Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 347/2025, Ciudad de México, miércoles 24 de diciembre de 2025 (Edición Matutina)

El documento consolida en el Sistema Automatizado de Gestión de las Unidades de Notificadores Comunes (SIGNOT) las funcionalidades que antes operaban en los sistemas SIREM y SIREM Móvil, con el objetivo de 'optimizar los tiempos destinados a las funciones administrativas' y 'agilizar el proceso de notificación de los oficios, al permitir la asignación masiva del estatus de las notificaciones', además de eliminar un costo anual de telefonía. 1) RELEVANCIA PARA IA: Aunque el texto no menciona 'inteligencia artificial', describe un sistema de automatización de gestión judicial ('Sistema Automatizado de Gestión') que centraliza, asigna masivamente y da seguimiento a las notificaciones de actos jurisdiccionales. Los sistemas de gestión de flujo de trabajo judicial son candidatos naturales a incorporar componentes de automatización avanzada/IA (clasificación automática de oficios, asignación de cargas, priorización), por lo que constituye infraestructura digital crítica del Poder Judicial. 2) RIESGOS: R7 (desplazamiento/reconfiguración laboral): la justificación explícita de 'optimizar los tiempos destinados a las funciones administrativas' y 'asignación masiva del estatus de las notificaciones' implica sustitución de tareas humanas por procesos automáticos en una unidad administrativa (Notificadores Comunes). R1 (errores): la asignación masiva automatizada de estatus de notificaciones en un dominio crítico (debido proceso, plazos procesales perentorios) puede propagar errores a escala -una notificación mal asignada o mal fechada afecta directamente derechos de defensa y términos legales. 3) GAPS: el Acuerdo deroga porciones normativas y ordena la reprogramación del SIGNOT sin establecer: salvaguardas de auditoría del sistema, mecanismos de verificación humana de la 'asignación masiva', trazabilidad de errores, ni evaluación de impacto sobre el debido proceso. 4) CONTEXTO MEXICANO: la reforma judicial 2024-2025 y la creación del Órgano de Administración Judicial implican una reorganización profunda del PJF con presión de eficiencia/austeridad; la automatización de notificaciones en ese contexto debe vigilarse para que la reducción de costos no comprometa la fiabilidad de actos procesales que sostienen el acceso a la justicia.

El Acuerdo General 5/2025 del TEPJF crea el Catálogo de Personas y Sujetos Infractores (CAPESS), una base de datos pública con plataforma informática, sistema de búsqueda por nombre del sujeto sancionado y número de expediente, que registra nombre y género de la persona infractora, calidad del sujeto, infracción acreditada, gravedad, sanción impuesta y plazo de vigencia del registro público. Encomienda a la Dirección General de Sistemas 'apoyar en la automatización y monitoreo de la vigencia de los registros'. 1) RELEVANCIA PARA IA: el instrumento es un registro/base de datos personales operado mediante una plataforma informática con búsqueda, automatización del monitoreo de vigencia y, de manera expresa, uso para 'identificar las probables reincidencias'. Este es el tipo de sistema (registro de infractores + scoring/identificación de reincidencia + búsqueda automatizada por nombre) donde la analítica y la IA se aplican de forma natural; aunque la inscripción 'no constituye sanción', sí crea un perfil persistente y consultable de personas (incluyendo actores políticos y particulares). 2) RIESGOS: R3 (privacidad): tratamiento masivo y publicación en Internet de datos personales (nombre, género, conducta, sanción) de personas físicas, con plazos de retención de hasta 5 años y archivo histórico consultable indefinidamente para efectos de reincidencia; el propio texto reconoce tensiones de protección de datos. R2 (discriminación/sesgo): el uso del Catálogo como herramienta para 'identificar probables reincidencias' equivale a un mecanismo de evaluación/perfilamiento que puede gravar diferencialmente a quienes ya figuran inscritos y condicionar futuras determinaciones; el riesgo de homonimias se reconoce expresamente. R9 (vigilancia): se trata de un registro estatal de personas sancionadas en materia político-electoral, con monitoreo automatizado, susceptible de usos de control sobre actores políticos, militantes y particulares. 3) GAPS: no se prevé regulación específica sobre eventual uso de IA/analítica en la detección de reincidencia o en la conciliación de identidades (homonimias), ni evaluación de impacto en protección de datos para la publicación masiva y el monitoreo automatizado. 4) CONTEXTO MEXICANO: en un sistema electoral altamente judicializado y con violencia política, un registro público y automatizado de infractores debe equilibrar máxima publicidad con protección de datos y no discriminación, evitando que se convierta en herramienta de estigmatización o de presión sobre la disidencia.

