La imagen se mantiene en la memoria como tinta indeleble: miles de jóvenes sentados en las gradas del Estadio Azteca con una tablita de madera sobre los muslos, lápiz en mano y el corazón a todo galope.
Así fue la aplicación de mi examen de admisión a la UNAM hace más de cuatro décadas. Sin pantallas. Sin algoritmos. Sin webcam vigilando cada parpadeo, miles nos “jugábamos” un lugar en el bachillerato o licenciatura de la máxima casa de estudios.
Solo un control y supervisión de profesores y vigilantes en un modelo “a la antigüita” que, sin duda, tenía imperfecciones pero fluía con resultados por correo postal.
Hoy, con todos los recursos de la tecnología, el nuevo modelo de aplicación del examen a la licenciatura de la Universidad Nacional Autónoma de México está en el centro de una tormenta. Bajo sospecha de fraude, trampas, fallas de seguridad e injusticias.
Ante ello, la UNAM decidió suspender la inscripción de primer ingreso a las licenciaturas universitarias que iniciaría el lunes 27 de julio, hasta que una comisión técnica revise el concurso de selección que en 2026 se decidió llevar a cabo por primera vez totalmente en línea y con un sistema basado en Inteligencia Artificial.
La decisión de las autoridades universitarias tenía lógica: evitar aglomeraciones, reducir costos logísticos, facilitar el acceso a aspirantes de todo el país y modernizar el proceso.
Pero los resultados publicados en julio desataron la tormenta. Puntajes en exámenes que se dispararon de manera atípica, cancelación automática por “irregularidades” no aclaradas hasta ahora y la sospecha generalizada de que la IA también fue usada para copiar.
La pregunta es: ¿Se equivocó la UNAM en confiar exclusivamente en la IA?
Una consulta cruzada a distintas plataformas de Inteligencia Artificial – Grok, ChatGPT, Claude y Gemini – sobre el uso de IA como único supervisor en exámenes de admisión universitarios arroja una coincidencia sorprendente: las cuatro coinciden en que confiar exclusivamente en un algoritmo representa más un riesgo que una solución.
Aunque todas reconocen la capacidad de la IA para procesar grandes volúmenes de información y detectar incidencias, coinciden en que carece de contexto, capacidad de juicio y discernimiento propios de un supervisor humano.
De ahí los riesgos de los falsos positivos, sesgos, decisiones injustas, estrés innecesario y, sobre todo, pérdida de confianza pública como reflejan las denuncias surgidas tras el examen de la UNAM.
Cada plataforma destaca sus propios matices:
- ChatGPT centra su análisis en la estrategia de implementación: “La innovación no fracasa por llegar, sino cuando llega sin la curva de aprendizaje necesaria”. Propone un modelo híbrido en el que la IA detecte incidencias y los supervisores humanos validen y resuelvan en tiempo real, porque “la experiencia humana sigue siendo indispensable”.
- Claude profundiza en el problema de diseño institucional: la IA traslada el problema de vigilar a las personas a vigilar al vigilante. Insiste en que puede ser un “filtro útil de primera línea”, pero nunca el árbitro final, ya que sin auditoría transparente y procesos claros de apelación, la confianza se rompe.
- Gemini es la más enfática en los riesgos éticos y técnicos: señala falsos positivos por neurodivergencia, hogares ruidosos o sesgos en el reconocimiento facial. Concluye que “ningún aspirante debería ser sancionado de forma automática por un algoritmo” y aboga por un modelo híbrido donde la IA actúe solo como asistente y la validación humana sea obligatoria.
- Grok se suma a este diagnóstico y añade que, ante la decisión de la UNAM de suspender inscripciones, queda claro que la IA como supervisor único erosiona la legitimidad. Lo sensato, coincide con las demás, es un modelo híbrido: IA para monitoreo más supervisión y revisión humana.
Las cuatro plataformas convergen en una misma idea: la tecnología debe potenciar el juicio humano, no reemplazarlo. Especialmente en procesos que definen el futuro de miles de jóvenes, ningún algoritmo debería tener la última palabra.
No se trata de volver al examen masivo aplicado en el Azteca hasta 1987. Se trata de evitar convertir la IA en árbitro único. La mejor tecnología puede ser, precisamente, la combinación de inteligencia artificial e inteligencia humana.
¿Repetir el examen?
La UNAM se encuentra hoy ante una encrucijada compleja. Su rectoría deberá tomar decisiones, en breve, sobre el proceso de admisión a sus licenciaturas que pondrán a prueba su compromiso con la transparencia y la equidad.
Dentro y fuera del campus universitario se escuchan al menos cuatro posibles soluciones:
Repetir completamente el examen. Es la salida más limpia desde el punto de vista ético, porque restituiría la confianza y disiparía cualquier duda sobre el proceso.
Mantener los resultados, pero someterlos a una auditoría independiente, exhaustiva y transparente, especialmente en los casos con puntuaciones atípicas o cancelaciones automáticas.
Convocar a un examen extraordinario únicamente a los aspirantes afectados por cancelaciones o incidencias durante la aplicación.
Una cuarta posibilidad consistiría en ampliar los lugares disponibles y comprometerse desde ahora a adoptar un modelo híbrido —IA más supervisión humana— para el siguiente proceso de admisión.
Por ahora, las IAs consultadas ya emitieron su veredicto: ninguna recomienda confiar exclusivamente en un algoritmo para supervisar un examen de admisión. Ahora falta el veredicto de la UNAM. Y ese ya no lo decidirá un algoritmo, sino las personas responsables de conducir la máxima casa de estudios.
La forma en que resuelvan definirá no solo el futuro inmediato de miles de jóvenes, sino también la credibilidad del proceso de admisión de una de las universidades más importantes de América Latina.
Ahí sabremos si la UNAM aprendió la lección de verdad…o si la pirinola volvió a caer en Todos Pierden.
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