La discusión sobre la IA en el examen de la UNAM dejó de ser un simple debate en redes sociales para convertirse en una crisis de credibilidad sobre uno de los procesos de admisión más importantes de México. Lo que comenzó con la publicación de resultados del primer examen completamente en línea para licenciatura derivó en denuncias de estudiantes rechazados, análisis estadísticos que detectaron comportamientos atípicos y una investigación interna anunciada por la propia Universidad Nacional Autónoma de México.
El problema, sin embargo, va más allá de si algunos aspirantes utilizaron ChatGPT u otras herramientas de inteligencia artificial para responder preguntas. La verdadera preocupación es otra: ¿están preparadas las instituciones educativas para evaluar conocimientos en una época donde la inteligencia artificial puede responder prácticamente cualquier examen realizado desde una computadora?
¿Qué ocurrió con los resultados del examen de admisión?
Tras la publicación de los resultados del proceso de ingreso 2026, miles de aspirantes comenzaron a notar algo inusual.
En carreras de alta demanda como Medicina, Odontología y Arquitectura, los puntajes mínimos aumentaron de manera considerable respecto a años anteriores.
Algunos estudiantes relataron a medios de comunicación que quedaron fuera pese a obtener calificaciones que históricamente eran suficientes para ingresar.
Uno de los casos difundidos señala un aspirante con 95 aciertos que no logró ingresar cuando el puntaje de corte superó los 104 aciertos. En Medicina, el puntaje mínimo llegó hasta 117 respuestas correctas de un examen de 120 preguntas, una cifra que llamó la atención por su distancia respecto a los procesos anteriores. (La Jornada)
Los análisis estadísticos detectan un comportamiento fuera de lo normal
La controversia aumentó después de que especialistas en análisis de datos compararan los resultados obtenidos entre 2021 y 2025 con los registrados en 2026.
Según los análisis difundidos públicamente, la distribución histórica de calificaciones cambió de manera significativa.
En lugar de observar la tradicional curva donde pocos aspirantes alcanzaban puntajes casi perfectos, apareció un nuevo grupo concentrado en calificaciones extraordinariamente altas.
El profesor Manuel Toral, especialista en ciencia de datos del Tecnológico de Monterrey, explicó que los modelos estadísticos muestran una anomalía, aunque aclaró que los datos por sí solos no permiten concluir que existió fraude. También podrían existir otros factores, como mejores condiciones para presentar el examen desde casa o cambios en el perfil de los aspirantes. (La Jornada)
Ese matiz es importante.
Una anomalía estadística no constituye una prueba, pero sí representa un indicio suficiente para justificar una revisión técnica.
El papel de la inteligencia artificial en las presuntas irregularidades
Las denuncias de estudiantes rechazados apuntan principalmente hacia el uso de inteligencia artificial durante el examen.
En redes sociales comenzaron a circular capturas de pantalla de grupos donde supuestos aspirantes hablaban sobre el uso de herramientas basadas en IA para resolver preguntas durante la evaluación.
Hasta el momento no existe evidencia pública que demuestre que estas publicaciones correspondan efectivamente a personas admitidas ni que el uso de IA haya sido generalizado. Sin embargo, la facilidad con la que hoy pueden utilizarse asistentes conversacionales ha abierto un debate que afecta no sólo a la UNAM, sino a prácticamente todas las universidades del mundo. (La Jornada)
La pregunta ya no es si la inteligencia artificial puede resolver un examen de admisión.
La respuesta técnica es sí.
La pregunta relevante es cómo evitar que eso ocurra cuando la evaluación se realiza completamente en línea.
La UNAM ya había detectado intentos de fraude
Aunque la polémica estalló después de publicarse los resultados, la universidad había reconocido semanas antes que existían irregularidades durante la aplicación del examen.
La institución informó que:
- bloqueó 1,117 exámenes por conductas contrarias a la convocatoria;
- utilizó sistemas de monitoreo apoyados por inteligencia artificial para detectar comportamientos anómalos;
- presentó denuncias penales contra personas y empresas que presuntamente ofrecían servicios fraudulentos para ayudar a aprobar el examen. (DGCS UNAM)
Es decir, la propia universidad reconocía desde junio que existían intentos de vulnerar el proceso.
Eso no significa que quienes obtuvieron altos puntajes hayan hecho trampa, pero sí confirma que el sistema enfrentó ataques durante su primera implementación completamente digital.
Una crisis que trasciende a la UNAM
Reducir la discusión a «unos estudiantes hicieron trampa» sería simplificar demasiado el problema.
Lo ocurrido evidencia un desafío que enfrentan prácticamente todas las instituciones educativas del mundo.
La inteligencia artificial generativa ha cambiado las reglas del juego.
Hoy resulta posible:
- resolver problemas matemáticos en segundos;
- responder preguntas de comprensión;
- redactar ensayos completos;
- traducir textos;
- explicar conceptos especializados.
Todo desde una computadora conectada a internet.
Los modelos tradicionales de evaluación fueron diseñados bajo el supuesto de que el estudiante respondía únicamente con sus conocimientos.
Ese supuesto comienza a desaparecer.
La confianza, el recurso más difícil de recuperar
Cuando un examen pierde credibilidad, las consecuencias alcanzan tanto a quienes hicieron las cosas correctamente como a quienes pudieron haber cometido irregularidades.
Los estudiantes honestos comienzan a preguntarse si realmente compitieron en igualdad de condiciones.
Los aspirantes aceptados ven cuestionado su mérito.
Y la institución enfrenta el desafío de demostrar que su proceso sigue siendo confiable.
Por ello, el rector Leonardo Lomelí ordenó integrar una comisión técnica multidisciplinaria que revisará el procedimiento del examen, analizará los resultados y elaborará un informe con propuestas para fortalecer el proceso de admisión. Además, la UNAM mantiene la atención a solicitudes de revisión de exámenes cancelados y de inconformidades presentadas por aspirantes. (La Jornada)
Más que un caso aislado: el reto de evaluar en la era de la IA
La polémica alrededor del examen de la UNAM podría convertirse en uno de los primeros grandes casos en México donde la inteligencia artificial modifica la percepción pública sobre un proceso masivo de evaluación.
Aunque todavía no existe evidencia oficial que confirme un fraude generalizado, tampoco puede ignorarse el conjunto de elementos que hoy alimentan las dudas: denuncias de aspirantes, análisis estadísticos con resultados inusuales, reconocimiento institucional de intentos de fraude y una investigación formal en marcha.
El verdadero desafío ya no consiste únicamente en descubrir quién hizo trampa.
Consiste en redefinir cómo evaluar conocimientos cuando cualquier estudiante puede acceder, en segundos, a herramientas capaces de responder preguntas con un nivel comparable al de un experto.
La controversia de la UNAM deja una lección que probablemente marcará a todas las universidades en los próximos años: la inteligencia artificial no sólo está transformando la forma de aprender, también está obligando a reinventar la manera de demostrar que realmente se aprendió.
Fuentes oficiales recomendadas:
- Dirección General de Administración Escolar (DGAE) de la UNAM.
- Dirección General de Comunicación Social de la UNAM. (DGCS UNAM)