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La masificación de la inteligencia artificial y la investigación sobre las evaluaciones virtuales de admisión de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) revelan un fenómeno inevitable: cuando el costo marginal de producir respuestas plausibles tiende a cero, el conocimiento codificado deja de ser escaso. En este nuevo entorno, la ventaja analítica migra hacia el juicio crítico, el razonamiento causal y la toma de decisiones bajo incertidumbre. Mi experiencia como coach y juez en el MootComp México confirma que, ante el colapso de las métricas basadas en memorización, los certámenes orales se consolidan como un mecanismo robusto para señalar el verdadero criterio jurídico-económico. En última instancia, estos espacios confirman la aguda intuición de la escritora y filósofa mexicana Emma Godoy: «los viajes ilustran a los ilustrados».
«La tecnología proporciona la cartografía y la velocidad, pero la dirección y el criterio siguen perteneciendo a la luz intelectual del participante»
Cuando la producción de respuestas se automatiza, las métricas basadas en memorización sufren una inflación que anula su capacidad de señalización.
En julio de 2026, la UNAM anunció la creación de una comisión técnica especial tras detectar distribuciones atípicas de calificaciones en su examen de admisión aplicado completamente en modalidad virtual. Lo que para la opinión pública fue una falla operativa o un escándalo académico, para el análisis económico es la manifestación empírica de un cambio estructural: el colapso de las métricas de evaluación basadas en conocimiento codificado. Esta problemática también ha ocurrido en otras universidades de Latinoamérica.
Ilustración 1. Distribución de aciertos en examen de admisión para la carrera de medicina de la UNAM.
Fuente: Imagen de la cuenta el_profeluis, quien reportó inicialmente la anomalía.
Históricamente, recordar datos, citar textos legales o elegir el inciso correcto funcionaba como una métrica proxy razonable del talento y la preparación de un estudiante. Sin embargo, la irrupción de modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) y herramientas avanzadas de inteligencia artificial generativa alteró drásticamente esta función de producción. Hoy en día, generar un texto estilísticamente correcto o resolver un reactivo estandarizado tiene un costo marginal prácticamente nulo.
Cuando el costo de acertar tiende a cero, el mercado se inunda de aciertos artificiales. Surge una inflación de calificaciones altas donde la señal deja de distinguir entre capacidad analítica y uso de atajos tecnológicos. Una respuesta correcta o un resumen impecable no equivalen a comprensión profunda ni a rigor analítico; son solo conocimiento codificado, justamente aquello que la tecnología replica y democratiza sin esfuerzo. La crisis de las evaluaciones virtuales no marca el fin de la exigencia académica, sino el agotamiento de los instrumentos de medición tradicionales.
El viaje (o el algoritmo) no otorga sabiduría por sí solo; es la mente preparada del viajero la que le da sentido a la travesía.
Existe un dicho que afirma que «viajar ilustra». Emma Godoy matizó esta idea al señalar que «los viajes ilustran a los ilustrados». El viaje, por sí solo, no transforma a quien carece de preparación, curiosidad y estructura intelectual necesarias para asimilar la experiencia. El viajero ilustrado comprende el contexto histórico, la dinámica social y las tensiones políticas de la comunidad que visita, porque posee un marco conceptual previo que le permite procesar el entorno.
En la era del aprendizaje asistido por algoritmos, la inteligencia artificial actúa exactamente como el viaje en la alegoría de Godoy. La tecnología brinda una abundancia inédita de datos, resúmenes legislativos, modelos de regresión y antecedentes jurisprudenciales a la velocidad de un clic. Sin embargo, el algoritmo funciona como un espejo amplificador: potencia la capacidad de quien ya posee rigor técnico, pero únicamente genera un espejismo de competencia en quien carece de él.
Si el estudiante aborda la herramienta sin un trasfondo metodológico sólido, la tecnología no suplirá la falta de criterio; generará respuestas plausibles, pero sin juicio, ni razonamiento crítico, dando lugar a lo que en economía de la información conocemos como una falsa señal de calidad. La lección de Godoy cobra así una vigencia insustituible: el algoritmo no otorga sabiduría por arte de magia; es el usuario quien, con su propia luz intelectual, le confiere sentido y rigor a la herramienta.
La IA no elimina la escasez en el análisis de competencia; desplaza el cuello de botella hacia la cúspide de la pirámide: el juicio humano.
Para dimensionar el impacto de esta transformación en el ámbito del derecho y la economía de la competencia, conviene acudir a la jerarquía clásica de la información. Si concebimos el conocimiento como una pirámide que se eleva desde los Datos, pasa por la Información y el Conocimiento Codificado, y culmina en la Comprensión, el Juicio y la Sabiduría, resulta evidente que la inteligencia artificial ha alterado la escasez relativa de cada estrato.
La narrativa predominante sugiere que la IA democratizará el conocimiento en su totalidad. Sin embargo, la microeconomía enseña que la automatización no elimina la escasez, sino que desplaza la ubicación del cuello de botella. Los estratos inferiores de la pirámide (buscar jurisprudencia, redactar síntesis de hechos, formular descripciones teóricas o programar códigos básicos de econometría) se han convertido en bienes abundantes y commoditizados.
En libre competencia, esta reconfiguración es decisiva. Citar la ley o enumerar requisitos formales es hoy trivial. Lo escaso es construir teorías del daño coherentes, delimitar mercados relevantes, ponderar eficiencias y evaluar incentivos de agentes. Cuando la producción de respuestas se automatiza, el valor profesional migra completamente de la velocidad para recopilar datos hacia formular las preguntas correctas y tomar decisiones bajo incertidumbre. La ventaja competitiva ya no reside en almacenar información, sino en la calidad del juicio: el recurso que la tecnología no puede replicar.
