El avance tecnol\u00f3gico ha oscilado, hist\u00f3ricamente, entre la admiraci\u00f3n y el rechazo. Grandes inventos en diferentes \u00e1mbitos de la vida social como la m\u00e1quina 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 podr\u00edan generar. El tiempo nos ha ense\u00f1ado que quiz\u00e1s la postura m\u00e1s cauta sea la que se coloca en el interregno: un balance entre las posibilidades que brinda y los efectos adversos que desencadena. As\u00ed, se esperar\u00eda que la implementaci\u00f3n de avances tecnol\u00f3gicos de gran calado, como el de la inteligencia artificial, fueran acompa\u00f1ados de un an\u00e1lisis riguroso de estos dos escenarios. Todo parece indicar que, en el caso del examen de admisi\u00f3n en l\u00ednea de la UNAM, no sucedi\u00f3 as\u00ed.<\/p>\n\n\n\n
En su edici\u00f3n 2026, el examen de ingreso a la UNAM se realiz\u00f3 en l\u00ednea, con un sistema automatizado, esto es, asistido por inteligencia artificial (IA). En concreto, se utiliz\u00f3 el software Edtest.ai, desarrollado por Territorium Life, que utiliza inteligencia artificial para el monitoreo, la administraci\u00f3n y la evaluaci\u00f3n de la prueba, seg\u00fan consta la p\u00e1gina de esta compa\u00f1\u00eda contratada para aplicar el examen.<\/p>\n\n\n\n
La aplicaci\u00f3n de ex\u00e1menes en l\u00ednea y el uso de inteligencia artificial para automatizar el proceso es una pr\u00e1ctica cada vez m\u00e1s extendida en la educaci\u00f3n superior latinoamericana, especialmente a partir de la emergencia sanitaria por el COVID-19 (Flores, 2024). Para la supervisi\u00f3n de la prueba, la IA utiliza algoritmos que realizan reconocimiento facial y evitan la suplantaci\u00f3n, adem\u00e1s de detectar ruidos externos y movimientos corporales que podr\u00edan indicar conductas deshonestas por parte de las personas que rinden el examen; adicionalmente, realiza diferentes combinaciones de los \u00edtems contemplados en el examen y, por supuesto, entrega los resultados en poco tiempo.<\/p>\n\n\n\n
En el caso de la UNAM no se ha dado informaci\u00f3n acerca de qui\u00e9nes participaron en la decisi\u00f3n de realizar el examen en l\u00ednea y con supervisi\u00f3n automatizada (\u00bffue s\u00f3lo la Coordinaci\u00f3n de Evaluaci\u00f3n, Innovaci\u00f3n 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 opini\u00f3n p\u00fablica, se habl\u00f3 de razones ecol\u00f3gicas y mayores oportunidades, pero a eso volveremos m\u00e1s adelante.<\/p>\n\n\n\n
Llama la atenci\u00f3n que la decisi\u00f3n de llevar el examen de ingreso a la UNAM al plano virtual \u2014el cual, a ojos del p\u00fablico, es el m\u00e1s importante que realiza la Universidad\u2014 se haya dado mucho antes de que la instituci\u00f3n tuviera con un \u00f3rgano encargado de guiar la implementaci\u00f3n de la IA en sus tareas sustantivas. \u00c9ste reci\u00e9n se instal\u00f3 en mayo, un mes antes de la aplicaci\u00f3n de los ex\u00e1menes, bajo el nombre de Consejo Coordinador de Inteligencia Artificial para crear directrices y pol\u00edticas transversales de observancia para las entidades acad\u00e9micas y dependencias en lo que se refiere a \u00e9tica, transparencia, equidad y uso responsable de la IA (Hern\u00e1ndez, 2026). Todo parece indicar que el entusiasmo tecnol\u00f3gico gan\u00f3 antes de contar con mecanismos institucionales enfocados en atender los temas \u00e9ticos, pedag\u00f3gicos, sociales, etc., involucrados en una tarea tan relevante como la admisi\u00f3n a la UNAM.<\/p>\n\n\n\n
