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DOF analysis · January 14, 2026

Diario Oficial de la Federación, Edición Matutina (No. de publicación 011/2026), Ciudad de México, miércoles 14 de enero de 2026. Contiene, entre otros: Lineamientos de la acción institucional "Sí al Desarme, Sí a la Paz"; Anexos 3-20 de las Reglas Generales de Comercio Exterior para 2026; Convenio de transferencia de recursos en materia de Protección contra Riesgos Sanitarios con el Estado de Sinaloa; Datos relevantes de la Resolución en el expediente AI/DC-001-2020 (Google/Android) de la Comisión Nacional Antimonopolio; y Convocatorias para concursos de plazas vacantes del Servicio Profesional de Carrera en la Administración Pública Federal.

Document type: Edición del DOF (compilación de Acuerdos, Anexos, Avisos, Circulares y Resoluciones)

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Statistics

5 Findings
6 Risk categories
5 Regulatory gaps
0 Explicit AI mentions
5 Implicit AI mentions

Metadata

Publication date
January 14, 2026
Issuing authority
Secretaría de Gobernación; Secretaría de Hacienda y Crédito Público (SAT); Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno; Secretaría de Salud (COFEPRIS, Inmegen); Comisión Nacional Antimonopolio; Procuraduría de la Defensa del Contribuyente; Órgano de Administración Judicial; Banco de México; Fiscalía General de la República
Sector
Multisectorial (Seguridad Pública y Desarme; Comercio Exterior/Aduanero; Salud y Riesgos Sanitarios; Competencia Económica/Plataformas Digitales; Función Pública/Empleo)
Scope of application
Federal
Maximum severity
High
Review verdict
aceptable

Risk categories present

Executive summary

Source content shown in its original language (Spanish).

Este ejemplar del Diario Oficial de la Federación del 14 de enero de 2026 es una compilación multisectorial cuyo grueso lo conforman instrumentos administrativos sin componente de inteligencia artificial: los Lineamientos de la acción 'Sí al Desarme, Sí a la Paz' (canje voluntario y anónimo de armas, con protección explícita de datos personales), y de forma muy extensa los Anexos 3 a 20 de las Reglas Generales de Comercio Exterior para 2026 (tablas de aduanas y horarios, criterios normativos y de prácticas indebidas, clasificación arancelaria, NICO y listados técnicos), además de convenios sanitarios con listados de reactivos de laboratorio, acuerdos de días inhábiles, avisos del Banco de México y notificaciones judiciales. No se detectó ninguna mención explícita de IA, algoritmos de aprendizaje automático ni sistemas biométricos. Sin embargo, mediante lectura íntegra se identificaron cinco hallazgos implícitos relevantes para la gobernanza de IA: (1) la 'revisión curricular de forma automatizada' que asigna folios de participación o de rechazo en los concursos del Servicio Profesional de Carrera y de la Carrera de las Maestras y los Maestros, una toma de decisión automatizada sobre acceso al empleo público (R2/R7/R1); (2) la facultad de realizar 'consultas y cruce de información en los registros públicos' (incluida la confronta con la CURP) para validar aspirantes, con riesgos de privacidad y discriminación (R3/R2); (3) la Resolución de la Comisión Nacional Antimonopolio en el expediente Google/Android, que aborda barreras a la competencia en sistemas operativos móviles y distribución de apps, esto es, concentración de poder en infraestructura y plataformas digitales (R10); (4) la creación de infraestructura de videovigilancia y un centro de control en el convenio sanitario con Sinaloa (R3/R9); y (5) el descarte automatizado por umbral de puntaje en la Etapa II de los concursos ('el sistema procederá al descarte' por debajo de 60 puntos) y la evaluación de habilidades mediante herramientas psicométricas estandarizadas, scoring automatizado sobre el acceso al empleo público (R2/R1/R7). Los riesgos son de severidad Media a Alta y de carácter principalmente preventivo: los textos no transparentan la lógica de las decisiones automatizadas, no prevén revisión humana ni apelación específicas frente a los descartes, no acotan el alcance del cruce de datos, y la resolución de competencia no contempla la dimensión de datos y servicios de IA en las plataformas. Se recomienda transparentar y auditar los procesos automatizados de selección, acotar y proteger los cruces de información, incorporar la dimensión de datos/IA en el análisis de plataformas digitales, y fijar límites de retención y prohibición de analítica biométrica sobre las videograbaciones antes de que se integren capacidades de IA.