Desde la perspectiva del juez y del coach, la audiencia oral es la prueba donde la simulación artificial se disuelve ante el rigor del interrogatorio.
En un mercado saturado de contenidos artificiales, surge un desafío de asimetría de información: ¿cómo distinguen los tribunales, los reguladores, los despachos y las consultoras el verdadero talento analítico de la mera simulación? En la literatura económica inspirada en George Akerlof y Michael Spence, cuando la calidad es difícil de observar de manera directa, los agentes de alta calidad deben recurrir a mecanismos de señalización no replicables por los de baja calidad, para evitar que el mercado se degenere en un «escenario de limones».
Es aquí donde los certámenes académicos de litigación simulada, como el MootComp de Perú y México, revelan su relevancia. Al celebrar su décima edición MootComp México abordando el sector inmobiliario y los mercados digitales («de la tierra a la nube»), se consolida como una plataforma de evaluación viva.
Mi experiencia en el MootComp México muestra que, en los memoriales escritos, la IA puede afinar la redacción y ordenar argumentos preliminares. Sin embargo, la prueba decisiva ocurre en la tribuna.
Frente a un tribunal de expertos y un interrogatorio en tiempo real, cualquier andamiaje artificial se desmorona. Ante una pregunta sobre la plausibilidad de una teoría de daño, no hay pantalla, ni prompt, que pueda salvar al expositor. La audiencia oral exige dominio de caso, flexibilidad argumentativa, control del estrés y, sobre todo, comprensión causal. Por eso, el formato oral del MootComp funciona como un filtro de señalización: distingue a quienes repiten conocimiento codificado de quienes realmente comprenden la lógica económica y jurídica del problema.
El MootComp es un espacio donde los estudiantes descubren que la teoría es el mapa y emprenden su travesía de pensar, decidir y equivocarse con la seriedad del mundo profesional, pero sin sus consecuencias.
Uno de sus aportes más significativos a la formación profesional es su capacidad para romper los silos disciplinares que tradicionalmente han separado al derecho de la economía. La libre competencia es, por definición, una disciplina donde la norma jurídica carece de sentido si no se conecta con la teoría microeconómica y la evidencia empírica.
En los casos que plantea el MootComp, como abusos de posición dominante en pagos digitales en la actual edición de Perú o colusión algorítmica en el sector financiero en la edición 2024 de México, la sola intuición legal es insuficiente. Los participantes deben trabajar hombro a hombro con datos cuantitativos, peritajes económicos y modelos de simulación para sostener sus pretensiones.
La experiencia formativa del MootComp radica en que los estudiantes dejan de ser receptores y sean capaces de traducir hechos y datos en narrativa persuasiva. Un economista debe aprender a traducir una estimación de elasticidad en un lenguaje jurídicamente vinculante; un abogado debe comprender la estructura de incentivos y los supuestos econométricos subyacentes para resistir un contrainterrogatorio.
Esta integración interdisciplinaria, tal como se cultiva en el método del caso, no se puede automatizar. Es la preparación previa, las horas de discusión en equipo y la exposición al debate lo que transforma al estudiante en un analista «ilustrado», capaz de navegar la complejidad técnica con solvencia propia.
La tecnología proporciona la cartografía y la velocidad, pero la dirección y el criterio siguen perteneciendo a la luz intelectual del participante.
La investigación sobre las irregularidades en el examen virtual de la UNAM y la irrupción acelerada de la inteligencia artificial no marcan la inutilidad de la evaluación académica ni el declive de la formación técnica; señalan, en cambio, la necesidad impostergable de evolucionar hacia mecanismos de evaluación auténticos. Las métricas basadas en la memoria y en respuestas estandarizadas han quedado rebasadas, porque miden aquello que las máquinas ejecutan mejor y a menor costo.
En este nuevo paradigma, la enseñanza y la práctica de la libre competencia deben volcarse hacia donde el criterio humano sigue siendo un activo insustituible. Las diez ediciones del MootComp México y las doce de Perú ofrecen una hoja de ruta clara para las universidades, las autoridades reguladoras y el mercado laboral. La simulación de casos reales, la defensa oral entre partesy la integración de la evidencia cuantitativa no son meros ejercicios escolares; son las herramientas que preservan y potencian el valor del pensamiento crítico frente a la automatización.
La inteligencia artificial y los certámenes académicos son catalizadores que aceleran el aprendizaje y abren horizontes inéditos. No obstante, la enseñanza fundamental que nos dejan tanto la vivencia en el banquillo del MootComp como Emma Godoy es idéntica: el mejor LLM no puede regalar la sabiduría por decreto. La tecnología proporciona la cartografía y la velocidad, pero la dirección, el rigor y la responsabilidad de la decisión siguen perteneciendo a la luz intelectual del viajero.
Para las y los estudiantes que buscan ir más allá del conocimiento artificial y poner a prueba su propio criterio técnico frente a expertos de la región iberoamericana, la invitación está abierta. El MootComp México 2026 (https://www.mootcomp.org/2026/) no es solo un concurso académico; es el escenario ideal para asumir el reto, defender una postura bajo presión y demostrar que la verdadera ventaja analítica sigue estando en el juicio humano. La tribuna los espera para encender su propia luz intelectual.
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