Ante la falta de espacios y lineamientos institucionales sobre el uso de la IA, sin embargo, podr\u00eda haberse recurrido a las recomendaciones internacionales y nacionales ya existentes sobre el tema, adem\u00e1s de tomar en cuenta la literatura sobre su aplicaci\u00f3n en entornos educativos y, espec\u00edficamente, en ex\u00e1menes en l\u00ednea. Sobre las recomendaciones generales (UNESCO, 2022, 2023; Secihti, 2026; Comisi\u00f3n Europea, 2022; AAIN, 2023) todas coinciden en la necesaria verificaci\u00f3n humana, algo que parece haber fallado en el proceso de la UNAM, si atendemos a los problemas que se presentaron durante la prueba. Esto incluir\u00eda, en especial, analizar las tendencias estad\u00edsticas de los resultados para verificar la normalidad del proceso antes de su publicaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Quiz\u00e1s el problema mayor es pensar que la tecnolog\u00eda resolver\u00e1 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 educaci\u00f3n<\/em> indicaba que, tras 40 a\u00f1os de experiencia sobre el uso de la tecnolog\u00eda en educaci\u00f3n se contaba con evidencia, a menudo ignorada, acerca de que: 1) la tecnolog\u00eda no resuelve las desigualdades y 2) el uso de la tecnolog\u00eda genera consecuencias que impactan m\u00e1s all\u00e1 de los temas meramente educativos (Facer y Selwyn, 2021).<\/p>\n\n\n\n Bajo esas premisas, cabr\u00eda preguntar si los argumentos que se esgrimieron p\u00fablicamente para aplicar el examen en la modalidad elegida estaban suficientemente justificados. En todo caso, la evidencia acumulada sugiere que el \u00e9xito o fracaso de la implementaci\u00f3n tecnol\u00f3gica depende, en gran medida, no de la tecnolog\u00eda en s\u00ed misma, sino del contexto en el cual se inserta.<\/p>\n\n\n\n Los Principios de Chapultepec publicados por la Secretar\u00eda de Ciencia, Humanidades, Tecnolog\u00eda e Innovaci\u00f3n (Secihti) de M\u00e9xico se refieren a la \u00e9tica y buenas pr\u00e1cticas en el uso de la IA. Al respecto, hay dos principios que son especialmente importantes para el caso que nos ocupa: 1) si una decisi\u00f3n no puede explicarse, no debe automatizarse, y 2) antes de automatizar, hay que comprender a qui\u00e9n y a qu\u00e9 afecta (Secihti, 2026). Ambos se refieren al necesario an\u00e1lisis sobre las herramientas mismas y la transparencia sobre su funcionamiento, as\u00ed como a los usos y apropiaciones de \u00e9sta.<\/p>\n\n\n\n A prop\u00f3sito del tema, estos d\u00edas incluso se discuti\u00f3 en medios, redes sociales y la opini\u00f3n p\u00fablica si en M\u00e9xico somos \u201ctramposos por naturaleza\u201d; sin embargo, para nuestro caso, existen estudios que indican que en la aplicaci\u00f3n de ex\u00e1menes en l\u00ednea con supervisi\u00f3n automatizada suelen presentarse trampas o pr\u00e1cticas deshonestas (Selwin et al<\/em>., 2021; Critten, 2021; Harmon et al<\/em>., 2010). Lo que desmiente, por lo tanto, que haya un tema de \u201cgen\u00e9tica por pa\u00eds\u201d para este tipo de asuntos.