De la UNAM a Reino Unido: así han enfrentado las universidades los fraudes con Inteligencia Artificial

La llegada de la inteligencia artificial generativa cambió la forma en que millones de estudiantes realizan tareas, investigaciones e incluso presentan éxamenes. Herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude o Copilot se han convertido en un apoyo cotidiano dentro de las aulas, pero también han dado origen a una nueva modalidad de fraude académico que ya alcanzó a universidades de distintos países.

En México, el tema cobró fuerza luego de que la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) suspendiera temporalmente las inscripciones a licenciatura tras detectar anomalías en los resultados de su primer examen de admisión completamente virtual. La institución investiga si algunos aspirantes utilizaron inteligencia artificial u otros métodos para obtener ventajas indebidas durante la prueba, mientras una comisión técnica revisa miles de exámenes antes de decidir si el proceso continuará o deberá modificarse.

Aunque el caso de la UNAM ha generado gran atención, no se trata de un hecho aislado. En los últimos dos años, universidades de Europa, Estados Unidos y Oceanía han enfrentado situaciones similares que las obligaron a cambiar la forma en que evalúan a sus estudiantes.

Los casos que encendieron las alertas en otros países

Uno de los ejemplos más recientes ocurrió en Brown University, en Estados Unidos. El profesor de Economía Roberto Serrano detectó que un número inusualmente alto de alumnos obtuvo calificaciones sobresalientes en un examen realizado para llevar a casa. Tras revisar las respuestas, concluyó que existían fuertes indicios de que al menos medio centenar de estudiantes había utilizado inteligencia artificial para resolver la evaluación.

Como respuesta, decidió cambiar el examen final por una prueba completamente presencial. El resultado fue que las calificaciones descendieron de forma considerable y varios alumnos optaron por abandonar el curso antes de presentar la evaluación. El caso fue turnado a las autoridades de la universidad y abrió un debate sobre la efectividad de los exámenes a distancia en la era de la IA.

En Reino Unido, el problema dejó de ser anecdótico. Una investigación publicada en 2025 reveló que durante el ciclo escolar 2023-2024 se documentaron cerca de 7 mil casos comprobados de estudiantes que utilizaron herramientas de inteligencia artificial para hacer trampa. Al mismo tiempo, las universidades observaron una disminución del plagio tradicional, lo que sugiere que muchos alumnos sustituyeron el método de copiar textos por el uso de asistentes de IA.

La respuesta de numerosas instituciones británicas fue modificar sus sistemas de evaluación. En lugar de depender únicamente de ensayos realizados desde casa, comenzaron a incorporar entrevistas, defensas orales, proyectos supervisados y exámenes presenciales para comprobar que los conocimientos realmente pertenecen al estudiante.

Ya no solo preocupa el fraude, también cómo detectarlo

En Irlanda, varias universidades reportaron un incremento acelerado de procedimientos disciplinarios relacionados con inteligencia artificial. Ante ese escenario, instituciones de educación superior empezaron a rediseñar las evaluaciones y endurecieron las sanciones para quienes utilizaran estas herramientas fuera de los casos permitidos.

Mientras tanto, en Australia comenzó a surgir otro problema, los detectores automáticos de contenido generado por IA empezaron a señalar falsamente trabajos escritos por estudiantes. Debido a estas fallas, algunas universidades dejaron de utilizar esos programas como prueba definitiva y optaron por recuperar exámenes escritos a mano y supervisados dentro del salón de clases.

Especialistas coinciden en que el reto ya no consiste únicamente en impedir que los alumnos utilicen inteligencia artificial, sino en diseñar evaluaciones capaces de demostrar qué aprendieron realmente. Por ello, varias instituciones están sustituyendo los trabajos tradicionales por actividades donde el estudiante debe explicar su proceso de razonamiento, resolver problemas en tiempo real o defender personalmente sus respuestas.

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