Conexión social

La Estrategia del INE reconoce explícitamente como eje temático la violencia política contra las mujeres en razón de género 'en medios de comunicación y plataformas digitales', y la define como susceptible de cometerse por 'medios de comunicación o particulares'. La violencia política digital de género se produce y amplifica en plataformas cuyos sistemas algorítmicos de recomendación y distribución (R8) potencian contenidos divisivos, y puede valerse de contenido sintético/manipulado (deepfakes, imágenes degradantes generadas por IA) dirigido contra mujeres en política (R4). 1) Relevancia para IA: la prevención y atención efectiva de la VPMRG digital depende cada vez más de la dinámica algorítmica de las plataformas y, eventualmente, de herramientas de monitoreo y detección que el INE podría desplegar. 2) Riesgos: amplificación algorítmica de violencia digital de género (R8) y uso de contenido sintético/manipulado para agredir a mujeres candidatas o funcionarias (R4). 3) Gap regulatorio: la Ruta es un instrumento de planeación y presupuesto; no aborda la responsabilidad de las plataformas digitales, ni la detección de contenido sintético, ni criterios para un eventual monitoreo de redes que respete la privacidad (R3). 4) Contexto mexicano: brecha digital, baja denuncia y limitada capacidad institucional dificultan atender la violencia digital de género a la velocidad de su difusión algorítmica.

El programa de igualdad sustantiva aborda la violencia digital contra mujeres y niñas (difusión no consentida de imágenes/audios/videos de contenido sexual, ciberacoso, sextorsión) y mandata 'regulación y vigilancia de contenidos digitales' y monitoreo de sitios web. Relevancia para IA: 1) La difusión de contenido sexual sintético/manipulado (deepfakes) es una amenaza creciente que el programa NO aborda explícitamente, pese a describir la difusión no autorizada de imágenes/videos como la 'máxima manifestación' de violencia digital - un gap claro dado que la IA generativa facilita deepfakes sexuales (R4). 2) El monitoreo y vigilancia de contenidos (líneas 1.7.6, 1.7.7) implica potencialmente moderación automatizada de contenido a escala (sistemas de detección que pueden tener falsos positivos y sesgos). 3) R8 (dinámicas de plataformas que amplifican violencia de género). Gap regulatorio: el programa reconoce la violencia digital pero no menciona contenido sintético/deepfakes generados por IA, ni regula la moderación algorítmica. Contexto mexicano: alta prevalencia de ciberacoso a mujeres jóvenes (29% experimentó situaciones sexuales en línea); marco legal de violencia digital (Ley Olimpia) existe pero no aborda IA generativa. Evidencia: implícito - gap regulatorio significativo.

1) RELEVANCIA IA: la 'exposición a contenidos inapropiados o sexuales', 'suplantación de identidad' y la violencia en 'entornos digitales' contra menores ocurre hoy mediante sistemas de recomendación algorítmica, contenido sintético/deepfakes (R4) y plataformas optimizadas por engagement (R8). El programa reconoce el problema pero NO menciona IA, algoritmos de recomendación, ni contenido sintético (deepfakes de menores / CSAM generado por IA). 2) RIESGOS: R4 (deepfakes y material de abuso sexual infantil generado por IA, sextorsión con imágenes sintéticas); R3 (recolección de datos de menores); R8 (algoritmos que exponen a menores a contenido nocivo). 3) GAP CRÍTICO: las estrategias 4.3.4-4.3.7 prevén 'protocolos y guías' y 'generación de datos para procuración de justicia' contra violencia digital a NNA, pero sin abordar contenido sintético generado por IA ni la responsabilidad algorítmica de las plataformas. 4) CONTEXTO: el propio DOF (Prog. Seguridad Pública) reporta sextorsión a NNA como modalidad emergente.

