Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 145/2026, Ciudad de México, miércoles 3 de junio de 2026 (Edición Matutina). Incluye Convenios de Coordinación y Adhesión para subsidios de búsqueda de personas (Durango y Morelos); Convenios Marco de Coordinación en materia hídrica (Sonora, Tabasco y Tamaulipas); Anexo Técnico de Ejecución del Programa de Sanidad e Inocuidad Agroalimentaria (Nuevo León); Convenio del Programa de Apoyo al Empleo (Guerrero); Convenios de Colaboración de la Secretaría de las Mujeres (PAIBIM); Convenios de Coordinación del SNDIF; Sentencia en la Acción de Inconstitucionalidad 59/2024 y su acumulada 61/2024; avisos del Banco de México; y Avisos judiciales, generales y Convocatorias para concursos de plazas del Servicio Profesional de Carrera

Múltiples convocatorias para concursos de plazas vacantes del Servicio Profesional de Carrera (SENASICA, Secretaría de Economía, Secretaría de Cultura, entre otras) establecen como Etapa I una "revisión curricular de forma automatizada" a través de la plataforma www.trabajaen.gob.mx. Aunque no se nombra "inteligencia artificial", se trata de un sistema de filtrado/criba automatizada de aspirantes: el sistema descarta candidatas y candidatos comparando los datos curriculares registrados (escolaridad, carrera genérica, campos y áreas de experiencia) contra el perfil del puesto y los Catálogos de Carreras y de Campos y Áreas de Experiencia de la Secretaría Anticorrupción y Buen Gobierno, antes de cualquier intervención humana. RIESGOS IDENTIFICADOS: R2 (Discriminación y sesgo): Un filtrado automatizado basado en coincidencia rígida de catálogos de carreras y áreas de experiencia puede excluir sistemáticamente perfiles válidos pero no estandarizados (carreras con denominaciones distintas, trayectorias mixtas o interdisciplinarias, personas con experiencia equivalente no catalogada). Esto constituye una decisión automatizada que afecta el acceso a oportunidades de empleo público, sin que el texto describa criterios de equidad, posibilidad de revisión humana de descartes en esta etapa, ni análisis de impacto diferencial. R7 (Automatización en reclutamiento): La etapa sustituye por completo la revisión humana de la criba curricular inicial, lo que es una forma de automatización de tareas administrativas de Recursos Humanos en el sector público. GAPS REGULATORIOS: 1. No se explica la lógica del algoritmo de coincidencia ni si admite equivalencias o juicio humano en los descartes de Etapa I. 2. No se prevé un mecanismo de impugnación específico para el descarte automatizado curricular (la revisión que sí se contempla aplica a exámenes de conocimientos, no a la criba automatizada). 3. No hay análisis de sesgo ni auditoría de la herramienta de filtrado. NIVEL DE EVIDENCIA: Implícito fuerte respecto de automatización (el propio texto la llama "automatizada"); débil respecto de uso de IA/ML avanzado (puede tratarse de reglas determinísticas de coincidencia, no necesariamente aprendizaje automático). CONTEXTO MEXICANO: En un país con alta heterogeneidad de denominaciones académicas y trayectorias laborales informales, una criba rígida por catálogos puede excluir injustamente a aspirantes con experiencia real equivalente, afectando la equidad en el acceso al empleo público.

Los convenios de subsidios a las Comisiones Locales de Búsqueda describen como atribución de la CNBP la "búsqueda forense con fines de identificación de cuerpos y restos humanos... a través de un enfoque masivo o a gran escala", así como (en los antecedentes) la prioridad de "tener la mayor cantidad de información posible" sobre las poblaciones afectadas. La identificación forense masiva a gran escala es, en la práctica internacional y mexicana, un dominio donde se emplean cada vez más tecnologías intensivas en datos: bases de datos genéticas (perfiles de ADN), cotejo biométrico, reconocimiento de patrones para confronta de datos post-mortem y ante-mortem, y cruce masivo de padrones y registros. RIESGOS IDENTIFICADOS: R3 (Privacidad): El procesamiento e integración a gran escala de datos genéticos, biométricos y personales sensibles de víctimas y familiares (datos de las "poblaciones afectadas") plantea riesgos de privacidad y de retención/uso secundario indebido. Los convenios solo invocan la legislación general de protección de datos personales sin establecer salvaguardas específicas para datos genéticos/biométricos en cotejos automatizados. R1 (Errores): La identificación automatizada o semiautomatizada de restos a gran escala conlleva riesgo de falsos positivos/negativos con consecuencias graves (identificación errónea de una persona desaparecida). No se mencionan estándares de verificación humana ni umbrales de confiabilidad. GAP REGULATORIO: El instrumento es un convenio de transferencia de subsidios y no regula las herramientas tecnológicas que podrían usarse en la identificación forense masiva; no menciona IA, cotejo automatizado de ADN/biometría, ni salvaguardas para datos genéticos. Es un gap potencial: el dominio es de alto riesgo y los recursos podrían destinarse a tecnología de cotejo masivo sin marco específico. NIVEL DE EVIDENCIA: Implícito débil (el texto no confirma uso de IA; se infiere por el dominio de identificación forense masiva). CONTEXTO MEXICANO: México enfrenta una crisis de personas desaparecidas con decenas de miles de cuerpos sin identificar; el uso de bases de datos genéticas y cotejo masivo es altamente sensible y requiere salvaguardas reforzadas para datos de víctimas y familiares.