Ciudad de México. - En el marco del inicio este lunes del Examen de Control Presencial de la UNAM en Ciudad de México, convocado tras las irregularidades detectadas en su primer proceso de admisión completamente en línea, Fernanda Delgado, directora de Administración de Ventas y Mercadotecnia de Xira, habló con Diario de México sobre los retos de las evaluaciones digitales frente al avance de la inteligencia artificial (IA) generativa.
La jornada en la capital arrancó este 17 de agosto en el Palacio de los Deportes, con más de 8 mil aspirantes atendidos en sus primeras horas, y representa la fase decisiva de un proceso extraordinario que busca reponer la prueba remota aplicada a más de 158 mil jóvenes, cuyos patrones estadísticos atípicos encendieron las alarmas de la Universidad.
Las irregularidades que llevaron al examen de control
El despliegue presencial en la capital contempla atender a 42 mil 784 aspirantes entre el 17 y el 19 de agosto, en tres turnos diarios, mediante tabletas sin conexión a internet provistas por la institución y el INEGI. La medida da continuidad a las pruebas realizadas en sedes foráneas de León, Oaxaca y Tijuana.
El proceso se derivó de los hallazgos del Comité Técnico de la UNAM tras la prueba 100% en línea realizada este año. El análisis estadístico reveló que la proporción de aspirantes con 100 o más aciertos pasó de un promedio histórico de 3.5% entre 2021 y 2025 a 16.3% en 2026. Asimismo, el grupo con 110 o más aciertos creció de 0.9% a 5.5%.
Ante estas anomalías, la institución canceló inscripciones, rescindió el contrato con la empresa proveedora de la plataforma, Territorium Life, e inició auditorías.
Los límites de la supervisión remota en tiempo real
Cuestionada sobre si un sistema de supervisión podía identificar durante la aplicación que se estaba formando un patrón irregular o si este tipo de comportamiento solo puede detectarse mediante un análisis estadístico posterior, Delgado señaló que existen herramientas digitales —con o sin inteligencia artificial— enfocadas en la prevención, pero que la detección en tiempo real depende de la capacidad tecnológica para procesar y supervisar a miles de aspirantes simultáneamente.
Explicó que, si la estructura digital no está dimensionada para una demanda de esta magnitud, el sistema puede pasar por alto anomalías mientras ocurren y el comportamiento atípico en los aciertos solo logra detectarse cuando se analizan los datos al concluir el proceso.
Sobre el hecho de que la plataforma solo haya anulado durante la aplicación el 2% de los exámenes, alrededor de 3 mil pruebas, por faltas como la presencia de terceros o ruidos, la especialista de Xira reiteró que las tecnologías operan bajo parámetros preprogramados, por lo que la supervisión humana continúa siendo indispensable para gestionar la saturación del sistema e interpretar alertas informáticas.
Verificación contra herramientas de IA generativa
Al abordar la diferencia entre identificar conductas físicas e identificar el uso de inteligencia artificial durante una evaluación, Delgado explicó que las herramientas para el entorno físico —como el uso de cámaras para detectar miradas, acompañantes o teléfonos— difieren de la supervisión dentro del propio equipo de cómputo.
En el propio equipo de cómputo, indicó, existen mecanismos que monitorean si el aspirante cambia de ventana, abre exploradores adicionales o emite sonidos y voces distintas a las del usuario registrado, además de la verificación mediante biometría facial, dactilar o de voz.
Certificaciones internacionales y protección de datos
Cuestionada por Diario de México sobre las garantías técnicas que las instituciones educativas y corporativas deben exigir antes de contratar plataformas de evaluación masiva, Delgado señaló dos estándares internacionales: la ISO 27001 y la ISO 42001.
Explicó que la ISO 27001 es un estándar internacional que ayuda a las organizaciones a proteger los datos de la propia empresa, así como los de sus clientes y proveedores, mediante un sistema de gestión de seguridad de la información.
En tanto, señaló que la ISO 42001 está relacionada con el uso ético y la gobernanza de la inteligencia artificial, y ayuda a reducir riesgos y gestionar el ciclo de vida de los datos que se manejan entre una o más empresas o instituciones.
De acuerdo con Delgado, adquirir este tipo de certificaciones es necesario para las organizaciones que trabajan con estos datos, pues, aunque las personas autorizan su uso, debe garantizarse la protección de su privacidad.
La especialista agregó que el uso de la inteligencia artificial continúa creciendo en México, tanto a nivel personal como corporativo, lo que también ha incrementado la demanda de este tipo de servicios. Sin embargo, señaló que todavía existen pocas certificaciones de este tipo en el país.
¿Puede la IA detectar a otra IA?
Cuestionada sobre si la inteligencia artificial generativa competirá de forma autónoma contra sí misma para detectar y frenar las trampas en evaluaciones digitales, la especialista aclaró que, en el contexto actual, la IA opera a partir de instrucciones humanas (prompts) y aprendizaje continuo.
En ese sentido, puntualizó que hoy en día no existe una herramienta de inteligencia artificial que por sí sola pueda evaluar y frenar a otra IA de forma 100% automatizada, por lo que la supervisión y la intervención humana siguen siendo indispensables.
La UNAM concluirá el proceso con el examen de control
En la apertura de la sede capitalina, el secretario general de la UNAM, Javier de la Fuente Hernández, ofreció una disculpa a los aspirantes afectados y confirmó que los resultados se publicarán el fin de semana previo al 31 de agosto, fecha de inicio del ciclo escolar.
La nueva evaluación busca cerrar el proceso extraordinario iniciado después de las irregularidades detectadas en la primera prueba de admisión completamente en línea.
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