1) RELEVANCIA IA: el programa identifica el uso de redes sociales por NNA como factor de riesgo de violencia, pero la respuesta ('ciberseguridad y control parental') ignora el papel de los algoritmos de recomendación (R8) que amplifican contenido divisivo/nocivo y la generación de contenido sintético (R4). 2) RIESGOS: R8 (algoritmos de engagement que exponen a menores a radicalización o contenido dañino), R3 (recolección de datos de menores por plataformas), R4 (desinformación/deepfakes). 3) GAP: la solución se traslada a la responsabilidad parental individual sin abordar la responsabilidad algorítmica de las plataformas. 4) CONTEXTO: enfoque reactivo que no regula el diseño de las plataformas.

Una convocatoria del sector financiero (Dirección General de Supervisión de Conducta de Participantes del Mercado, adscrita a la CNBV/SHCP) describe funciones de supervisión sobre los procedimientos que las entidades financieras implementan para 'la toma de decisiones de inversión, manejo de conflictos de interés y perfilamiento de clientes', así como sobre sus 'recomendaciones en materia de valores con base en el perfilamiento de clientes'. El 'perfilamiento de clientes' y la generación de 'recomendaciones en materia de valores' con base en dicho perfil son, en la práctica actual de los mercados financieros, funciones crecientemente apoyadas por modelos de scoring, analítica de datos y sistemas de recomendación (robo-advisors), aunque el texto no lo mencione explícitamente. RIESGOS: R2 (Discriminación/Sesgo): el perfilamiento automatizado de clientes para asignar productos o recomendaciones de inversión puede reproducir sesgos (por ingresos, género, geografía o historial) y derivar en acceso desigual a oportunidades financieras o en colocación de productos inadecuados (mis-selling). R3 (Privacidad): el perfilamiento implica el procesamiento de datos personales y financieros de los clientes para inferir perfiles de riesgo y comportamiento. R8 (Recomendación algorítmica): las 'recomendaciones en materia de valores con base en el perfilamiento' son sistemas de recomendación que pueden optimizar el interés de la entidad (comisiones) sobre el del cliente. La severidad es Media porque el documento es una convocatoria de empleo de un órgano supervisor (no un mandato de despliegue) y el texto describe una facultad de supervisión, no la operación directa de los sistemas; no obstante, evidencia que el dominio (perfilamiento + recomendación de valores) está activo y carece, en el texto, de mención a gobernanza algorítmica. GAPS: el documento no menciona (1) si el perfilamiento y las recomendaciones emplean modelos automatizados/ML, (2) requisitos de explicabilidad, auditoría de sesgo o supervisión humana sobre dichos sistemas, ni (3) protección de datos específica para el perfilamiento financiero. Es un gap: el marco de supervisión de conducta de mercado no contempla explícitamente la dimensión algorítmica del perfilamiento y la recomendación.

El convenio destina recursos federales a adquirir una 'Plataforma de escucha social digital' (social listening). Aunque no se nombra IA, estas plataformas operan típicamente mediante procesamiento de lenguaje natural (NLP), análisis de sentimiento y minería de datos sobre redes sociales para monitorear y clasificar conversaciones públicas a escala. 1) Relevancia para IA: 'Escucha social' es un eufemismo de monitoreo algorítmico masivo de contenido generado por usuarios en plataformas digitales; implica recolección y análisis automatizado de expresiones de personas identificables o perfilables. 2) Riesgos: R3 (Privacidad) por el procesamiento masivo de datos de redes sociales potencialmente sin consentimiento informado de las personas monitoreadas; R8 (Conexión social) porque se inserta en estrategias de comunicación dirigida y segmentación de poblaciones; R9 (Vigilancia) porque, aun con fin sanitario legítimo, una herramienta gubernamental de monitoreo de redes puede reutilizarse para vigilancia poblacional sin controles. 3) Gaps: El convenio no establece salvaguardas de protección de datos personales específicas para esta herramienta, ni límites de finalidad, retención, o prohibición de uso secundario; no se menciona evaluación de impacto en privacidad. 4) Contexto mexicano: Capacidad de enforcement limitada de la autoridad de protección de datos y antecedentes de uso de herramientas de monitoreo digital gubernamental sin transparencia elevan el riesgo de mission creep.

