Sospechas de trampas con IA en la Ivy League: examen presencial hunde las notas un 50% en Brown

El caso que sacude estos días a la Universidad de Brown resume, mejor que cualquier encuesta, el dilema al que se enfrentan las universidades de élite con la irrupción de la IA generativa en las aulas. El protagonista es Roberto Serrano, profesor de economía nacido en España y ciego desde los 17 años a causa de una distrofia retiniana, que imparte el curso ECON 1170, una asignatura tradicionalmente difícil y con matrícula reducida (nunca más de 30 alumnos, y en ocasiones solo ocho).

Tras el tiroteo que sacudió el campus de Brown en diciembre de 2025, en el que murieron dos personas —una de ellas alguien que acababa de presentarse a Serrano—, el profesor decidió aliviar la presión sobre sus estudiantes y permitir que tanto el parcial como el final de la primavera de 2026 se hicieran en formato 'take-home', es decir, para realizar en casa y sin supervisión directa. La medida tuvo un efecto colateral inesperado: la matrícula del curso se disparó hasta 86 estudiantes, muchos más de los habituales, probablemente atraídos por el nuevo sistema de evaluación.

Los resultados del parcial, celebrado el 5 de marzo, fueron extraordinarios: una media de 96 sobre 100, con 40 alumnos que obtuvieron la puntuación perfecta. Serrano subraya que históricamente la media de ese examen se había movido entre el 65 y el 80 por ciento, y que en esta ocasión el examen era además más difícil que en años anteriores, precisamente porque el formato en casa y sin límite de tiempo permitía plantear preguntas más exigentes. Más allá de las cifras, algo no encajaba: muchas respuestas, aunque correctas, tenían un estilo 'muy enrevesado', según describió el propio profesor. Cuando él y sus asistentes de posgrado introdujeron las preguntas del examen en ChatGPT, obtuvieron resultados muy similares a los entregados por los estudiantes.

Ante la sospecha de un uso masivo de IA para hacer trampas, Serrano decidió convertir el examen final en una prueba presencial, como forma de comprobar si el rendimiento se mantenía. Envió un correo a la clase advirtiendo que no anularía el parcial de inmediato: le daría a los estudiantes 'la oportunidad de demostrar que estaba equivocado'. Si la distribución de notas del final era similar a la del parcial, mantendría la nota; en caso contrario —que es 'por supuesto lo que espero que ocurra', escribió— anularía el parcial y reponderaría el final.

El resultado fue revelador: dieciocho estudiantes abandonaron el curso de inmediato tras el aviso, y otros nueve ni siquiera se presentaron al examen final. De esos 27 alumnos que desaparecieron, 22 habían obtenido un 100 perfecto en el parcial. Entre quienes sí hicieron el examen presencial, la media se desplomó de 96 a 48 puntos, una caída de exactamente el 50 por ciento que da título a la noticia.

Serrano no se ha limitado a gestionar el caso puertas adentro: en la última semana ha contado su historia a los medios El País e Inside Higher Ed, en lo que describe como una respuesta más bien tibia por parte de la administración de Brown. Sus declaraciones trascienden lo puramente académico. El profesor, que aprendió braille tras quedarse ciego y que gracias a su expediente pudo estudiar en Harvard, sostiene una visión de la vida como una serie de restricciones que uno debe optimizar, y traslada esa misma lógica a su diagnóstico sobre la IA en la educación: 'No podemos permitirnos tener una sociedad en la que una fracción significativa de nuestras mejores mentes jóvenes piense que hacer trampa está bien. Eso lleva a una sociedad en declive, a una sociedad fracasada. No podemos elegir convertirnos en idiotas.'

El caso no es un incidente aislado. El artículo recuerda que una encuesta reciente entre estudiantes de Princeton encontró que el 29,9 por ciento admitió haber hecho trampa con IA en al menos un examen o trabajo. Y la propia Brown, como institución, está lidiando con este dilema de forma más amplia: un informe reciente liderado por el vicerrectorado sobre 'IA generativa en la enseñanza y el aprendizaje' reveló que el 56 por ciento de los estudiantes de grado y el 67 por ciento de los de posgrado y medicina reconocen usar herramientas de IA generativa a diario o semanalmente. Sin embargo, ese mismo informe constata que amplias mayorías de estudiantes expresan preocupación por el impacto de ese uso en su propio aprendizaje, así como 'miedo a consecuencias negativas para su capacidad cognitiva'.

Lo que hace especialmente incómodo este episodio es que contradice la idea de que solo los alumnos con dificultades recurren a la IA para salir del paso. Se trata de estudiantes de una universidad de la Ivy League, presumiblemente capaces de aprobar sin ayuda, pero sometidos a una combinación de ambición, competitividad y sobrecarga de horarios que convierte el atajo tecnológico en una tentación difícil de resistir cuando la supervisión desaparece. El experimento de Serrano, con su comparación directa entre examen en casa y examen presencial sobre el mismo temario, ofrece una de las evidencias más contundentes hasta la fecha sobre la magnitud real de ese fenómeno dentro de un curso concreto, más allá de las cifras de las encuestas de autopercepción.