Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 298/2025, Ciudad de México, miércoles 5 de noviembre de 2025 (Edición Matutina)

Múltiples convocatorias del Servicio Profesional de Carrera publicadas en esta edición establecen que la primera etapa del concurso (revisión curricular / filtrado de aspirantes) se realiza 'en forma automatizada' por la herramienta www.trabajaen.gob.mx. Aunque el texto no menciona 'inteligencia artificial', se trata de una decisión automatizada que filtra y descarta candidatos al empleo público con base en el cotejo de su perfil contra los requisitos del puesto. RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): El filtrado automatizado de currículos para acceso a oportunidades de empleo es un caso paradigmático de decisión algorítmica sobre personas. Sistemas de cribado de CV han mostrado históricamente sesgos (por institución educativa, redacción, palabras clave, brechas laborales) que pueden excluir injustamente a candidatos calificados sin que medie revisión humana en esa etapa inicial. No se describe la lógica de descarte, ni auditoría de equidad, ni un mecanismo claro y accesible de impugnación de la exclusión automatizada (más allá de la 'reactivación de folios' por causas tasadas). R1 (Malfunctions & Errors): Un error de parametrización o de captura puede descartar erróneamente a un aspirante elegible. El proceso no documenta estándares de exactitud, ni supervisión humana obligatoria de los descartes automatizados. GAPS REGULATORIOS: 1) No hay transparencia sobre los criterios y la lógica del filtrado automatizado. 2) No se establece revisión humana obligatoria de las exclusiones ni un recurso de impugnación específico y expedito. 3) No hay evaluación de impacto ni auditoría de sesgo de la herramienta. CONTEXTO MEXICANO: TrabajaEn es la plataforma nacional de reclutamiento de la APF; su filtrado automatizado afecta a un volumen masivo de aspirantes. La capacidad de defensa del ciudadano frente a un descarte automatizado es limitada, especialmente para personas con menor alfabetización digital.

Varias disposiciones de esta edición condicionan derechos (registro como agente promotor de AFORE; participación en concursos de empleo público; certificado de no deudor alimentario) a la validación y confronta automatizada de la CURP contra registros nacionales: RENAPO, Registro Civil, SRE, INM y RNOA. Es interoperabilidad de bases de datos personales gubernamentales: el insumo nuclear sobre el que típicamente operan sistemas de cotejo, perfilamiento o analítica. RIESGOS: R3 (Privacy Invasions): La confronta de padrones e interoperabilidad de registros (RENAPO, RFC, INM, RNOA) permite inferencias y trazabilidad de personas a través de dependencias. El texto no precisa límites de finalidad, minimización, retención ni controles frente a usos secundarios. R2 (Discrimination & Bias): Hacer depender la admisión a un concurso o registro de la coincidencia exacta CURP/registro ('en caso de que el CURP no coincida... procederá el descarte del concurso') traslada al individuo el costo de errores de los propios padrones, afectando desproporcionadamente a poblaciones con datos registrales inconsistentes (migrantes, personas con doble registro, errores históricos del Registro Civil). GAPS REGULATORIOS: No se mencionan salvaguardas de privacidad específicas para la confronta automatizada, ni evaluación de impacto en protección de datos, ni un procedimiento ágil para corregir discrepancias antes del descarte. CONTEXTO MEXICANO: La interoperabilidad creciente de la CURP y padrones nacionales eleva el riesgo de vigilancia administrativa y de exclusión por errores de los registros, en un contexto de capacidad limitada del INAI tras las reformas a su estructura.

Las disposiciones de CONSAR regulan la certificación y recertificación 'en la modalidad remota' de Asesores Previsionales y Agentes Promotores, y prevén la cancelación del examen ante 'evidencia de transgresiones a las reglas de comportamiento ético'. Los exámenes remotos supervisados (proctoring) de mercado emplean de manera habitual tecnologías automatizadas de monitoreo: detección de rostro/mirada, análisis de comportamiento y bloqueo de pantalla, que muchas veces se apoyan en visión por computadora y modelos de detección de anomalías. El texto no nombra la tecnología, pero el contexto de evaluación remota con detección de conductas indebidas la hace probable. RIESGOS: R3 (Privacy Invasions): El proctoring remoto suele implicar captura de video/audio y biometría facial del sustentante en su domicilio, con riesgos de retención y tratamiento sensible no acotados en la norma. R1 (Malfunctions & Errors): La detección automatizada de 'transgresiones' puede producir falsos positivos que derivan en cancelación del examen y en inhabilitación de un año (anotación 'inhabilitado'), con impacto laboral directo y revisión humana no garantizada de la evidencia algorítmica. GAPS REGULATORIOS: No se especifica si la detección es humana o automatizada, ni se prevén salvaguardas de privacidad, conservación de evidencia, derecho de audiencia previo a la cancelación, ni revisión humana del señalamiento. CONTEXTO MEXICANO: La sanción (un año de no postulación e inhabilitación temporal) sobre trabajadores del sistema de pensiones exige garantías de debido proceso frente a evidencia generada por herramientas remotas.