El indicador de desempeño contempla expresamente el uso de 'chatbots' como canal de comunicación bidireccional con la población para fomentar estilos de vida saludables en grupos específicos. 1) Relevancia para IA: Los chatbots de comunicación en salud frecuentemente se apoyan en modelos de lenguaje/IA conversacional; su uso para dirigir mensajes de salud a 'grupos específicos de la población' implica segmentación y potencial automatización de interacciones sensibles en materia de salud. 2) Riesgos: R1 (Malfunctions/Errores) porque un chatbot que oriente conductas de salud puede entregar información imprecisa o no validada (alucinaciones) sin supervisión humana, con impacto directo en decisiones de salud; R8 (Conexión social) por la sustitución de interacción humana por canales automatizados y por la personalización/segmentación de mensajes. 3) Gaps: El documento sólo lo enuncia como métrica de cobertura, sin requisitos de supervisión humana, validación clínica del contenido, transparencia (advertir que se interactúa con un bot) ni manejo de datos de salud de las personas usuarias. 4) Contexto mexicano: Poblaciones con baja alfabetización digital y de salud podrían tratar las respuestas del bot como infalibles (automation bias) en un sistema con escasa capacidad de validación.

1) Relevancia para IA: la estrategia de comunicación bidireccional incluye 'chatbots' para fomentar estilos de vida saludables en grupos específicos de la población. Los chatbots actuales suelen apoyarse en modelos de lenguaje/IA conversacional, por lo que constituye un uso implícito-fuerte de IA en interacción directa con ciudadanos sobre temas de salud. 2) Riesgos: R8 (reducción de conexión social / sustitución de interacción humana por agentes automáticos en orientación de salud) y R1 (un chatbot mal calibrado puede entregar información de salud incorrecta o no verificada a poblaciones vulnerables, sin supervisión humana). 3) Gaps: no se establecen requisitos de exactitud, etiquetado como sistema automatizado, ni escalamiento a personal humano cuando el chatbot no pueda resolver. 4) Contexto mexicano: brecha digital y baja alfabetización en salud pueden amplificar el efecto de respuestas erróneas; necesidad de transparencia sobre la naturaleza automatizada del interlocutor.

1) Relevancia para IA: se adquiere 'Software de Escucha Social' (social listening). Estas herramientas procesan a gran escala publicaciones de redes sociales mediante procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimiento (IA), por lo que es un uso implícito de IA para monitoreo de medios sociales. 2) Riesgos: R3 (privacidad, severidad Alta) porque el monitoreo masivo de conversaciones públicas/semipúblicas implica procesamiento masivo de datos personales y opiniones sin consentimiento informado, con inferencias sensibles a partir de contenido aparentemente inocuo; R9 (vigilancia) porque una herramienta de monitoreo masivo de medios sociales adquirida por una autoridad gubernamental es, por la taxonomía (vigilancia/monitoreo), susceptible de deslizarse hacia el análisis de la conversación pública, de activistas u opositores, sin orden judicial ni control democrático; R8 porque el análisis de engagement/sentimiento puede orientar campañas que segmenten audiencias. 3) Gaps: no se especifican límites de finalidad, retención de datos, ni salvaguardas de privacidad sobre los datos captados por la herramienta de escucha social, ni controles que impidan su uso para vigilancia de personas identificables. 4) Contexto mexicano: ausencia de un marco específico para 'social listening' gubernamental; capacidad de enforcement limitada del INAI; riesgo de deslizamiento de un uso de mercadotecnia social en salud hacia monitoreo más amplio de la conversación pública.