Mexican context

Source content shown in its original language (Spanish).

Special considerations

  • La alta informalidad laboral (~60%) y la brecha digital pueden provocar exclusión sistemática de aspirantes con trayectorias atípicas cuando el filtrado curricular y el scoring se realizan de forma automatizada (criterio de remuneración como proxy potencialmente discriminatorio).
  • La heterogeneidad y desactualización de los registros públicos mexicanos (homonimias, errores de captura) eleva el riesgo de descartes injustos derivados del 'cruce de información', sin mecanismos ágiles de rectificación.
  • La dependencia tecnológica de proveedores extranjeros y la concentración del mercado móvil (Android) refuerzan los riesgos de soberanía digital que la resolución de competencia atiende solo parcialmente, sin considerar la capa de datos y servicios de IA.
  • La proliferación de centros de control y videovigilancia (incluso en ámbitos sanitarios) con supervisión débil crea infraestructura susceptible de recibir analítica de IA en el futuro, por lo que conviene fijar límites desde su instalación.

Enforcement capacity

Media-Baja. Las dependencias cuentan con marcos de protección de datos (LFPDPPP / Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados) y de competencia económica, pero la capacidad práctica para auditar decisiones automatizadas de selección de personal, controlar los cruces de información y dar seguimiento a remedios de competencia de plataformas es limitada. La extinción de órganos garantes autónomos y su reabsorción en la Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno introduce incertidumbre sobre la supervisión independiente de estos tratamientos.

Relevant precedents

  • Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares y Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados (principios de finalidad, minimización, proporcionalidad y derechos ARCO).
  • Ley del Servicio Profesional de Carrera en la Administración Pública Federal y su Reglamento (bases de los concursos y de la plataforma TrabajaEn).
  • Ley Federal de Competencia Económica (LFCE) y precedentes en mercados digitales; analogía con la Digital Markets Act de la Unión Europea y los casos internacionales sobre Android/Google.
  • Jurisprudencia de la SCJN sobre el derecho de audiencia (artículos 14 y 16 constitucionales) aplicable a descartes y decisiones administrativas que afectan derechos.

Findings

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Source content shown in its original language (Spanish).

Empleo Público / Servicio Profesional de Carrera (selección de personal) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio High

Finding ID: H1

Regulatory domain

Empleo Público / Servicio Profesional de Carrera (selección de personal)

Regulatory gap

Yes

Original fragment

Al momento en que la persona registre su participación a un concurso a través de www.trabajaen.gob.mx, se llevará a cabo en forma automática la revisión curricular, asignando un folio de participación o, en su caso, de rechazo que lo descartará del concurso.

Location in document: Avisos - Convocatorias para concursos de plazas vacantes del Servicio Profesional de Carrera en la Administración Pública Federal (sección 'Revisión curricular de forma automatizada' / Etapa I)

Relevance analysis

1) RELEVANCIA PARA IA: El proceso de selección de servidores públicos federales (y en convocatorias paralelas, de plazas docentes en la Unidad del Sistema para la Carrera de las Maestras y los Maestros) opera mediante una 'revisión curricular de forma automatizada' a través de la plataforma TrabajaEn, que de manera automática asigna un folio de participación o de rechazo que descarta al aspirante. Aunque el texto no menciona 'inteligencia artificial', se trata de una toma de decisión automatizada que filtra el acceso a oportunidades de empleo y aplica reglas de calificación/scoring (puntajes por experiencia, remuneración, relevancia de funciones, etc.) sin que se describa supervisión humana en la etapa de descarte automático. Es exactamente el tipo de sistema (clasificación de aspirantes, scoring) que la taxonomía señala bajo R2 y R7. 2) RIESGOS: R2 (Discriminación): un filtro automatizado puede descartar candidatos por incongruencias de formato/captura, sesgos en los criterios de coincidencia ('coincidencia entre la Rama de Cargo... con la rama de cargo o puesto vacante') o por desventajas de literacidad digital, amplificando desigualdades en el acceso al empleo público. R7 (Empleo): el criterio 7 califica con base en la 'remuneración bruta mensual en la trayectoria laboral', lo que puede penalizar estructuralmente a quienes provienen de la informalidad o de salarios bajos. R1 (Errores): un rechazo automático erróneo (por inconsistencias de RFC/CURP o de captura) elimina al aspirante sin que el documento describa un mecanismo claro de revisión humana o reversión del descarte. 3) GAPS: No se transparenta la lógica de la revisión automatizada ni los criterios de descarte; no se prevé explícitamente derecho a explicación, revisión humana significativa ni apelación específica frente al descarte automático; no hay evaluación de impacto ni auditoría de sesgo del algoritmo de scoring. 4) CONTEXTO MEXICANO: La alta informalidad laboral (~60%) y la brecha digital pueden traducirse en exclusión sistemática de aspirantes con trayectorias atípicas; la capacidad institucional para auditar y corregir descartes automáticos es limitada.

