DOF analysis · February 13, 2026
Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 036/2026, Ciudad de México, viernes 13 de febrero de 2026 (Edición Matutina)
Document type: Edición del Diario Oficial de la Federación (compilación: Acuerdos, Reglas de Operación, Norma Oficial Mexicana, Lineamientos, Convenios, Sentencia)
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Executive summary
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Esta edición matutina del DOF (13 de febrero de 2026) es una compilación heterogénea de actos administrativos rutinarios: estímulos fiscales a combustibles (SHCP); tres Reglas de Operación de programas sociales de la Secretaría de Bienestar (Salud Casa por Casa, Apoyo a Niñas y Niños hijos de Madres Trabajadoras, y Pensión para Personas con Discapacidad Permanente); la NOM-251-SE-2025 sobre productos de acero; los Lineamientos del programa de Educación Especial (PFSEE) de la SEP; un convenio modificatorio de transferencia de recursos de salud a Hidalgo; una reforma a los Lineamientos del Sistema Nacional de Movilidad y Seguridad Vial (SEDATU); una sentencia de la SCJN sobre un código hacendario municipal de Veracruz; y actos de trámite del Poder Judicial, Banco de México y el TFJA, además de avisos. No existe NINGUNA mención explícita de inteligencia artificial, algoritmos, biometría, reconocimiento facial, automatización ni analítica de datos en todo el documento (verificado por lectura íntegra de las 30,105 líneas y por búsqueda de términos). La relación con la IA es exclusivamente IMPLÍCITA y se concentra en los programas de Bienestar y de educación especial, que construyen infraestructuras de datos sensibles de poblaciones vulnerables: el 'Censo de Salud y Bienestar' y 'esquemas de atención personalizada' (Salud Casa por Casa), la 'Credencial de Rehabilitación para el Bienestar' con registro electrónico de sesiones de menores con discapacidad, la 'confronta' interoperable de padrones con el RENAPO y el SIIPP-G que automatiza retenciones, suspensiones, bajas y la migración automática entre padrones (p. ej. a los 65 años), y el reporte al SIIPP-G del padrón de estudiantes con discapacidad o aptitudes sobresalientes del PFSEE de la SEP, con detección/evaluación de aptitudes mediante instrumentos procesados en línea. Los riesgos identificados (R3 privacidad y R2 discriminación, severidad máxima Alta) son gaps regulatorios: el DOF regula dominios donde la IA o la automatización podrían aplicarse sin mencionarla ni acotarla. Se recomienda reforzar la gobernanza de datos personales (evaluaciones de impacto, minimización, límites de uso secundario), garantizar revisión humana y derecho de audiencia efectivo frente a decisiones derivadas de cruces de datos, y auditar la calidad de los sistemas de interoperabilidad de padrones. No se requiere atención urgente, pero sí monitoreo continuo de estas infraestructuras como candidatas naturales a futura automatización algorítmica.
Mexican context
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Special considerations
- Las poblaciones objetivo de los tres programas de Bienestar (adultos mayores, personas con discapacidad permanente, menores en orfandad, comunidades indígenas y afromexicanas) son de muy alta vulnerabilidad y baja alfabetización digital, lo que agrava el impacto de errores en cruces de datos o registros electrónicos.
- La alta informalidad económica y los problemas recurrentes de calidad en CURP/RENAPO aumentan la probabilidad de falsos positivos (duplicidad, inconsistencias) que pueden derivar en la pérdida automática de apoyos sociales.
- Los datos recabados son de categoría sensible (salud, discapacidad, datos de menores) y se integran a un sistema nacional de padrones (SIIPP-G), elevando el riesgo de uso secundario o interoperabilidad no acotada.
- El derecho de audiencia frente a retenciones/bajas se ejerce de forma predominantemente presencial, lo que limita su efectividad para población rural, indígena o con movilidad reducida.
Enforcement capacity
Media-Baja. La supervisión de protección de datos (otrora INAI, hoy en reconfiguración institucional) y los órganos internos de control tienen capacidad limitada para auditar tratamientos masivos de datos de salud y la interoperabilidad de padrones. Los instrumentos prevén derecho de audiencia y derechos ARCO, pero no contemplan auditorías técnicas independientes de los sistemas de confronta de datos ni estándares de precisión, lo que dificulta el enforcement preventivo frente a errores o sesgos.
Relevant precedents
- Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados (citada expresamente en las tres Reglas de Operación como marco de los derechos ARCO).
- Lineamientos para la constitución, actualización, autenticidad, inalterabilidad, seguridad y difusión de la información del Padrón de Beneficiarios (base de la integración al Padrón Único de Beneficiarios).
