La universidad más grande de México está obligando a aproximadamente 58.000 solicitantes a volver a tomar su examen de ingreso en persona después de que una versión remota del examen supervisada por IA produjo un aumento sospechoso en puntajes altos y acusaciones generalizadas de trampas. La decisión de la Universidad Nacional Autónoma de México, conocida como UNAM, es uno de los casos más dramáticos hasta ahora de la rápida adopción de la vigilancia de exámenes basada en inteligencia artificial en la educación superior.

El caso pone de relieve la creciente tensión entre las instituciones que se apresuran a adoptar la supervisión automatizada y la realidad de que los sistemas de supervisión de IA pueden eludirse. Para obtener más información sobre cómo la IA está remodelando las instituciones, consulte nuestras [noticias de última hora sobre IA] (https://aibuzzwire.news).

¿Qué salió mal?

A principios de este verano, casi 160.000 solicitantes realizaron el examen de ingreso de la UNAM de forma totalmente remota, una novedad en la institución. Durante varias semanas, desde finales de mayo hasta principios de junio de 2026, los estudiantes completaron la prueba de 120 preguntas desde casa utilizando un navegador "bloqueado" y un software de supervisión de cámara web con tecnología de inteligencia artificial.

Los resultados se parecían poco a los de años anteriores. Entre 2021 y 2025, el 3,5 por ciento de los examinados obtuvieron una puntuación de 100 o más en el examen. Este año lo hizo el 16,3 por ciento. El aumento fue aún más pronunciado en lo más alto: entre 2021 y 2025, solo el 0,9 por ciento de los solicitantes obtuvo una puntuación de 110 o más, pero este año el 5,5 por ciento alcanzó esa marca. De hecho, las puntuaciones más altas se quintuplicaron aproximadamente.

Esa anomalía estadística desencadenó acusaciones de fraude generalizado y llevó a la UNAM a convocar una comisión de expertos para investigar. El panel ya ha presentado su recomendación.

El examen de control

La conclusión de la comisión es contundente: la única manera de restablecer la confianza es exigir a los solicitantes que se presenten personalmente a un nuevo examen. La UNAM administrará lo que llama un "examen de control", y se aplicará no solo a quienes obtuvieron un lugar con base en los resultados de este año, sino también a todos los que hubieran sido admitidos con puntajes mínimos exitosos desde 2021. Aproximadamente 58,000 personas podrían verse afectadas.

Según Gaceta UNAM, publicación oficial de la universidad, el rector pidió disculpas a los aspirantes honestos que ahora tendrán que prepararse y rendir nuevamente el examen a pesar de no haber hecho nada malo. Sin embargo, el rector defendió la medida y calificó el examen de control como "necesario para dar certeza y garantizar la equidad en el acceso".

El cronograma es ajustado. Actualmente, las clases están programadas para comenzar el 10 de agosto de 2026, lo que significa que la universidad tendrá que organizar y calificar un examen presencial masivo para decenas de miles de solicitantes en cuestión de días, o retrasar el inicio del semestre académico.

Cómo falló la supervisión

El examen remoto se basó en dos capas de seguridad. Según un informe de El País, la prueba requirió LockDown Browser de Respondus, que bloquea el entorno de prueba impidiendo la impresión, copia, navegación web y acceso a otras aplicaciones durante el examen.

La UNAM también implementó un sistema de supervisión de Territorium que utilizaba algoritmos de inteligencia artificial para monitorear la cámara web de cada examinado. El sistema fue diseñado para detectar cuando otra persona había tomado el lugar del solicitante, cuando se estaban usando teléfonos celulares o auriculares, o cuando el solicitante abandonó el marco de la cámara. Cada examen también contaba con un supervisor humano por cada 150 solicitantes, que recibía alertas automáticas y podía señalar irregularidades.

Estas medidas no funcionaron lo suficientemente bien. La UNAM finalmente canceló casi el 2 por ciento del total de exámenes por problemas de conducta no especificados, pero la gran mayoría de las sospechas de trampas parecen haber pasado desapercibidas.

Cómo supuestamente los estudiantes hicieron trampa

Un informe publicado la semana pasada en The New York Times detalló los métodos que supuestamente utilizaron los estudiantes para derrotar el seguimiento. Según el Times, los consejos sobre trampas circulaban ampliamente antes de que se pusieran en marcha las pruebas. Las cuentas en línea aconsejaron a los estudiantes que colocaran monitores fuera del marco de la cámara web donde pudieran acceder a ChatGPT u otros modelos de IA. Otros sugirieron esconder auriculares debajo del cabello o contratar a otra persona para realizar el examen fuera de cámara.

Debido a que el examen era de opción múltiple en lugar de un ensayo, fue difícil detectar los signos reveladores de la asistencia de la IA, como que las respuestas completas se pegaran en cuadros de texto al mismo tiempo. Es posible que los estudiantes también hayan confiado en hojas de referencia, preguntas filtradas y otros métodos tradicionales de deshonestidad académica.

Una advertencia para la supervisión de la IA

Es probable que el episodio de la UNAM repercuta mucho más allá de México. Las universidades y los organismos de certificación de todo el mundo han invertido mucho en la supervisión remota impulsada por IA, comercializada como una forma escalable de mantener la integridad de los exámenes durante las pruebas híbridas y en línea. La tecnología promete reemplazar a los supervisores humanos con una vigilancia algorítmica siempre activa, pero el caso de la UNAM sugiere que quienes toman el examen con determinación todavía pueden encontrar lagunas.

El incidente también plantea preguntas incómodas sobre la justicia. Los solicitantes honestos que siguieron las reglas ahora enfrentan la carga de volver a tomar el examen, mientras que la universidad debe absorber el costo logístico y el daño a la reputación de una implementación fallida de las pruebas. La UNAM ha reconocido lo que llamó la probabilidad de que el formato remoto estuviera comprometido, y la institución ahora está pagando el precio por priorizar la conveniencia sobre la confiabilidad comprobada de la evaluación presencial.

Para las instituciones que están sopesando programas similares de pruebas remotas, la lección de la Ciudad de México es aleccionadora: la supervisión de la IA puede ser necesaria, pero como garantía independiente de integridad, está lejos de ser suficiente.

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