Crisis en UNAM exhibe límites de IA en evaluación de exámenes
Fallas del 35% en software de IA en la UNAM obligan a revisar exámenes académicos e implementar auditorías docentes.
Por Juan Pablo Ojeda
Una serie de discrepancias en la calificación automatizada mediante herramientas de inteligencia artificial afectó los resultados del ciclo de evaluaciones ordinarias en la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), revelando un margen de error técnico estimado en un 35% en pruebas de opción múltiple y ensayo corto. El fallo informático comprometió los expedientes de más de 12,000 estudiantes matriculados en facultades del área de las Ciencias Sociales y las Humanidades.
El reporte del centro de cómputo universitario indica que los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural empleados para calificar las respuestas no identificaron correctamente sinónimos conceptuales, ponderando erróneamente como incorrectas respuestas válidas. La inconsistencia provocó una caída atípica en el promedio general del semestre, situándose 2.4 puntos por debajo de la media histórica registrada en el quinquenio anterior.
La falla se originó durante la fase de procesamiento masivo de datos ejecutada a través de los servidores centrales instalados en Ciudad Universitaria. De acuerdo con las métricas del sistema, la saturación de solicitudes simultáneas generó latencias en la validación de los modelos semánticos, lo que derivó en la asignación de puntajes nulos a reactivos que cumplían con las rúbricas establecidas.
Ante la inconsistencia de las cifras, las autoridades administrativas del campus central ordenaron la suspensión temporal de la plataforma digital y autorizaron un proceso extraordinario de revisión manual. Un contingente de 450 profesores fue desplegado para recalificar físicamente las pruebas impresas, priorizando los casos donde la variación de nota afectaba el estatus de aprobación o la asignación de becas.
El impacto logístico de la revisión manual contempla una extensión de tres semanas en el calendario de entrega de actas finales, lo que retrasó los trámites de inscripción para el periodo escolar subsecuente. Las coordinaciones académicas estiman que el costo operativo derivado del despliegue docente y la reconfiguración de servidores asciende a 1.8 millones de pesos no previstos en el presupuesto anual.
La evaluación técnica del software utilizado reveló que el modelo de aprendizaje automático fue entrenado con bases de datos lingüísticas anglosajonas, lo que generó sesgos de interpretación frente al vocabulario y las estructuras sintácticas empleadas por la comunidad estudiantil mexicana. Esta limitante computacional provocó la descalificación sistemática de argumentos conceptuales válidos.
El Consejo Universitario acordó la creación de un comité técnico permanente para auditar los algoritmos de evaluación antes de su implementación en futuros periodos lectivos. El reporte final sobre las causas del fallo informático será presentado ante la Junta de Gobierno para definir las sanciones administrativas correspondientes a los proveedores del soporte tecnológico.
