El 17 de julio de 2026 se publicaron los resultados del examen de admisión más relevante de nuestro país: el examen de ingreso a la máxima casa de estudios, la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
El examen se realizó de forma remota; es decir, los estudiantes lo presentaron desde sus hogares con acceso a internet, a lo largo de tres fines de semana de mayo y junio. De esta manera, se buscó reducir la carga logística que implica que cerca de 159 mil aspirantes participen en un mismo proceso, compitiendo por poco menos de 22 mil lugares.
Para quienes ingresan mediante concurso de selección, dicho examen es el principal determinante para acceder a una carrera dentro de la UNAM. Por lo general, carreras como Medicina y algunas ingenierías se encuentran entre las más demandadas por los aspirantes.
Sin embargo, este año parece haber ocurrido algo no previsto: al publicarse los resultados, estos mostraron un comportamiento atípico. Un número inusualmente alto de estudiantes obtuvo puntajes elevados: mientras que entre 2021 y 2025 alrededor de 3 por ciento de los sustentantes alcanzaba 100 aciertos o más, este año lo logró 16 por ciento.
La conclusión más inmediata fue que pudo haber existido algún tipo de trampa en el examen, ya que los estudiantes, al encontrarse en sus casas, pudieron tener acceso a recursos como la inteligencia artificial para resolver las preguntas. Conviene señalar algo que se ha comentado poco: la supervisión del examen estuvo a cargo de un sistema basado también en inteligencia artificial, que detectó conductas prohibidas en cerca de 2 por ciento de las aplicaciones y llevó a su cancelación. La diferencia entre ese 2 por ciento y el salto de 3 a 16 por ciento en los puntajes altos da una idea de lo que la vigilancia automatizada no alcanzó a ver. Al día de hoy, una comisión técnica designada por rectoría ha recomendado aplicar de forma presencial un examen de control a muchos de esos aspirantes, con el fin de validar sus resultados.
Y aquí es donde entramos en la coyuntura de esta nueva era de la inteligencia artificial, al alcance de prácticamente todos los estudiantes y presente también en los recovecos más oscuros de su uso. Si pudo utilizarse en lo que se considera el examen más prominente del país, es casi seguro que también está presente en todas las aulas y en todos los hogares, empleada por los alumnos como apoyo y, peor aún, como sustituto de sus habilidades críticas.
Es ahí donde nuestro papel como docentes y profesionales del gremio implica la responsabilidad de ayudar a jóvenes y profesores a utilizar estas herramientas de la mejor manera posible. Nos encontramos ante una generación en la que algunos jóvenes, como parece haber ocurrido en el examen de la UNAM, buscan una salida fácil a sus problemas inmediatos, sin considerar las consecuencias de ser descubiertos.
Múltiples empresas ya han enfrentado problemas derivados del uso indiscriminado de la inteligencia artificial. En los últimos meses, las cuatro grandes consultoras han sido señaladas por publicar trabajos con citas fabricadas: Deloitte devolvió parte de un contrato de 440 mil dólares australianos al gobierno de Australia por un reporte con referencias académicas inexistentes; EY y KPMG retiraron sendos estudios; y la semana pasada se documentaron cuatro reportes de PwC Medio Oriente con notas al pie falsas, varios de ellos dedicados precisamente a la inteligencia artificial. Son fallas que podrían haberle costado el empleo a cualquier analista en otro contexto, cometidas por firmas que cobran por asesorar en el uso responsable de estas herramientas.
Es posible que la inteligencia artificial potencie a quienes no tienen disposición de trabajar, pero también tiene la capacidad de ayudar de maneras nunca antes vistas a jóvenes de bajos recursos, brindándoles acceso a tutores personalizados que les permitan ampliar sus capacidades.
Este examen fue solo una muestra de lo que los profesores viven diariamente en las aulas. No hay respuestas fáciles, sino soluciones que implican un trabajo constante y arduo por parte de cada docente, encargado de diseñar evaluaciones que sigan significando algo cuando el alumno tiene un modelo abierto en otra pestaña.