- Sistema Integral de Información de Padrones de Programas Gubernamentales (SIIPP-G), invocado en los Lineamientos del PFSEE de la SEP para el reporte de beneficiarios.
- Ley General de Salud y Reglamento en materia de Prestación de Servicios de Atención Médica (marco de la acreditación de establecimientos y del tratamiento de datos de salud en el programa de discapacidad).
Findings
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Salud Pública / Desarrollo Social (atención domiciliaria a personas adultas mayores y con discapacidad) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio High
Regulatory domain
Salud Pública / Desarrollo Social (atención domiciliaria a personas adultas mayores y con discapacidad)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
Los Servidores de la Nación darán inicio al Censo de Salud y Bienestar, los resultados de este serán analizados por personal de la Secretaría de Salud y la Secretaría de Bienestar para determinar esquemas de atención personalizada y la programación de visitas para las consultas de salud domiciliaria. Relevance analysis
El Programa Salud Casa por Casa recaba a domicilio, mediante un 'Cuestionario de Salud' y un 'Censo de Salud y Bienestar', información sensible de millones de personas adultas mayores y con discapacidad (datos personales, vivienda, educación, ocupación, relaciones familiares, antecedentes de salud, medicamentos), que se analiza para 'determinar esquemas de atención personalizada' y se integra al 'sistema de información con los padrones de beneficiarios de los programas sociales de la Administración Pública Federal'. RELEVANCIA PARA IA: El documento NO menciona inteligencia artificial ni analítica de datos, pero describe la infraestructura de datos exacta sobre la que típicamente se despliega perfilamiento, scoring de riesgo de salud o priorización automatizada de visitas. El procesamiento masivo de datos de salud (categoría sensible) de una población vulnerable, con 'análisis' por personal de dos Secretarías y 'esquemas personalizados', es un dominio de alto riesgo donde la introducción futura de algoritmos de priorización o estratificación sería plausible y NO está regulada ni acotada. RIESGOS: R3 (Privacy) por procesamiento masivo de datos de salud sin que se especifique minimización, límites de uso secundario ni gobernanza algorítmica; R2 (Discrimination) por el potencial de que esquemas de 'atención personalizada' deriven en priorización diferenciada de servicios de salud sin auditoría de equidad. GAPS: No se establece (1) prohibición o regulación de toma de decisiones automatizadas sobre atención/priorización; (2) evaluación de impacto en protección de datos para datos de salud; (3) límites al uso secundario de los datos del Censo de Salud y Bienestar más allá del otorgamiento del apoyo. CONTEXTO MEXICANO: Población objetivo de muy alta vulnerabilidad (adultos mayores, personas con discapacidad, comunidades indígenas), baja alfabetización digital y dependencia de proveedores tecnológicos; capacidad limitada del INAI/instancias de control para auditar tratamientos masivos de datos de salud.
Recommendations
- Exigir un Aviso de Privacidad y una Evaluación de Impacto en la Protección de Datos Personales específicos para datos de salud del Censo de Salud y Bienestar, con principios de minimización y limitación de finalidad.
- Prohibir o regular explícitamente cualquier toma de decisiones automatizada o semiautomatizada sobre priorización/asignación de atención médica derivada del análisis del Censo, garantizando revisión humana.
- Acotar y transparentar el uso secundario de los datos integrados al padrón de beneficiarios, prohibiendo su explotación para fines distintos al programa sin orden judicial.
- Establecer auditorías de equidad para verificar que los 'esquemas de atención personalizada' no generen discriminación contra grupos indígenas, rurales o de difícil acceso.