El convenio de salud autoriza la adquisición de una 'Plataforma de Escucha Social' para el 'monitoreo de medios digitales'. Las plataformas de social listening operan casi invariablemente sobre técnicas de procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático (análisis de sentimiento, clasificación de temas, detección de tendencias) que rastrean y agregan publicaciones de redes sociales y medios, aunque el documento no nombre 'IA'. 1) RELEVANCIA PARA IA: El término 'escucha social' / 'monitoreo de medios digitales' es un eufemismo tecnológico que designa herramientas de minería de texto y analítica de redes sociales; son sistemas automatizados que procesan contenido público de personas usuarias. 2) RIESGOS: R9 (vigilancia): aun cuando el propósito declarado es la comunicación de riesgos en salud, una capacidad de monitoreo masivo de redes sociales en manos del Estado puede reutilizarse para vigilar conversaciones ciudadanas, identificar voces críticas a campañas sanitarias o perfilar comunidades. R3 (privacidad): el procesamiento agregado de publicaciones, geolocalización y metadatos de personas usuarias sin su consentimiento informado, y la posible inferencia de datos sensibles (condiciones de salud, ubicación). R8: la 'escucha social' suele alimentar estrategias de mensajería personalizada que pueden derivar en segmentación algorítmica. 3) GAPS REGULATORIOS: No se especifica proveedor, metodología, fuentes de datos, política de retención, ni salvaguardas de privacidad; no hay evaluación de impacto en protección de datos; no se delimita el uso exclusivamente sanitario ni se prohíbe el uso secundario. 4) CONTEXTO MEXICANO: La adquisición es de bajo monto ($12,000) y aparente escala estatal (Estado de México), lo que sugiere un piloto/herramienta limitada y reduce la severidad a Media; no obstante, en un país con antecedentes de espionaje a periodistas y activistas (caso Pegasus) y con capacidad débil de supervisión del INAI sobre tratamiento de datos en redes, conviene monitorear este tipo de adquisiciones recurrentes.

El convenio incorpora 'chatbots' como parte de las estrategias de comunicación bidireccional para promover estilos de vida saludables en grupos específicos de la población. Los chatbots son agentes conversacionales que hoy se construyen frecuentemente sobre modelos de lenguaje (IA generativa). 1) RELEVANCIA PARA IA: Mención explícita de despliegue de chatbots dirigidos a personas para fomentar conductas de salud; entra en contacto directo con la ciudadanía y emite mensajes en temas de salud. 2) RIESGOS: R1 (errores/alucinaciones): un chatbot que oriente sobre nutrición, diabetes u obesidad puede generar recomendaciones de salud incorrectas o no validadas; si las personas las tratan como infalibles (automation bias), hay riesgo de daño. R8: la sustitución de orientación humana por interacciones automatizadas y la personalización de mensajes pueden reducir el contacto humano y segmentar a la población. 3) GAPS: No se establece supervisión humana, validación clínica de respuestas, advertencias sobre la naturaleza automatizada del agente, ni manejo de los datos de las conversaciones. 4) CONTEXTO MEXICANO: Útil para ampliar cobertura comunicacional a bajo costo, pero sin estándares de exactitud ni transparencia; severidad Media por su carácter informativo (no diagnóstico) y limitado.

Mención EXPLÍCITA de IA y algoritmos. La PROFECO reconoce formalmente la necesidad de regular el uso de Inteligencia Artificial y algoritmos en plataformas comerciales/e-commerce, lo que constituye uno de los mandatos regulatorios de IA más claros del documento. RIESGOS: R2 (los algoritmos de precios dinámicos, recomendación y scoring crediticio en plataformas pueden discriminar por geografía, ingreso o perfil); R8 (sistemas de recomendación que maximizan engagement y consumo); R10 (las plataformas dominantes concentran poder de mercado mediante IA, como ya señala el propio Programa al citar la concentración OCDE en telecom/financiero). TEMPORALIDAD: es un mandato a futuro ('impulsar la regulación'), no una regulación existente — la IA ya opera en plataformas pero PROFECO aún no la regula (gap activo). CONTEXTO MEXICANO: PROFECO tiene capacidad de enforcement limitada, depende de 'coordinación con autoridades competentes' (sin precisar cuáles, ni plazos, ni la nueva CRT o ATDT), y el 83% de la población ya está en línea expuesta a estas prácticas.

