UNIVERSO
30-07-2026

La inteligencia artificial no hizo trampa. Nosotros sí. Por Raúl Albanece

30-07-2026-H:21.13
Lo que el caso de la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México) revela sobre un sistema de evaluación pensado para un mundo que ya no existe.

Miles de estudiantes esperan frente a la pantalla el momento de comenzar uno de los exámenes más importantes de sus vidas. Del otro lado, un sistema de supervisión verifica identidades, registra movimientos, controla la mirada, escucha el ambiente y analiza comportamientos considerados sospechosos. Nunca un examen había estado tan vigilado y, sin embargo, nunca había sido tan fácil poner en duda su resultado.

Bastó que se publicaran las calificaciones del examen de ingreso de la UNAM (Universidad Nacional Autónoma de México) para que aparecieran las sospechas. Los puntajes extraordinariamente altos, las distribuciones estadísticas inusuales y la posibilidad de que muchos aspirantes hubieran utilizado inteligencia artificial o accedido previamente a las preguntas desataron una discusión que rápidamente trascendió a la propia universidad.

Las preguntas no tardaron en aparecer. ¿Cómo impedir que un estudiante utilice inteligencia artificial durante un examen? ¿Qué nuevas herramientas de vigilancia serán necesarias? ¿Habrá que volver a las evaluaciones presenciales?

Creo que todas esas preguntas apuntan en la dirección equivocada. El problema no es que la inteligencia artificial haya encontrado la forma de vulnerar un examen. El problema es que seguimos diseñando exámenes que una inteligencia artificial puede resolver.

La diferencia parece sutil, pero cambia completamente la discusión. Durante siglos, la educación se organizó alrededor de una idea bastante clara: el conocimiento era escaso, los libros eran pocos, los especialistas difíciles de encontrar, el docente ocupaba el lugar de quien poseía un saber al que los estudiantes solo podían acceder mediante la enseñanza. En ese contexto tenía sentido evaluar cuánto recordaba una persona, cuántos procedimientos podía reproducir o cuántos datos era capaz de memorizar.

Pero el mundo cambió: primero llegaron las bibliotecas digitales, después Internet, más tarde los teléfonos inteligentes. Ahora convivimos con herramientas capaces de responder preguntas complejas, redactar textos, resumir investigaciones, traducir documentos, escribir código, analizar imágenes o proponer soluciones en cuestión de segundos.

La inteligencia artificial no creó este problema, simplemente hizo imposible seguir ignorándolo.

Cada vez que aparece una nueva tecnología que amplía nuestras capacidades intelectuales, la educación reacciona de manera similar. La historia está llena de prohibiciones que, vistas con perspectiva, hoy resultan casi anecdóticas.

Hubo un tiempo en que las calculadoras estaban prohibidas en las aulas porque se pensaba que arruinarían la capacidad de calcular; después se creyó que Internet destruiría la memoria de los estudiantes; más tarde aparecieron las enciclopedias digitales, los traductores automáticos y los correctores ortográficos. Cada innovación despertó el mismo temor: que aprender dejara de ser necesario porque una máquina podía hacer parte del trabajo.

La experiencia terminó demostrando algo importante: la calculadora no eliminó la necesidad de comprender las matemáticas, eliminó la necesidad de dedicar tiempo a operaciones mecánicas cuando el objetivo era resolver problemas más complejos. La pregunta dejó de ser cuánto tarda un alumno en hacer una división extensa para convertirse en si entiende cuándo, por qué y para qué debe realizar determinado cálculo.

La inteligencia artificial nos enfrenta a una transformación semejante, aunque mucho más profunda. Ya no automatiza solamente procedimientos; también colabora con procesos de escritura, análisis, organización y síntesis que hasta hace muy poco considerábamos exclusivamente humanos.

Eso obliga a revisar una pregunta mucho más importante que la discusión sobre copiar o no copiar.

