DIARIO OFICIAL DE LA FEDERACIÓN, Edición Matutina, No. de publicación 093/2026, Ciudad de México, viernes 17 de abril de 2026

El Programa Institucional del INFOTEC (Centro Público de Investigación sectorizado a la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones, ATDT) establece de forma EXPLÍCITA a la 'inteligencia artificial' como una de sus líneas de investigación y tendencias tecnológicas prioritarias para 2026-2030. El documento confirma que INFOTEC creó en 2025 dos nuevas Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC), una de ellas denominada literalmente 'Inteligencia Artificial' (y otras como 'Inteligencia computacional en la Ciencia de Datos' e 'Inteligencia artificial'), incorporó 'procesadores GPU's para desarrollo de Inteligencia Artificial' en su Centro de Datos de Aguascalientes, y opera programas formativos como 'IA 1000' (para formar mil profesionales en IA) y cursos de IA aplicada a la educación. RIESGOS: R10 (Concentración de poder / soberanía tecnológica): el INFOTEC se posiciona como 'brazo tecnológico' del Estado para desarrollar capacidades nacionales de IA, nube soberana y reducir la dependencia de proveedores extranjeros. Esto es positivo para la soberanía, pero concentra en una sola entidad pública el desarrollo de infraestructura crítica de IA y datos del Gobierno Federal, sin un marco de gobernanza algorítmica, auditoría o controles democráticos explícitos. R7 (Desplazamiento laboral): el énfasis en 'automatización de procesos', 'simplificación administrativa', 'reducir la tercerización' y 'modernización institucional' del aparato gubernamental tiene potencial de reconfiguración del empleo público sin que el documento aborde reconversión laboral. R15: la IA se incorpora como capacidad emergente sin estándares de evaluación de capacidades peligrosas ni mecanismos de monitoreo. GAP: el Programa adopta la IA como prioridad pero NO establece principios de IA responsable, evaluación de impacto, transparencia algorítmica ni mecanismos de rendición de cuentas sobre los sistemas de IA que desarrollará o desplegará en el Gobierno. CONTEXTO MEXICANO: capacidad de enforcement limitada; México carece aún de una ley integral de IA, por lo que el desarrollo se da en un vacío regulatorio.

El INFOTEC anuncia como proyectos estratégicos la 'Nube de Gobierno', la 'Identidad Digital Única' y la interoperabilidad gubernamental mediante 'intercambio seguro de datos' que elimine duplicidades. Aunque no se nombra IA en este pasaje, estos proyectos constituyen la infraestructura habilitadora de procesamiento masivo de datos personales y de futuros sistemas de IA/perfilamiento sobre la población mexicana, por lo que son hallazgos implícitos críticos. RIESGOS: R3 (Privacidad): una 'Identidad Digital Única' nacional y la centralización del intercambio de datos entre dependencias en una 'Nube de Gobierno' implican concentración y vinculación masiva de datos personales (un identificador único que cruza padrones, salud, trámites, beneficios). Sin salvaguardas de minimización, consentimiento y límites de uso secundario, habilita inferencias sensibles y vigilancia. R9 (Vigilancia): la integración e interoperabilidad de bases de datos gubernamentales bajo un identificador único es precisamente el sustrato técnico que la taxonomía asocia a vigilancia estatal; combinada con análisis de datos, permite análisis poblacional sin orden judicial. R10: concentración de la infraestructura crítica de datos del Estado en el Centro de Datos del INFOTEC (Aguascalientes, futuro Tulancingo). R13: dependencia creciente del Estado de una infraestructura digital centralizada para servicios esenciales, con riesgo sistémico si falla o se compromete. GAP: el documento no menciona evaluación de impacto en privacidad, principios de protección de datos por diseño, límites al uso secundario de la Identidad Digital Única, ni controles independientes (el INAI fue reconfigurado), pese a operar sobre datos de toda la población.

