DIARIO OFICIAL DE LA FEDERACIÓN, No. de publicación 300/2025, Ciudad de México, jueves 6 de noviembre de 2025 (Edición Matutina)

El Convenio Específico de Coordinación en materia de salud pública entre la Secretaría de Salud y la Ciudad de México financia, dentro de su inventario de insumos, una 'Plataforma de Escucha Social Digital' (social listening) junto con licencias adicionales de 'hoot suite' y 'answer public'. Estas plataformas de 'escucha social' funcionan mediante el procesamiento masivo y automatizado de publicaciones en redes sociales (análisis de sentimiento, detección de tendencias, clasificación de temas), tareas que hoy se realizan rutinariamente con procesamiento de lenguaje natural e IA, aunque el texto no lo explicite. RIESGOS: R3 (Privacy): El monitoreo masivo de conversaciones públicas en redes sociales por una autoridad sanitaria implica el tratamiento de datos personales (incluso inferencias sensibles sobre salud, ubicación o afiliación) de personas que no consintieron ser observadas, sin que el convenio defina límites de finalidad, retención o anonimización. R9 (Surveillance): La 'escucha social' por una dependencia de gobierno puede derivar en vigilancia de la opinión pública y de voces críticas bajo el pretexto de 'comunicación de riesgos', sin controles democráticos descritos. R8: Estas herramientas optimizan mensajería y segmentación de audiencias, con potencial de personalización persuasiva. GAP: Aunque el convenio incluye una cláusula genérica de Transparencia y Protección de Datos Personales (Cláusula DÉCIMA SÉPTIMA, que remite a la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados y exige avisos de privacidad), NO establece una evaluación de impacto en privacidad específica para la escucha social, ni reglas sobre qué datos de redes sociales se recolectan, por cuánto tiempo, ni mecanismos de transparencia sobre el uso algorítmico/PLN de la plataforma.

Es la única mención EXPLÍCITA de 'Inteligencia Artificial' en toda la edición: el convenio financia y mide (como indicador de proceso) la inscripción y aprobación de un 'Curso de Inteligencia Artificial para su aplicación en la Salud Pública' impartido por el Instituto Nacional de Salud Pública, dirigido al personal responsable de prevención de la violencia sexual y de género. RELEVANCIA: Confirma que la IA está siendo introducida de forma institucional en la salud pública mexicana, incluido un dominio tan sensible como la atención a víctimas de violencia sexual. Aunque la capacitación en sí es de baja severidad (no despliega un sistema), señala una trayectoria: el personal capacitado podría a futuro aplicar IA a triage, priorización de casos o análisis de datos de víctimas. RIESGO R1: Si el curso promueve el uso de IA en decisiones clínicas o de atención a víctimas sin advertir sobre limitaciones (alucinaciones, sesgo, falsa sensación de infalibilidad), puede sembrar prácticas de 'automation bias' en un contexto de alto riesgo. GAP: No existe en la edición ninguna norma que acompañe esta adopción (estándares de validación, supervisión humana, protección de datos de víctimas).

El Programa Institucional de la CONAFOR describe el Sistema Satelital de Monitoreo Forestal (SAMOF), que clasifica pérdida/permanencia de cobertura forestal mediante 'el análisis de imágenes satelitales de alta y muy alta resolución, donde se reconocen patrones' (nota al pie 19). La clasificación automatizada de imágenes satelitales para detectar deforestación y praderas pecuarias es un caso típico de teledetección con visión por computadora / aprendizaje automático, aunque el documento no nombre la IA. Factor crítico: la línea de acción 4.2.3 prevé 'Apoyar a las autoridades ... para realizar acciones de inspección y vigilancia ambiental y forestal, mediante la atención de solicitudes de información que contribuyan a la integración de procedimientos judiciales y administrativos para sancionar a infractores'. Es decir, los resultados del monitoreo satelital pueden alimentar sanciones a particulares. RIESGOS: R1 (Malfunctions): El propio documento reconoce 'el nivel de incertidumbre de la estimación' (margen de error). Errores de clasificación (falsos positivos de deforestación) que deriven en sanciones afectarían a ejidatarios y comunidades indígenas, con escasa capacidad de impugnación técnica. R9/Vigilancia ambiental: El SAMOF y los 'sistemas de alertas tempranas de deforestación' (4.2.2) constituyen vigilancia territorial masiva cuyos outputs pueden usarse punitivamente. R15: Las líneas 5.3.5, 6.1.3 ('uso de tecnologías emergentes'), 6.3.2 ('digitalizar y automatizar los procesos') anuncian adopción de tecnologías emergentes sin marco de gobernanza. GAP: No se establecen estándares de precisión mínima, derecho a contradecir el dato satelital, ni auditoría de la metodología cuando ésta sustenta una sanción.

