Diario Oficial de la Federación, Edición Matutina, No. 317/2025, martes 25 de noviembre de 2025 (incluye, entre otros: Reglamento Interior de la Comisión Reguladora de Telecomunicaciones; Programa Sectorial de las Mujeres 2025-2030; Acuerdo de simplificación administrativa de trámites del Secretariado Ejecutivo del SNSP/REPUVE; Manual de Organización General de la Secretaría Ejecutiva del Sistema Nacional Anticorrupción)

ESTE ES EL HALLAZGO MÁS IMPORTANTE Y EXPLÍCITO DEL DOCUMENTO. El Manual de Organización de la Secretaría Ejecutiva del Sistema Nacional Anticorrupción (SESNA) crea y describe una Dirección General de Riesgos e Inteligencia Anticorrupción facultada para diseñar, implementar y EJECUTAR EN OPERACIÓN CONTINUA 'modelos estadísticos, algoritmos, modelos de aprendizaje automático (machine learning), pronósticos y proyecciones' sobre los datos de la Plataforma Digital Nacional (PDN). La PDN integra repositorios sensibles como el Sistema de Evolución Patrimonial y Declaración de Intereses (declaraciones de millones de servidores públicos), contrataciones públicas, sancionados y otros sistemas interoperables. El objetivo declarado es 'la detección y anticipación de riesgos de corrupción' y la 'identificación de tendencias, patrones o irregularidades' (perfilamiento y scoring de riesgo aplicado a personas). RIESGOS: R2 (Discriminación/Sesgo): Un modelo de ML que asigna 'riesgo de corrupción' a servidores públicos o sectores constituye una decisión semi-automatizada sobre personas que puede reflejar sesgos de los datos históricos (sobre-representación de ciertas dependencias, niveles o perfiles), sin que el Manual establezca auditorías de equidad, explicabilidad ni mecanismos de impugnación. R3 (Privacidad): Implica el procesamiento masivo y la 'extracción, procesamiento y análisis sistemático' de datos personales y patrimoniales de un universo enorme de personas, con interconexión a 'otros repositorios de información públicos e internacionales'. No se fijan límites finalistas, mínimos de necesidad/proporcionalidad ni salvaguardas de protección de datos específicas para el uso analítico/algorítmico (más allá de menciones genéricas de cumplir la normativa). R9 (Vigilancia): Se trata de inteligencia estatal sobre el comportamiento patrimonial y administrativo de servidores públicos a escala nacional mediante minería de datos; la categoría 'inteligencia anticorrupción' con anticipación predictiva de riesgo es funcionalmente vigilancia algorítmica del aparato estatal. R1 (Malfunctions & Errors): El Manual no solo faculta a diseñar los modelos, sino que ordena ejecutarlos y operarlos de forma continua: el Departamento de Implementación de Soluciones de Inteligencia debe 'Mantener en operación continua las estrategias y metodologías de extracción y procesamiento de datos, así como los modelos estadísticos en materia anticorrupción que se diseñen' y 'Ejecutar los modelos estadísticos, algoritmos, modelos de aprendizaje automático, pronósticos y proyecciones que se diseñen, asegurando la regularidad, robustez y consistencia de la información generada'. Un sistema de ML en operación continua que 'detecta y anticipa' riesgos e 'irregularidades' sobre personas, sin que el Manual fije validación, tasas máximas de error/falsos positivos, ni revisión humana obligatoria, presenta el riesgo de errores y de 'automation bias' (que un señalamiento algorítmico sea tratado como concluyente) en un dominio cuasi-sancionatorio. R13 (Pérdida gradual de control): La creación de una unidad estatal con un sistema de aprendizaje automático ejecutado de forma continua y permanente como insumo para la toma de decisiones de política anticorrupción, sin garantías de supervisión humana calificada, 'botones de emergencia' o auditoría obligatoria de la autonomía creciente del sistema, encaja en el riesgo de delegación incremental de funciones de inteligencia/gobierno a sistemas algorítmicos del Estado (gobierno algorítmico). GAPS: No hay (1) requisito de explicabilidad/transparencia del modelo, (2) evaluación de impacto algorítmico o de protección de datos, (3) análisis de sesgo, (4) supervisión humana calificada antes de cualquier consecuencia, (5) derecho de impugnación de la persona perfilada, (6) límites a la interconexión con repositorios internacionales, ni (7) estándares mínimos de precisión/validación para los modelos en operación continua.

