Diario Oficial de la Federación - Edición Matutina (035/2026) del jueves 12 de febrero de 2026, que incluye, entre otros: Reglas de Operación del Programa Pensión para el Bienestar de las Personas Adultas Mayores 2026; Reglas de Operación del Programa Pensión Mujeres Bienestar 2026; Reglas y criterios en materia de comercio exterior (Avisos Automáticos de Importación de Productos Siderúrgicos); Lineamientos del Sistema de seguimiento a trámites y gestiones para el aprovechamiento del derecho de vía; Convenio Marco del Programa de Vivienda para el Bienestar; Acciones de simplificación del CFCRL; y Sentencia de la Acción de Inconstitucionalidad 186/2023

1) RELEVANCIA PARA IA: El padrón cubre a toda la población adulta mayor de 65+ (millones de derechohabientes). La 'compulsa de datos' y 'confronta del Padrón con el Registro Nacional de Población (RENAPO)', el registro en un 'Sistema en línea' y la integración de los datos 'en el sistema de información con los padrones de beneficiarios de los programas sociales de la Administración Pública Federal' describen procesos de cotejo masivo y automatizado de identidad y supervivencia. A esta escala estos procesos típicamente se ejecutan mediante reglas automatizadas / matching algorítmico, aunque el texto no lo nombre. 2) RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): las causales de 'retención', 'suspensión' y 'baja' del padrón se disparan automáticamente por 'inconsistencias en los datos de identificación', 'posible duplicidad', 'no actualización ante RENAPO' o 'CURP en estatus de defunción' tras la confronta; un falso positivo (homonimia, error de captura, CURP desactualizada, estatus de defunción erróneo) suspende o da de baja el pago a una persona vulnerable. R3 (Privacy): tratamiento masivo de datos personales y su integración interinstitucional con otros padrones. 3) GAPS: no se especifica metodología de la confronta, tasa de error tolerable, ni auditoría del matching; aunque hay derecho de audiencia y principio pro-persona (la falta de resultado de la compulsa no condiciona el pago), no hay revisión humana obligatoria previa a la suspensión por inconsistencia ni análisis de impacto algorítmico. 4) CONTEXTO MEXICANO: población adulta mayor con baja alfabetización digital, errores frecuentes en CURP/RENAPO y actas; una baja automatizada errónea puede dejar sin ingreso a la persona en situación de mayor vulnerabilidad.

1) RELEVANCIA PARA IA: El Programa Pensión Mujeres Bienestar replica el mecanismo de 'compulsa de datos' con RENAPO, registro en Sistema en línea, validación de beneficiarias por la Dirección General para la Validación de Beneficiarios, migración automática al padrón de Adultas Mayores al cumplir 65 años ('formarán automáticamente parte') y la integración de datos en el sistema de padrones de la APF. Son procesos de cotejo e identificación masiva y reglas de decisión automatizadas sobre acceso a un beneficio. 2) RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): la baja automática por 'Baja por Defunción' detectada en la confronta con RENAPO depende íntegramente de la calidad del registro civil; un estatus de defunción erróneo en RENAPO causa la baja del pago sin intervención humana previa. Las causales por inconsistencia/duplicidad operan igual que en H1. R3 (Privacy): tratamiento masivo de datos personales de mujeres y su interoperabilidad con otros padrones. 3) GAPS: idénticos a H1 (sin metodología publicada, sin estándar de error, sin revisión humana previa obligatoria, sin DPIA). 4) CONTEXTO MEXICANO: la población objetivo (mujeres de 60 a 64 años, con especial atención a indígenas y afromexicanas) presenta brechas de acceso digital y mayor probabilidad de errores documentales; una baja errónea profundiza desigualdades de género que el propio programa busca cerrar.

1) RELEVANCIA PARA IA: La consolidación de los datos personales de los programas sociales en un 'Padrón Único de Beneficiarios' y su integración en un 'sistema de información' interinstitucional crea una base de datos poblacional masiva. Estas megabases son insumo y plataforma natural para analítica de datos, perfilamiento socioeconómico y toma de decisiones automatizada, aunque el texto no lo declare. 2) RIESGOS: R3 (Privacy): concentración y cruce de datos personales de millones de personas en condición de vulnerabilidad. R2 (Discrimination & Bias): el cruce puede usarse para focalizar/excluir beneficiarios mediante perfiles socioeconómicos sin auditoría de equidad. R9 (Authoritarian Surveillance): un padrón único interoperable de la población beneficiaria, ligado a CURP y a otros sistemas, habilita capacidades de vigilancia y control poblacional si se reutiliza con fines distintos (ej. electorales o de inteligencia), riesgo agravado por la sección de 'blindaje electoral' que sólo lo aborda de forma genérica. 3) GAPS: no se delimitan los fines secundarios del 'sistema de información', ni se prohíbe el uso para perfilamiento o cruces con bases de seguridad; no hay control independiente sobre la interoperabilidad. 4) CONTEXTO MEXICANO: history de uso clientelar/electoral de padrones sociales y capacidad limitada de los órganos garantes tras la reforma a los organismos autónomos de transparencia.