El ISSSTE licita un 'Sistema Integral de Videovigilancia y Seguridad' para las tiendas SUPERISSSTE. Los sistemas integrales de videovigilancia comercial actuales suelen incorporar de fábrica analítica de video por IA (detección de movimiento/objetos, conteo de personas y, frecuentemente, reconocimiento facial o de matrículas), por lo que la adquisición es un punto de entrada implícito de tecnología de vigilancia con IA en un espacio frecuentado por público y trabajadores. RIESGOS: R3 (Privacy): Captación masiva de imágenes de personas (clientes y empleados) sin que la convocatoria publicada describa salvaguardas de privacidad, avisos, retención de grabaciones o prohibición de funciones biométricas. R9: Si el sistema incorpora analítica biométrica, podría usarse para vigilancia más allá de la finalidad de seguridad patrimonial. GAP: El resumen de convocatoria no especifica si el sistema incluye reconocimiento facial/analítica, ni exige cumplimiento de protección de datos para datos biométricos.

El Programa Institucional de FOVI describe el 'Producto Hipoteca Digital FOVI' y un 'modelo de originación de crédito', y se alinea a la estrategia PRONAFIDE de inclusión financiera 'apoyadas con el uso de tecnología financiera'. La originación digital de crédito hipotecario para 'segmentos de la población históricamente no atendidos' implica, en la práctica de la banca de desarrollo, scoring crediticio y decisiones automatizadas o asistidas por algoritmos. RIESGOS (potenciales/gap): R2 (Discrimination): Un modelo de scoring para población con 'ingresos mixtos' o informal (recordando que ~60% del empleo en México es informal) puede excluir o penalizar sistemáticamente a quienes carecen de historial crediticio formal, perpetuando desigualdades; el programa no menciona auditoría de equidad. R10: La dependencia de plataformas de 'tecnología financiera' de terceros y la canalización vía intermediarios concentrados (el propio documento reporta que 5 bancos concentran el 90.2% de la cartera) plantea riesgos de concentración. GAP: El documento no establece transparencia algorítmica, derecho a explicación ni mecanismos de impugnación para decisiones de crédito digital.

El convenio de salud pública financia insumos para 'Unidades de Inteligencia para las Emergencias en Salud (UIES)' y para el Sistema Nacional de Vigilancia Epidemiológica (SINAVE). NOTA DE EVIDENCIA: los insumos concretos listados para las UIES son principalmente uniformes/equipo de campo (chaleco táctico, gorra, chamarra) y, para el SINAVE, computadoras de escritorio/portátiles con Office; es decir, el texto NO adquiere explícitamente software de IA. El hallazgo es por tanto un GAP/contexto implícito DÉBIL, no un despliegue confirmado: las 'unidades de inteligencia' en salud y la vigilancia epidemiológica moderna operan integrando y analizando grandes volúmenes de datos de salud de la población (sistemas de información epidemiológica, fichas demográficas capturadas en plataformas como 'AAMATES', que es una plataforma de captura de datos), tarea crecientemente apoyada por analítica de datos e IA, aunque el convenio no lo explicite. RIESGO R3 (Privacy): El procesamiento e integración de datos de salud (sensibles) para 'inteligencia' epidemiológica conlleva riesgos de privacidad si no se delimitan finalidades, anonimización y controles de acceso. El convenio incluye una cláusula genérica de protección de datos (DÉCIMA SÉPTIMA) que remite a las leyes generales, pero no detalla salvaguardas técnicas específicas para análisis masivo o eventual uso de IA. GAP: Falta de precisión sobre qué herramientas analíticas/IA podrían emplearse en la 'inteligencia' epidemiológica y bajo qué controles; severidad mantenida en Media por tratarse de un riesgo prospectivo, no de un sistema en operación descrito.