DOF analysis · November 28, 2025
Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 320/2025, Ciudad de México, viernes 28 de noviembre de 2025 (Edición Matutina)
Document type: Edición del Diario Oficial de la Federación (compilación de Acuerdos, Programa Institucional, Convenio, Tarifas, Sentencia, Norma y Avisos)
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Executive summary
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Esta edición matutina del DOF del 28 de noviembre de 2025 es una compilación multisectorial de actos de varias dependencias (Marina, Hacienda, SEP/COFAA-IPN, IMSS-BIENESTAR, CFE, Senado, SCJN, Banco de México, INEGI, INE y TFJA). La mayoría de los documentos no tienen relación con la inteligencia artificial: modificaciones al manual de uniformes de la Marina Mercante, bases tarifarias portuarias, estímulos fiscales a combustibles, un convenio de transferencia de recursos para unidades médicas móviles (IMSS-BIENESTAR), tarifas eléctricas, la convocatoria para nombrar a la titular de la FGR, una sentencia de controversia constitucional sobre competencia en energía eléctrica, el tipo de cambio, una resolución de sanciones de fiscalización electoral del INE y una suplencia de magistrada en el TFJA. Se identificaron dos hallazgos con relevancia para IA, ambos de severidad Media. El primero está en el Programa Institucional de la COFAA-IPN (IPN), que menciona explícitamente la inteligencia artificial, el Big Data y la robótica como ejes de la Cuarta Revolución Industrial y de la 'Educación 4.0', y refiere proyectos para 'analizar datos importantes sobre los estudiantes y su progreso académico'; aunque es un texto de planeación descriptivo, anticipa desplazamiento laboral por automatización (R7) y abre la puerta a analítica/perfilamiento académico sin salvaguardas (R2/R3). El segundo, más significativo regulatoriamente, es el Acuerdo del INEGI que ABROGA la Norma Técnica de Imágenes Satelitales justificando la desregulación precisamente en que las Unidades del Estado ya usan 'procesamiento automatizado mediante inteligencia artificial, aprendizaje automático' y plataformas de nube; ello configura un vacío sobre el procesamiento geoespacial con IA (R15), riesgos de privacidad/vigilancia por inferencia geoespacial (R3) y dependencia de proveedores e infraestructura extranjeros (R10). Ninguno de los hallazgos requiere atención urgente, pero ambos constituyen gaps regulatorios: convendría que el INEGI sustituya la norma abrogada por lineamientos que gobiernen el uso de IA sobre datos geoespaciales oficiales, y que el IPN incorpore gobernanza de datos y supervisión humana al desplegar analítica educativa.
Mexican context
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Special considerations
- El INEGI es la Unidad Central Coordinadora del SNIEG y sus datos son de uso obligatorio; desregular el procesamiento de imágenes satelitales justo cuando se masifica el uso de IA/ML deja a discrecionalidad de cada Unidad del Estado un dominio estratégico, en un país con capacidad de enforcement limitada.
- El IPN atiende a más de 211,000 estudiantes en 24 entidades, muchos en condiciones de desigualdad digital; la analítica de datos estudiantiles y herramientas de Educación 4.0 sin marco de protección de datos amplifican riesgos de sesgo y exclusión.
- La dependencia de plataformas de cómputo en la nube y servicios internacionales que el propio Acuerdo del INEGI reconoce evidencia la dependencia tecnológica de proveedores extranjeros para procesar información geográfica nacional.
- La tendencia regulatoria observada (abrogar una norma porque la tecnología avanzó) refleja el patrón mexicano de respuesta reactiva y desregulación frente a tecnologías emergentes, en lugar de actualización normativa proactiva.
Enforcement capacity
Baja-Media. El INEGI tiene capacidad técnica pero optó por retirar la norma obligatoria en lugar de actualizarla, debilitando el enforcement sobre el procesamiento geoespacial con IA. En el ámbito educativo (IPN/COFAA-IPN) no existe una autoridad que supervise el uso de analítica de datos estudiantiles, y la fiscalización de protección de datos atraviesa la transición institucional posterior al INAI. En conjunto, la capacidad de hacer cumplir salvaguardas de IA en estos dominios es limitada.
Relevant precedents
- Ley del Sistema Nacional de Información Estadística y Geográfica (SNIEG) y artículo 26, apartado B, de la CPEUM, que confieren al INEGI la rectoría de la información geográfica oficial.
- Norma Técnica para la Obtención y Distribución de Imágenes Satelitales con Fines Estadísticos y Geográficos (Acuerdo 6a/XIX/2017), aquí abrogada.
- Marco de protección de datos personales (Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de Particulares y Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados) aplicable a analítica de datos estudiantiles.
- Plan Nacional de Desarrollo 2025-2030 y compromisos 33 ('México será potencia tecnológica y de innovación') y 34 (desarrollo tecnológico), invocados por el Programa de la COFAA-IPN.