Risk categories
Desarrollo Social / Salud (registro electrónico de servicios de rehabilitación a personas con discapacidad) Implícito - Tecnología High
Regulatory domain
Desarrollo Social / Salud (registro electrónico de servicios de rehabilitación a personas con discapacidad)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
La asistencia a las sesiones quedará registrada digitalmente a través de los sistemas de control del establecimiento y de la Secretaría de Bienestar, eliminando el uso de vales físicos o listas impresas. Relevance analysis
Se crea la 'Credencial de Rehabilitación para el Bienestar', instrumento único de identidad digital que registra electrónicamente cada sesión, consulta o servicio de rehabilitación recibido por personas con discapacidad de 0 a 17 años, alimentando 'los sistemas de control del establecimiento y de la Secretaría de Bienestar'. RELEVANCIA PARA IA: Aunque no se menciona IA, se constituye un sistema de seguimiento digital longitudinal de datos de salud y rehabilitación de menores con discapacidad, vinculado a una credencial-identidad. Este tipo de infraestructura de datos biométricos/de salud de población vulnerable es precisamente el sustrato sobre el que pueden montarse, sin regulación adicional, sistemas de verificación de identidad, validación automatizada de acceso a servicios o analítica de uso, con riesgos de vigilancia y exclusión. RIESGOS: R3 (Privacy) por la creación de un registro electrónico permanente ('vigente hasta que el beneficiario cause baja definitiva') de la asistencia y servicios de salud de menores con discapacidad, sin que el instrumento detalle salvaguardas, períodos de retención, control de accesos ni límites al cruce con otros sistemas. GAPS: No se define gobernanza del 'sistema de control' de la Secretaría de Bienestar (quién accede, con qué controles, por cuánto tiempo se conservan los registros, si se cruzan con otros padrones), ni mecanismos frente a errores de 'inconsistencias en los registros electrónicos asociados al medio de cobro' que ya son causal de retención del apoyo. CONTEXTO MEXICANO: Se trata de datos de salud de menores con discapacidad (doble vulnerabilidad); riesgo de que fallas técnicas del sistema (inconsistencias en registros) deriven en suspensión/baja del apoyo a familias de bajos recursos, con escasa capacidad de impugnación.
Recommendations
- Documentar públicamente la arquitectura, los controles de acceso y el período de retención de los 'sistemas de control' que registran las sesiones de rehabilitación, conforme a la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados.
- Garantizar revisión humana y derecho de audiencia efectivo antes de retener o suspender apoyos por 'inconsistencias en los registros electrónicos', evitando que errores del sistema perjudiquen a menores con discapacidad.
- Prohibir el cruce de los registros de la Credencial de Rehabilitación con otros padrones o sistemas para fines distintos a la prestación del servicio sin base legal expresa.
- Realizar una evaluación de impacto en protección de datos centrada en menores y aplicar el principio de interés superior de la niñez al diseño del sistema.
Risk categories
Desarrollo Social (gestión de padrones de beneficiarios y decisiones de retención/suspensión/baja) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio Medium
Regulatory domain
Desarrollo Social (gestión de padrones de beneficiarios y decisiones de retención/suspensión/baja)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
Baja por CURP en estatus de defunción. Cuando la Instancia Ejecutora al solicitar la confronta del Padrón con el Registro Nacional de Población, identifique registros de personas derechohabientes con el estatus "Baja por Defunción", se procederá a dar la baja del Padrón, siendo éste el único resultado de la confronta con el Registro Nacional de Población susceptible de baja del Padrón. Relevance analysis
Los tres programas de Bienestar operan mediante la 'confronta' (cruce automatizado) de sus padrones con el Registro Nacional de Población (RENAPO) y entre sí (detección de 'duplicidad', 'cobro simultáneo', 'inconsistencias en datos de identificación'), generando consecuencias automáticas de retención, suspensión y baja de apoyos económicos para millones de personas en pobreza, adultos mayores, personas con discapacidad y menores en orfandad. A esto se suma un movimiento automatizado entre padrones: en el Programa de Discapacidad, 'Las personas registradas en el Padrón de Beneficiarios del Programa, en el bimestre en el que cumplan los 65 años de edad, previa validación del registro, formarán automáticamente parte del Programa Pensión para el Bienestar de las Personas Adultas Mayores', lo que evidencia transferencias interoperables de personas entre sistemas con efectos jurídicos. RELEVANCIA PARA IA: No se menciona IA ni algoritmos, pero el cruce masivo e interoperable de bases de datos gubernamentales (padrones + RENAPO + SIIPP-G) con efectos jurídicos automatizados sobre el acceso a beneficios sociales es el caso paradigmático de 'toma de decisiones automatizada sobre personas' (R2) y de integración de bases de datos gubernamentales (R3/R9 en su forma incipiente). Errores de calidad de datos (homonimias, CURP mal capturada, falsos positivos de duplicidad) pueden traducirse directamente en pérdida del apoyo. RIESGOS: R2 (Discrimination/decisiones automatizadas sobre acceso a recursos sociales) y R3 (Privacy/integración e interoperabilidad de bases de datos personales). El instrumento prevé derecho de audiencia, lo que mitiga parcialmente el riesgo, pero NO regula la calidad, auditabilidad ni la tasa de error de los cruces de datos. GAPS: No se establecen estándares mínimos de precisión de la 'confronta', mecanismos de notificación proactiva al beneficiario antes de la afectación, ni auditoría independiente del sistema de interoperabilidad de padrones (SIIPP-G); tampoco se acota la transferencia automática de personas entre padrones (p. ej. la migración automática a los 65 años). CONTEXTO MEXICANO: Alta informalidad, errores frecuentes en CURP/RENAPO y baja alfabetización digital incrementan la probabilidad de falsos positivos; el derecho de audiencia se ejerce de forma presencial, lo que dificulta la defensa de población rural, indígena o con movilidad reducida.
