DOF analysis · February 4, 2026
Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 028/2026, Edición Matutina del miércoles 4 de febrero de 2026 (356 páginas)
Document type: Edición del Diario Oficial de la Federación (compilación: Avisos, Acuerdos, Convenio, Sentencia SCJN, Síntesis INE y Convocatorias SPC)
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Executive summary
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Esta edición matutina del DOF (4 de febrero de 2026, 356 páginas) es una compilación heterogénea de actos administrativos rutinarios: avisos de la SEDENA y de la Secretaría de Economía (cupos de exportación de azúcar), un convenio de colaboración de la Secretaría de las Mujeres con Quintana Roo, un acuerdo de domicilios de la Procuraduría Agraria, actualización de anexos del INPI, una sentencia de la SCJN sobre cobros por información digitalizada/derecho de acceso a la información (Acción de Inconstitucionalidad 5/2025), tipos de cambio y tasas del Banco de México, una síntesis de sanciones de fiscalización del INE en Durango, y un extenso bloque de avisos judiciales y convocatorias del Servicio Profesional de Carrera. La gran mayoría del contenido no se relaciona con inteligencia artificial. No existe ninguna mención explícita de IA, algoritmos o aprendizaje automático en el documento. La sentencia de la SCJN sobre 'información digitalizada' se refiere a digitalización/escaneo de documentos y al principio de gratuidad, no a procesamiento algorítmico, por lo que no constituye un hallazgo de IA. Se identificaron dos hallazgos implícitos relevantes. H1: un edicto del Tribunal Federal de Justicia Administrativa que, al notificar un juicio de nulidad, describe verbatim un contrato (2015) para una 'Plataforma del Sistema de Explotación de la Información de Inteligencia' con subsistema experto de imágenes georreferenciadas, reconocimiento táctico multisensor y vehículo de comando y control C2, adquirida de Rafael Advanced Defense Systems para la extinta Policía Federal. H2: el extenso bloque de convocatorias del Servicio Profesional de Carrera (págs. 78-356) que opera mediante la plataforma TrabajaEn, la cual conforma de forma automatizada el 'orden de prelación' de aspirantes con base en sus puntajes globales y homologa/replica calificaciones 'de manera automática', constituyendo un sistema de scoring y ranking de personas para el acceso al empleo público (R2 discriminación/sesgo, R7 empleo). H1 implica capacidades de vigilancia/inteligencia y reconocimiento automatizado (R3 privacidad, R9 vigilancia autoritaria, R12 defensa), con severidad hasta Extrema por el dominio de defensa/seguridad nacional, aunque aparece de forma incidental en un asunto contencioso sobre un contrato ya vencido. H2 es un sistema vigente y transversal de la Administración Pública Federal, con riesgo de sesgo a escala y un gap de gobernanza algorítmica (sin auditoría de equidad ni impugnación efectiva del componente automatizado), si bien conserva supervisión humana residual del Comité de Selección. Ambos se clasifican como gaps regulatorios a monitorear, sin urgencia inmediata. Las recomendaciones centrales son fortalecer la transparencia, los controles democráticos y la evaluación de impacto en derechos humanos sobre adquisiciones de tecnología de vigilancia e inteligencia con componentes de IA (H1), y transparentar/auditar la lógica de prelación y homologación automatizada de aspirantes con garantías de no discriminación e impugnación (H2).
Mexican context
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Special considerations
- México presenta dependencia tecnológica de proveedores extranjeros de defensa e inteligencia (en H1, la empresa israelí Rafael Advanced Defense Systems), lo que plantea riesgos de soberanía digital y de transferencia de datos sensibles.
- Existe un historial de adquisiciones opacas de tecnología de vigilancia en México (p. ej. el caso Pegasus), que hace especialmente relevante la transparencia sobre plataformas de explotación de inteligencia como la descrita en el edicto del TFJA.
- Las facultades de la extinta Policía Federal se transfirieron a la Guardia Nacional y a la SSPC, por lo que las capacidades ISR/de inteligencia podrían persistir sin un marco específico de gobernanza de IA en seguridad.
- El uso intensivo de la plataforma TrabajaEn en las convocatorias del SPC no es neutral: ya hoy conforma de manera automatizada el orden de prelación de aspirantes y homologa/replica calificaciones, por lo que media decisiones de acceso al empleo público en toda la APF (H2); su gobernanza algorítmica (transparencia del modelo, auditoría de sesgo, impugnación) no está regulada en este DOF.
- La reforma de simplificación orgánica (DOF 20-dic-2024) eliminó al INAI como órgano constitucional autónomo, lo que debilita el contrapeso institucional para vigilar el tratamiento de datos personales y la transparencia de sistemas de vigilancia.