<\/p>\n\n\n\n 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 qu\u00e9 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, as\u00ed como a los ex\u00e1menes de ingreso como reproductores de la desigualdad social y la falsa idea de meritocracia. Temas que muestran c\u00f3mo los ex\u00e1menes de admisi\u00f3n son mucho m\u00e1s que un asunto metodol\u00f3gico o tecnol\u00f3gico que resolver. Los estudios sobre desigualdades dentro del campo de la investigaci\u00f3n educativa que abordan estos problemas son numerosos, incluyendo los producidos desde el propio IISUE (Rodr\u00edguez, 2022; Bartolucci, 2022; Sifuentes, 2026; Palma-Amestoy, 2025).<\/p>\n\n\n\n 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 cu\u00e1les son las habilidades digitales de los y las j\u00f3venes, asunto que abre el tema sobre las distancias generacionales entre la Universidad y la poblaci\u00f3n a la que atiende.<\/p>\n\n\n\n Finalmente, aunque sea la idea m\u00e1s trillada sobre el uso de la inteligencia artificial y la tecnolog\u00eda en entornos educativos (y no educativos tambi\u00e9n), resulta imperante insistir en la necesaria supervisi\u00f3n humana. No se trata de sumarse al entusiasmo tecnol\u00f3gico ni de negar sus potencialidades, sino de alentar que en estos procesos se necesitan personas que act\u00faen como mediadoras entre la tecnolog\u00eda y su entorno de aplicaci\u00f3n, capaces de analizar no s\u00f3lo los dispositivos, sino el contexto social en el que se insertan, y que puedan anticipar las posibles consecuencias indeseadas de su uso. Ello brindar\u00eda entornos \u00e9ticos en donde sea posible la transparencia y explicabilidad sobre su implementaci\u00f3n y sus resultados. Algo que, en lo referente al examen de admisi\u00f3n de este a\u00f1o, a\u00fan es tarea pendiente.<\/p>\n\n\n\n Un asunto sobre el que tambi\u00e9n se ha escrito es la responsabilidad de la UNAM en la transferencia de recursos p\u00fablicos a empresas privadas. En esa l\u00f3gica, cabe preguntarse por la responsabilidad de los encargados de la pol\u00edtica universitaria cuando toman decisiones sin considerar la evidencia que sus propias investigaciones han producido. Problema que, por cierto, tambi\u00e9n ha abordado la investigaci\u00f3n educativa.<\/p>\n\n\n\n Australian Academic Integrity Network (AAIN) (2023), AAIN generative artificial intelligence guidelines<\/em>, https:\/\/www.teqsa.gov.au\/sites\/default\/files\/2023-04\/aain-generative-ai-guidelines.pdf<\/a>, consultado el 10 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Bartolucci, Jorge (2022), \u201cLa admisi\u00f3n escolar en la UNAM. Aspirantes y asignados en una generaci\u00f3n de estudiantes de primer ingreso a licenciatura\u201d, en M\u00f3nica L\u00f3pez y Santiago Andr\u00e9s Rodr\u00edguez (coords.), Trayectorias y transiciones educativas de los estudiantes mexicanos. Procesos, rutas y experiencias por el sistema educativo nacional<\/em>, M\u00e9xico, 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<\/a>, consultado el 12 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Comisi\u00f3n Europea (2022), Directrices \u00e9ticas sobre el uso de la inteligencia artificial (IA) y los datos en educaci\u00f3n y formaci\u00f3n para los educadores<\/em>, Luxemburgo, Oficina de Publicaciones de la Uni\u00f3n Europea, https:\/\/op.europa.eu\/en\/publication-detail\/-\/publication\/d81a0d54-5348-11ed-92ed-01aa75ed71a1\/language-es#<\/a>, consultado el 10 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Critten, Jessica (2021), \u201cThe problem with proctoring\u201d, Online Design and Development Blog<\/em>, 23 de julio, https:\/\/www.cu.edu\/blog\/online-teaching-blog\/problem-proctoring-part-1<\/a>, consultado el 8 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Facer, Keri y Neil Selwyn (2021), Digital technology and the futures of education\u2013 toward \u2018non-stupid\u2019 optimism<\/em>, Par\u00eds, UNESCO, https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000377071<\/a>, consultado el 9 de abril, 2026.