Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 018/2026, edición matutina del jueves 22 de enero de 2026 (incluye, entre otros: Lineamientos aplicables al ciclo de gestión de los recursos federales transferidos a las entidades federativas, los municipios y las demarcaciones territoriales de la Ciudad de México)

Los Lineamientos crean y obligan a usar un 'Sistema' nacional de información que concentra de forma trimestral y anual el ejercicio, destino, resultados, reintegros e indicadores de desempeño de TODO el gasto federalizado de las 32 entidades, sus municipios y demarcaciones, así como de universidades, organismos descentralizados y terceros beneficiarios. Aunque el texto no menciona inteligencia artificial, describe una plataforma de datos masivos gubernamentales (data lake fiscal) sobre la cual es altamente probable que se incorporen, ahora o a futuro, capacidades de analítica automatizada, minería de datos o aprendizaje automático para 'detectar inconsistencias, omisiones, anomalías o posibles incumplimientos' (numeral 21, fracción VIII) que luego se notifican a la Auditoría Superior de la Federación y a las entidades fiscalizadoras locales. RIESGOS: R1 (Mal funcionamiento/Errores): si la detección de 'inconsistencias, omisiones, anomalías o posibles incumplimientos' (numeral 21, fracción VIII) que se notifica a la Auditoría Superior de la Federación y a las entidades de fiscalización locales se realizara mediante reglas automatizadas o analítica, los falsos positivos podrían desencadenar fiscalizaciones injustificadas contra entidades o municipios sin un mecanismo de revisión humana ni de aclaración previo a la notificación; el instrumento no fija estándares de precisión ni de supervisión humana, configurando un riesgo de 'automation bias' sobre los entes señalados. R2 (Sesgo/Discriminación): si la detección de 'anomalías' o la priorización de auditorías se automatiza, puede señalar desproporcionadamente a municipios pequeños, rurales o con baja capacidad técnica (el numeral 23 reconoce municipios 'por su lejanía o dificultades de acceso y comunicación' con problemas técnicos), generando un trato diferenciado sin auditoría de equidad. R3 (Privacidad/Datos): el Sistema integra grandes volúmenes de información financiera y de beneficiarios y obliga a reportar 'sin que pueda oponerse la reserva fiduciaria, bursátil, bancaria o cualquier otra análoga' (numeral 5), lo que abre la puerta a inferencias y cruces de datos sensibles sin que el instrumento prevea salvaguardas de protección de datos personales, minimización o auditoría algorítmica. GAP REGULATORIO: el documento es puramente procedimental (reporte, plazos, claves de acceso) y no establece ninguna regla sobre transparencia metodológica, supervisión humana, derecho de impugnación de los entes señalados, ni evaluación de impacto en caso de que la detección de anomalías sea automatizada. Es un gap clásico: dominio de alto volumen de datos y decisiones que afectan a entes públicos, sin previsión de gobernanza algorítmica. NIVEL DE EVIDENCIA: implícito débil (no hay confirmación de uso de IA; es un mandato de operar un sistema de datos donde la automatización es plausible). CONTEXTO MEXICANO: México tiene capacidad institucional desigual entre estados y municipios; un sistema centralizado en la SHCP (UPER) que alimente decisiones de fiscalización podría amplificar asimetrías y carece, por ahora, de un marco de protección de datos robusto tras la extinción del INAI (ver H2).

Estos extractos del INE documentan la reconfiguración institucional derivada de la reforma de 'simplificación orgánica' (DOF 20/12/2024) que extinguió al INAI y a los organismos garantes locales, trasladando funciones de transparencia y protección de datos a nuevas autoridades garantes (el INE para partidos políticos; 'Transparencia para el Pueblo' / Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno en el ámbito federal). Aunque no menciona IA, este reacomodo es contexto regulatorio crítico para cualquier riesgo de privacidad ligado a IA: la autoridad especializada e independiente que históricamente vigilaba el tratamiento masivo de datos personales (incluida la analítica automatizada y el reconocimiento biométrico) desaparece, y su capacidad se reparte entre órganos con funciones primarias distintas. RIESGO R3 (Privacidad): los acuerdos describen migración y transferencia de expedientes a través de la Plataforma Nacional de Transparencia (PNT), con expedientes 'no encontrados', pendientes de migrar y problemas de operatividad. El debilitamiento del andamiaje de protección de datos reduce la capacidad del Estado para supervisar futuros usos de IA sobre datos personales (perfilamiento, cruces de padrones, vigilancia). GAP REGULATORIO: no es que estos acuerdos regulen IA, sino que evidencian un vacío de gobernanza de datos personales en un momento en que la IA aumenta los riesgos de privacidad. Es un gap estructural relevante para VIGIA. NIVEL DE EVIDENCIA: implícito débil / contextual (no hay sistema de IA descrito; el hallazgo es el debilitamiento institucional de la protección de datos). CONTEXTO MEXICANO: la dispersión de la autoridad garante y la dependencia de plataformas con problemas de migración (PNT) sugieren capacidad de enforcement disminuida frente a tratamientos automatizados de datos.