El sistema de vigilancia AI para exámenes falló en la universidad más grande de México, y 58,000 estudiantes deben presentar la prueba nuevamente
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 a ningún año anterior, y ahora decenas de miles de estudiantes enfrentan una segunda oportunidad.
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, vigilados por software de vigilancia por cámara web impulsado por IA.
- En años anteriores (2021 a 2025), el 3.5 por ciento de los aspirantes obtuvieron 100 o más puntos de 120 preguntas; este año esa cifra saltó al 16.3 por ciento.
- El aumento en las calificaciones 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 y principios 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 portátil e identifica cualquier cosa 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 a ningún año anterior. Entre 2021 y 2025, alrededor del 3.5 por ciento de los estudiantes obtuvieron 100 o más puntos en la prueba de 120 preguntas. Este año, el 16.3 por ciento lo hizo. Eso es aproximadamente cinco veces más estudiantes con calificaciones máximas que lo normal, en una única sesión.
Si la escuela de tu hijo pasara repentinamente de dos calificaciones A por clase a diez, querrías saber por qué.
El salto fue lo suficientemente grande como para que la UNAM lanzara una investigación. Según informó por primera vez Ars Technica, la conclusión fue perjudicial: la configuración remota no había mantenido el examen seguro, y los resultados no podían ser confiables. Aproximadamente 58,000 estudiantes ahora deben presentar la prueba por segunda vez.
¿Qué significa esto para los estudiantes afectados?
Para los 58,000 estudiantes convocados nuevamente, esto es genuinamente disruptivo, especialmente para cualquiera que reorganizó trabajo, arregló cuidado de niños o viajó para presentar el examen original. Es un costo real pagado por personas que posiblemente no hicieron nada mal.
También plantea una pregunta seria sobre si el software de vigilancia por IA está listo para proteger una prueba de alto riesgo por sí solo. La tecnología vigila cosas como mirar lejos de la pantalla o una segunda voz en la habitación. Pero una tasa de calificación máxima del 16 por ciento sugiere que muchos estudiantes encontraron una forma de evitarla.
El área de IA en educación ha estado muy activa últimamente. Nuestro artículo sobre un profesor que ocultó instrucciones secretas dentro de un examen para atrapar a estudiantes que usan IA para hacer trampa mostró un aspecto diferente del mismo problema: la brecha entre lo que las instituciones asumen que la tecnología puede hacer y lo que realmente hace.
¿Deberían preocuparse otras universidades?
Sí. La vigilancia por IA, software que monitorea a estudiantes de forma remota durante pruebas en línea, creció rápidamente después de que la pandemia trasladara los exámenes fuera del campus. Más barato que alquilar un salón, más fácil para estudiantes que viven lejos. Esas son ventajas reales.
Sin embargo, el historial es mixto. El software puede marcar comportamiento inocente como hacer trampa y perder trampas reales que ocurren fuera de cámara. El caso de la UNAM es un ejemplo inusualmente grande y público de lo que puede salir mal. Una segunda oportunidad para 58,000 personas es un costo significativo en dinero y confianza institucional.
Para estudiantes en cualquier lugar enfrentando un examen vigilado por IA: lee las reglas cuidadosamente, verifica el ángulo de la cámara e iluminación de antemano, y mantén tu teléfono en otra habitación. No porque el software sea siempre justo, sino porque una falsa alarma es un dolor de cabeza que no necesitas.
Preguntas frecuentes
¿Se utiliza vigilancia por IA en universidades fuera de México?
Sí. Herramientas como Respondus y ProctorU se utilizan en universidades en Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Australia, a menudo para cursos en línea y pruebas de admisión remota.
¿El software de vigilancia por IA realmente detiene el fraude académico?
La evidencia es mixta. 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 alternativas a gran escala.
¿Puede un estudiante apelar una alerta de vigilancia por IA?
Las políticas varían según la institución, pero la mayoría de universidades permiten una revisión humana del video marcado. Si alguna vez recibes una alerta, solicita inmediatamente que un humano revise la evidencia en lugar de aceptar una decisión automatizada.