1) RELEVANCIA PARA IA: El Sistema es una 'plataforma tecnológica' con datos georreferenciados (polígonos, tramos, archivos geoespaciales), 'investigación catastral', 'trazabilidad', 'reglas de validación', autenticación con e.firma e 'interoperabilidad' con sistemas internos de las autoridades. Es una infraestructura de datos territoriales y patrimoniales que constituye el sustrato sobre el que típicamente operan análisis geoespacial y automatización; el documento no menciona IA pero sí establece el dato masivo georreferenciado y su gobernanza técnica. 2) RIESGOS: R3 (Privacy): integra datos de propietarios, predios, avalúos y procesos de expropiación (datos personales y patrimoniales). R9 (Surveillance): la georreferenciación masiva de propiedad y afectaciones, con interoperabilidad creciente, puede habilitar capacidades de monitoreo territorial. 3) GAPS: los Lineamientos regulan la operación técnica y la seguridad/confidencialidad de forma general, pero no contemplan reglas específicas para análisis automatizado, perfilamiento de propietarios, ni evaluación de impacto si se incorporan capacidades analíticas/predictivas; la interoperabilidad se aprueba por mesas técnicas sin criterios públicos de protección de derechos. 4) CONTEXTO MEXICANO: la liberación de derecho de vía y expropiación afecta a comunidades (incluida propiedad social/ejidal); la asimetría de información favorece a la autoridad frente a propietarios vulnerables.

1) RELEVANCIA PARA IA: El esquema de 'Avisos Automáticos de Importación' opera vía Ventanilla Digital con catálogo de molinos, validación de certificados de molino/calidad y emisión de resoluciones a gran escala (los Considerandos reportan 88,709 autorizaciones en 2024 y 87,353 en 2025, con un alza de no aprobadas de 18,910 a 44,489). El volumen y la 'automaticidad' del aviso indican procesamiento sistematizado de solicitudes y verificaciones documentales; aunque no se declara IA, es un sistema de decisión administrativa de alto volumen susceptible de automatización de validaciones. 2) RIESGOS: R1 (Malfunctions & Errors): errores en la validación automatizada de certificados, del catálogo de molinos o de trazabilidad del acero pueden generar rechazos o autorizaciones indebidas; el fuerte incremento de solicitudes 'no aprobadas' sugiere fricción/posibles falsos negativos con impacto económico para importadores. 3) GAPS: no se describen criterios algorítmicos de evaluación ni mecanismo de auditoría de la consistencia de las validaciones; existe procedimiento de cancelación con derecho de audiencia, pero no estándares de precisión. 4) CONTEXTO MEXICANO: sector estratégico (siderurgia) bajo presión por aranceles externos; decisiones erróneas afectan cadenas productivas y empleo formal.

1) RELEVANCIA PARA IA: La identificación de 'personas, familias y comunidades prioritarias' mediante el cruce de 'información territorial, socioeconómica y de padrones de beneficiarios' es, en esencia, focalización/selección de beneficiarios por perfil socioeconómico. A escala nacional (meta de 1.1 millones de viviendas) este tipo de focalización se apoya en análisis de datos y, potencialmente, en scoring o perfilamiento, aunque el Convenio no nombre tecnología alguna. 2) RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): los criterios de priorización podrían excluir sistemáticamente a ciertos grupos o territorios si se basan en datos históricos sesgados, sin auditoría de equidad ni mecanismo de impugnación claro. R3 (Privacy): cruce de datos personales y socioeconómicos entre múltiples instituciones (BIENESTAR, INFONAVIT, FOVISSSTE, CONAVI, etc.) sin reglas específicas de minimización. 3) GAPS: el Convenio remite a 'la normatividad aplicable' y prevé confidencialidad genérica, pero no define criterios de focalización auditables, ni proceso de impugnación para quien sea excluido de la priorización, ni evaluación de impacto del cruce de datos. 4) CONTEXTO MEXICANO: la asignación de vivienda social es altamente sensible a clientelismo y a la calidad/cobertura de los padrones; sectores rurales e indígenas pueden quedar subrepresentados en los datos.

1) RELEVANCIA PARA IA: La SEP licita a un tercero el 'diseño', 'aplicación' y 'calificación' de instrumentos de evaluación de conocimientos y aptitudes para la admisión y promoción del magisterio a escala nacional (cientos de miles de aspirantes). La taxonomía marca expresamente el dominio 'educación, SEP, admisión, evaluación' como R2 + R1: la aplicación y calificación masiva y estandarizada de exámenes de alto impacto típicamente se apoya en sistemas de captura óptica, scoring automatizado y/o análisis de ítems, aunque la convocatoria (un resumen de adquisición) no nombre tecnología alguna; es un gap por la ausencia de cualquier salvaguarda sobre cómo se califica. 2) RIESGOS: R2 (Discrimination & Bias): un instrumento de evaluación mal diseñado o calificado con sesgos (por ejemplo contra docentes de contextos indígenas, rurales o con menor exposición a formatos estandarizados) condiciona el acceso al empleo y la promoción docente, una decisión automatizada sobre oportunidades laborales. R1 (Malfunctions & Errors): errores en la calificación automatizada (claves mal cargadas, lectura óptica defectuosa) pueden afectar injustamente plazas y promociones, sin que el documento describa control de calidad ni revisión humana. 3) GAPS: la convocatoria no exige transparencia de la metodología de calificación, auditoría de equidad de los reactivos, tasa de error tolerable, ni un mecanismo de impugnación con revisión humana calificada para resultados; tampoco hay evaluación de impacto si se incorpora scoring automatizado. 4) CONTEXTO MEXICANO: el sistema de carrera magisterial es altamente sensible y litigioso; la calidad/sesgo de los instrumentos afecta de forma diferenciada a docentes de zonas marginadas, indígenas y rurales, profundizando brechas que el propio sistema de carrera dice atender. Es un hallazgo de prioridad menor que H1-H3 por la evidencia implícita débil (resumen de licitación), pero el dominio está explícitamente señalado en la taxonomía.