La vigilancia por IA en exámenes falló en la universidad más grande de México, y 58.000 estudiantes deben presentar la prueba de nuevo
Casi 160.000 aspirantes presentaron el examen de admisión de la UNAM de forma remota este año, vigilados por software de IA en lugar de invigiladores humanos. Los resultados no se parecían en nada a años anteriores, y ahora decenas de miles de estudiantes enfrentan una nueva prueba.
Puntos clave
- Alrededor de 160.000 estudiantes presentaron el examen de admisión de la UNAM de forma remota por primera vez entre mayo y junio de 2025, monitoreados por software de vigilancia por cámara web impulsado por IA.
- En años anteriores (2021 a 2025), el 3,5 por ciento de los examinados obtuvo 100 o más puntos de 120 preguntas; este año esa cifra saltó al 16,3 por ciento.
- El aumento en las puntuaciones máximas desencadenó una investigación, y aproximadamente 58.000 estudiantes deben presentar el examen nuevamente.
- La UNAM es la universidad más grande de México, y su examen de admisión es uno de los más competitivos en América Latina.
La universidad más grande de México, la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México), intentó algo audaz este verano. Trasladó su famoso examen de admisión completamente en línea, con alrededor de 160.000 aspirantes presentando la prueba desde sus propios hogares entre finales de mayo e inicios de junio de 2025.
En lugar de invigiladores humanos en una sala de examen, la universidad utilizó software de vigilancia por cámara web impulsado por IA, del tipo que observa tu cara a través de la cámara de tu computadora portátil y señala cualquier cosa que parezca sospechosa, combinado con un navegador de "bloqueo" que te impide abrir otras pestañas o buscar en la web.
No funcionó bien.
¿Qué salió mal con los resultados?
Las calificaciones que regresaron no se parecían en nada a años anteriores. Entre 2021 y 2025, alrededor del 3,5 por ciento de los estudiantes obtuvo 100 o más puntos en la prueba de 120 preguntas. Este año, lo hizo el 16,3 por ciento. Es aproximadamente cinco veces más estudiantes con calificaciones máximas de lo normal, en una sola sesión.
En términos simples: si la escuela de tu hijo pasara repentinamente de dos calificaciones A por clase a diez, querrías saber por qué.
El aumento fue lo suficientemente grande como para que la UNAM iniciara una investigación. Según reportó primero Ars Technica, la conclusión fue perjudicial: la configuración remota no había mantenido seguro el examen, y los resultados no podían confiarse. Alrededor de 58.000 estudiantes ahora tienen que presentar la prueba una segunda vez.
¿Qué significa esto para los estudiantes afectados?
Para los 58.000 estudiantes convocados para una nueva prueba, esto es genuinamente disruptivo, especialmente para cualquiera que haya organizado su horario, arreglado el cuidado de los niños o viajado para presentar el examen original.
De manera más amplia, plantea una pregunta real sobre si el software de vigilancia por IA está listo para proteger una prueba de alto nivel por sí solo. La tecnología busca cosas como apartar la vista de la pantalla o una segunda voz en la sala. Pero estudiantes determinados, y una tasa de calificación máxima del 16 por ciento sugiere que muchos encontraron una manera, aparentemente pueden trabajar alrededor de ella.
¿Deberían preocuparse otras universidades?
Sí, y muchas ya lo hacen. La vigilancia por IA, software que monitorea a los estudiantes de forma remota durante las pruebas en línea, ha crecido rápidamente desde que la pandemia sacó los exámenes del campus. La promesa es simple: más barato que alquilar una sala, más fácil para estudiantes que viven lejos.
El inconveniente es que el software tiene un historial mixto. Puede señalar comportamiento inocente (mirar hacia un lado para pensar) como fraude, y pasar por alto el fraude real que ocurre fuera de cámara.
El caso de la UNAM es un ejemplo inusualmente grande y público de lo que puede salir mal. Una nueva prueba para 58.000 personas es un costo significativo, en dinero, tiempo y confianza.
Para estudiantes en cualquier lugar que enfrenten un examen vigilado por IA: lee las reglas cuidadosamente, verifica el ángulo y la iluminación de tu cámara de antemano, y mantén tu teléfono en otra habitación. No porque el software siempre sea justo, sino porque una falsa alerta es un problema que no necesitas.
Preguntas frecuentes
¿Se utiliza vigilancia por IA en universidades fuera de México?
Sí. Herramientas como Respondus, ProctorU y Honorlock se utilizan en universidades de EE.UU., Reino Unido, Canadá y Australia, a menudo para cursos en línea y pruebas de admisión remotas.
¿El software de vigilancia por IA realmente detiene el fraude?
La evidencia es mixta. Los estudios muestran que detecta algunas infracciones, pero los estudiantes pueden ocultar notas fuera de pantalla o usar un segundo dispositivo fuera del alcance de la cámara. Los resultados de la UNAM sugieren que estudiantes determinados encontraron soluciones a gran escala.
¿Puede un estudiante apelar una alerta de vigilancia por IA?
Las políticas varían según la institución, pero la mayoría de las universidades permiten una revisión humana del video marcado. Si alguna vez eres marcado, solicita inmediatamente que un humano revise la evidencia en lugar de aceptar una decisión automatizada.