Recommendations
- Fijar estándares mínimos de calidad y precisión para la confronta de padrones con RENAPO y entre programas, con auditoría independiente periódica del SIIPP-G y de las tasas de falsos positivos.
- Garantizar notificación previa y revisión humana antes de cualquier retención, suspensión o baja derivada de cruces automatizados de datos, reforzando el derecho de audiencia ya previsto.
- Habilitar canales remotos accesibles (no solo presenciales) para impugnar bajas por 'inconsistencias' o 'duplicidad', priorizando población rural, indígena y con discapacidad.
- Documentar y transparentar la lógica de los cruces de datos y los criterios de detección de duplicidad/cobro simultáneo, conforme a la normativa de protección de datos.
Risk categories
Educación (educación especial; padrón de estudiantes con discapacidad o aptitudes sobresalientes y su reporte al SIIPP-G) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio Medium
Regulatory domain
Educación (educación especial; padrón de estudiantes con discapacidad o aptitudes sobresalientes y su reporte al SIIPP-G)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
El padrón de beneficiarios directos será reportado en el SIIPP-G. La Base de Datos Final de Beneficiarios Relevance analysis
El PFSEE constituye un padrón de estudiantes de educación básica con discapacidad o con aptitudes sobresalientes (datos personales sensibles de menores: discapacidad, condición étnica, migratoria, domicilio geográfico) que se reporta al Sistema Integral de Información de Padrones de Programas Gubernamentales (SIIPP-G) y se difunde como Base de Datos Final de Beneficiarios. Además, prevé la 'detección de Estudiantes con aptitudes sobresalientes' mediante entrevistas, cuestionarios e inventarios con 'aplicación y procesamiento en línea, de instrumentos de evaluación'. RELEVANCIA PARA IA: No se menciona IA ni analítica, pero (1) la integración de un padrón de datos sensibles de menores a un sistema nacional interoperable (SIIPP-G) y (2) la evaluación/clasificación de estudiantes (discapacidad vs. aptitudes sobresalientes) constituyen el sustrato típico sobre el que se despliega, sin regulación adicional, perfilamiento educativo, scoring de aptitudes o priorización automatizada de la asignación de recursos. La taxonomía señala el dominio educativo (SEP, evaluación, selección) como candidato a R2+R1. RIESGOS: R3 (Privacy) por integración de datos sensibles de menores con discapacidad al SIIPP-G sin que el instrumento detalle minimización, control de accesos, retención ni límites al cruce con otros padrones; R2 (Discrimination/Bias) por el potencial de que la 'detección' y clasificación de estudiantes con aptitudes sobresalientes o discapacidad, y la distribución de recursos por 'desempeño' de entidades, se apoyen en instrumentos no auditados que reproduzcan sesgos contra población indígena, afromexicana, migrante o rural. GAPS: No se regula (1) la gobernanza algorítmica o automatizada de los instrumentos de evaluación/detección en línea; (2) una evaluación de impacto en protección de datos centrada en menores para el reporte al SIIPP-G; (3) límites al uso secundario o cruce de la Base de Datos Final de Beneficiarios con otros padrones. CONTEXTO MEXICANO: Se trata de datos de salud/discapacidad de menores (doble vulnerabilidad), con énfasis en población indígena, afromexicana y migrante; la capacidad de los órganos de control para auditar la interoperabilidad de padrones educativos y los instrumentos de evaluación es limitada.
Recommendations
- Realizar una evaluación de impacto en protección de datos personales, centrada en el interés superior de la niñez, para el reporte del padrón del PFSEE al SIIPP-G, con principios de minimización y limitación de finalidad.
- Prohibir o regular cualquier perfilamiento, scoring o clasificación automatizada de estudiantes derivada de los 'instrumentos de evaluación' aplicados y procesados en línea, garantizando revisión humana y mecanismos de impugnación.
- Acotar y transparentar el uso secundario y los cruces de la Base de Datos Final de Beneficiarios con otros padrones, conforme a la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados.
- Establecer auditorías de equidad de los criterios de focalización y de 'desempeño' de las entidades para evitar discriminación contra población indígena, afromexicana, migrante o rural.
Risk categories