un candidato en el equilibrio de poder global y su habilidad para impulsar y sostener un ya indispensable proceso de reforma de la ONU, hoy la iniciativa ONU 80, último eslabón en una cadena de intentos de reforma poco exitosos que tuvieron lugar en las últimas décadas.

En este punto me vienen a la memoria dos experiencias interesantes:

  • En 2022, Meta desarrolló Cicero, un modelo de IA que simuló negociaciones en el juego Diplomacy, logrando formar alianzas con una destreza casi humana. Un sistema similar podría prever cómo un candidato específico podría influir sobre dinámicas de negociación del Consejo de Seguridad y la Asamblea General en un ejercicio prospectivo de gobernanza global.
  • Utilizando el mismo juego, pero ya en 2025, Alex Duffy hizo competir entre sí a 18 modelos de LLM (varias versiones de ChatGPT, Claude, DeepHermes, Deep Seek, Gemini, Grok, Llama, Mistral y Qwen), con resultados sorprendentes: “Los modelos que obtuvieron mejores resultados aprendieron a mentir, engañar y traicionar a sus compañeros”.

Tomando esas referencias, debemos asegurar la imparcialidad y la integridad del uso del algoritmo que informe la selección del secretario general, lo que puede requerir que su uso quede limitado a un panel experto independiente y multicultural, que a su vez debería estar sujeto a auditorías externas regulares, del tipo de las que se aplican en las operaciones de paz de la ONU.

Otro asunto, de máxima importancia dada la sensibilidad política del tema, es que el algoritmo que pueda crearse debe ser, por definición, transparente y explicable. Ya sabemos los daños que puede generar la ausencia de esas características y basta con recordar casos como el que llevó a la renuncia del gobierno en los Países Bajos tras un escándalo generado por la aplicación de un algoritmo para la detección de fraudes a programas sociales sobre cuidado infantil. Es por ello que, cualquiera sea su forma final, el algoritmo debe documentar sus criterios, fuentes de datos y métodos de análisis, que, por tratarse de Naciones Unidas, deben tener como línea de base Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial de la UNESCO de 2021.

Si bien los resultados alcanzados en la aplicación del algoritmo podrían permanecer confidenciales durante el proceso de selección, la transparencia exige que, al menos, un informe resumido de ellos sea publicado con posterioridad.

El eje de las dificultades, sin embargo, no está en la obtención de datos ni en la implementación técnica del algoritmo de apoyo a la selección del secretario, sino en la naturaleza, profundamente política del proceso, que implica negociaciones internacionales e intereses nacionales, especialmente entre los cinco miembros permanentes del Consejo de Seguridad, quienes pueden percibir la construcción del algoritmo sobre cuya oportunidad y conveniencia nos preguntamos en este blog como un intento por limitar su capacidad de decisión o, peor aún, como una amenaza a su influencia en la selección del secretario general.

Lograr un consenso entre los Estados miembros sobre los parámetros del algoritmo, la ponderación de las variables y la propia definición del mandato del secretario general es el nudo gordiano de que debe desatarse antes de dar cualquier paso, y su legitimidad estará atada al respaldo que pueda recibir la decisión del Consejo de Seguridad por parte de la Asamblea General.

Como resultado, el diseño e implementación de un algoritmo que sirva de apoyo a la selección del secretario general de la ONU sería mucho más un logro político que un hito tecnológico, logrando tanto acuerdos políticos, como la definición de la “descripción del puesto” del secretario general, como acuerdos que habiliten el trabajo en la interfaz política-técnica, como hemos explicado antes.

Una pregunta final, pero fundamental y perteneciente al campo de la ética, es ¿Puede la ONU adoptar este tipo de herramientas tecnológicas sin comprometer su legitimidad y su naturaleza? Elementos como la intuición política, la habilidad para construir confianza y las negociaciones entre personas no pueden ser suplidos por la IA, que si puede ser una herramienta muy útil en su apoyo.