Los números aparecieron el 17 de julio de 2026 y nadie en la UNAM tenía una explicación cómoda. Los resultados del examen de admisión a la máxima casa de estudios del país mostraban un comportamiento que los estadísticos llaman atípico y que los académicos llaman, en voz baja, sospechoso.
Entre 2021 y 2025, alrededor del 3 por ciento de los sustentantes alcanzaba 100 aciertos o más. Este año, esa cifra saltó a 16 por ciento. El examen había sido aplicado de forma remota —desde los hogares de los aspirantes, a lo largo de tres fines de semana de mayo y junio— entre cerca de 159 mil estudiantes que competían por poco menos de 22 mil lugares.
La conclusión más inmediata, como señala el economista León Palafox en su columna de El Financiero, fue que los estudiantes pudieron haber recurrido a herramientas de inteligencia artificial para resolver las preguntas. El detalle irónico: la supervisión del examen también estuvo a cargo de un sistema basado en inteligencia artificial, que detectó conductas prohibidas en cerca del 2 por ciento de las aplicaciones y llevó a su cancelación. La brecha entre ese 2 por ciento y el salto de 3 a 16 por ciento en los puntajes altos dice todo lo que la vigilancia automatizada no pudo decir.
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. Es decir: volver al papel, al salón, al cronómetro. El remedio analógico para un problema digital.
Los detalles cuentan la historia. Y en este caso, los detalles apuntan a una tensión estructural que va mucho más allá de los estudiantes universitarios. Si la inteligencia artificial pudo colarse en lo que se considera el proceso de selección más prominente del país —con decenas de miles de aspirantes, supervisión automatizada y consecuencias reales para sus trayectorias de vida—, la pregunta no es si está presente en las aulas. La pregunta es en qué proporción y con qué consecuencias.
El fenómeno no es exclusivo de México. En los últimos meses, las cuatro grandes consultoras globales han sido señaladas por publicar trabajos con citas fabricadas. Según Palafox, 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 se documentaron cuatro reportes de PwC Medio Oriente con notas al pie falsas, varios de ellos dedicados precisamente al uso responsable de la inteligencia artificial. Firmas que cobran por asesorar en el uso ético de estas herramientas, cometiendo exactamente el error que dicen prevenir.
La escena lo dice todo. No se trata de adolescentes desesperados la noche anterior al examen. Se trata de profesionales en firmas de primer nivel, con incentivos económicos claros, que también optaron por el atajo. El problema no es generacional ni educativo en sentido estricto: es un problema de incentivos, de supervisión y de qué se entiende por trabajo.
Hay, sin embargo, una dimensión que merece no perderse en el debate sobre el fraude. Como apunta Palafox, la misma tecnología que permite copiar en un examen tiene la capacidad de ofrecer tutores personalizados a jóvenes de bajos recursos que de otro modo no tendrían acceso a ese tipo de apoyo. El instrumento es neutral; el uso, no.
Para Hemisferio, el episodio de la UNAM ilustra algo más profundo que un brote de deshonestidad académica. Ilustra el costo de delegar a la burocracia tecnológica —en este caso, un sistema de vigilancia automatizada— la responsabilidad que solo puede ejercer el juicio humano. El aparato estatal educativo apostó por la comodidad logística de un examen remoto y por la eficiencia de la supervisión algorítmica. Ambas decisiones resultaron insuficientes frente a la misma herramienta que pretendían controlar.
La lección no es prohibir la inteligencia artificial ni regresar al siglo pasado. Es reconocer que ningún sistema de evaluación sobrevive si el diseño de los incentivos favorece el atajo sobre el mérito. Cuando el esfuerzo y la trampa producen resultados indistinguibles —al menos hasta que llega la comisión técnica—, el problema no está en la tecnología. Está en quienes diseñaron el proceso y supusieron que una pantalla y un algoritmo podían sustituir la presencia, la exigencia y la consecuencia.
