Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 116/2026, Ciudad de México, jueves 7 de mayo de 2026 (Edición Matutina)

Este es el hallazgo MÁS EXPLÍCITO del documento sobre IA. El Programa Institucional del Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica (IPICYT), Centro Público de Investigación coordinado por la SECIHTI, menciona reiteradamente la inteligencia artificial: (1) crear y registrar ante el Sistema Nacional de Posgrados una 'Maestría en Inteligencia Artificial' (línea de acción 1.1.2); (2) gestionar nuevas plazas de investigación en IA (línea 1.2.2: 'fortalecer los posgrados de Control y Sistemas Dinámicos, Geociencias Aplicadas e Inteligencia Artificial'); (3) articular grupos de investigación de IA con el Centro Nacional de Supercómputo (línea 2.2.3: 'la articulación de los CPI, incluyendo Inteligencia Artificial, a través de grupos de investigación... y el Centro Nacional de Supercómputo'); (4) en el diagnóstico se identifica la IA como tecnología emergente que redefine prioridades científicas (línea 4048) y como agenda estratégica a 2045 (línea 4275); y (5) la División de Control y Sistemas Dinámicos 'impulsa el diseño de sistemas inteligentes para la automatización y optimización de procesos productivos complejos' (línea 4192). NATURALEZA Y SEVERIDAD: Se trata de un instrumento de PLANEACIÓN y FOMENTO de capacidades nacionales en IA (formación de talento, investigación, supercómputo), no de un sistema de IA en operación que tome decisiones sobre personas. Por ello la severidad es Media: el riesgo es de gobernanza y desarrollo futuro, no de daño inmediato a derechos. RIESGOS IDENTIFICADOS: R15 (Riesgos emergentes): El programa apuesta por una tecnología de frontera (IA + supercómputo) sin que el instrumento mencione salvaguardas de seguridad de IA, ética de modelos, uso dual o gobernanza de capacidades peligrosas. La creación de un posgrado y de grupos de investigación en IA acoplados al Centro Nacional de Supercómputo concentra capacidad de cómputo y conocimiento que requiere monitoreo continuo. R7 (Desplazamiento laboral): El diseño explícito de 'sistemas inteligentes para la automatización y optimización de procesos productivos' en vinculación con el sector automotriz exportador de San Luis Potosí (líneas 4181-4192) puede acelerar la automatización industrial sin que el programa contemple efectos sobre el empleo regional. R10 (Concentración de poder / soberanía tecnológica): El propio programa enmarca la IA dentro del objetivo de 'reducir la dependencia tecnológica' y construir 'soberanía científica y tecnológica'. Esto es positivo, pero la concentración de capacidad de IA en pocos CPI y en un único Centro Nacional de Supercómputo plantea cuestiones de gobernanza y acceso. CONTEXTO MEXICANO: Es uno de los pocos instrumentos del sexenio que institucionaliza formación y capacidades públicas en IA; representa una oportunidad para construir gobernanza temprana (lineamientos de ética, evaluación de capacidades, seguridad) antes de que la IA se despliegue en aplicaciones sensibles.

El Convenio para subsidiar acciones de búsqueda de personas desaparecidas faculta a la Comisión Nacional de Búsqueda a realizar 'búsqueda forense con fines de identificación de cuerpos y restos humanos... a través de un enfoque masivo o a gran escala'. La identificación humana a gran escala en el contexto mexicano (decenas de miles de cuerpos no identificados, bancos forenses, RENAPO, bases de datos genéticas y biométricas) implica con alta probabilidad el procesamiento masivo de datos personales sensibles (genéticos, biométricos, dactilares) y, crecientemente, herramientas tecnológicas de confronta automatizada (cruce de padrones, reconocimiento, matching genético/dactilar) para acelerar la identificación. Aunque el Convenio NO menciona IA ni tecnología específica, el mandato de identificación 'masiva o a gran escala' es precisamente el tipo de tarea donde se introducen sistemas automatizados. RIESGOS IDENTIFICADOS: R3 (Privacidad): El procesamiento masivo de datos genéticos, biométricos y de identidad de personas fallecidas y de sus familiares (para confronta) es altamente sensible. El Convenio incluye cláusulas de confidencialidad y protección de datos (Décima Quinta y Décima Sexta), pero no aborda salvaguardas específicas para tratamiento automatizado masivo, retención, ni cruces interinstitucionales (RENAPO, fiscalías, bancos genéticos). R9 (Vigilancia): Las mismas capacidades técnicas de identificación masiva y de integración de bases de datos para 'búsqueda y localización de personas' pueden reutilizarse para vigilancia y rastreo poblacional; el riesgo de function creep es real cuando se construyen infraestructuras de confronta de identidad a gran escala. R2 (Sesgo): Los sistemas de matching biométrico/genético tienen tasas de error diferenciales; en identificación forense, un falso positivo o negativo afecta gravemente a familias y a la justicia. No hay mención de auditoría de precisión ni de supervisión humana calificada. GAPS: No se especifica metodología tecnológica, ni salvaguardas para tratamiento automatizado, ni auditoría de los sistemas de confronta, ni mecanismos de impugnación frente a identificaciones erróneas. CONTEXTO MEXICANO: La crisis de desaparición (la búsqueda es legítima y prioritaria) coexiste con capacidad institucional limitada y antecedentes de uso indebido de bases de datos; el reto es habilitar la identificación masiva sin construir, de facto, una infraestructura de vigilancia.

