DIARIO OFICIAL DE LA FEDERACIÓN. No. de publicación 047/2026, Ciudad de México, miércoles 25 de febrero de 2026 (Edición Matutina)

Este es el hallazgo con MENCIÓN EXPLÍCITA más clara de tecnologías de IA en todo el documento. El Estado mexicano otorgó estímulos fiscales (créditos al ISR) a proyectos que emplean explícitamente 'redes neuronales profundas (deep learning)', 'inteligencia artificial', 'algoritmo único', 'sistemas inteligentes' e 'industria 4.0'. Otros proyectos de la misma tabla refuerzan el patrón: No. 9 Hella ('Sistema inteligente modular de gestión energética'), No. 12 Intelisis ('aproximación híbrida con IA, cloud computing'), No. 14 Laboratorios Pisa ('clamp euglucémico automatizado desarrollando un algoritmo único en México'), No. 17 Metapol ('elementos de industria 4.0 e inteligencia artificial') y No. 20 Sea Food Nayamex ('Plataforma inteligente'). RELEVANCIA PARA IA: (1) Muestra que el fomento público a la IA en México ocurre por la vía fiscal/industrial sin un marco regulatorio de IA específico: se subsidian capacidades de IA (incluida IA médica en el caso Pisa) sin condiciones de transparencia algorítmica, seguridad o evaluación de impacto. (2) R10: el estímulo concentra capacidades de IA en grandes corporativos (montos de hasta 50 millones por contribuyente), lo que puede acentuar la brecha de capacidades de IA entre grandes empresas y el resto. (3) R1: el caso de Laboratorios Pisa describe un 'algoritmo' aplicado a la evaluación de eficacia de insulina humana (dominio salud/clínico), donde errores algorítmicos tendrían consecuencias directas. El documento es meramente informativo (publica la distribución del monto), por lo que no impone ni regula salvaguardas. GAP REGULATORIO: El instrumento que canaliza dinero público hacia IA (incluida IA en salud y energía/infraestructura) no exige trazabilidad, auditoría ni evaluación de riesgos de los sistemas de IA financiados.

Las reformas crean una base de datos centralizada administrada por las Empresas Operadoras de la Base de Datos Nacional SAR con 'mecanismos de validación automática' e 'identificación de forma automática' de la vigencia de los registros, alimentada por confronta de la CURP con el RENAPO ('constatar que la información del postulante coincida con la del Registro Nacional de Población (RENAPO)' y la leyenda 'CURP certificada: Verificada con el Registro Civil'). Aunque NO se menciona IA ni 'algoritmo', el patrón -confronta de padrones con RENAPO + validación/decisión automatizada sobre la elegibilidad de personas (registro, suspensión, inhabilitación, anotación temporal de 'inhabilitado')- corresponde a los indicadores implícitos de la taxonomía (R2 toma de decisiones automatizada sobre acceso a una ocupación; R3 procesamiento masivo y centralización de datos personales con confronta interinstitucional). RIESGOS: R3 - centralización e intercambio de datos personales (CURP, identidad, situación laboral, certificaciones) entre múltiples instituciones (Operadoras, Evaluadoras, Educativas, CONSAR) sin que el texto detalle límites de finalidad, retención o derechos ARCO específicos para este flujo. R2 - la 'validación automática' y la anotación automatizada de 'inhabilitado' pueden afectar el derecho al trabajo (registro de Agente Promotor) sin que se prevea explícitamente revisión humana o mecanismo de impugnación dentro de estas disposiciones. La temporalidad es de mandato de creación de sistemas (futuro cercano). NIVEL DE EVIDENCIA: Implícito débil/medio. La 'validación automática' puede ser un cotejo determinista simple (no necesariamente ML), por lo que el riesgo se clasifica como Media y se marca como gap por la ausencia de salvaguardas frente a automatización de decisiones sobre personas.