El objetivo sectorial 5 de la ATDT (reproducido en el Programa del INFOTEC) ordena 'utilizar la inteligencia de datos para optimizar la función de gobierno y para la toma de decisiones'. Aunque usa el eufemismo 'inteligencia de datos' (no 'IA'), describe explícitamente sistemas analíticos/algorítmicos que apoyarán o sustituirán decisiones de política pública sobre la población. RIESGOS: R1 (Malfunctions): si la 'inteligencia de datos' guía decisiones de gobierno (asignación de recursos, focalización de programas), errores del modelo o datos sesgados producen decisiones erróneas a escala poblacional, con riesgo de 'automation bias' (tratar el output como infalible). R2 (Discriminación): la optimización algorítmica de la función de gobierno sobre datos históricos puede reproducir o amplificar sesgos en el acceso a servicios y programas sociales, especialmente en una población con alta desigualdad regional (norte/sur). R13: la delegación creciente de la toma de decisiones de gobierno a sistemas de inteligencia de datos, sin supervisión humana garantizada, encaja en pérdida gradual de control sobre funciones públicas críticas. GAP: no se establece la obligación de supervisión humana significativa, transparencia metodológica, ni derecho de las personas a una explicación o impugnación de decisiones de gobierno apoyadas en 'inteligencia de datos'.

Dentro del Convenio Específico en materia de salud pública entre la Secretaría de Salud y el Estado de Michoacán aparece, como indicador de proceso, un 'Curso de Inteligencia Artificial para su aplicación en la Salud Pública' dirigido específicamente a 'responsables estatales de violencia de género y sexual'. Esta es una mención EXPLÍCITA de IA aplicada a un dominio altamente sensible: la atención de violencia de género y sexual (que involucra datos de salud, datos de víctimas, niñas, niños y adolescentes, conforme a la NOM-046-SSA2-2005). RIESGOS: R3 (Privacidad): la aplicación de IA a la salud pública en violencia sexual implica procesamiento de datos personalísimos y sensibles (salud, vida sexual, víctimas, menores). El documento no especifica salvaguardas de privacidad ni protección de datos de las víctimas. R2 (Discriminación): el uso de IA para identificar o clasificar 'posibles casos' de violación sexual (indicadores cercanos mencionan 'niñas, niños y adolescentes identificados como posibles casos') puede producir sesgos y falsos positivos/negativos con consecuencias graves. R1 (Malfunctions): errores de un sistema de IA en la detección de violencia sexual pueden derivar en revictimización o en omisión de atención. GAP: se capacita en 'aplicación de IA a la salud pública' sin que el convenio detalle qué sistema se usa, su validación, supervisión humana, protección de datos de víctimas, ni mecanismos de control de calidad. Es un uso de IA en dominio crítico sin marco regulatorio visible.

El Programa Institucional de El Colegio de la Frontera Sur (ECOSUR), Centro Público de Investigación de la SECIHTI, menciona EXPLÍCITAMENTE la 'IA' (definida en su glosario como Inteligencia Artificial) en dos líneas de acción: 2.1.4 'Fortalecer las competencias institucionales y sociales mediante la aplicación de la IA sobre procesos de transformación social, de formación, investigación y de aprendizaje en los territorios' y 2.1.5 'Integrar principios para el uso ético y declarado de la IA en investigación, docencia, vinculación y administración'. Esta es una de las pocas referencias en todo el DOF que aborda proactivamente la IA desde un enfoque ético, lo cual es positivo. Sin embargo, persisten riesgos: R5 (Propiedad intelectual): el uso de IA generativa en investigación y docencia plantea cuestiones de derechos de autor, atribución y trazabilidad, especialmente al trabajar con conocimiento tradicional indígena (tsotsil, maya yucateco) y patrimonio biocultural de comunidades de la Frontera Sur; el documento no detalla protecciones. R15: la institución reconoce la IA como tecnología emergente que requiere gobernanza ('uso ético y declarado'), pero los principios concretos aún no existen, solo se mandata crearlos. GAP (parcial): el ECOSUR mandata 'integrar principios para el uso ético y declarado de la IA' pero todavía no los define; es un compromiso de futuro sin contenido normativo operativo. Aun así, es un precedente positivo de gobernanza institucional de IA.