Findings
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Educación Superior y Tecnológica (Política Educativa / IPN) Explícito Medium
Regulatory domain
Educación Superior y Tecnológica (Política Educativa / IPN)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
impulsada por tecnologías como la inteligencia artificial, el Internet de las cosas, la robótica, y la computación en la nube, entre otras. Esta revolución busca integrar sistemas ciberfísicos, creando fábricas inteligentes y Relevance analysis
Este es un documento de planeación educativa (Programa Institucional de la COFAA-IPN del IPN) que menciona EXPLÍCITAMENTE la inteligencia artificial, el Big Data, la robótica y la computación en la nube como ejes de la 'Cuarta Revolución Industrial' (4RI) y de la 'Educación 4.0' que el IPN busca incorporar a su modelo educativo. La mención es de naturaleza descriptiva/aspiracional (no regula ni despliega un sistema de IA concreto), pero es relevante por dos vías: 1) RELEVANCIA FORMATIVA (R7): el propio texto reconoce que 'se prevé la reducción de la demanda de trabajos basados en rutinas' y que las competencias a formar son 'las que aún no pueden ser desempeñadas por robots', anticipando desplazamiento laboral por automatización; el IPN se posiciona como formador de talento para esa transición, lo que ancla la política pública educativa al fenómeno del desplazamiento laboral. 2) ANALÍTICA EDUCATIVA SOBRE ESTUDIANTES (R2/R3): el diagnóstico señala que las universidades están 'invirtiendo en proyectos para analizar datos importantes sobre los estudiantes y su progreso académico' (line 1938-1939), lo que describe analítica de datos / learning analytics que, de adoptarse en el IPN, podría derivar en perfilamiento académico y decisiones automatizadas sobre trayectorias, becas o permanencia sin salvaguardas. GAP REGULATORIO: el Programa no establece principios, gobernanza de datos, transparencia algorítmica ni evaluación de impacto para el uso de IA o analítica de datos estudiantiles que promueve; tampoco fija criterios de supervisión humana o de equidad. CONTEXTO MEXICANO: el IPN atiende a 211,584 estudiantes en 24 entidades; la adopción de analítica educativa sin marco de protección de datos personales (LFPDPPP / nueva normativa post-INAI) en una población mayoritariamente de bajos recursos amplifica el riesgo de sesgo y exclusión.
Recommendations
- Que el IPN/COFAA-IPN, al instrumentar Educación 4.0 y analítica de datos estudiantiles, adopte lineamientos de gobernanza de datos personales, minimización y consentimiento conforme a la legislación de protección de datos vigente.
- Exigir transparencia y supervisión humana en cualquier sistema de analítica académica ('analizar datos sobre los estudiantes y su progreso') que pueda afectar becas, permanencia o trayectorias, con derecho de revisión y apelación.
- Incorporar evaluación de impacto en derechos y análisis de sesgo antes de desplegar herramientas de IA en evaluación o selección educativa, dada la desigualdad digital del estudiantado.
- Vincular los programas de reconversión y formación a una política de mitigación del desplazamiento laboral que el propio documento anticipa derivado de la automatización.
Información Estadística y Geográfica / Percepción Remota (SNIEG) Explícito Medium
Regulatory domain
Información Estadística y Geográfica / Percepción Remota (SNIEG)
Regulatory gap
Yes
Original fragment
el procesamiento automatizado mediante inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el uso de plataformas de computación en la nube, lo que ha hecho innecesaria la implementación de una norma nacional con carácter obligatorio. Relevance analysis
El INEGI ABROGA la Norma Técnica para la Obtención y Distribución de Imágenes Satelitales con Fines Estadísticos y Geográficos (Acuerdo 6a/XIX/2017), y JUSTIFICA expresamente la desregulación en que las Unidades del Estado 'incorporan en sus quehaceres el uso de nuevas tecnologías, como el procesamiento automatizado mediante inteligencia artificial, el aprendizaje automático o el uso de plataformas de computación en la nube'. Es un hallazgo relevante porque constituye un caso de DESREGULACIÓN motivada por el avance de la IA: se elimina una norma obligatoria para transitar a un modelo 'flexible' basado en 'recomendaciones técnicas', justo cuando el procesamiento geoespacial con IA/ML se vuelve masivo. RIESGOS: R15 (riesgo emergente / la velocidad de la tecnología supera la capacidad institucional de regular, y la respuesta del Estado es retirar la norma en lugar de actualizarla); R3 (privacidad/vigilancia geoespacial: el procesamiento automatizado con IA de imágenes satelitales del territorio nacional puede inferir patrones sobre asentamientos, actividad económica, cultivos o población sin un marco que delimite usos sensibles, conservación y compartición); R10 (dependencia tecnológica: el Acuerdo reconoce que las UE acceden vía 'servicios en línea' y 'plataformas de computación en la nube' que cumplen 'estándares internacionales', es decir, infraestructura y proveedores extranjeros que concentran el procesamiento, debilitando la soberanía de datos geoespaciales). GAP REGULATORIO: al abrogar sin sustituir por una norma que regule el uso de IA/ML sobre imágenes satelitales (calidad, trazabilidad, sesgo, privacidad, dependencia de nube extranjera), queda un vacío sobre el procesamiento automatizado de información geográfica oficial. CONTEXTO MEXICANO: el INEGI es la Unidad Central Coordinadora del SNIEG con datos de uso obligatorio; la ausencia de norma deja a discrecionalidad de cada Unidad del Estado el empleo de IA sobre datos geoespaciales estratégicos.
Recommendations
- Sustituir la norma abrogada por recomendaciones o lineamientos técnicos que regulen específicamente el procesamiento automatizado con IA/ML de imágenes satelitales: trazabilidad, validación, control de calidad y manejo de incertidumbre del modelo.
- Establecer salvaguardas de privacidad y de usos sensibles ante inferencias geoespaciales sobre población, asentamientos o actividad económica derivadas del procesamiento con IA.
- Evaluar el riesgo de dependencia tecnológica y de soberanía de datos por el uso de plataformas de cómputo en la nube y servicios internacionales para procesar información geográfica oficial.
- Mantener un mecanismo de monitoreo y actualización ágil (sandbox/recomendaciones revisables) en lugar de desregular por completo un dominio de alto valor estratégico.