<\/p>\n\n\n\n Flores Zavaleta, Cecilia Esperanza (2024), \u201cRevisi\u00f3n sistem\u00e1tica de la literatura sobre las tecnolog\u00edas de e-proctoring para la supervisi\u00f3n de ex\u00e1menes en educaci\u00f3n superior. Entre la innovaci\u00f3n y el da\u00f1o\u201d, Perfiles Educativos<\/em>, vol. 46, n\u00fam. 185, pp. 90\u2013110, https:\/\/doi.org\/10.22201\/iisue.24486167e.2024.185.61323<\/a><\/p>\n\n\n\n Harmon, Oskar Ragnar, James Lambrinos y Judy Buffolino (2010), \u201cAssessment design and cheating risk in online instruction\u201d, Online Journal of Distance Learning Administration<\/em>, vol. 13, n\u00fam. 3, https:\/\/eric.ed.gov\/?id=EJ914145<\/a>, consultado el 14 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Hern\u00e1ndez, Mirtha (2026), \u201cInstala la UNAM el Consejo Coordinador de Inteligencia Artificial\u201d, Gaceta UNAM, <\/em>21 de mayo, https:\/\/www.gaceta.unam.mx\/ccoia-unam-organo-articulador-de-alto-nivel-para-atender-los-retos-de-la-ia-pruneda-gross\/<\/a>, consultado el 12 de agosto, 2026.<\/p>\n\n\n\n Palma-Amestoy, Carlos (2025), \u201cFormaci\u00f3n de aspiraciones y transici\u00f3n a la educaci\u00f3n superior en Chile: Pr\u00e1cticas y estrategias institucionales\u201d, Perfiles Educativos<\/em>, vol. 47, n\u00famero especial, https:\/\/doi.org\/10.22201\/iisue.24486167e.2025.47.61878<\/a><\/p>\n\n\n\n Rodr\u00edguez, Santiago Andr\u00e9s (2022), \u201cDesigualdad de oportunidades en el ingreso a la licenciatura de la UNAM por concurso de selecci\u00f3n: reconfiguraciones y persistencias\u201d, Revista Iberoamericana de Educaci\u00f3n Superior<\/em>, vol. 13, n\u00fam. 37, pp. 18\u201341, https:\/\/doi.org\/10.22201\/iisue.20072872e.2022.37.1302<\/a><\/p>\n\n\n\n Secihti (2026), \u201cPrincipios de Chapultepec. Declaraci\u00f3n de \u00e9tica y buenas pr\u00e1cticas para el uso y desarrollo de la inteligencia artificial\u201d, M\u00e9xico, Secihti, en: https:\/\/secihti.mx\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Principios_Chapultepec_F.pdf<\/a>, consultado el 9 de abril, 2026.<\/p>\n\n\n\n Selwyn, Neil, Chris O\u2019Neill, Gavin Smith, Mark Andrejevic y Xin Gu (2021), \u201cA necessary evil? The rise of online exam proctoring in Australian universities\u201d, Media International Australia<\/em>, vol. 186, n\u00fam. 1, pp. 149-164, https:\/\/doi.org\/10.1177\/1329878X211005862<\/a><\/p>\n\n\n\n Sifuentes Garc\u00eda, Valentina Itandehui (2026), \u201cExperiencias de los participantes en el concurso de ingreso a la educaci\u00f3n media superior Comipems: Or\u00edgenes y destinos\u201d Perfiles Educativos<\/em>, vol. 48, https:\/\/doi.org\/10.22201\/iisue.24486167e.2026.48.62016<\/a><\/p>\n\n\n\n UNESCO (2022), Recomendaci\u00f3n sobre la \u00e9tica de la inteligencia artificial<\/em>, Par\u00eds, UNESCO, https:\/\/unesdoc.unesco.org\/ark:\/48223\/pf0000381137_spa<\/a>, consultado el 9 de abril, 2026.<\/p>\n\n\n\nAntes de automatizar hay que comprender a qui\u00e9n y a qu\u00e9 afecta<\/h1>\n\n\n\n
Apostilla<\/h1>\n\n\n\n
Referencias<\/h1>\n\n\n\n