El Programa de Cobertura Social 2026 de la ATDT emplea 'inteligencia de datos' e 'información geoespacial' para la planeación territorial de la conectividad, cruzando bases de datos del Censo 2020, Zonas de Atención Prioritaria, cobertura móvil y población por localidad para identificar 9,364 Áreas de Atención Prioritaria con 2.85 millones de habitantes. Es un uso analítico de datos masivos georreferenciados, sin nombrar IA, pero con metodología de minería/cruce de datos a escala poblacional. RIESGOS: R3 (Privacidad): aunque opera con datos agregados (localidad, marginación, presencia indígena), el cruce de padrones territoriales con presencia indígena/afromexicana y marginación crea perfiles socioterritoriales que, vinculados a futuros sistemas de identidad digital, podrían usarse más allá de la conectividad. R10 (Concentración / soberanía): la planeación de infraestructura crítica de telecomunicaciones y el despliegue de 'inteligencia de datos' se concentran en la ATDT y la empresa pública del Estado, reduciendo el papel de operadores privados; positivo para soberanía pero con riesgo de centralización. GAP: el uso de 'inteligencia de datos' geoespacial para focalización poblacional no se acompaña de salvaguardas sobre el uso secundario de los perfiles territoriales (incluida la georreferenciación de población indígena).

El INFOTEC menciona EXPLÍCITAMENTE la inteligencia artificial como tecnología emergente para certificaciones (línea 6.1.3) y, en paralelo, desarrolla capacidades de ciberseguridad gubernamental: Centro de Operaciones de Seguridad (SOC), 'monitoreo y detección en tiempo real', protección endpoint con anti-ransomware y defensas anti-DDoS sobre infraestructura crítica del Estado. RIESGOS: R9 (Vigilancia): las capacidades de 'monitoreo y detección en tiempo real' y SOC sobre los sistemas gubernamentales, combinadas con IA, son tecnologías de doble uso; sin controles, la misma infraestructura de ciberdefensa puede habilitar monitoreo de actividad. El documento no delimita los límites del monitoreo respecto a derechos de los usuarios/servidores públicos. R15: la IA aplicada a ciberseguridad es un campo emergente que evoluciona más rápido que la capacidad regulatoria. GAP: las capacidades de ciberseguridad con IA se desarrollan sin un marco que distinga ciberdefensa legítima de vigilancia, ni controles sobre el alcance del monitoreo en tiempo real.

El Programa del INFOTEC describe que la infraestructura de la 'Nube de Gobierno' habilitará 'la detección, prevención y análisis de la corrupción', 'nuevas técnicas de gestión de datos, para prevenir el fraude' y 'el análisis de transacciones y actividades sospechosas', explicitando además que ello se hace 'al tiempo que se limita la discrecionalidad humana'. Aunque no se nombra 'IA', la descripción —analítica masiva de transacciones para detectar patrones sospechosos y reducir la intervención humana— corresponde a un sistema de detección automatizada de fraude/corrupción equivalente al ejemplo del SADOI de la taxonomía, por lo que es un hallazgo implícito fuerte omitido por el análisis previo. RIESGOS: R1 (Malfunctions): un sistema que clasifica transacciones como 'sospechosas' produce falsos positivos; al 'limitar la discrecionalidad humana' se debilita la supervisión humana significativa, generando riesgo de señalamientos erróneos a personas físicas y servidores públicos sin revisión adecuada (automation bias). R2 (Discriminación): la detección algorítmica de 'actividades sospechosas' sobre datos históricos puede reproducir sesgos y penalizar desproporcionadamente patrones financieros atípicos, frecuentes en una economía con ~60% de informalidad. R9 (Vigilancia): el análisis masivo de transacciones y actividades de personas, centralizado en la nube gubernamental, puede deslizarse hacia monitoreo poblacional sin orden judicial si no se delimita. GAP: el documento promueve la reducción de la discrecionalidad humana en la detección de corrupción/fraude sin establecer estándares de precisión, derecho de audiencia/impugnación, auditoría algorítmica ni supervisión humana obligatoria sobre los señalamientos.