Los Lineamientos de la SEP para atender violencias en Educación Media Superior definen la 'violencia digital' incluyendo la difusión de 'imágenes, audios o videos reales o simulados de contenido íntimo sexual de una persona sin su consentimiento'. La inclusión expresa de contenido SIMULADO es relevante para IA: el contenido sexual sintético no consentido (deepfakes/nudification) generado por IA contra adolescentes es una amenaza creciente y el término 'simulados' lo abarca, aunque el documento no nombra la IA ni la tecnología generativa. Además, los Lineamientos ordenan crear/usar sistemas de monitoreo y bases de datos de casos de violencia: 'Promover el uso de tecnologías y sistemas de información para el seguimiento, monitoreo y evaluación de la violencia en el entorno escolar' (Art. 7, fracc. VII) y la carga de casos de violencia de género al BANAVIM (Art. 61), además de 'plataformas digitales seguras para la recepción de opiniones' (Art. 89) y la detección temprana mediante 'observación sistemática' de indicadores conductuales (Arts. 19-20). RIESGOS IDENTIFICADOS: R4 (Desinformación/Deepfakes): Al reconocer el contenido íntimo 'simulado', el marco implícitamente abarca deepfakes sexuales contra menores, fenómeno que la IA generativa ha abaratado y escalado. Sin embargo, los Lineamientos no establecen protocolos específicos de detección, trazabilidad de origen sintético ni coordinación con plataformas para retiro de contenido generado por IA. R3 (Privacidad): El monitoreo sistemático de conducta estudiantil, las bases de datos de casos (incluido BANAVIM, que concentra datos de violencia de género) y las plataformas de reporte tratan datos altamente sensibles de menores; el documento incluye principios de confidencialidad pero no aborda riesgos de elaboración de perfiles ni de tratamiento automatizado de los indicadores de riesgo. GAP: No se regula la dimensión de IA generativa del contenido sexual sintético (deepfakes), ni se establecen salvaguardas frente a un eventual uso automatizado/perfilado de los sistemas de monitoreo de conducta estudiantil. CONTEXTO MEXICANO: La 'Ley Olimpia' sanciona la violencia digital, pero la generación de deepfakes sexuales de menores mediante IA es un vacío emergente; el sistema educativo es un punto de detección clave.

El Convenio para operar el Programa de Apoyo al Empleo (PAE) en el marco del Servicio Nacional de Empleo encomienda a la autoridad 'orientar a las Personas Buscadoras de Empleo hacia los Puestos de Trabajo, con base en su formación y aptitudes', registrar a las personas en el 'Portal del Empleo' y operar el PAE mediante los 'Sistemas que la SECRETARÍA determine', priorizando la atención de 'personas que enfrentan barreras de acceso al empleo'. La intermediación laboral —emparejar candidatos con vacantes 'con base en su formación y aptitudes'— es precisamente el tipo de función que, al digitalizarse en un Portal/Sistema nacional, tiende a apoyarse en motores de matching, ranking o scoring de empleabilidad. El Convenio NO menciona IA ni algoritmos y describe los 'Sistemas' como herramientas de registro, control y seguimiento, por lo que se trata de un gap de implicación DÉBIL: el riesgo es prospectivo, no un sistema en operación acreditado en el texto. RIESGOS IDENTIFICADOS: R2 (Sesgo/Discriminación): Si la orientación y canalización a vacantes se automatiza o se prioriza algorítmicamente, un sistema entrenado con datos históricos del mercado laboral mexicano puede reproducir sesgos por género, edad, discapacidad o región, justo sobre la población objetivo 'con mayores barreras de acceso' (incluidas personas con discapacidad y adultas mayores, mencionadas expresamente). No hay previsión de auditoría de equidad, supervisión humana calificada ni mecanismo de impugnación frente a una canalización desfavorable. R7 (Desplazamiento/automatización): La modernización del SNE mediante portales y centros de contacto para 'intermediación laboral no presencial' puede sustituir la consejería humana por flujos automatizados, reduciendo la atención personalizada a quienes menos acceso digital tienen. GAP: El Convenio y las Reglas de Operación del PAE no establecen salvaguardas sobre tratamiento automatizado, transparencia del criterio de canalización, auditoría de sesgo ni supervisión humana en la orientación laboral. CONTEXTO MEXICANO: Con ~60% de informalidad laboral y brecha digital significativa, un sistema de intermediación que privilegie perfiles 'formales' o digitalmente legibles podría profundizar la exclusión de la población vulnerable que el PAE busca atender; la capacidad institucional para auditar estos sistemas es limitada.