¿Qué significa aprender en una época en la que una máquina puede responder casi cualquier pregunta?

La respuesta, probablemente, no consista en impedir el uso de la inteligencia artificial, sino en dejar de evaluar aquello que la inteligencia artificial hace mejor que nosotros. Si una consigna puede resolverse copiando la respuesta de un chatbot, tal vez el problema no sea el estudiante, sino la consigna.

Evaluar nunca consistió solamente en comprobar si alguien recuerda información. Evaluar significa intentar comprender qué sabe hacer una persona con ese conocimiento.

Justamente ahí aparece el gran desafío, porque hay capacidades que ninguna inteligencia artificial puede desarrollar en nuestro lugar. Puede sugerir ideas, pero no decidir cuáles expresan nuestros valores; puede redactar un texto, pero no vivir la experiencia que ese texto intenta comunicar; puede reunir miles de referencias, pero no construir una mirada propia; puede responder preguntas extraordinariamente bien, pero todavía necesita que alguien formule una buena pregunta.

Hace algún tiempo escribí que las buenas obras de arte nacen más de preguntas que de respuestas. Pienso que esa idea también vale para la educación. Durante demasiado tiempo enseñamos respuestas. Hoy esas respuestas están disponibles en pocos segundos.

El verdadero aprendizaje empieza donde termina la respuesta automática. Empieza cuando un estudiante es capaz de formular una pregunta que nadie había hecho, de relacionar conocimientos provenientes de distintos campos, de reconocer las limitaciones de una herramienta, de discutir una conclusión, de tomar decisiones éticas, de sostener un criterio propio frente a una respuesta estadísticamente probable.

Esas son capacidades difíciles de automatizar y, precisamente por eso, empiezan a convertirse en el verdadero capital intelectual del siglo XXI.

El docente ya no es, ante todo, quien transmite información. Su tarea consiste en diseñar experiencias que obliguen a pensar, a crear, a argumentar, a equivocarse y a revisar lo producido.

La inteligencia artificial puede participar en ese proceso, incluso puede enriquecerlo. Lo que no puede hacer es reemplazar la responsabilidad de construir criterio.

Por eso me preocupa que la discusión pública se concentre en desarrollar sistemas de vigilancia cada vez más sofisticados para descubrir quién utilizó inteligencia artificial durante un examen. Esa carrera está perdida desde el comienzo, cada nueva herramienta de control será respondida por una nueva herramienta capaz de eludirla. La historia de la tecnología demuestra que esa competencia rara vez tiene un ganador definitivo. Es más inteligente abandonar esa lógica.

No necesitamos exámenes diseñados para impedir el uso de inteligencia artificial. Necesitamos evaluaciones que sigan teniendo sentido, aunque la inteligencia artificial esté presente. Porque el objetivo de la educación nunca fue demostrar que un estudiante puede trabajar sin herramientas, siempre fue ayudarlo a pensar mejor con todas las herramientas disponibles.

La educación del siglo XXI no debería evaluar quién sabe más respuestas, sino quién es capaz de formular mejores preguntas, construir mejor criterio y tomar mejores decisiones.

El escándalo no es que algunos estudiantes hayan utilizado inteligencia artificial para resolver un examen, sino haber descubierto que seguimos evaluando como si esa inteligencia artificial no existiera.



Por Raúl Albanece

Raúl Albanece es escenógrafo, artista visual, docente e investigador argentino. Se desempeña como profesor universitario desde hace más de veinticinco años y desarrolla investigaciones sobre arte, creatividad, diseño escénico y educación. Es director del Grupo de Estudios Carnavalescos (GEC–UADER), investigador categorizado por el sistema universitario argentino y maestrando en Teatro con mención en Diseño Escénico. Desde su práctica docente y artística reflexiona sobre los desafíos que las nuevas tecnologías plantean para la enseñanza, la creatividad y la construcción del conocimiento.

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