Diario Oficial de la Federación - Edición Matutina (MAT) No. 064/2026, Ciudad de México, miércoles 18 de marzo de 2026

1) RELEVANCIA PARA IA: El Acuerdo General 1/2026 del Tribunal de Disciplina Judicial crea un 'Sistema de Evaluación del Desempeño y Honorabilidad' de las personas visitadoras judiciales basado en una metodología cuantitativa de scoring (puntuación inicial de 100 unidades a la que se restan puntos por 'faltas menores, leves y graves'), procesado y resguardado en un 'Sistema Integral para la Práctica y Procesamiento de los Procesos de Evaluación' y en un 'expediente historial' electrónico. El propio texto enumera 'análisis de indicadores clave de rendimiento (KPI)', 'evaluación por objetivos', 'evaluación frente a pares', 'encuestas de satisfacción' y 'análisis de datos' como factores de evaluación. Aunque hoy la valoración es humana, la arquitectura (sistema informático de scoring + KPIs + análisis de datos + expediente histórico digital + reincidencia/reiteración con reglas aritméticas) es precisamente el tipo de proceso que tiende a automatizarse o asistirse con IA/analítica, sin que el Acuerdo prevea salvaguardas frente a ello. 2) RIESGOS: R2 (Discriminación/Sesgo): es un sistema de calificación de personas funcionarias cuyo resultado 'deficiente' o 'insatisfactorio' puede derivar en la REMOCIÓN del cargo (Art. 20). Si se automatiza o asiste con analítica, los KPIs y datos históricos pueden incorporar sesgos (p. ej. penalizar a quienes inspeccionan órganos con mayor carga o problemática), sin auditoría de equidad ni análisis de impacto diferencial. R1 (Errores): la dependencia de datos estadísticos y de información cargada en SIGE/SISE/expediente electrónico introduce riesgo de errores en la fuente que impactan directamente la calificación y, por ende, la permanencia laboral. 3) GAPS: el Acuerdo no menciona ni prohíbe el uso de IA/decisiones automatizadas; no establece estándares de calidad/precisión de los datos que alimentan el scoring; no exige auditoría algorítmica ni de sesgo; el derecho de defensa se limita a una 'vista' de 3 días hábiles sin un mecanismo específico de impugnación de la metodología o de los datos. 4) CONTEXTO MEXICANO: sistema de reciente creación dentro de la reforma judicial (Ley Orgánica del PJF de 20-dic-2024); el Tribunal de Disciplina Judicial es un órgano nuevo con capacidades técnicas en consolidación, lo que eleva el riesgo de adoptar herramientas automatizadas sin gobernanza adecuada.

1) RELEVANCIA PARA IA: Las convocatorias del Servicio Profesional de Carrera operan un 'Sistema de Puntuación General' que asigna porcentajes a conocimientos, habilidades, experiencia, mérito y entrevista para ordenar (prelación) y seleccionar candidatos. Es un sistema de scoring/ranking de personas para acceso a empleo público que, si bien hoy combina pruebas y entrevista humana (con veto humano del CTS), es el dominio clásico donde se introducen filtros y herramientas automatizadas (cribado de CV, evaluación en línea vía plataforma trabajaen.gob.mx). 2) RIESGOS: R2 (Discriminación/Sesgo): el ordenamiento por puntaje y los umbrales (70 puntos) determinan acceso a oportunidades; la automatización del cribado o de la calificación podría amplificar sesgos sin auditoría de equidad. 3) GAP: las convocatorias no mencionan si alguna etapa usa herramientas automatizadas ni prevén salvaguardas; tampoco contemplan derecho a explicación o a revisión humana específica frente a una calificación automatizada. 4) CONTEXTO MEXICANO: alto volumen de concursos y candidatos hace atractiva la automatización; conviene anticipar gobernanza antes de su adopción.

1) RELEVANCIA PARA IA: La función describe el uso de un 'sistema de registro biométrico' para el control de asistencia del personal. Los sistemas biométricos (huella, rostro) implican tratamiento de datos personales sensibles y suelen apoyarse en algoritmos de reconocimiento. 2) RIESGOS: R3 (Privacidad): procesamiento de datos biométricos del personal para vincular asistencia con estímulos/descuentos y actas administrativas, sin que el aviso mencione salvaguardas de minimización, finalidad o retención. 3) GAP: no se mencionan medidas de protección de datos biométricos ni evaluación de impacto. Es una mención puntual y de baja severidad (uso administrativo interno), pero ilustra la difusión de biometría en el sector público. 4) CONTEXTO MEXICANO: la Ley General de Protección de Datos Personales en Posesión de Sujetos Obligados aplica al tratamiento de estos datos sensibles.

1) RELEVANCIA PARA IA (implícito débil): Una de las plazas concursadas del Servicio Profesional de Carrera corresponde a la Dirección General del Registro Nacional de Población e Identidad (SEGOB) y describe funciones de desarrollo de sistemas de información para la 'INTEGRACION DE LAS BASES DE DATOS DEL REGISTRO NACIONAL DE POBLACION' y el 'DISEÑO, ANALISIS Y DEPURACION DE LA BASE DE DATOS' que consolida información de todas las dependencias de la Administración Pública Federal y de los registros civiles de las entidades federativas (registro vinculado a la CURP e identidad de toda la población). La 'integración de bases de datos gubernamentales', el 'análisis de datos' y la consolidación de una base de datos poblacional nacional son precisamente los dominios que la taxonomía mapea a R3 (datos masivos / identidad digital) y a R9 (integración de bases de datos gubernamentales con IA, perfilamiento ciudadano). NIVEL DE EVIDENCIA: débil; se trata de la descripción de funciones de un puesto, no de un mandato para desplegar IA, por lo que la severidad se mantiene en Media. 2) RIESGOS: R3 (Privacidad): la consolidación y depuración masiva de datos personales de identidad de toda la población, con cruce interinstitucional y con los registros civiles, implica tratamiento masivo de datos personales sensibles sin que la convocatoria mencione salvaguardas, finalidad limitada, minimización ni control de accesos. R9 (Vigilancia): un registro poblacional nacional interconectado con todas las dependencias federales es infraestructura susceptible de usos de perfilamiento o vigilancia si se le incorpora analítica/IA, sin que existan controles democráticos explícitos. 3) GAP: ni la convocatoria ni el documento mencionan IA, analítica avanzada, evaluación de impacto en privacidad, ni límites al uso secundario de la base poblacional; tampoco prevén auditoría sobre la interconexión de bases de datos. 4) CONTEXTO MEXICANO: el RNP/identidad (CURP) es un proyecto de identidad digital de alcance nacional; su interconexión con bases federales y registros civiles, en ausencia de un marco transversal de IA y con capacidad de enforcement limitada del INAI/órganos de protección de datos, eleva el riesgo de uso indebido.