Enforcement capacity
Baja-Media. La supervisión de tecnología de vigilancia e inteligencia en México es limitada y fragmentada; con la desaparición del INAI como órgano autónomo, el control sobre datos personales y transparencia recae en estructuras en transición. No existe aún un marco regulatorio nacional de IA ni un registro de sistemas de alto riesgo en seguridad pública, lo que dificulta auditar plataformas como la descrita en H1. La fiscalización judicial (como el propio juicio del TFJA) opera de forma reactiva y caso por caso, sin capacidad para imponer salvaguardas algorítmicas sistémicas.
Relevant precedents
- Acción de Inconstitucionalidad 5/2025 (SCJN, contenida en este mismo DOF): reafirma el principio de gratuidad y el derecho de acceso a la información pública, así como la obligación estatal de digitalizar y entregar información en datos abiertos.
- Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados y Ley General de Transparencia y Acceso a la Información Pública (publicadas en el DOF el 20 de marzo de 2025).
- Reforma constitucional en materia de simplificación orgánica (DOF 20 de diciembre de 2024) que derogó el inciso h) de la fracción II del artículo 105 y suprimió al INAI del texto constitucional.
- Antecedentes de uso de software de vigilancia por autoridades mexicanas (caso Pegasus) y debate sobre controles a la adquisición de tecnología de inteligencia.
- Artículo 16 constitucional (protección de datos personales) y artículo 6o. (acceso a la información), como marco de derechos potencialmente afectados por plataformas de explotación de información de inteligencia.
Findings
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Seguridad Nacional / Inteligencia / Defensa (litigio contencioso administrativo) Implícito - Tecnología Extreme
Regulatory domain
Seguridad Nacional / Inteligencia / Defensa (litigio contencioso administrativo)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
El acto administrativo derivado de la celebración del Contrato PF/SG/DlVlNT/CTO/03/2015 de fecha 23 de diciembre de 2015, para la ejecución del proyecto denominado “Análisis, Diseño e Implementación de la Plataforma del Sistema de Explotación de la Información de Inteligencia”, consistente en la operación de compra de un sistema conformado por la Infraestructura de Hardware y Software Subsistema experto para el manejo de imágenes georreferenciadas, módulo para el reconocimiento táctico multisensor, autoenfriado y autocontenido a instalarse en una aeronave con una estación de explotación y un segmento de enlace de datos, y vehículo de comando y control “C2” para la colección de datos de manera remota de forma táctica flexible, adaptable y de rápido despliegue, celebrado entre la Moral RAFAEL ADVANCED DEFENSE SYSTEMS, LTD, y la Secretaría de Gobernación, a través de su Órgano Administrativo desconcentrado hoy extinta Policía Federal Relevance analysis
1) RELEVANCIA PARA IA: Aunque el DOF sólo publica un edicto de emplazamiento por nulidad de un contrato, describe verbatim un sistema de explotación de información de inteligencia con un 'Subsistema experto para el manejo de imágenes georreferenciadas' y un 'módulo para el reconocimiento táctico multisensor' montado en aeronave con colección remota de datos y vehículo de comando y control C2. Los términos 'subsistema experto', 'reconocimiento (multisensor)' y 'explotación de información de inteligencia' son indicadores fuertes de procesamiento automatizado/visión por computadora y analítica de inteligencia, capacidades que hoy descansan típicamente en algoritmos de IA/ML. El proveedor (Rafael Advanced Defense Systems) es un contratista de defensa cuyas plataformas ISR integran fusión de sensores y reconocimiento automatizado. 2) RIESGOS: R9 (vigilancia autoritaria): es infraestructura de vigilancia/inteligencia de la extinta Policía Federal, dual para monitoreo poblacional; R3 (privacidad): reconocimiento e imágenes georreferenciadas multisensor implican captación masiva de datos sin consentimiento ni control judicial visible; R12 (escalada/defensa): plataforma de origen militar (defensa) con módulos tácticos multisensor y C2. 3) GAPS REGULATORIOS: El documento del DOF (un edicto procesal) no contiene salvaguardas, ni supervisión, ni evaluación de impacto; refleja un vacío sobre transparencia de adquisiciones de tecnología de vigilancia/inteligencia de origen extranjero, sin controles democráticos visibles sobre su uso, retención de datos o auditoría algorítmica. La capacidad se adquirió por contrato (2015-2018) y su existencia sólo se conoce hoy por un litigio. 4) CONTEXTO MEXICANO: Dependencia tecnológica de proveedores extranjeros de defensa; historial de adquisiciones opacas de tecnología de vigilancia (p. ej. Pegasus); riesgo de uso político de capacidades de inteligencia; transición de facultades de la extinta Policía Federal a la Guardia Nacional/SSPC, lo que perpetúa el uso de estas plataformas sin un marco específico de gobernanza de IA en seguridad.