Una plaza concursada por SEMARNAT describe como función desarrollar 'modelos predictivos y de clasificación para pronosticar tendencias futuras y tomar decisiones basadas en datos', además de centralizar bases de datos de oficinas regionales y 'automatizar tareas repetitivas'. Aunque no se nombre 'IA', los modelos predictivos y de clasificación son técnicas de machine learning aplicadas a la toma de decisiones administrativas. RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): Si los modelos predictivos sirven para priorizar territorios, programas o asignación de recursos, los sesgos en los datos regionales pueden traducirse en distribución inequitativa entre comunidades. R1 (Malfunctions & Errors): Decisiones 'basadas en datos' por modelos sin validación documentada, auditoría ni supervisión humana definida pueden propagar errores en política ambiental territorial. GAPS REGULATORIOS: No existe en el documento ningún estándar de gobernanza, validación, transparencia o auditoría de estos modelos predictivos internos del sector público. CONTEXTO MEXICANO: Es indicio del avance silencioso de capacidades de analítica predictiva dentro de la APF sin un marco regulatorio que exija documentación, control de sesgos o supervisión humana en decisiones que pueden afectar la asignación de recursos públicos.

Una plaza del Registro Agrario Nacional describe la integración a nivel nacional de una base de datos del catastro rural con 'información geoespacial' y la 'correlación de sus titulares, poseedores o usufructuarios'. La consolidación de grandes bases geoespaciales vinculadas a personas titulares es la materia prima de sistemas de análisis territorial y, potencialmente, de perfilamiento o vigilancia. RIESGOS: R3 (Privacy Invasions): La vinculación de datos personales de titulares con coordenadas geoespaciales a escala nacional, sin límites explícitos de finalidad ni minimización en el texto, crea un activo de datos sensible susceptible de usos secundarios. GAPS REGULATORIOS: No se mencionan salvaguardas de privacidad, anonimización para divulgación, ni controles de acceso específicos para la información geoespacial vinculada a personas. CONTEXTO MEXICANO: En el medio rural, la georreferenciación de propietarios y poseedores puede exponer a comunidades agrarias a riesgos (despojo, presión de actores ilícitos) si no se controla su divulgación.

Los convenios de la Secretaría de las Mujeres obligan a las entidades a alimentar de forma electrónica y mensual un registro nacional centralizado: el Banco Nacional de Datos e Información sobre Casos de Violencia contra las Mujeres (BANAVIM), con datos de mujeres víctimas de violencia de género y de sus hijas e hijos (incluidos menores). Aunque el texto no menciona IA ni analítica, la concentración nacional de datos personales altamente sensibles (víctimas de violencia, salud, menores) es exactamente el tipo de activo sobre el que operan sistemas de cotejo, perfilamiento o analítica, y cuyo tratamiento o filtración entraña daños graves. RIESGOS: R3 (Privacy Invasions): Reporte y centralización masiva de datos personales sensibles de víctimas (y de menores) sin que el instrumento precise límites de finalidad, minimización, controles de acceso, cifrado, retención ni salvaguardas frente a usos secundarios o reidentificación. La exposición de estos datos puede agravar el riesgo para las víctimas (revictimización, localización por agresores). GAPS REGULATORIOS: 1) No se establecen salvaguardas técnicas ni de gobernanza específicas para el tratamiento automatizado o la interoperabilidad del BANAVIM. 2) No hay evaluación de impacto en protección de datos para la concentración nacional de datos sensibles de víctimas y menores. 3) No se acotan los usos analíticos o de cruce con otros padrones. CONTEXTO MEXICANO: La capacidad limitada del órgano garante tras las reformas al INAI y la sensibilidad extrema de los datos de víctimas de violencia (y de niñas, niños y adolescentes) elevan el riesgo de que la digitalización del registro avance sin controles proporcionados; una filtración o un uso indebido tendría consecuencias directas sobre la seguridad de personas en situación de violencia.