RELEVANCIA PARA IA: Este edicto notifica una queja por discriminación derivada de mensajes publicados en una plataforma digital (Twitter/X). Aunque el caso trata de expresión humana, expone el dominio regulatorio donde la IA es central pero NO se menciona: (1) los sistemas de recomendación/amplificación algorítmica que determinan el alcance de mensajes ofensivos por razón de apariencia física y género (R8); (2) la moderación automatizada de contenido que decide qué se elimina o amplifica; (3) la generación sintética/deepfakes de mensajes discriminatorios (R4). El marco aplicado (Ley Federal para Prevenir y Eliminar la Discriminación) regula la conducta del individuo pero NO aborda el rol amplificador de los algoritmos de plataforma ni establece responsabilidad de la plataforma. GAP: México carece de regulación sobre moderación algorítmica, transparencia de amplificación, y análisis de impacto diferencial de los sistemas de recomendación que pueden viralizar discurso discriminatorio. CONTEXTO MEXICANO: CONAPRED tiene recursos muy limitados y depende de notificación por edictos (proceso lento y manual) cuando se desconoce el domicilio, evidenciando baja capacidad de enforcement frente a daños que ocurren a velocidad algorítmica en plataformas extranjeras.

Mención EXPLÍCITA de 'chatbots' como herramienta de comunicación bidireccional automatizada en salud pública, dentro del mismo programa ('Mer. Soc. Salud. - Lab. Com. Ries.') donde también se adquiere la 'Plataforma de escucha social digital' (ver H7). El indicador mide el porcentaje de estrategias de comunicación bidireccional —incluyendo chatbots— para fomentar estilos de vida saludables en grupos específicos de la población. Los chatbots de salud son IA conversacional (procesamiento de lenguaje natural) que interactúa directamente con personas sobre temas de salud. RIESGOS: R1 (un chatbot que entregue consejos de salud automatizados sin supervisión clínica puede generar respuestas incorrectas, dañinas o descontextualizadas — automation bias y riesgo clínico); R8 (sustitución de la interacción humana de promoción de la salud por un bot, especialmente sensible en grupos vulnerables que requieren acompañamiento real); R3 (la operación de chatbots y mensajería dirigida a 'grupos específicos de la población' implica recolección y procesamiento de datos de salud y de segmentación poblacional). NIVEL DE EVIDENCIA: explícito (la palabra 'chatbots' aparece textualmente). CONTEXTO MEXICANO: el convenio no establece salvaguardas sobre supervisión clínica del contenido del chatbot, límites a la sustitución de interacción humana, ni protección de los datos de salud de los grupos segmentados.

Mención EXPLÍCITA de IA. La línea de acción 3.3.4 completa señala 'Generar proyectos especiales para la protección de personas consumidoras ante el uso de la Inteligencia Artificial en plataformas digitales.' PROFECO reconoce que el uso de IA en plataformas digitales representa un riesgo del que las personas consumidoras deben ser PROTEGIDAS, y mandata 'proyectos especiales' para ello. Es un reconocimiento institucional del riesgo de IA hacia el consumidor (manipulación, dark patterns, personalización predatoria). RIESGOS: R8 (IA de engagement/recomendación que induce sobreconsumo y endeudamiento, especialmente en jóvenes — el propio Programa cita que >70% de adolescentes ha enfrentado publicidad engañosa/fraudes en línea); R2 (segmentación y trato diferenciado por IA). TEMPORALIDAD: mandato a futuro ('generar proyectos'), sin presupuesto, plazo ni métrica asociada. CONTEXTO MEXICANO: brecha digital y baja alfabetización financiera amplifican la vulnerabilidad ante manipulación por IA.

