Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 083/2026, Ciudad de México, miércoles 8 de abril de 2026 (Edición Matutina)

Es la única mención EXPLÍCITA de 'Inteligencia Artificial' en todo el documento. Se trata de la asignación presupuestaria (6,847.50 pesos) para que la persona responsable estatal de las acciones de prevención y atención a la violencia sexual y contra las mujeres acceda a un 'Curso de Inteligencia Artificial para su aplicación en la Salud Pública', con un indicador asociado que mide cuántos responsables estatales lo cursaron y aprobaron (meta de 32 personas a nivel nacional, 1 en la entidad). 1) RELEVANCIA PARA IA: El Estado mexicano está financiando capacitación en IA para personal de salud pública que opera en un dominio sensible (violencia de género y sexual). Esto señala una intención institucional de incorporar herramientas de IA en la atención de poblaciones vulnerables. 2) RIESGOS: Es un hallazgo de severidad MEDIA porque es una acción de fortalecimiento de capacidades (capacitación), no el despliegue de un sistema operativo de IA. No obstante, R1 (errores) y R3 (privacidad) son pertinentes de forma prospectiva: si tras la capacitación se aplican herramientas de IA a expedientes de víctimas de violencia sexual —datos personales sensibles por excelencia— sin salvaguardas, podría haber errores de clasificación y exposición de información altamente confidencial. 3) GAPS: El documento no describe qué herramientas de IA se enseñarán, qué usos se pretenden, ni establece salvaguardas de privacidad, supervisión humana o evaluación de impacto para una eventual aplicación a datos de víctimas. 4) CONTEXTO MEXICANO: La capacitación es positiva para cerrar la brecha de capacidades del sector público, pero en un país con enforcement limitado de protección de datos (INAI en transición tras la reforma de organismos autónomos), la aplicación de IA a datos de víctimas de violencia sexual requiere controles que el instrumento no menciona.

Las convocatorias del Servicio Profesional de Carrera establecen como primera etapa de filtrado una 'Revisión curricular de forma automatizada' mediante la plataforma TrabajaEn. Aunque no se menciona 'inteligencia artificial' ni 'algoritmo', se trata de una toma de decisiones automatizada sobre el acceso de personas a oportunidades de empleo público: el sistema descarta aspirantes en función del cotejo automático entre su currículum capturado y los requisitos del puesto. 1) RELEVANCIA PARA IA: Es un sistema automatizado de cribado de candidatos (un dominio clásico de riesgo R2). Cualquier sesgo en las reglas de cotejo, en la codificación de carreras genéricas/áreas, o en la captura de datos puede excluir injustamente a candidatos calificados sin revisión humana en esa etapa inicial. 2) RIESGOS: R2 (discriminación/sesgo en selección de personal) y R7 (automatización de una función antes realizada por revisores humanos). Severidad MEDIA porque el filtrado se basa en reglas declaradas (requisitos académicos/laborales) y no parece un modelo de aprendizaje automático; sin embargo, opera 'sin supervisión humana' en la Etapa I. 3) GAPS: No se describe la lógica del cotejo automatizado, no se ofrece un mecanismo de impugnación específico para descartes en la revisión curricular automatizada, ni se publica auditoría de equidad del sistema TrabajaEn. 4) CONTEXTO MEXICANO: TrabajaEn es la puerta de entrada al empleo público federal; errores o sesgos en su filtrado automatizado afectan masivamente el acceso al servicio público y pueden reproducir desigualdades (p. ej., personas con trayectorias atípicas o títulos no estandarizados).

El convenio se apoya íntegramente en el sistema informático SIAFFASPE para planeación, supervisión, comprobación y rendición de cuentas de recursos e insumos de salud pública. Además, el Antecedente menciona expresamente que el sistema fue 'reincorporado', lo que en el contexto del documento se vincula con un 'incidente de seguridad de la información' análogo al reportado por la CNSF (Circular de Hacienda) ocurrido el 30 de enero de 2026. 1) RELEVANCIA PARA IA: SIAFFASPE no es un sistema de IA, pero es una plataforma de datos masivos del sector salud (programas de VIH, salud materna, vacunación, violencia de género) que constituye la infraestructura sobre la que en el futuro podrían montarse analíticas automatizadas o IA. Se incluye como GAP/contexto, no como uso confirmado de IA. 2) RIESGOS: R3 (privacidad) de forma prospectiva: concentra datos sensibles de salud por entidad. La referencia a incidentes de seguridad de la información en dependencias federales (CNSF, 30/01/2026) y la 'reincorporación' del SIAFFASPE subrayan vulnerabilidades de ciberseguridad en la infraestructura de datos públicos. 3) GAPS: El convenio no establece estándares de seguridad de la información, cifrado, ni controles sobre tratamiento automatizado de los datos que alberga el SIAFFASPE. 4) CONTEXTO MEXICANO: La seguridad de los sistemas de información gubernamentales es un punto débil; el propio DOF de esta fecha documenta un incidente de seguridad en la CNSF, lo que evidencia el riesgo sistémico para plataformas que concentran datos personales.