El avance tecnológico ha oscilado, históricamente, entre la admiración y el rechazo. Grandes inventos en diferentes ámbitos de la vida social como la máquina de vapor, la imprenta o la Internet han generado, entre sus entusiastas, la idea del futuro mejor que prometen y, entre sus detractores, el miedo por el apocalipsis que podrían generar. El tiempo nos ha enseñado que quizás la postura más cauta sea la que se coloca en el interregno: un balance entre las posibilidades que brinda y los efectos adversos que desencadena. Así, se esperaría que la implementación de avances tecnológicos de gran calado, como el de la inteligencia artificial, fueran acompañados de un análisis riguroso de estos dos escenarios. Todo parece indicar que, en el caso del examen de admisión en línea de la UNAM, no sucedió así.

De tecnologías, exámenes y otras inteligencias

En su edición 2026, el examen de ingreso a la UNAM se realizó en línea, con un sistema automatizado, esto es, asistido por inteligencia artificial (IA). En concreto, se utilizó el software Edtest.ai, desarrollado por Territorium Life, que utiliza inteligencia artificial para el monitoreo, la administración y la evaluación de la prueba, según consta la página de esta compañía contratada para aplicar el examen.

La aplicación de exámenes en línea y el uso de inteligencia artificial para automatizar el proceso es una práctica cada vez más extendida en la educación superior latinoamericana, especialmente a partir de la emergencia sanitaria por el COVID-19 (Flores, 2024). Para la supervisión de la prueba, la IA utiliza algoritmos que realizan reconocimiento facial y evitan la suplantación, además de detectar ruidos externos y movimientos corporales que podrían indicar conductas deshonestas por parte de las personas que rinden el examen; adicionalmente, realiza diferentes combinaciones de los ítems contemplados en el examen y, por supuesto, entrega los resultados en poco tiempo.

En el caso de la UNAM no se ha dado información acerca de quiénes participaron en la decisión de realizar el examen en línea y con supervisión automatizada (¿fue sólo la Coordinación de Evaluación, Innovación y Desarrollo Educativos o hubo otras instancias y personas involucradas?), ni conocemos los argumentos finos que inclinaron la balanza para decidir sobre las ventajas de adoptar esta modalidad; aunque frente a la opinión pública, se habló de razones ecológicas y mayores oportunidades, pero a eso volveremos más adelante.

Llama la atención que la decisión de llevar el examen de ingreso a la UNAM al plano virtual —el cual, a ojos del público, es el más importante que realiza la Universidad—  se haya dado mucho antes de que la institución tuviera con un órgano encargado de guiar la implementación de la IA en sus tareas sustantivas. Éste recién se instaló en mayo, un mes antes de la aplicación de los exámenes, bajo el nombre de Consejo Coordinador de Inteligencia Artificial para crear directrices y políticas transversales de observancia para las entidades académicas y dependencias en lo que se refiere a ética, transparencia, equidad y uso responsable de la IA (Hernández, 2026). Todo parece indicar que el entusiasmo tecnológico ganó antes de contar con mecanismos institucionales enfocados en atender los temas éticos, pedagógicos, sociales, etc., involucrados en una tarea tan relevante como la admisión a la UNAM.

Ante la falta de espacios y lineamientos institucionales sobre el uso de la IA, sin embargo, podría haberse recurrido a las recomendaciones internacionales y nacionales ya existentes sobre el tema, además de tomar en cuenta la literatura sobre su aplicación en entornos educativos y, específicamente, en exámenes en línea. Sobre las recomendaciones generales (UNESCO, 2022, 2023; Secihti, 2026; Comisión Europea, 2022; AAIN, 2023) todas coinciden en la necesaria verificación humana, algo que parece haber fallado en el proceso de la UNAM, si atendemos a los problemas que se presentaron durante la prueba. Esto incluiría, en especial, analizar las tendencias estadísticas de los resultados para verificar la normalidad del proceso antes de su publicación. 

Quizás el problema mayor es pensar que la tecnología resolverá problemas que, de suyo, no tiene capacidad de resolver, porque corresponden a otra esfera. Ya en 2021, un documento encargado por la UNESCO para el informe El futuro de la educación indicaba que, tras 40 años de experiencia sobre el uso de la tecnología en educación se contaba con evidencia, a menudo ignorada, acerca de que: 1) la tecnología no resuelve las desigualdades y 2) el uso de la tecnología genera consecuencias que impactan más allá de los temas meramente educativos (Facer y Selwyn, 2021).