El Reglamento Interior de la nueva Comisión Reguladora de Telecomunicaciones (que sustituye al IFT, adscrita a la Agencia de Transformación Digital y Telecomunicaciones) faculta a desarrollar 'soluciones tecnológicas' para inhibir/combatir el uso de equipos de telecomunicaciones en delitos o 'amenazas a la seguridad nacional', en coordinación con el Sistema Nacional de Seguridad Pública (art. 42 frac. VI, número único de emergencias). El Reglamento también crea un Registro Público de Telecomunicaciones, un Sistema Nacional de Información de Infraestructura y un sistema integral de administración del espectro, con interconexión de bases de datos y acceso para 'autoridades de seguridad y de procuración de justicia' (art. 41 frac. XIX inciso c). Estas 'soluciones tecnológicas' aplicadas sobre redes de telecomunicaciones para fines de seguridad nacional son un vector típico de tecnologías de monitoreo/interceptación que, de incorporar análisis automatizado de tráfico, metadatos o contenido, implican procesamiento masivo de datos personales (R3) sin que el Reglamento prevea controles específicos de IA, judicialización ni límites de proporcionalidad. Además, la regulación del despliegue de infraestructura y espectro frente a agentes preponderantes incide en la concentración del mercado tecnológico (R10). GAPS: El Reglamento no menciona inteligencia artificial ni establece salvaguardas para el uso de analítica automatizada en las 'soluciones tecnológicas' de seguridad, ni para el cruce de bases de datos con autoridades de seguridad.

El Acuerdo de la SSPC digitaliza y automatiza ('sistematizar, automatizar y agilizar los procesos') los trámites del Registro Público Vehicular (REPUVE), una base de datos nacional de identificación de todos los vehículos que circulan en el territorio, operada por el Secretariado Ejecutivo del Sistema Nacional de Seguridad Pública. El Transitorio OCTAVO vincula estos trámites con la CURP que contenga 'huellas dactilares y fotografía' (CURP biométrica) como documento nacional de identidad. El REPUVE es un registro con valor de vigilancia (rastreo de propiedad y movimiento vehicular) que, integrado con identificación biométrica y plataformas digitales de seguridad, configura un sistema de datos masivos con riesgo de uso secundario para vigilancia (R3, R9). Aunque el Acuerdo en sí solo simplifica trámites, materializa la digitalización de una base de datos de seguridad ligada a biometría, sin que se mencionen controles de IA, reconocimiento automatizado, ni límites de uso secundario. GAPS: No hay regulación sobre analítica automatizada del REPUVE (p.ej. lectura automatizada de placas/ANPR, cruces con biometría) ni límites al uso del registro para fines distintos a los administrativos.

El Programa Sectorial de las Mujeres reconoce la 'violencia digital' y el ciberacoso como problema (el diagnóstico cita que 22.9% de las mujeres usuarias de internet de 12 años o más han sido víctimas de ciberacoso) y plantea acciones para prevenirla, además de fortalecer sistemas de información estadística y georreferenciada (BANAVIM, Registro Nacional de Medidas y Órdenes de Protección) y promover la incorporación de niñas a ciencia, tecnología y robótica. La relevancia para IA es indirecta pero significativa: la violencia digital de género hoy incluye contenido sintético no consentido (deepfakes íntimos) y acoso amplificado algorítmicamente (R4), y la creación/integración de grandes bases de datos georreferenciadas de víctimas (BANAVIM) implica tratamiento de datos personales muy sensibles (R3). El Programa NO menciona inteligencia artificial, deepfakes, ni el rol de los algoritmos de las plataformas en la amplificación de la violencia, lo que constituye un gap: la política de prevención de violencia digital queda desactualizada frente a las violencias de género facilitadas por IA generativa. GAPS: Ausencia de abordaje explícito de deepfakes/imágenes íntimas sintéticas y de la amplificación algorítmica como modalidades de violencia digital; falta de salvaguardas de protección de datos para las bases georreferenciadas de víctimas.