El escándalo de la UNAM no es la IA: es un examen que ya estaba muerto

Lo que huele a mierda no es solo el copieteo

Llevamos años fingiendo que el examen de siempre (memoriza, regurgita, olvida) sigue midiendo algo serio. La IA no ha inventado el fraude académico. Ha hecho visible, con una crudeza que ya no se puede maquillar, que ese examen estaba muerto antes de que ChatGPT existiera.

El 1 de agosto de 2026 la UNAM anunció un examen presencial para postulantes con resultados muy buenos. Motivo: posible fraude masivo con IA en una prueba de admisión que, encima, se vigilaba con IA. Eso lo recoge BBC News Mundo. No es un matiz menor. Es el chiste completo: una institución intentando pillar con algoritmos a gente que usa algoritmos para responder preguntas diseñadas para cabezas de archivo, no para cabezas que piensan.

Semanas antes, al otro lado del continente, el profesor Roberto Serrano en Brown University se plantó ante un parcial take-home de ECON 1170 con nota media 96 sobre 100 y cuarenta alumnos con 100. El histórico de esa asignatura andaba entre el 65% y el 80%. Convocó final presencial. Dieciocho abandonaron el curso. Nueve no se presentaron. De esos veintisiete, veintidós habían sacado 100 en el parcial. La media del final cayó a 48. Ars Technica lo contó con los números encima de la mesa.

Dos países. Dos sistemas. Misma hostia.

La tesis no es "los jóvenes son peores" ni "la IA es el diablo". La tesis es más incómoda: seguimos midiendo memoria y llamándolo competencia. La IA solo ha dejado el cartón piedra al descubierto.

Dos escándalos, un mismo fallo de instrumento

Conviene no mezclar peras con manzanas. La UNAM y Brown no son el mismo caso, y las fuentes no dicen lo mismo.

En México, según BBC News Mundo, el foco está en el acceso universitario y en un posible fraude masivo detectado tras resultados demasiado buenos. El profesor Julián de Zubiría pone el dedo donde duele: el modelo basado en memoria y repetición debió cambiar hace medio siglo; con IA el cambio ya no es preferencia pedagógica, es urgencia. Si el examen fuera de competencias (lectura crítica, contextualización, argumentación), sería mucho más difícil de resolver con IA. Eso no es poesía: es diseño de evaluación.

En Brown, el foco es un curso concreto de una Ivy League y un profesor que se negó a tragar una curva imposible. Serrano no publica un manual de pedagogía: documenta un contraste brutal. Mismo alumnado, mismo temario, cambio de formato (casa frente a aula). El desplome de la media y la fuga de quienes habían brillado en el take-home no prueban que el 100% de los dieces fueran trampa (las fuentes hablan de sospecha y correlación fuerte, no de confesión masiva con firma notarial, y los dos grupos (los que abandonaron y los que no se presentaron) tomaron exámenes distintos al final). Pero sí muestran que el instrumento del parcial había dejado de medir lo que el profesor creía medir. Es un contraste muy fuerte; no es un experimento controlado.

Ahí coinciden las dos historias, aunque nadie lo diga con estas palabras:

• Cuando la distribución de notas se vuelve absurda, el problema puede ser el alumno… o el termómetro.
• La IA generativa devora exámenes de recuerdo y de procedimiento estándar.
• La respuesta rápida es presencialidad y control. La respuesta adulta es rediseñar qué cuenta como evidencia de aprendizaje.

Divergen en el marco moral. De Zubiría insiste en el daño cognitivo y cívico de delegar el pensar: menos creatividad, menos flexibilidad, atención erosionada, y un aviso explícito de que eso debilita la democracia. Serrano, en declaraciones a Inside Higher Ed recogidas por Ars Technica, va al hueso ético-social:

"No podemos permitirnos una sociedad en la que una fracción significativa de nuestras mejores mentes jóvenes piense que hacer trampa está bien. Eso lleva a una sociedad en decadencia, a una sociedad fallida. No podemos elegir convertirnos en idiotas."

Uno habla del músculo mental que se atrofia. El otro, de la norma social que se pudre. No se contradicen. Se complementan. Y los dos chocan contra el mismo muro: sistemas de evaluación que confunden "sacar buena nota" con "saber".

El dato que no te dejan mirar de frente

Miremos los números sin romanticismo.

De Zubiría, en el relato de BBC News Mundo, estima el fraude con IA en universidades de EE.UU. entre un 8% y un 17% de estudiantes, y el empleo de IA entre un 80% y un 90%. Son estimaciones que él cita, no prevalencia demostrada con auditoría universal. La distinción que hace importa: no es lo mismo emplear la herramienta para repasar o sintetizar que emplearla para suplantar el trabajo propio. Mezclar ambas cosas en un solo grito de "¡trampas!" es propaganda barata.