Dos Programas Institucionales de Centros Públicos de Investigación sectorizados a la Secihti mencionan explícitamente la inteligencia artificial. El CIESAS, citando el Plan México, refiere la inversión en un 'laboratorio nacional de inteligencia artificial' como prioridad tecnológica nacional. El CIAD proyecta a futuro 'ampliar los enfoques en ciencias ómicas, biomarcadores en estudios dietarios y de salud e inteligencia artificial', y el CIESAS prevé plataformas audiovisuales 'optimizadas con inteligencia artificial' para educación a distancia. 1) RELEVANCIA PARA IA: son menciones explícitas pero programáticas y prospectivas (no regulan ni despliegan sistemas concretos). Señalan la dirección de política pública de México hacia el desarrollo de capacidades nacionales de IA (laboratorio nacional) y su adopción en investigación en salud/alimentación y en educación. 2) RIESGOS: R10 (concentración/soberanía tecnológica): la creación de un 'laboratorio nacional de IA' se enmarca en el objetivo de reducir la dependencia tecnológica del exterior; su gobernanza y acceso determinarán si fortalece la soberanía o reproduce concentración. R15 (riesgos emergentes): la incorporación prospectiva de IA en biomarcadores y estudios de salud y en plataformas educativas abre frentes a vigilar (calidad de datos, sesgos, privacidad de datos de salud) que aún no están regulados. 3) GAPS: las menciones son enunciados de intención sin marco de gobernanza, ética, seguridad ni evaluación de impacto para el laboratorio nacional de IA ni para el uso de IA en salud/educación. 4) CONTEXTO MEXICANO: la apuesta por un laboratorio nacional de IA es estratégica para un país con dependencia de proveedores extranjeros; requiere desde el inicio principios de IA responsable, acceso abierto y salvaguardas para que sus beneficios sean públicos.

Las Convocatorias del Servicio Profesional de Carrera publicadas en esta edición describen un mecanismo de decisión automatizada en el portal TrabajaEn: el sistema realiza 'de forma automática la revisión curricular' y emite un 'folio de rechazo que lo descartará del concurso' cuando el currículum capturado no es 'compatible con el perfil del puesto vacante'. Se trata de una decisión automatizada sobre el acceso a una oportunidad de empleo público, que excluye al aspirante del concurso sin intervención humana previa. 1) RELEVANCIA PARA IA: aunque el texto no menciona 'algoritmo' ni 'IA', es un filtro automatizado de selección de personal (matching curricular contra perfil de puesto). Estos sistemas de cribado de candidaturas son un dominio paradigmático de aplicación de reglas automatizadas y, crecientemente, de analítica/IA (parsing de currículos, scoring de compatibilidad). Cae directamente en la matriz de keywords del análisis: 'selección automatizada' y 'empleo/selección de personal' -> R2 + R7. 2) RIESGOS: R2 (discriminación/sesgo): un cribado automatizado por 'compatibilidad' con el perfil puede reproducir sesgos según cómo el aspirante redacte su CV, penalizar trayectorias atípicas y excluir a personas igualmente calificadas por discordancias formales (palabras clave, formato), afectando el acceso equitativo al empleo público. R7 (reconfiguración laboral): sustituye el filtro humano de revisión curricular por un proceso automático. R1 (errores): un descarte automático mal calibrado niega el derecho a concursar sin posibilidad clara de revisión humana, propagando errores a escala en todas las dependencias que usan TrabajaEn. 3) GAPS: la convocatoria no prevé revisión humana del rechazo automatizado, mecanismo de impugnación específico contra el 'folio de rechazo', transparencia sobre los criterios de 'compatibilidad', ni evaluación de impacto/sesgo del filtro. 4) CONTEXTO MEXICANO: el filtro opera sobre el acceso al empleo en el Estado a escala federal (todas las dependencias del SPC), por lo que un sesgo sistemático tendría impacto masivo y estructural; no existe en México una obligación de evaluación de impacto algorítmico ni una autoridad que audite estos filtros de reclutamiento.

El Programa Institucional del FIDERH 2025-2030 -fideicomiso público de crédito educativo administrado por el Banco de México- plantea de forma prospectiva (i) 'Mejorar los procesos de evaluación y selección de solicitudes de crédito educativo' y (ii) 'Implementar herramientas tecnológicas que mejoren el monitoreo y cobranza de créditos'. 1) RELEVANCIA PARA IA: se trata del dominio de crédito/finanzas, donde la evaluación y selección de solicitudes y el monitoreo/cobranza de cartera son funciones que de forma natural incorporan scoring crediticio, analítica de riesgo y, crecientemente, IA. La matriz de keywords del análisis asigna 'financiero/crédito/Banxico' -> R2 + R10 y 'evaluación de riesgo en crédito' -> R2. Son enunciados programáticos (mandato de mejorar/implementar herramientas tecnológicas), no un sistema desplegado, por lo que la evidencia es de tipo implícito débil / gap. 2) RIESGOS: R2 (discriminación/sesgo): si la 'evaluación y selección de solicitudes' y la 'cobranza' se apoyan en scoring automatizado, podrían gravar diferencialmente a solicitantes de regiones marginadas, mujeres, personas indígenas o de bajos ingresos -justo la población que el propio FIDERH busca incluir-, contradiciendo su objetivo de equidad. R1 (errores): herramientas automatizadas de cobranza/monitoreo mal calibradas pueden generar requerimientos indebidos o afectar el historial de acreditados por error. 3) GAPS: el Programa no define salvaguardas de no discriminación, verificación humana, transparencia ni auditoría para una eventual automatización de la evaluación de solicitudes o de la cobranza. 4) CONTEXTO MEXICANO: por estar administrado por el Banco de México y dirigirse a poblaciones vulnerables y de menores ingresos, cualquier automatización de la decisión crediticia debe incorporar desde el diseño criterios de equidad y revisión humana, en un país sin marco de evaluación de impacto algorítmico en crédito.