El convenio de salud contempla el uso de "chatbots" como canal de comunicación bidireccional con la población para promover estilos de vida saludables. Los chatbots modernos suelen apoyarse en modelos de lenguaje (IA generativa/conversacional). RIESGOS: R1 (Malfunctions): Un chatbot de salud puede entregar información incorrecta o "alucinada" si se basa en LLMs sin verificación; en contexto sanitario, orientaciones erróneas pueden afectar conductas de salud. R8 (Reduced Social Connection): La sustitución de orientación humana por interacción automatizada en poblaciones vulnerables puede mermar la calidad del vínculo y de la atención. Es de severidad media porque se trata de comunicación promocional, no de diagnóstico, y porque el documento no detalla la tecnología subyacente (puede ser un árbol de reglas y no IA). Se reporta como gap de monitoreo.

El IMSS licita un "Servicio de Monitoreo de Información y Publicidad en Medios de Comunicación". Los servicios modernos de monitoreo masivo de medios y redes sociales se apoyan rutinariamente en técnicas de IA (procesamiento de lenguaje natural, análisis de sentimiento, reconocimiento de entidades y rastreo a gran escala de menciones), aunque la convocatoria no use la expresión "inteligencia artificial". Este hallazgo —del tipo "monitoreo masivo de medios"— fue OMITIDO en el análisis original. RIESGOS: R9 (Surveillance): El monitoreo sistemático de medios y publicidad puede escalar al rastreo de menciones, voces críticas o periodistas; sin límites claros, configura una capacidad de vigilancia comunicacional de un ente estatal. La severidad es media porque la finalidad declarada es institucional (seguimiento de información y publicidad), no vigilancia poblacional directa. R8 (Reduced Social Connection): Si el monitoreo alimenta análisis de sentimiento/engagement para orientar comunicación, aplican consideraciones de amplificación algorítmica. GAP: No se conoce la metodología, el alcance (incluye redes sociales y datos personales de usuarios), ni salvaguardas frente a perfilamiento de personas.

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.

1) RELEVANCIA PARA IA: Mención EXPLÍCITA de 'chatbots' como estrategia de comunicación bidireccional para promover estilos de vida saludables. Los chatbots actuales se basan habitualmente en modelos de lenguaje, lo que ubica el hallazgo en el uso de sistemas conversacionales automatizados en salud pública (matriz de keywords: 'chatbot'). 2) RIESGOS: R1 (Malfunctions) - un chatbot de salud puede entregar información incorrecta o 'alucinada' sobre conductas de salud a 'grupos específicos de la población', con riesgo de daño si se trata recomendaciones médicas como infalibles. R8 (Reduced Social Connection) - la sustitución de orientación humana por chatbots puede reducir la calidad del vínculo y la confianza en grupos vulnerables. 3) GAPS: No se establecen requisitos de exactitud, supervisión clínica del contenido del chatbot, transparencia de que el interlocutor es un sistema automatizado, ni protección de los datos de salud intercambiados en la conversación. 4) CONTEXTO MEXICANO: La brecha digital y de alfabetización en salud limita la comprensión de las respuestas automatizadas; sin curaduría médica, un chatbot puede amplificar desinformación sanitaria.

Mención EXPLÍCITA de 'chatbots' como herramienta de comunicación bidireccional para promoción de la salud dirigida a 'grupos específicos de la población'. Los chatbots son interfaces conversacionales que, en su forma moderna, se apoyan en modelos de lenguaje (IA). 1) Relevancia para IA: el sector salud planea operar agentes conversacionales automatizados para difundir mensajes de salud a segmentos poblacionales. 2) Riesgos: R1, porque un chatbot de salud puede entregar información incorrecta o no verificada (alucinaciones) sobre conductas de salud, con impacto directo en la población; R3, porque dirigir mensajes a 'grupos específicos de la población' implica segmentación/perfilamiento y tratamiento de datos de contacto y posiblemente de salud; R8, porque sustituir la interacción humana por bots en temas sensibles de salud puede reducir la calidad del vínculo asistencial. 3) Gaps: no se especifica si el chatbot usa IA generativa, qué datos recolecta, cómo se valida la veracidad de los mensajes ni cómo se protege a usuarios menores o vulnerables. 4) Contexto mexicano: brecha digital y baja alfabetización en salud aumentan el riesgo de que mensajes automatizados erróneos o segmentación opaca afecten a poblaciones marginadas.