Recommendations

  • Documentar y publicar la lógica de la revisión curricular automatizada y los criterios exactos que producen un 'folio de rechazo', garantizando trazabilidad.
  • Establecer revisión humana significativa y un mecanismo de apelación específico y expedito frente a cualquier descarte automático del concurso.
  • Realizar evaluaciones de impacto y auditorías periódicas de sesgo sobre los criterios de scoring (en especial el criterio de remuneración) para evitar discriminación contra trayectorias informales o de bajos ingresos.
  • Incorporar salvaguardas de la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados respecto a decisiones automatizadas que afecten derechos.
Empleo Público / Verificación de identidad y antecedentes mediante registros públicos Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio Medium

Finding ID: H2

Regulatory domain

Empleo Público / Verificación de identidad y antecedentes mediante registros públicos

Regulatory gap

Yes

Original fragment

para constar la autenticidad de la información y documentación presentada por el (la) aspirante, en su totalidad o de manera selectiva, podrá realizar las consultas y cruce de información en los registros públicos o acudir directamente con las instancias y autoridades correspondientes. En los casos en que no se acredite la autenticidad será motivo de descarte del (la) aspirante.

Location in document: Avisos - Convocatorias del Servicio Profesional de Carrera (Evaluación de la Experiencia) y convocatoria de la Carrera de las Maestras y los Maestros

Relevance analysis

1) RELEVANCIA PARA IA: El documento autoriza a las áreas de recursos humanos a realizar 'consultas y cruce de información en los registros públicos' (incluyendo coincidencia con la CURP) para validar la autenticidad de la información de los aspirantes. El 'cruce' o confronta de padrones/registros es una operación de procesamiento de datos personales que, escalada y automatizada, configura un perfilamiento administrativo del ciudadano y se inscribe en el patrón R3 (procesamiento e inferencias a partir de datos en múltiples bases) señalado por la taxonomía. 2) RIESGOS: R3 (Privacidad): la consulta y cruce de información personal en registros públicos sin que se delimite el alcance, las bases consultadas, los plazos de retención o las garantías frente a inferencias indebidas. R2 (Discriminación): la decisión de descarte por 'no acreditar la autenticidad' puede derivar de inconsistencias en los propios registros (datos desactualizados, homonimias, errores de captura) que afectan de forma desproporcionada a poblaciones con menor capacidad de corregir su huella registral. 3) GAPS: No se especifica el principio de minimización ni finalidad acotada del cruce; no se prevé notificación al aspirante de qué registros se consultaron ni derecho de rectificación previo al descarte; no se menciona supervisión del INAI/órgano garante. 4) CONTEXTO MEXICANO: La calidad heterogénea de los registros públicos y la frecuencia de homonimias y datos desactualizados elevan el riesgo de descartes injustos derivados del cruce de información.

Recommendations

  • Delimitar expresamente qué registros públicos se consultan, con qué finalidad y bajo principios de minimización y proporcionalidad.
  • Garantizar al aspirante el derecho a conocer el resultado del cruce y a rectificar inconsistencias antes de cualquier descarte definitivo.
  • Definir plazos de retención y prohibir el uso secundario de la información obtenida del cruce.
  • Someter el tratamiento a aviso de privacidad y supervisión del órgano garante de protección de datos.
Competencia Económica / Plataformas y sistemas operativos móviles (infraestructura digital) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio High

Finding ID: H3

Regulatory domain

Competencia Económica / Plataformas y sistemas operativos móviles (infraestructura digital)

Regulatory gap

Yes

Original fragment

Barrera 1. El problema de competencia identificado en el DP como barrera 1 fue la estrategia del Grupo de Interés Económico de GOOGLE (GIE GOOGLE) para limitar la capacidad de competir de los proveedores de SOM bifurcado o SOM independiente en el mercado relevante.

