Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 335/2025, Ciudad de México, viernes 12 de diciembre de 2025 (Edición Matutina)

Este es el único pasaje del documento que menciona EXPLÍCITAMENTE 'inteligencia artificial'. Se trata de una mención de política educativa/científica: el Instituto Mora reconoce el reto del 'acceso y manejo de la inteligencia artificial' en investigación y docencia, y plantea como propósito introducir y actualizar a su comunidad 'en la era de la inteligencia artificial' al servicio de la investigación y la docencia. La relevancia para IA es directa pero de baja severidad inmediata: NO describe un sistema de IA en operación que tome decisiones sobre personas, ni vigilancia, ni perfilamiento. Es un compromiso programático de alfabetización/adopción de IA como herramienta académica. RIESGOS IDENTIFICADOS: R7 (Labor Displacement): La adopción de IA en la generación de conocimiento y la docencia, así como en la 'sistematización y digitalización de procesos y trámites' descrita en el mismo programa, puede reconfigurar tareas del personal académico y administrativo. El riesgo es bajo/emergente porque el texto enmarca la IA como apoyo, no como sustitución, pero no establece salvaguardas sobre el efecto en plazas o sobre supervisión humana. R5 (Copyright Infringement): El uso de IA generativa en investigación y docencia (producción de textos, materiales, sistemas informáticos 'a partir de requerimientos específicos') plantea preguntas de propiedad intelectual y atribución que el programa no aborda, pese a referirse a registros de obras ante Indautor en otras secciones. GAP REGULATORIO: El programa enuncia el 'uso ético de las tecnologías', la 'ciberseguridad' y la 'gobernanza de datos' como aspiraciones, pero NO define lineamientos concretos de uso responsable de IA (integridad académica, transparencia sobre contenido generado por IA, protección de datos de estudiantes, atribución). Es un compromiso sin instrumentación. CONTEXTO MEXICANO: El propio diagnóstico documenta una severa brecha digital (12.5 millones de personas no sabían usar internet; analfabetismo digital extendido), por lo que la adopción de IA sin acompañamiento puede ampliar desigualdades entre quienes acceden a estas herramientas y quienes no.

El programa plantea 'interoperabilidad entre sistemas', 'plataformas virtuales', 'gobernanza de datos' y 'digitalización de trámites administrativos'. Aunque no menciona IA explícitamente en este pasaje, la interoperabilidad de sistemas y la consolidación de un 'ecosistema digital' son precondiciones típicas para el despliegue posterior de analítica avanzada y automatización (eufemismos: 'optimizar el uso de los recursos', 'sistemas institucionales'). El riesgo es de privacidad (R3): la interoperabilidad de datos académicos, administrativos y de beneficiarios sin un marco explícito de minimización, finalidad y consentimiento puede habilitar tratamientos secundarios. Severidad media porque es un compromiso programático sin un sistema concreto descrito; no hay vigilancia ni biometría. GAP REGULATORIO: Se invoca 'uso ético de las tecnologías' y 'gobernanza de datos' sin instrumentos concretos (políticas de tratamiento de datos personales, controles de acceso, límites a uso secundario). En el contexto mexicano de capacidad de enforcement limitada, estos enunciados éticos sin mecanismos verificables tienden a quedar como aspiración.

Esta edición incluye tres oficios mediante los cuales la Administración Central de 'Fiscalización Estratégica' del SAT comunica listados globales de presunción y definitivos de contribuyentes que la autoridad 'detectó' que emitieron comprobantes fiscales (CFDI) amparando operaciones inexistentes, por carecer de activos, personal, infraestructura o capacidad material (esquema EFOS, artículo 69-B CFF). El texto NO menciona inteligencia artificial, algoritmos ni análisis de datos automatizado: atribuye la 'detección' genéricamente a 'las autoridades fiscales'. Sin embargo, la taxonomía señala expresamente los 'Sistemas de detección de fraude fiscal' como dominio de R1 y la confronta masiva de comprobantes fiscales digitales a escala nacional es, en la práctica, un contexto típico de analítica avanzada/ML sobre datos masivos. Por ello se reporta como GAP/implícito débil, no como uso confirmado de IA. RIESGOS (potenciales, en caso de mediar detección automatizada que el documento no transparenta): R1 (Malfunctions): la detección de 'operaciones inexistentes' por confronta de datos puede producir falsos positivos que colocan a un contribuyente en un listado público con efectos reputacionales y fiscales graves antes de que ejerza su defensa. R2 (Discrimination): los criterios de 'capacidad material' pueden penalizar de forma desproporcionada a contribuyentes pequeños o de la economía informal cuyos patrones difieren de la norma, sin auditoría de equidad. R3 (Privacy): el procesamiento masivo de CFDI y datos fiscales de millones de contribuyentes para inferir conductas es tratamiento intensivo de datos. GAP REGULATORIO: el documento no transparenta la metodología de detección, no indica si media análisis automatizado, ni prevé auditoría, explicabilidad o estándares de precisión; el contribuyente conserva derecho de audiencia (plazo de 15 días) pero no hay garantía frente a errores sistemáticos de una eventual detección algorítmica. CONTEXTO MEXICANO: la alta informalidad (~60% del empleo) multiplica el riesgo de falsos positivos; el SAT opera la base de CFDI más grande del país, lo que hace de este un dominio de alto riesgo para automatización opaca. Severidad Media porque el texto NO confirma uso de IA: es un gap de transparencia, no un sistema de alto riesgo descrito.