El documento considera el problema de la diferenciación algorítmica de ecuaciones de diferencia de matriz de información para calcular las derivadas de la matriz de información en el filtro de Kalman de información. Las ecuaciones se presentan en forma de una transformación de matriz MWGS (Gram-Schmidt ponderado modificado). La solución se basa en el uso de métodos especiales para la diferenciación algorítmica de la transformación de matriz MWGS de dos tipos: hacia adelante (MWGS-LD) y hacia atrás (MWGS-UD). El principal resultado del trabajo es un nuevo algoritmo de matriz basado en MWGS para calcular las ecuaciones de sensibilidad de la matriz de información. El algoritmo es robusto a los errores de redondeo de la máquina debido a la aplicación del procedimiento de ortogonalización MWGS en cada paso. Los resultados obtenidos se aplican para resolver el problema de identificación de parámetros para modelos de espacio de estados de sistemas estocásticos lineales discretos. Experimentos numéricos confirman la eficiencia de la solución propuesta.