El proceso del examen de admisión a licenciatura de la UNAM 2026 exhibe un grave desafío de gobernanza tecnológica en América Latina. Esto evidencia la dificultad de auditar sistemas digitales que impactan vidas.
El Consejo Latinoamericano de Ética en Tecnología (CLET) presentó un informe especial acerca del examen de admisión de la UNAM, elaborado por el Observatorio de Incidencias e Impactos Humanos de la IA y Tecnologías Emergentes.
El estudio revela una anomalía estadística oficial que obligó a convocar a 58 mil aspirantes a un examen de control. Este hecho confirma una ruptura en la trazabilidad pública y en el aseguramiento de los resultados originales.
La nueva evaluación busca restaurar la equidad y la causa raíz del fallo sigue abierta
Concluye que, aunque la nueva evaluación busca restaurar la equidad, la causa raíz del fallo sigue abierta entre factores tecnológicos, operativos y humanos. Por este motivo, el CLET advierte sobre el riesgo de realizar atribuciones prematuras contra la inteligencia artificial o las autoridades sin pruebas concluyentes.
Los especialistas del organismo enfatizan que la prioridad institucional actual debe ser esclarecer cómo fallaron los controles técnicos y documentar los aprendizajes. Todo esto es necesario para garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en futuros procesos de alta relevancia social.
Consecuencias institucionales tras el examen en la UNAM y su impacto operativo
El informe del CLET expone implicaciones críticas que afectan la operación y la reputación de la UNAM:
- Crisis de legitimidad institucional: La UNAM reconoce oficialmente la alteración estadística y enfrenta un cuestionamiento público severo sobre la confiabilidad de sus procesos de selección tradicionales.
- Impacto operativo y financiero: Un examen de control imprevisto para 58 mil personas satura la capacidad logística, administrativa y presupuestaria de la institución.
- Vulnerabilidad jurídica: La universidad ha quedado expuesta a amparos.
- Dependencia y opacidad del proveedor: Se evidencia que los directivos en la UNAM no controlan ni comprenden las herramientas técnicas utilizadas, y esto debilita su autonomía en la toma de decisiones.
Comparativa con fallos de auditoría de algoritmos en América Latina
De acuerdo con los investigadores, este caso comparte patrones con otros incidentes en la región donde se implementó tecnología sin los controles éticos ni técnicos adecuados.
- Como en el caso de los sistemas de reconocimiento facial para seguridad pública en Brasil o Argentina, en el caso de la UNAM se aplicó un sistema cuyos criterios de validación interna y alertas no eran accesibles ni entendibles para los auditores humanos.
- En sistemas análogos en países como Chile se han detectado sesgos o fallas masivas. El error es asumir que el resultado del software es infalible, omitiendo auditorías externas previas.
- Vulneración de la cadena de custodia de datos: La crisis en la UNAM resalta un problema regional crónico en que las instituciones adquieren software de terceros (en este caso, de proveedores privados), pero no se establecen contratos que garanticen la transferencia de códigos e información técnicapara recrear el proceso paso a paso (trazabilidad).
Puntos medulares del informe del CLET:
El documento destaca los siguientes aspectos centrales sobre la anomalía estadística y la respuesta institucional:
- La anomalía fue oficialmente reconocida. La propia institución confirmó una alteración estadística relevante en los resultados de 2026 respecto de años anteriores, lo que convirtió una sospecha pública en un hecho institucionalmente reconocido.
- El resultado original perdió suficiencia decisoria. Para aproximadamente 58 mil aspirantes convocados al examen de control, la evidencia generada por el proceso original dejó de ser suficiente para sostener por sí sola la decisión final de ingreso.
- El examen de control repara, pero no explica. La nueva evaluación puede contribuir a restaurar la certeza y la equidad del proceso, pero no determina qué ocurrió, cómo ocurrió ni quiénes tuvieron capacidad de intervención.
- La causalidad permanece abierta. Las hipótesis sobre factores tecnológicos, operativos, humanos o mixtos continúan sujetas a investigación. La evidencia pública disponible no permite atribuir de forma concluyente una causa única.
Brechas de trazabilidad y riesgos de atribución
Asimismo, los especialistas señalan las siguientes vulnerabilidades encontradas durante el análisis técnico:
- Existe una brecha observable de trazabilidad pública. La información disponible no permite reconstruir suficientemente cómo se validaron capacidades, cómo se supervisó la operación, qué alertas se detectaron ni con qué evidencia se autorizó la publicación de resultados.
- La ruptura mejor sustentada se encuentra entre el resultado y la decisión. El informe no concluye que todo el examen, el instrumento o la evidencia hayan quedado comprometidos. El hallazgo más sólido es que la relación entre resultado y decisión dejó de ser defendible sin una verificación adicional.
- El riesgo de atribución prematura sigue presente. No existe evidencia pública suficiente para responsabilizar de manera definitiva a una tecnología específica, a la inteligencia artificial, al proveedor, a las autoridades universitarias o a los aspirantes. La atribución requiere una reconstrucción rigurosa de hechos, controles, decisiones y responsabilidades.
Identificar riesgos y formular recomendaciones
La misión del CLET es analizar evidencia, documentar impactos, identificar riesgos y formular recomendaciones que contribuyan a una cultura de innovación responsable. Nuestro objetivo no es sustituir investigaciones ni asignar culpabilidades.
“Nuestro deber es ayudar a que las instituciones, las empresas y la sociedad cuenten con mejores herramientas para comprender qué ocurrió. También buscamos que sepan qué preguntas siguen abiertas y qué aprendizajes deben surgir para fortalecer la confianza en el uso de tecnologías emergentes”, afirmó Claudia Jiménez, presidenta del Consejo Latinoamericano de Ética en Tecnología (CLET).
“El hallazgo más importante no es una causa cerrada, sino una ruptura funcional en la cadena de aseguramiento. La anomalía ya fue acreditada; lo que corresponde ahora es explicar cómo ocurrió, qué controles funcionaron, cuáles resultaron insuficientes y qué evidencia respalda cada decisión. La tecnología no debe ser culpada ni exculpada sin evidencia concluyente”, señaló Víctor Vega Reyes, investigador responsable del análisis.
