Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 098/2026, Ciudad de México, miércoles 22 de abril de 2026 (Edición Matutina)

El documento establece un sistema de evaluación de personas investigadoras para su ingreso y nivel en el Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII), que decide el acceso a un reconocimiento y a un estímulo económico. El proceso descansa en un 'sistema informático' que contabiliza automáticamente productos y actividades y los compara contra rangos cuantitativos predefinidos por área de conocimiento (Anexo 1 y 2), para después recomendar nivel/categoría. 1) RELEVANCIA PARA IA: Aunque el texto NO menciona inteligencia artificial, se trata de un dominio clásico de scoring/calificación automatizada de personas (R2 en la matriz de keywords: 'scoring', 'evaluación', 'parámetros'). La fase cuantitativa es un conteo sistematizado que sirve de filtro y referencia. Es el tipo de proceso que, en su evolución natural (digitalización, volumen de solicitudes), tiende a incorporar automatización/ML para clasificar o priorizar expedientes. 2) RIESGOS: Sesgo estructural en los umbrales cuantitativos (favorecen perfiles de instituciones con más recursos, ciertas áreas, o ciertos formatos de producción), efecto sobre la equidad de género y entre regiones, y dependencia de un 'documento probatorio' registrado en sistema (Art. 8) cuyo descarte puede ser automático. 3) GAP REGULATORIO: No se prevé auditoría algorítmica del sistema informático, ni mecanismo explícito de transparencia sobre cómo el conteo automatizado incide en la recomendación, ni salvaguarda contra 'automation bias' de las comisiones frente al dato cuantitativo. MITIGANTE relevante: el propio Acuerdo establece que 'la valoración cualitativa prevalecerá sobre la cantidad de productos' (Art. 10) y que la discrecionalidad de las comisiones humanas 'no podrá basarse en apreciaciones subjetivas no verificables' (Art. 15), lo que reduce el riesgo actual de decisión totalmente automatizada. 4) CONTEXTO MEXICANO: La SECIHTI procesa decenas de miles de solicitudes; la presión de volumen incentiva la automatización; un sesgo en los parámetros se replicaría masivamente sobre la carrera científica nacional.

La convocatoria describe funciones permanentes de una 'Subdirección de Monitoreo e Información' de la Unidad de Gobierno de SEGOB consistentes en monitorear grupos de manifestantes y a 'sus actores', obtener información para la toma de decisiones, y elaborar 'PRONÓSTICOS sobre las movilizaciones'. Otra plaza de la misma Unidad incluye 'análisis, estudios de campo y monitoreo de medios del acontecer político, social y económico'. 1) RELEVANCIA PARA IA: Aunque el puesto se describe como trabajo de un analista humano y no menciona IA, se trata del dominio canónico de R9 (vigilancia/análisis de disidentes y movilizaciones) y R3 (recolección de información sobre personas/actores políticos). La elaboración de 'pronósticos' sobre protesta social es exactamente la función que la analítica predictiva y el monitoreo automatizado de medios/redes están desplazando o aumentando a nivel mundial. La matriz de keywords asocia 'monitoreo', 'predictivo' y 'perfilamiento' con R9 + R3 + R2. 2) RIESGOS: Perfilamiento de activistas y organizaciones; efecto inhibidor sobre la libertad de manifestación y asociación; recolección de datos personales de 'actores' sin base/orden judicial clara; si esta función incorpora herramientas de social listening o análisis predictivo, el riesgo escala a vigilancia masiva sin controles. 3) GAP REGULATORIO: El documento (una convocatoria de empleo) no establece límites, finalidad acotada, controles de privacidad, ni supervisión sobre cómo se recolecta y trata la información de manifestantes; no distingue 'atención ciudadana' de inteligencia política. 4) CONTEXTO MEXICANO: México tiene antecedentes de uso de capacidades de inteligencia/espionaje contra periodistas y activistas (caso Pegasus); una función estatal de 'pronóstico' de movilizaciones es de alto riesgo para derechos políticos en un contexto de instituciones de control en consolidación.

Las convocatorias del Servicio Profesional de Carrera establecen como primera etapa una 'revisión curricular de forma AUTOMATIZADA' a través del sistema informático TrabajaEn, que filtra a las personas aspirantes a empleos públicos antes de cualquier intervención humana. 1) RELEVANCIA PARA IA: Es una decisión automatizada explícita que afecta el acceso a oportunidades de empleo (R2). Aunque puede tratarse de un filtro por reglas (matching de catálogo de carreras/experiencia) y no necesariamente de ML, constituye automatización de un cribado de personas, ámbito de alto riesgo en el marco europeo (sistemas de IA en empleo) y en la matriz de keywords ('selección automatizada', 'toma de decisiones automatizada'). 2) RIESGOS: Descarte de candidatos idóneos por desajustes de catálogo o errores de captura; sesgos derivados de cómo se codifican 'área general' y 'carrera genérica'; ausencia de explicación al aspirante sobre el motivo del descarte automatizado; 'automation bias' que trata el filtro como infalible. 3) GAP REGULATORIO: El documento no informa criterios de la automatización, no ofrece explicación individualizada del descarte ni vía de revisión humana del filtro automatizado en esa etapa. 4) CONTEXTO MEXICANO: TrabajaEn es la puerta de entrada masiva al empleo público federal; un sesgo o error sistemático en el filtro automatizado se replica en todos los concursos publicados, afectando el principio constitucional de igualdad en el acceso a cargos públicos (art. 35 fr. VI).