RESULTADOS ATÍPICOS OBLIGAN A LA UNIVERSIDAD A REPETIR
EVALUACIONES PRESENCIALES
OPINIÓN DE: CARLOS BETANCOURT
PACHUCA, HGO., 31 DE JULIO DE 2026
La decisión de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) de
solicitar una nueva evaluación presencial a un grupo de aspirantes que
obtuvieron resultados excepcionalmente altos en su examen de
admisión a distancia representa mucho más que una medida
administrativa. Se trata de un reconocimiento implícito de un problema
que hoy enfrenta la educación en todo el mundo: la dificultad de
garantizar procesos de evaluación confiables en una época dominada
por herramientas de inteligencia artificial cada vez más accesibles y
sofisticadas.
La polémica surge después de que la universidad detectara
patrones estadísticos inusuales en los resultados del primer proceso de
admisión completamente en línea para licenciatura. El incremento
significativo de aspirantes con puntajes sobresalientes encendió las
alertas y obligó a las autoridades universitarias a revisar la validez de
los resultados.
Más allá de determinar cuántos casos pudieron involucrar
conductas indebidas, el episodio deja una pregunta de fondo: ¿están
preparadas las instituciones educativas para evaluar conocimientos de
manera remota en un entorno donde la inteligencia artificial puede
responder preguntas complejas en cuestión de segundos?
La UNAM, una de las universidades más importantes de América
Latina y referente académico de México, apostó por la digitalización de
sus procesos con el objetivo de ampliar oportunidades de acceso. Sin
embargo, la experiencia demuestra que la innovación tecnológica
también trae consigo nuevos riesgos. La facilidad para consultar
herramientas externas durante una prueba remota puede poner en
desventaja a quienes deciden competir de manera honesta.
La determinación de aplicar una nueva evaluación presencial a
quienes registraron resultados atípicos busca proteger la equidad del
proceso y preservar la confianza pública en el sistema de admisión. No
obstante, la medida también evidencia que los mecanismos de
supervisión implementados no fueron suficientes para disipar todas las
dudas.
El caso debe servir como una llamada de atención para las
universidades de México y del mundo. La discusión ya no gira
únicamente en torno a si la inteligencia artificial debe permitirse o
prohibirse, sino a cómo rediseñar los métodos de evaluación para medir
capacidades reales, pensamiento crítico y resolución de problemas en
un contexto donde el acceso a la tecnología es permanente.
La credibilidad de una institución no depende de la ausencia de
errores, sino de su capacidad para detectarlos, reconocerlos y
corregirlos. En ese sentido, la respuesta de la UNAM será observada con
atención por la comunidad académica internacional. Lo que está en
juego no es solamente la validez de un examen de admisión, sino la
confianza en uno de los pilares fundamentales de la educación superior:
el mérito académico.