UNAM revisa su examen de admisión tras irregularidades y abre debate sobre el uso de inteligencia artificial
Escrito por: Claudia I Arregocés C.
Directora – Combo Tropical Noticias.
La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) abrió una revisión técnica sobre el proceso de admisión a licenciatura de 2026, después de detectar conductas contrarias a las reglas durante un examen que, por primera vez, se realizó completamente en línea y contó con herramientas de inteligencia artificial como apoyo para el monitoreo. El caso, que también ha sido abordado en un episodio del podcast Tenemos Que Hablar, pone nuevamente en discusión los mecanismos de evaluación académica y el papel de la IA en la educación superior.
DESARROLLO DEL HECHO.
El proceso de admisión de la UNAM para el ciclo 2026-2027 registró 191.306 personas inscritas, de las cuales 158.712 presentaron el examen. La universidad informó que, del total de participantes, el proceso de ingreso de aproximadamente el 2 % fue cancelado debido a conductas contrarias a lo establecido en la convocatoria y en la legislación universitaria.
La particularidad del proceso estuvo en que, por primera vez, el examen de ingreso a licenciatura se realizó completamente en línea. La plataforma incorporó herramientas basadas en inteligencia artificial para captar y registrar conductas durante la prueba, como apoyo al monitoreo realizado por personal de la institución.
Durante las jornadas de aplicación, la UNAM explicó que la inteligencia artificial no tomaba decisiones automáticas sobre la validez de los exámenes. El sistema generaba alertas que posteriormente eran revisadas por personal universitario antes de adoptar cualquier determinación.
En junio, la universidad también informó que había detectado conductas irregulares y patrones de comportamiento atípicos en un número reducido de casos. En ese momento, exhortó a los aspirantes a no contratar personas o empresas que ofrecieran servicios fraudulentos para presentar el examen.
Posteriormente, el 3 de julio, la UNAM informó que había presentado una denuncia penal ante las autoridades competentes por prácticas que podrían constituir delitos relacionadas con personas y empresas que habrían engañado a familias y ofrecido servicios fraudulentos para sustentar el examen.
El 21 de julio, el rector Leonardo Lomelí Vanegas ordenó elaborar un informe sobre el proceso y conformó una comisión técnica integrada por especialistas de diferentes disciplinas para revisar los datos, el procedimiento de aplicación y los resultados.
Tres días después, la universidad anunció la suspensión provisional de los trámites de entrega documental e inscripción para el primer ingreso a las licenciaturas, mientras la comisión avanzaba en sus conclusiones y recomendaciones.
El 27 de julio, el rector instaló formalmente la Comisión Técnica y le otorgó facultades para solicitar información adicional y convocar a funcionarios involucrados en el proceso. Entre sus integrantes se encuentran especialistas en evaluación educativa, tecnología, inteligencia artificial, matemáticas, derecho, ética y educación superior.
ANÁLISIS ESTRUCTURAL.
El caso de la UNAM muestra que la incorporación de inteligencia artificial a los procesos educativos no elimina los riesgos asociados con el fraude académico. Por el contrario, obliga a las instituciones a revisar simultáneamente la tecnología, los mecanismos de supervisión y las formas tradicionales de evaluación.
Hay una diferencia relevante entre utilizar inteligencia artificial para vigilar un examen y utilizarla para resolverlo de manera indebida. En el primer caso, la tecnología funciona como herramienta de monitoreo; en el segundo, puede convertirse en un mecanismo para alterar las condiciones de igualdad bajo las cuales se desarrolla una evaluación.
La experiencia de la UNAM también plantea una pregunta de mayor alcance: si las universidades utilizan sistemas digitales para evaluar a miles de estudiantes, ¿hasta dónde deben depender de herramientas automatizadas y dónde debe mantenerse la decisión humana?
La propia universidad estableció desde el inicio que las alertas generadas por inteligencia artificial debían ser revisadas por personas antes de adoptar decisiones sobre la validez de un examen. Ese criterio resulta especialmente relevante porque evita convertir a la tecnología en una autoridad autónoma dentro de un proceso que puede afectar directamente el acceso a la educación superior.
CONTEXTO INTERNACIONAL.
El debate no se limita a México.
En Estados Unidos, el profesor Roberto Serrano, de la Universidad Brown, denunció en junio un presunto fraude con inteligencia artificial durante un examen de economía realizado en casa. Según su denuncia, al menos 50 estudiantes habrían utilizado herramientas de IA para responder la prueba. El profesor comparó posteriormente esos resultados con un examen presencial y encontró una diferencia considerable en el rendimiento.
El caso de Brown y el proceso de admisión de la UNAM muestran dos escenarios diferentes: en uno, la discusión se centra en el uso de IA por estudiantes durante una evaluación; en el otro, en la utilización de inteligencia artificial como herramienta de supervisión de un proceso masivo de admisión.
Ambos casos, sin embargo, conducen a una misma discusión: cómo garantizar que una evaluación mida realmente los conocimientos y capacidades de una persona en un entorno donde las herramientas de inteligencia artificial están cada vez más disponibles.
IMPACTO LOCAL.
Aunque el caso ocurre en México, el debate tiene relevancia para Colombia y particularmente para el Caribe colombiano.
Las universidades y centros educativos de Barranquilla y la región enfrentan el mismo desafío tecnológico: estudiantes que tienen acceso cada vez más sencillo a herramientas capaces de generar textos, resolver problemas, explicar conceptos, traducir documentos y producir respuestas en segundos.
El reto no consiste únicamente en detectar cuándo una persona utilizó inteligencia artificial. También implica determinar qué competencias deben evaluarse, cómo demostrar que existe comprensión real y cuáles usos de la IA pueden considerarse apoyo legítimo al aprendizaje.
Para el sector educativo del Caribe, esta discusión puede convertirse en una oportunidad para fortalecer la alfabetización digital y desarrollar modelos de evaluación que incorporen procesos, argumentación, defensa oral, análisis crítico y aplicación práctica del conocimiento.
También existe un desafío para los docentes. La expansión de la IA exige nuevas capacidades para diseñar actividades y evaluaciones en las que el estudiante no pueda limitarse a entregar una respuesta generada automáticamente, sino que deba demostrar cómo llegó a ella, qué fuentes utilizó, qué decisiones tomó y qué capacidad tiene para cuestionar los resultados obtenidos.
En ese escenario, la discusión sobre la IA en las aulas no debería reducirse a una oposición entre tecnología y educación. El verdadero desafío está en construir reglas que permitan aprovechar sus posibilidades sin sacrificar la honestidad académica ni la calidad del aprendizaje.
CONCLUSIÓN PERIODÍSTICA.
El caso de la UNAM evidencia que la inteligencia artificial ya forma parte de los procesos de evaluación y admisión universitaria, pero también demuestra que su incorporación plantea nuevos riesgos y preguntas institucionales.
La investigación abierta por la universidad será determinante para establecer qué ocurrió exactamente durante el proceso de admisión de 2026 y qué medidas deberán adoptarse.
Más allá del caso mexicano, la pregunta queda abierta para las universidades de toda la región: ¿cómo evaluar el aprendizaje cuando la inteligencia artificial puede participar tanto en la supervisión como en la resolución de una prueba?
La respuesta probablemente no estará únicamente en prohibir la tecnología, sino en redefinir las formas de enseñar, evaluar y demostrar el conocimiento.
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