Recommendations
- Exigir transparencia y auditoría independiente sobre adquisiciones de plataformas de explotación de inteligencia y sistemas de reconocimiento multisensor, incluyendo el componente algorítmico/de IA.
- Establecer controles democráticos y judiciales sobre el uso de tecnología de vigilancia e inteligencia (orden judicial, límites de retención, finalidad específica) conforme a estándares de derechos humanos.
- Requerir evaluaciones de impacto en privacidad y derechos humanos antes de operar o reactivar plataformas ISR con capacidades de reconocimiento automatizado.
- Promover un marco regulatorio nacional sobre uso de IA en seguridad pública y defensa, con registro de sistemas, supervisión humana y mecanismos de rendición de cuentas (INAI/órgano garante, Congreso).
- Evaluar la dependencia de proveedores extranjeros de defensa y los riesgos de soberanía digital asociados a la transferencia de datos de inteligencia.
Empleo / Selección de personal en el sector público (Servicio Profesional de Carrera) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio High
Regulatory domain
Empleo / Selección de personal en el sector público (Servicio Profesional de Carrera)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
Para esta plaza en concurso, el Comité Técnico de Selección determinó entrevistar mínimo a 3 candidatos(as) si el número lo permite, conforme al orden de prelación que elabora la herramienta www.trabajaen.gob.mx con base en los puntajes globales de los concursantes. Relevance analysis
1) RELEVANCIA PARA IA: El conjunto de convocatorias del Servicio Profesional de Carrera (SPC) describe un sistema gubernamental (la plataforma TrabajaEn, operada por la Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno) que realiza toma de decisiones automatizada/algorítmica sobre el acceso de personas a empleo público: a) construye el 'orden de prelación' de candidatos con base en sus puntajes globales para definir a quiénes se entrevista; b) 'replicará en forma automática la calificación obtenida por el candidato' en plazas con mismo perfil/temario; y c) 'el sistema www.trabajaen.gob.mx... realice de manera automática la homologación' de habilidades gerenciales. Aunque no se menciona 'inteligencia artificial', se trata de scoring y ranking automatizado de personas (el examen de habilidades se obtiene de 'pruebas psicométricas'), un dominio donde la taxonomía mapea 'selección de personal en sector público' y 'prelación/scoring' directamente a R2. 2) RIESGOS: R2 (discriminación/sesgo): el orden de prelación y la homologación automática actúan como filtro que determina quién avanza a la entrevista humana; si los reactivos psicométricos, el catálogo de carreras o las reglas de valoración incorporan sesgos, el sistema los aplica de forma homogénea y a escala a miles de aspirantes, sin auditoría de equidad ni evaluación de impacto diferencial visible, y con un mecanismo de revisión limitado ('sólo podrá efectuarse respecto de la correcta aplicación de las herramientas de evaluación... sin que implique la entrega de los reactivos'). R7 (empleo): es la puerta de entrada y promoción al empleo en la Administración Pública Federal mediada por una herramienta automatizada. 3) GAPS REGULATORIOS: el DOF no menciona IA ni establece salvaguardas sobre la lógica algorítmica de prelación/homologación, transparencia del modelo de puntuación, auditoría de sesgo, ni un derecho de impugnación efectivo sobre el componente automatizado (la revisión expresamente excluye reactivos y criterios de evaluación). Existe supervisión humana residual (el Comité entrevista y decide al finalista), pero la prelación y la replicación/homologación de calificaciones operan automáticamente y condicionan el resultado. 4) CONTEXTO MEXICANO: TrabajaEn es la plataforma transversal de reclutamiento de toda la APF, por lo que cualquier sesgo o error sistémico se propaga a todas las dependencias; con la desaparición del INAI como órgano autónomo se debilita el contrapeso para auditar el tratamiento de datos personales y la lógica de decisiones automatizadas en empleo público.
Recommendations
- Transparentar la metodología de puntuación y la lógica de conformación del 'orden de prelación' y de la homologación automática en TrabajaEn, con documentación pública del modelo de evaluación.
- Realizar auditorías periódicas de equidad y sesgo sobre las pruebas psicométricas y las reglas de valoración usadas para rankear aspirantes, con análisis de impacto diferencial por género, edad y origen.
- Garantizar un mecanismo de impugnación efectivo sobre el componente automatizado (prelación/homologación), no limitado a la 'correcta aplicación' de la herramienta.
- Asegurar y documentar la supervisión humana significativa del Comité Técnico de Selección sobre los resultados automatizados, evitando el sesgo de automatización.
- Incluir TrabajaEn en cualquier futuro registro nacional de sistemas algorítmicos de alto impacto en el sector público y someterlo a evaluación de impacto en protección de datos personales.
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