La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) ha ordenado que cerca de 58.000 aspirantes a ingresar a alguna de sus licenciaturas repitan de manera presencial el examen de admisión, luego de que la primera versión digital del proceso —vigilada con inteligencia artificial— arrojara resultados estadísticamente inverosímiles que apuntan a un fraude masivo. La medida, que retrasa además el inicio del ciclo escolar del 10 al 31 de agosto, es una de las crisis académicas más graves que enfrenta la principal universidad pública del país.
Un examen bajo sospecha
Entre finales de mayo y principios de junio, alrededor de 158.000 personas se sometieron por primera vez al examen de ingreso a la UNAM completamente en línea, distribuidas a lo largo de una ventana de 19 días. Para garantizar la integridad de la prueba, la universidad empleó el navegador LockDown Browser, que bloquea el acceso a otras aplicaciones y sitios web, junto con un sistema de la empresa Territorium Life que analizaba con IA la imagen y el audio de cada aspirante en busca de auriculares, teléfonos o cualquier señal de comunicación externa. Las alertas se enviaban a supervisores humanos, con un profesor por cada 150 estudiantes, según recogió Xataka.
Sin embargo, cuando los resultados se publicaron el 17 de julio, las cifras no cuadraron. De acuerdo con los datos publicados por Gaceta UNAM y retomados por Ars Technica, entre 2021 y 2025 apenas un 3,5% de los sustentantes obtenía 100 o más puntos sobre 120 posibles; este año esa proporción se disparó al 16,3%. En el tramo más alto, quienes superaban los 110 puntos pasaron del 0,9% al 5,5%, más de seis veces la media histórica. La comisión técnica designada para revisar el proceso estima que en aproximadamente la mitad de los casi 160.000 exámenes podría haber habido irregularidades, y alrededor del 2% fueron anulados antes incluso de la publicación oficial.
Cómo se burló la vigilancia
Según documentaron The New York Times y El País, en redes sociales circularon antes y durante la prueba numerosos tutoriales que detallaban cómo evadir los controles. Las recomendaciones incluían colocar un segundo monitor fuera del encuadre de la cámara para consultar ChatGPT u otros modelos de lenguaje, esconder auriculares in-ear bajo el cabello, o incluso pagar a otra persona para que rindiera el examen desde otra ubicación fuera del ángulo visible. Además, según recogió Ars Technica, durante los 19 días que duró el proceso hubo ofertas de venta de las propias preguntas del examen en internet. La UNAM presentó denuncias penales antes incluso de que se conocieran las conclusiones de la investigación.
Una decisión drástica
La Comisión Técnica de Personas Expertas para la Revisión del Proceso de Selección de Ingreso a Licenciatura entregó sus recomendaciones al rector Leonardo Lomelí Vanegas, quien las aceptó. La medida más contundente: todos los aspirantes que habrían obtenido un lugar con base en los resultados de este año, así como aquellos que habrían alcanzado puntajes mínimos aceptables desde 2021, deberán presentar un nuevo examen presencial —llamado "examen de control"— cuya admisión será independiente de lo obtenido previamente.
Lomelí ofreció una disculpa pública a los aspirantes honestos que deberán prepararse de nuevo sin haber cometido falta alguna, pero justificó la repetición como un paso "necesario para dar certeza y garantizar la equidad en el acceso". El aplazamiento del inicio de clases al 31 de agosto busca dar tiempo material para organizar las decenas de miles de pruebas presenciales que requiere la operación.
Perspectivas e implicaciones
El caso ilustra los límites de la supervisión automatizada cuando los modelos de IA generativa son accesibles para los propios examinados: la misma tecnología pensada para vigilar se convirtió en herramienta para hacer trampa. También deja en evidencia los riesgos de procesos de evaluación prolongados durante varios días, en los que la filtración de preguntas resulta casi inevitable. Para la UNAM, el reto inmediato será logístico —organizar un examen presencial masivo en pocas semanas—, mientras se reabre un debate más amplio sobre cómo evaluar el mérito académico en una era donde la inteligencia artificial es omnipresente.