Diario Oficial de la Federación, No. de publicación 100/2026, Ciudad de México, jueves 23 de abril de 2026 (Edición Matutina)

Esta es la ÚNICA mención explícita de 'Inteligencia Artificial' en toda la edición. Aparece como una capacitación financiada con recursos federales de salud: el 'Curso de Inteligencia Artificial para su aplicación en la Salud Pública', dirigido a las personas responsables estatales de las acciones de prevención y atención a la violencia sexual y contra las mujeres, con metas concretas (número de responsables inscritos y que aprobaron el curso). 1) RELEVANCIA PARA IA: El documento confirma que el sector salud federal-estatal ya está promoviendo activamente el uso de IA en salud pública mediante formación de servidores públicos, incluso en un área extremadamente sensible (violencia de género/sexual contra mujeres, niñas, niños y adolescentes). Es una señal temprana de adopción institucional de IA. 2) RIESGOS: El texto NO describe qué 'aplicación' de IA se enseña ni con qué salvaguardas. Si la IA se usa para apoyar tamizaje, triage, identificación de 'posibles casos' o priorización de víctimas (el mismo convenio mide 'niñas, niños y adolescentes identificados como posibles casos de violación sexual'), existe riesgo R1 (errores/falsos negativos en detección que dejen sin atención a víctimas reales, o falsos positivos estigmatizantes) y R2 (sesgo: los modelos clínicos y de predicción de riesgo entrenados con datos históricos suelen subdetectar a poblaciones indígenas, rurales y de menores ingresos, justamente las más expuestas en SLP). 3) GAPS: No hay referencia a evaluación de impacto, ética, validación clínica, supervisión humana obligatoria ni protección de datos personales sensibles de las víctimas. La capacitación se aprueba sin un marco normativo que rija el uso responsable de IA en salud. 4) CONTEXTO MEXICANO: México carece de una ley de IA y de lineamientos sectoriales de salud para IA; capacitar funcionarios en 'aplicación de IA' sin ese marco puede normalizar despliegues sin gobernanza, especialmente en estados con baja capacidad técnica como muchos de los receptores de estos convenios.

La CFE adjudicó por más de 26 millones de pesos un 'sistema de vehículos aéreos no tripulados multirotor' (drones) para su Cuerpo de Seguridad Física. Aunque el aviso no menciona IA, los sistemas modernos de UAV de seguridad incorporan de forma rutinaria capacidades de vuelo asistido/autónomo, estabilización, seguimiento de objetivos y, frecuentemente, video analítico (detección de personas, intrusión perimetral, reconocimiento de patrones) que dependen de visión por computadora e IA. 1) RELEVANCIA PARA IA: La adquisición de drones de vigilancia es un vector típico de incorporación implícita de IA (analítica de video y autonomía de vuelo) en funciones de seguridad de una empresa del Estado que opera infraestructura crítica. 2) RIESGOS: R3 (privacidad) por captación masiva de imágenes y posible identificación de personas en y alrededor de instalaciones de la CFE, incluyendo terceros, comunidades aledañas o manifestantes; R9 (vigilancia) por uso de tecnología aérea de monitoreo por un cuerpo de seguridad sin que el instrumento establezca límites de uso, retención o controles judiciales. 3) GAPS: El procedimiento es una compra; no fija políticas de uso de los drones, tratamiento de las imágenes, prohibición de reconocimiento facial, ni evaluación de impacto a la privacidad. No hay transparencia sobre las capacidades analíticas del 'sistema' adquirido. 4) CONTEXTO MEXICANO: La adquisición de tecnología de vigilancia por entes del Estado suele carecer de controles de privacidad y de auditoría; en infraestructura energética, donde existen conflictos sociales y protestas, el monitoreo aéreo puede afectar derechos de reunión y privacidad de comunidades.

La SCJN analiza y avala porciones de la Ley de Movilidad y Seguridad Vial de Puebla, que ordena a las Secretarías de Movilidad y de Seguridad Pública conformar una 'Base de Datos' para integrar, registrar, administrar, controlar y actualizar información sobre licencias de conducir, seguros por vehículo, resultados de alcoholimetría, suspensiones y el 'historial de la persona conductora'. 1) RELEVANCIA PARA IA: Aunque no se menciona IA, el documento valida la creación de un registro gubernamental centralizado de datos personales de conductores que, una vez constituido, es el insumo natural para futuros sistemas de analítica, scoring de riesgo vial, perfilamiento o cruces con otras bases de seguridad pública. 2) RIESGOS: R3 (privacidad) por la concentración de datos personales (incluido el historial sancionatorio y resultados de pruebas de alcoholimetría, que pueden revelar información sensible) bajo dependencias de seguridad pública, con riesgo de uso secundario, interconexión y vigilancia. 3) GAPS: La sentencia se concentra en la proporcionalidad de las sanciones (multa por falta de seguro y suspensión/cancelación de licencia) y no examina las salvaguardas de la base de datos: finalidad, límites, retención, derechos ARCO, ni prohibición de explotación algorítmica o de perfilamiento. 4) CONTEXTO MEXICANO: La proliferación de bases de datos estatales de movilidad/seguridad, sin estándares homogéneos de protección de datos ni de gobernanza algorítmica, abre la puerta a futuros despliegues de perfilamiento de conductores sin control. Es un gap potencial (implícito débil): la IA no está presente hoy, pero el registro habilita su uso futuro.

Este hallazgo fue OMITIDO por el análisis original, que afirmaba que el 'Curso de Inteligencia Artificial' (H1) era la única mención explícita de tecnología de IA en la edición. En realidad, el mismo convenio de salud con San Luis Potosí incluye un indicador que mide 'estrategias de comunicación bidireccional (envío de mensajes SMS, chatbots, etc.)' dirigidas a 'grupos específicos de la población'. Un 'chatbot' es, por definición y conforme a la matriz de keywords de la taxonomía ('modelo de lenguaje, LLM, GPT, chatbot'), una tecnología de IA/agente conversacional desplegada por el sector salud federal-estatal. 1) RELEVANCIA PARA IA: Confirma una segunda adopción explícita de IA conversacional en el sector salud, esta vez para comunicación masiva y personalizada de mensajes de salud a poblaciones específicas (en el mismo anexo se mencionan, en indicadores adyacentes, población indígena y migrante), no solo capacitación. 2) RIESGOS: R1 (errores/'alucinaciones'): un chatbot de salud que oriente sobre estilos de vida, síntomas o riesgos puede entregar información incorrecta o no validada clínicamente a personas sin alfabetización en salud, sin que el indicador exija supervisión humana ni validación del contenido. R8 (reducción de conexión social / personalización automatizada): el envío automatizado y segmentado ('grupos específicos') de mensajes de comportamiento sustituye la interacción humana en promoción de la salud y abre la puerta a personalización conductual sin transparencia. De forma secundaria, la 'comunicación bidireccional' implica recolección de respuestas de las personas, con riesgo de tratamiento de datos personales (R3) no regulado en el instrumento. 3) GAPS: El indicador solo cuenta estrategias 'desarrolladas/programadas'; no establece validación del contenido del chatbot, supervisión humana, exactitud, transparencia de que se interactúa con una máquina, ni protección de los datos recabados en la interacción bidireccional. 4) CONTEXTO MEXICANO: El despliegue de chatbots de salud pública dirigidos a 'grupos específicos' (incluyendo poblaciones indígenas y migrantes referidas en el mismo anexo), en estados con baja capacidad técnica y sin marco de IA, puede amplificar desinformación de salud o brechas de acceso si el canal automatizado reemplaza atención humana.