Un número no cuadraba. En los exámenes de admisión anteriores de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), apenas entre el 2% y el 3% de los aspirantes lograban 100 o más aciertos de 120 posibles. En la más reciente convocatoria, esa cifra se disparó al 16%. No fue una generación repentinamente más brillante: fue la irrupción de la inteligencia artificial dentro de un examen de admisión aplicado en línea.
Un salto estadístico que no se explica por casualidad
La UNAM había preparado su examen en línea con herramientas de seguridad relativamente robustas para su momento: bloqueador de navegador, reconocimiento facial, captura de pantalla y audio, seguimiento automatizado y revisión humana adicional. Ninguna de esas medidas fue suficiente para detectar a quienes tenían, simplemente, una ventana abierta hacia un chatbot de inteligencia artificial mientras respondían.
Ante la magnitud del salto estadístico, la propia universidad conformó un comité técnico para revisar el proceso. La conclusión fue contundente: convocar a un nuevo examen, esta vez presencial y de control, para aproximadamente 58,000 aspirantes cuyos puntajes fueron considerados atípicos dentro del proceso de admisión a licenciatura 2026.
Una decisión que generó reacciones encontradas
La medida no estuvo exenta de tensión. Mientras algunos aspirantes, como Luis Eduardo Suárez y Georgina Córdoba, respaldaron públicamente la aplicación del examen presencial como una forma de garantizar transparencia en el proceso, otros denunciaron incertidumbre y cuestionaron cancelaciones que, según ellos, no fueron debidamente justificadas. La UNAM incluso suspendió de manera provisional la entrega de documentos y las inscripciones de estudiantes de primer ingreso a licenciatura mientras una comisión técnica evaluaba el proceso completo antes de reanudar los trámites.
Un problema que trasciende a una sola universidad
Lo relevante del caso UNAM no es únicamente lo ocurrido puertas adentro de la institución, sino lo que representa a escala global. Diversos medios internacionales han coincidido en señalar que este episodio constituye uno de los primeros grandes conflictos educativos derivados de la masificación de la inteligencia artificial generativa, y que probablemente no será el único: la discusión de fondo ya no es sobre quién hizo trampa, sino sobre si el modelo tradicional de evaluación en línea sigue siendo funcional en una época donde una IA puede responder en segundos lo que antes exigía horas de estudio.
Esta tensión coincide con hallazgos más amplios sobre el estado de la educación superior a nivel mundial. El informe 2026 EDUCAUSE Horizon Report, centrado en enseñanza y aprendizaje, describe un panorama en el que la adopción masiva y cotidiana de inteligencia artificial por parte de los estudiantes ha puesto en jaque los métodos tradicionales de evaluación, obligando a los educadores a rediseñar por completo sus asignaturas y migrar hacia demostraciones más auténticas de conocimiento: razonamiento crítico, debates orales y evaluación colaborativa. Paradójicamente, el mismo informe señala que el temor al plagio automatizado está empujando a buena parte del profesorado de regreso a prácticas más analógicas, como los exámenes presenciales vigilados y las hojas de respuestas físicas.
Lo que viene para las universidades de la región
El caso de la UNAM —una de las universidades más grandes e influyentes de América Latina— probablemente funcione como un antecedente de referencia para otras instituciones de educación superior en la región, que enfrentan exactamente el mismo dilema: cómo mantener procesos de admisión y evaluación confiables en un contexto donde las herramientas de IA generativa están al alcance de cualquier estudiante con una conexión a internet.
