ACADEVAL | Academia Nacional de Evaluadores de México — 2026
Autores: Alfredo Domínguez Díaz, Diana Valadez Rovelo
¿De qué trata este instrumento?
Este instrumento define los criterios mínimos para la implementación de Inteligencia Artificial (IA) en los procesos de la administración pública. Va más allá de la evaluación: acompaña todo el ciclo de la política pública — desde el diagnóstico y diseño, hasta la implementación, el monitoreo y la rendición de cuentas.
No prescribe herramientas específicas. Define capacidades institucionales y profesionales que cada organización debe construir según su contexto, recursos y nivel de madurez. Su propósito: hacer posible un uso de IA auditable, seguro, estratégicamente justificado y críticamente supervisado.
¿A quién va dirigido?
- Gobierno: Servidores públicos que toman decisiones sobre el uso de IA y dependencias y organismos públicos.
- Consultoras: Equipos técnicos que incorporan IA en proyectos de diagnóstico, planeación, monitoreo y evaluación.
- Profesionales: Cualquier persona que evalúe, diseñe, implemente o dé seguimiento a políticas y programas públicos con apoyo de IA.
Los cuatro ámbitos institucionales
Cada ámbito representa una capacidad que debe construirse. No son riesgos que se evitan — son capacidades que se desarrollan. Los cuatro ámbitos forman un sistema interdependiente:
- Privacidad y Seguridad: Clasificar, proteger y controlar la información que ingresa a las herramientas de IA.
- Gobernanza: Institucionalizar prompts, normas y roles para que el uso de IA sea auditable y coherente.
- Estrategia y Control: Incorporar IA con propósito, según una necesidad concreta — no por moda o presión externa.
- Capacidades y Uso Crítico: Pensar críticamente sobre la IA, dominar las herramientas y documentar los procesos.
Matriz de madurez
Cada ámbito tiene cuatro niveles de madurez — Inicial, En desarrollo, Avanzado y Consolidado. La matriz incluye indicadores observables para diagnosticar el estado actual y avanzar con acciones concretas.
Principios transversales
- Gobernanza primero, tecnología después: No se adopta una herramienta porque está disponible o está de moda. Se adopta porque responde a un problema diagnóstico.
- Formar para pensar, no solo para usar: La capacitación no se trata de enseñar a hacer clicks — se trata de desarrollar pensamiento crítico sobre las limitaciones y sesgos.
- La responsabilidad es institucional: Los errores ocurren porque el sistema no protegió a esa persona. El instrumento busca crear sistemas que reduzcan la probabilidad de error.
- El contexto precede al modelo: Antes de seleccionar qué IA usar, debe existir el contexto gobernado: información clasificada, restricciones definidas, roles asignados.
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Contacto: Para sugerencias o actualizaciones → Academia Nacional de Evaluadores de México