Bajo esas premisas, cabría preguntar si los argumentos que se esgrimieron públicamente para aplicar el examen en la modalidad elegida estaban suficientemente justificados. En todo caso, la evidencia acumulada sugiere que el éxito o fracaso de la implementación tecnológica depende, en gran medida, no de la tecnología en sí misma, sino del contexto en el cual se inserta.

Antes de automatizar hay que comprender a quién y a qué afecta

Los Principios de Chapultepec publicados por la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (Secihti) de México se refieren a la ética y buenas prácticas en el uso de la IA. Al respecto, hay dos principios que son especialmente importantes para el caso que nos ocupa: 1) si una decisión no puede explicarse, no debe automatizarse, y 2) antes de automatizar, hay que comprender a quién y a qué afecta (Secihti, 2026). Ambos se refieren al necesario análisis sobre las herramientas mismas y la transparencia sobre su funcionamiento, así como a los usos y apropiaciones de ésta.

A propósito del tema, estos días incluso se discutió en medios, redes sociales y la opinión pública si en México somos “tramposos por naturaleza”; sin embargo, para nuestro caso, existen estudios que indican que en la aplicación de exámenes en línea con supervisión automatizada suelen presentarse trampas o prácticas deshonestas (Selwin et al., 2021; Critten, 2021; Harmon et al., 2010). Lo que desmiente, por lo tanto, que haya un tema de “genética por país” para este tipo de asuntos.

A estas consideraciones debieron sumarse aquellas que se refieren al contexto social vinculado con la prueba. Por un lado, a los estudios que intentan explicar por qué la UNAM concentra la mayor demanda de ingreso y, por otro, a las expectativas sociales y de movilidad vinculadas a los estudios de grado y las universidades con el mayor prestigio, así como a los exámenes de ingreso como reproductores de la desigualdad social y la falsa idea de meritocracia. Temas que muestran cómo los exámenes de admisión son mucho más que un asunto metodológico o tecnológico que resolver. Los estudios sobre desigualdades dentro del campo de la investigación educativa que abordan estos problemas son numerosos, incluyendo los producidos desde el propio IISUE (Rodríguez, 2022; Bartolucci, 2022; Sifuentes, 2026; Palma-Amestoy, 2025).

En un entorno donde las oportunidades para entrar a la UNAM son, aproximadamente, de una entre diez, donde las expectativas sociales en conseguirlo son tan altas y frente a la evidencia sobre las fallas en el control de las pruebas, las posibilidades de que existieran conductas deshonestas debieron preverse. Eso, sin contar el aparente desconocimiento de las autoridades universitarias sobre cuáles son las habilidades digitales de los y las jóvenes, asunto que abre el tema sobre las distancias generacionales entre la Universidad y la población a la que atiende.

Finalmente, aunque sea la idea más trillada sobre el uso de la inteligencia artificial y la tecnología en entornos educativos (y no educativos también), resulta imperante insistir en la necesaria supervisión humana. No se trata de sumarse al entusiasmo tecnológico ni de negar sus potencialidades, sino de alentar que en estos procesos se necesitan personas que actúen como mediadoras entre la tecnología y su entorno de aplicación, capaces de analizar no sólo los dispositivos, sino el contexto social en el que se insertan, y que puedan anticipar las posibles consecuencias indeseadas de su uso. Ello brindaría entornos éticos en donde sea posible la transparencia y explicabilidad sobre su implementación y sus resultados. Algo que, en lo referente al examen de admisión de este año, aún es tarea pendiente.

Apostilla

Un asunto sobre el que también se ha escrito es la responsabilidad de la UNAM en la transferencia de recursos públicos a empresas privadas. En esa lógica, cabe preguntarse por la responsabilidad de los encargados de la política universitaria cuando toman decisiones sin considerar la evidencia que sus propias investigaciones han producido. Problema que, por cierto, también ha abordado la investigación educativa.