Location in document: Comisión Nacional Antimonopolio - Datos relevantes de la Resolución emitida en el expediente AI/DC-001-2020 (Google/Android)

Relevance analysis

1) RELEVANCIA PARA IA: La Resolución de la Comisión Nacional Antimonopolio aborda barreras a la competencia en el mercado de sistemas operativos móviles (Android) y en la distribución de aplicaciones (acuerdos ACC, MADA y RSA de Google), es decir, sobre la capa de infraestructura digital y plataformas a través de la cual se distribuyen hoy los servicios de cómputo y, crecientemente, los servicios de IA al consumidor. La taxonomía clasifica bajo R10 la concentración de poder en infraestructura digital, plataformas y canales de distribución controlados por pocos actores; este expediente es un caso paradigmático de ese riesgo, aun cuando no se mencione la IA explícitamente. 2) RIESGOS: R10 (Concentración de poder): el control sobre el sistema operativo, las tiendas y los acuerdos de distribución otorga a un actor dominante la capacidad de condicionar el acceso de competidores y de definir qué servicios (incluidos asistentes y servicios de IA) llegan a los usuarios; las medidas aceptadas se centran en SOM bifurcado y no abordan la dimensión de datos ni de servicios de IA integrados en la plataforma. 3) GAPS: La resolución no considera explícitamente cómo la integración de funcionalidades de IA y la acumulación de datos en el ecosistema de plataforma refuerzan la posición dominante ni establece remedios orientados a la portabilidad/interoperabilidad de datos o servicios de IA. 4) CONTEXTO MEXICANO: La dependencia tecnológica de proveedores extranjeros y la concentración del mercado móvil amplifican el impacto de estas barreras sobre la soberanía digital y sobre el acceso de desarrolladores nacionales.

Recommendations

  • Incorporar en el análisis de competencia de plataformas la dimensión de datos y de servicios de IA preinstalados/integrados como fuente de poder de mercado.
  • Considerar remedios de interoperabilidad y portabilidad que faciliten la entrada de servicios y modelos alternativos, incluidos los de IA.
  • Dar seguimiento al cumplimiento de las medidas y evaluar su efecto sobre desarrolladores nacionales y soberanía digital.
  • Coordinarse con precedentes internacionales (UE - Digital Markets Act, casos Android) para alinear criterios sobre gatekeepers digitales.
Salud / Vigilancia Sanitaria (infraestructura de videovigilancia y monitoreo) Implícito - Tecnología Medium

Finding ID: H4

Regulatory domain

Salud / Vigilancia Sanitaria (infraestructura de videovigilancia y monitoreo)

Regulatory gap

Yes

Original fragment

Establecer un centro de control para el resguardo del material clasificado de las videograbaciones resultantes de las verificaciones sanitarias y de la atención en las salas multidisciplinarias.

Location in document: Secretaría de Salud - Convenio en materia de Protección contra Riesgos Sanitarios con el Estado de Sinaloa (acciones del APCRS sobre videovigilancia y centro de control)

Relevance analysis

1) RELEVANCIA PARA IA: El Convenio prevé instalar salas con cámaras de videograbación, infraestructura de 'videovigilancia y monitoreo' y un 'centro de control' para resguardar el material clasificado de las verificaciones sanitarias. Aunque hoy se describe como videograbación pasiva, esta infraestructura (cámaras + centro de control + repositorio de video) es precisamente el sustrato sobre el que típicamente se integran después capacidades de analítica de video, reconocimiento o monitoreo automatizado (R3/R9 de la taxonomía: videovigilancia y centros de control tipo C5). 2) RIESGOS: R3 (Privacidad): captación y retención de video de personas (servidores públicos y particulares regulados) sin que se detallen finalidad acotada, plazos de conservación, controles de acceso ni salvaguardas frente a análisis posterior. R9 (Vigilancia): la creación de un 'centro de control' con material clasificado puede escalar a monitoreo sistemático si en el futuro se le agrega analítica automatizada. 3) GAPS: No se establece política de retención/destrucción del video, ni prohibición de aplicarle herramientas de análisis biométrico o automatizado, ni controles de auditoría sobre el centro de control. 4) CONTEXTO MEXICANO: La proliferación de centros de control y videovigilancia con débil supervisión incrementa el riesgo de usos secundarios; conviene fijar límites antes de que se incorpore analítica de IA.