En Brown, el informe del rectorado sobre IA en la enseñanza (citado en el mismo reportaje de Ars Technica) dice que el 56% del grado emplea herramientas de IA generativa a diario o semanalmente, y que la mayoría teme consecuencias negativas para su capacidad cognitiva. Emplean la herramienta y, a la vez, desconfían de lo que les está haciendo en la cabeza. Eso no es cinismo de tuit. Es disonancia real.

La encuesta de Princeton que menciona Ars Technica en el mismo hilo del caso Brown: un 29,9% admitió haber hecho trampa con IA en al menos un examen o tarea. Sirve como señal de orden de magnitud, no como veredicto cósmico.

Lo que sí basta para opinar con los pies en el suelo es esto: dos instituciones serias han tenido que improvisar un "vuelve al aula y demuéstralo" porque el formato anterior dejó de ser creíble.

Un evaluador que no discrimina no es evaluador

Aquí viene el paralelismo que casi nadie del debate educativo quiere importar del mundo de ingeniería de sistemas.

Si montas un sistema de medición que siempre empata, que siempre pone sobresaliente o que no distingue basura de trabajo decente, no tienes evaluación: tienes teatro. Antes de emplearlo como puerta de entrada (admisión, aprobado, plaza), tienes que validar el instrumento. Si el termómetro te dice que todo el mundo tiene 40 de fiebre, no asumes pandemia: miras si el termómetro está roto.

El parcial de Serrano con media 96 y cuarenta dieces era, en la práctica, un evaluador que había dejado de discriminar. Da igual si la causa fue IA, apuntes compartidos o un examen demasiado fácil: un instrumento que aplasta la curva hacia el techo no te dice quién sabe. Te dice que tu medición se fue al carajo.

La respuesta correcta no es prohibición estética. Es contraste. En el aula, el final presencial funcionó como esa prueba: mismo curso, otro modo de obtener la señal. El resultado no fue un empate educado. Fue una hostia estadística (96 → 48) y una desbandada selectiva de quienes habían perforado el techo en casa.

Eso tiene una lectura incómoda para el alumnado y otra para el profesorado.

Para el alumnado: si tu excelencia solo sobrevive con copiloto invisible y se desinfla en condiciones controladas, no eres "nativo digital eficiente". Estás externalizando el pensamiento y llamándolo productividad.

Para el profesorado y las rectorías: si tu examen se puede completar a nivel sobresaliente sin que el estudiante sostenga el razonamiento en vivo, no estás evaluando la competencia que dices certificar. Estás certificando cumplimiento de formato.

Verificar el verificador no es paranoia. Es higiene. Todo sistema de admisión o certificación necesita prueba en negativo: ¿qué pasa cuando quito la muleta? ¿Qué falla? ¿El alumno, el diseño de la pregunta, o las dos cosas?

Memoria, competencias y el truco de la presencialidad

De Zubiría lo dice claro: un examen de competencias (lectura crítica, contextual, argumentación) es más difícil de resolver con IA que un examen de memoria. Si me pides la fecha, el dato y la definición de manual, la IA me lo escupe mejor que yo a las tres de la madrugada. Si me pides que conecte un caso sucio con un principio, que detecte el agujero de un argumento y que defienda una posición con matices, la IA puede ayudar… pero el que tiene que sostener el hilo soy yo. Y se nota cuando no puedo.

Eso no convierte la presencialidad en magia. El examen presencial mal diseñado sigue siendo un festival de memoria con sillas incómodas. Meter a la gente en un aula no arregla una pregunta idiota. Solo reduce ciertos canales de suplantación.

La trampa política del momento es vender "vuelta al papel y al aula" como si fuera el final del camino. Es un torniquete. Útil, a veces imprescindible, insuficiente. La otra trampa es el discurso cool del "hay que integrar la IA en el aula" sin decir cómo se evalúa el aprendizaje cuando la herramienta puede hacer el 70% del entregable. Integrar sin rediseñar la evidencia es ponerle wifi al mismo examen podrido y colgarse una medalla de innovación.

Seamos justos: la vuelta al presencial tiene una lógica de urgencia comprensible. Cuando los resultados de una prueba de admisión o de un parcial se disparan sin explicación pedagógica, la institución no puede esperar dos años a rediseñar el modelo entero mientras reparte plazas o títulos potencialmente viciados. El torniquete es torpe, pero a veces es lo único que tienes a mano para contener la hemorragia de credibilidad mientras diseñas la cirugía. El error no es aplicarlo; es quedarse solo con él y llamarlo solución.