Referencias

Australian Academic Integrity Network (AAIN) (2023), AAIN generative artificial intelligence guidelines, https://www.teqsa.gov.au/sites/default/files/2023-04/aain-generative-ai-guidelines.pdf, consultado el 10 de agosto, 2026.

Bartolucci, Jorge (2022), “La admisión escolar en la UNAM. Aspirantes y asignados en una generación de estudiantes de primer ingreso a licenciatura”, en Mónica López y Santiago Andrés Rodríguez (coords.), Trayectorias y transiciones educativas de los estudiantes mexicanos. Procesos, rutas y experiencias por el sistema educativo nacional, México, IISUE, pp. 163-202, https://www.iisue.unam.mx/publicaciones/libros/trayectorias-y-transiciones-educativas-de-los-estudiantes-mexicanos-procesos-rutas-y-experiencias-por-el-sistema-educativo-nacional, consultado el 12 de agosto, 2026.

Comisión Europea (2022), Directrices éticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en educación y formación para los educadores, Luxemburgo, Oficina de Publicaciones de la Unión Europea, https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1/language-es#, consultado el 10 de agosto, 2026.

Critten, Jessica (2021), “The problem with proctoring”, Online Design and Development Blog, 23 de julio, https://www.cu.edu/blog/online-teaching-blog/problem-proctoring-part-1, consultado el 8 de agosto, 2026.

Facer, Keri y Neil Selwyn (2021), Digital technology and the futures of education– toward ‘non-stupid’ optimism, París, UNESCO, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000377071, consultado el 9 de abril, 2026.

Flores Zavaleta, Cecilia Esperanza (2024), “Revisión sistemática de la literatura sobre las tecnologías de e-proctoring para la supervisión de exámenes en educación superior. Entre la innovación y el daño”, Perfiles Educativos, vol. 46, núm. 185, pp. 90–110, https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2024.185.61323

Harmon, Oskar Ragnar, James Lambrinos y Judy Buffolino (2010), “Assessment design and cheating risk in online instruction”, Online Journal of Distance Learning Administration, vol. 13, núm. 3, https://eric.ed.gov/?id=EJ914145, consultado el 14 de agosto, 2026.

Hernández, Mirtha (2026), “Instala la UNAM el Consejo Coordinador de Inteligencia Artificial”, Gaceta UNAM, 21 de mayo, https://www.gaceta.unam.mx/ccoia-unam-organo-articulador-de-alto-nivel-para-atender-los-retos-de-la-ia-pruneda-gross/, consultado el 12 de agosto, 2026.

Palma-Amestoy, Carlos (2025), “Formación de aspiraciones y transición a la educación superior en Chile: Prácticas y estrategias institucionales”, Perfiles Educativos, vol. 47, número especial, https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2025.47.61878

Rodríguez, Santiago Andrés (2022), “Desigualdad de oportunidades en el ingreso a la licenciatura de la UNAM por concurso de selección: reconfiguraciones y persistencias”, Revista Iberoamericana de Educación Superior, vol. 13, núm. 37, pp. 18–41, https://doi.org/10.22201/iisue.20072872e.2022.37.1302

Secihti (2026), “Principios de Chapultepec. Declaración de ética y buenas prácticas para el uso y desarrollo de la inteligencia artificial”, México, Secihti, en: https://secihti.mx/wp-content/uploads/2026/02/Principios_Chapultepec_F.pdf, consultado el 9 de abril, 2026.

Selwyn, Neil, Chris O’Neill, Gavin Smith, Mark Andrejevic y Xin Gu (2021), “A necessary evil? The rise of online exam proctoring in Australian universities”, Media International Australia, vol. 186, núm. 1, pp. 149-164, https://doi.org/10.1177/1329878X211005862

Sifuentes García, Valentina Itandehui (2026), “Experiencias de los participantes en el concurso de ingreso a la educación media superior Comipems: Orígenes y destinos” Perfiles Educativos, vol. 48, https://doi.org/10.22201/iisue.24486167e.2026.48.62016

UNESCO (2022), Recomendación sobre la ética de la inteligencia artificial, París, UNESCO, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000381137_spa, consultado el 9 de abril, 2026.

UNESCO (2023), Oportunidades y desafíos de la era de la inteligencia artificial para la educación superior, Caracas, UNESCO-IESALC, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386670_spa, consultado el 12 de agosto, 2026.