Recommendations

  • Definir finalidad acotada, plazos de retención y destrucción, y controles de acceso para las videograbaciones y el centro de control.
  • Prohibir expresamente la aplicación de analítica biométrica o de reconocimiento automatizado sobre el material sin base legal y evaluación de impacto específicas.
  • Someter la operación del centro de control a auditoría y a las disposiciones de protección de datos personales.
  • Establecer transparencia sobre la existencia de la videovigilancia hacia las personas grabadas.
Empleo Público / Servicio Profesional de Carrera (evaluación y descarte automatizado por umbral de puntaje) Implícito - Riesgo/Gap Regulatorio High

Finding ID: H5

Regulatory domain

Empleo Público / Servicio Profesional de Carrera (evaluación y descarte automatizado por umbral de puntaje)

Regulatory gap

Yes

Original fragment

El resultado obtenido deberá ser igual o superior a 60. En caso de obtener un resultado menor a 60, el sistema procederá al descarte.

Location in document: Avisos - Convocatorias del Servicio Profesional de Carrera (Etapa II, Subetapa de Exámenes de Conocimientos y Evaluación de Habilidades de tipo psicométrico)

Relevance analysis

1) RELEVANCIA PARA IA: Además del filtrado curricular automático de la Etapa I (H1), la convocatoria establece un descarte automatizado por umbral de puntaje en la Etapa II: tras sumar el examen de conocimientos generales y técnicos, 'el sistema procederá al descarte' de quienes obtengan menos de 60 puntos; y la Evaluación de Habilidades emplea 'herramientas... de tipo psicométrico' que exigen una calificación mínima (70 puntos por habilidad). Aunque no se menciona 'inteligencia artificial', se trata de calificación y descarte automatizados ('scoring', 'el sistema procederá al descarte') sobre el acceso al empleo público, ejecutados por el sistema sin que el texto describa revisión humana del descarte; es precisamente el patrón R2 (decisiones automatizadas sobre oportunidades + scoring) y R7 (selección de personal) de la taxonomía. 2) RIESGOS: R2 (Discriminación): los instrumentos psicométricos estandarizados y los exámenes con umbral pueden producir impacto diferencial sobre poblaciones con menor familiaridad con formatos de evaluación digital, sin que se documente auditoría de equidad ni validación de las herramientas. R1 (Errores): un descarte automático por puntaje deriva de la herramienta de evaluación y del 'Módulo generador de exámenes' de la SABG, cuya falla, error de captura o problema de acceso (que el propio texto reconoce como variable que afecta el concurso) puede excluir injustamente al aspirante. R7 (Empleo): el resultado condiciona el acceso a la plaza pública. 3) GAPS: No se transparenta la lógica de calificación de las herramientas psicométricas ni los criterios de validez; no se prevé revisión humana significativa ni apelación específica frente al descarte automático por umbral; no hay evaluación de impacto ni auditoría de sesgo de los instrumentos de evaluación. 4) CONTEXTO MEXICANO: La brecha digital y la desigual familiaridad con evaluaciones estandarizadas pueden traducirse en exclusión sistemática; la capacidad institucional para auditar y validar instrumentos psicométricos automatizados en la APF es limitada.

Recommendations

  • Documentar y publicar la lógica de calificación de las herramientas de evaluación (exámenes y pruebas psicométricas) y los umbrales que producen un descarte automático.
  • Garantizar revisión humana significativa y un mecanismo de apelación expedito frente al descarte automatizado por umbral de puntaje.
  • Validar técnicamente y auditar periódicamente la equidad de los instrumentos psicométricos para evitar impacto diferencial sobre poblaciones vulnerables.
  • Asegurar que las fallas del sistema o del Módulo generador de exámenes no se traduzcan en descartes definitivos sin posibilidad de reposición.