Hay un tercer camino, más aburrido y más adulto:

1. Decidir qué competencia importa de verdad en esa materia (no "saber el temario"; saber hacer X con el temario).
2. Diseñar tareas donde la IA sea herramienta legítima o esté explícitamente fuera, sin zonas grises de hipocresía.
3. Medir proceso y defensa, no solo el artefacto final bonito.
4. Calibrar el instrumento con controles: muestras presenciales, orales cortos, variaciones de enunciado, rúbricas que castiguen la vaciedad elegante.
5. Publicar la norma sin sermón: qué es empleo, qué es suplantación, qué pasa si cruzas la línea.

Sin eso, el debate se pudre en dos trincheras inútiles: policías del plagio contra evangelistas del prompt.

Lo que la IA expone de la escuela (y de nosotros)

La parte que más molesta del caso UNAM no es que "se colaran". Es la ironía estructural: vigilancia con IA contra fraude con IA sobre un tipo de prueba que la IA resuelve de puta madre. Es el loop absurdo de modernizar el candado sin cambiar la puerta.

La parte que más molesta del caso Brown no es solo la sospecha de trampa. Es la facilidad con la que un formato take-home se convirtió en máquina de dieces, y la frialdad del contraste cuando el mismo conocimiento se pidió sin red. Dieciocho bajas voluntarias y nueve ausencias no son un PowerPoint de "retos de la era digital". Son gente votando con los pies.

La versión con datos es seca:

• Una fracción relevante de estudiantes emplea IA a diario o casi.
• Una fracción menor, pero no anecdótica, admite emplearla para hacer trampa.
• Los exámenes memorísticos y muchos take-home clásicos son carne de cañón.
• Cuando fuerzas demostración en condiciones controladas, las notas se normalizan a la baja de forma violenta en al menos un caso bien documentado (Brown).
• Las voces que miran de frente el problema (De Zubiría desde el modelo educativo, Serrano desde la integridad académica) coinciden en que no es un apaño cosmético: es cambio de reglas.

Y hay un coste civil de verdad si normalizamos la suplantación. No porque "el esfuerzo por el esfuerzo" sea una religión. Sino porque un título, una plaza o una admisión son promesas públicas: prometen que alguien puede hacer algo. Si la promesa se emite con un examen que un modelo de lenguaje resuelve mejor que el firmante, estás mintiendo a escala industrial. Eso no se arregla con un código de honor plastificado.

No elijas convertirte en idiota (ni en policía tonto)

Serrano lanza la frase dura: no podemos elegir convertirnos en idiotas. De acuerdo. Añadamos la segunda mitad que las instituciones prefieren no tatuarse en la frente: tampoco podemos elegir convertirnos en policías tontos de un examen obsoleto.

Pillar trampas importa. Importa porque la norma social cuenta, porque el estudiante que suda la camiseta no es un pringado romántico, y porque una élite que se acostumbra a externalizar el juicio fabrica profesionales peligrosos. Pero si todo el presupuesto moral se va en detectores, proctoring y sospecha permanente mientras el diseño de la prueba sigue premiando el recuerdo barato, estás jugando al gato y al ratón con un ratón que tiene GPT y un gato que tiene un PDF de normas de 2011.

La UNAM, al convocar presencial a quienes sacaron resultados muy buenos, aplica un freno de emergencia. No consta en las fuentes consultadas que eso venga acompañado de un rediseño profundo del modelo de admisión. Ojalá lo haya. Porque el freno sin curva nueva solo retrasa el próximo trompazo.

Brown enseña el método del contraste: cuando dudes del instrumento, cambia la condición de medición y mira qué sobrevive. Duele. Expone. A veces vacía el aula. También devuelve señal.

Si eres estudiante, la pregunta útil no es "¿me pillarán?". Es "¿puedo defender esto a pelo, con reloj y sin pestaña mágica?". Si la respuesta es no, no tienes un copiloto: tienes un sustituto.

Si diseñas evaluación, la pregunta útil no es "¿cómo banneo la IA?". Es "¿qué evidencia me convencería de que esta persona sabe, aunque tenga IA en el bolsillo?". Si no sabes contestarla, tu examen ya era teatro. La IA solo apagó las luces para que se viera el cartón piedra.

El escándalo de verdad no es que la IA ayude a copiar. Es que durante décadas certificamos memoria y lo llamamos educación, y ahora el atajo es tan barato que hasta las instituciones más orgullosas tienen que salir al pasillo a decir, con la voz torcida: oye, ven y demuéstralo aquí.

Eso no se arregla con más humo de "innovación docente" ni con pánico moral de domingo. Se arregla midiendo otra cosa y dejando de fingir que un diez sin discriminación es mérito.