Todas las convocatorias del Servicio Profesional de Carrera publicadas en esta edición incluyen una 'Revisión curricular de forma automatizada' como Etapa I del proceso de reclutamiento mediante la plataforma trabajaen.gob.mx. Se trata de una decisión automatizada de filtrado (descarte) que condiciona el acceso al empleo público de las y los aspirantes, antes de cualquier intervención humana. Aunque no se nombra IA y muy probablemente sea un cotejo de requisitos basado en reglas, encaja en el indicador R2 de la taxonomía ('decisiones automatizadas sobre acceso a oportunidades o servicios', 'selección automatizada' en el sector público) por su carácter de cribado automatizado de candidaturas. RIESGO: R2 - si los criterios de cribado o la captura de datos en trabajaen.gob.mx contienen sesgos (p. ej. formato de captura, equivalencias de carreras/experiencia), pueden excluir injustamente a aspirantes calificados sin posibilidad de revisión humana en esa etapa. El gap es la ausencia, en las convocatorias, de transparencia sobre la lógica del filtro automatizado y de un mecanismo de revisión/impugnación específico para descartes en la Etapa I. NIVEL DE EVIDENCIA: Implícito débil. Es lenguaje administrativo estandarizado y recurrente; se reporta para monitoreo porque cualquier futura incorporación de IA/scoring al filtro automatizado de candidaturas elevaría sustancialmente el riesgo.

Los Lineamientos del Pp E031 regulan la prestación de servicios médicos de especialidad y alta especialidad en Institutos Nacionales de Salud y Hospitales Federales de Referencia, sustentados en un 'registro nominal de pacientes' y el 'expediente clínico' electrónico (NOM-004-SSA3-2012), con datos de ~1.9 millones de pacientes anuales y datos sensibles (diagnósticos, imagenología, salud mental, oncología). El documento es programático/presupuestal y NO menciona IA. Sin embargo, el dominio salud + expedientes clínicos electrónicos masivos es precisamente donde la IA (diagnóstico asistido, triage, priorización de listas de espera, predicción de reingresos) se aplica o se aplicará. El propio programa ya define indicadores como 'Tasa de reingresos hospitalarios por patologías no resueltas' y 'diferimiento quirúrgico', candidatos naturales a analítica predictiva. GAP: Documento de alto riesgo potencial (salud, datos sensibles a escala nacional) que no anticipa ni regula el eventual uso de IA sobre el expediente clínico electrónico ni sobre la priorización/triage de pacientes. Es un gap potencial (implícito débil): hoy describe sistemas administrativos tradicionales, pero la digitalización del expediente abre la puerta a IA sin salvaguardas específicas más allá de la remisión genérica a la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados.

La segunda disposición de la SHCP-CONSAR publicada en esta edición establece un mecanismo automatizado de asignación y reasignación de las Cuentas Individuales no registradas de los trabajadores hacia las AFORE cuyas SIEFORE se ubican en el tercil de mayores Indicadores de Rendimiento Neto, mediante una fórmula y ponderadores definidos en el Anexo D. Aunque NO se menciona IA y se trata de un cálculo determinista basado en reglas (no ML), encaja en el indicador R2 de la taxonomía (decisión automatizada que distribuye un recurso -el ahorro para el retiro de personas que no han sido localizadas/no registradas- entre proveedores, con base en un scoring de rendimiento), afectando indirectamente al titular de la cuenta, que es reasignado sin intervención propia. RIESGO: R2/governanza de datos - la metodología depende de la calidad y veracidad de la 'evidencia de las actividades realizadas por la Administradora para localizar a la persona titular'; si dicha evidencia es deficiente o no se valida adecuadamente, la cuenta se reasigna automáticamente, lo que puede mover el ahorro de trabajadores no localizados (con frecuencia los más vulnerables o de difícil contacto) sin un mecanismo claro de notificación o impugnación del propio trabajador. El gap es la ausencia de salvaguardas de transparencia hacia el titular sobre la lógica de la reasignación. NIVEL DE EVIDENCIA: Implícito débil. Es una fórmula determinista de política financiera; se reporta para monitoreo porque cualquier evolución hacia scoring/analítica predictiva en la asignación de cuentas (p. ej. para 'optimizar' captación) elevaría el riesgo. Temporalidad: sistema existente/mandato operativo (futuro cercano).