¿Revisan las universidades si usaste IA? Lo que deben saber los aspirantes 2026

Introducción

 Tanto los aspirantes como las oficinas de admisiones han introducido discretamente la IA en su proceso diario.

Los candidatos se preguntan si los ensayos escritos por IA serán descubiertos y penalizados. Las oficinas de admisiones se preguntan si aún pueden considerar los ensayos como la ventana informal a la voz y la experiencia del candidato que siempre imaginaron.

La pregunta que casi todo candidato termina haciendo es directa: ¿las universidades realmente buscan IA en los ensayos de admisión? La respuesta honesta es: sí, muchas lo hacen, de una forma u otra —no siempre con las políticas o herramientas que los candidatos imaginan, y no todas de la misma manera.

Para entender qué significa esto para ti, vale la pena enfocarse en universidades específicas, lo que dicen sobre la IA y qué tipos de herramientas y procesos están utilizando realmente.

Cómo están usando las universidades la IA y los detectores de IA ahora mismo

Uno de los indicadores más claros de que la IA ha encontrado su lugar en las admisiones es la información pública. Un puñado de escuelas en Estados Unidos ha comenzado a usar herramientas de IA para leer y calificar partes de las solicitudes, incluidos los ensayos. Virginia Tech, Caltech y otras instituciones han introducido herramientas de IA que ayudan a leer y evaluar materiales escritos y determinar si una obra es auténtica. La Universidad de Carolina del Norte también ha enfrentado críticas tras reportes de uso de IA para leer los escritos de los candidatos, y Georgia Tech y Stony Brook University han probado la IA de formas relacionadas, como leer transcripciones y preseleccionar candidatos a becas.

Estas pueden no ser “detectores de IA” que simplemente indiquen si un texto fue escrito por un humano o una computadora. También pueden ser herramientas de lectura de IA más generales que ayudan a calificar ensayos, identificar cambios de estilo o destacar anomalías. En cualquier caso, nos dice que un número creciente de escuelas tiene IA en su ecosistema de revisión de solicitudes.

Más en general, voces de gestión de matrícula y ed-tech reportan que algunas oficinas de admisiones están usando detectores de escritura de IA como el verificador de IA de Turnitin, GPTZero y Originality.ai para leer ensayos y señalar contenido generado por máquina. Estos detectores suelen integrarse en sus plataformas existentes de detección de plagio o flujos de trabajo de admisión.

Pero también hay una fuerte reacción en la educación superior. Tras meses probando el detector de IA de Turnitin, la Universidad de Vanderbilt anunció públicamente que desactivaría la herramienta debido a preocupaciones sobre precisión, transparencia y el posible impacto negativo no intencional en los estudiantes (Ver la explicación oficial de Vanderbilt sobre la desactivación del detector de IA de Turnitin). Otras instituciones —incluidas Yale, la Universidad de Maryland, West Chester University y la Universidad de Pittsburgh— también han optado por no usar la detección automatizada de escritura de IA, citando preocupaciones sobre equidad y precisión.

En conjunto, estos ejemplos sugieren una realidad matizada. Algunas escuelas están adoptando la detección de IA y la revisión asistida por IA; otras se están retirando activamente. La mayoría están en algún punto intermedio y están probando con cautela.

Ejemplos reales de políticas: Brown, Caltech y el panorama de las “Top 30”

Un puñado de universidades está comenzando a publicar políticas explícitas sobre IA.

En un análisis notable de políticas de IA en solicitudes universitarias, revisé docenas de políticas institucionales y encontré solo unas pocas universidades que prohíben el uso de IA en los ensayos de solicitud. Brown University es una de ellas: los candidatos no pueden usar inteligencia artificial para generar ninguna parte sustancial de sus materiales escritos. Brown permite solo una pequeña ayuda con ortografía o gramática y dice que verificará una muestra de solicitudes por fraude de admisión, lo que implica que puede usar un enfoque mixto de revisión humana y de IA (Para un resumen reciente de la postura de Brown, consulta esta descripción general de políticas de IA en universidades selectivas).).

Otro ejemplo notable es Caltech. Para los aspirantes de otoño 2025 y 2026, Caltech requiere que todos lean su “Uso Ético de la IA” antes de enviar ensayos complementarios. La institución prohíbe la generación de texto de ensayos mediante IA y dice que incluso puede negar o revocar la admisión por ello. Al mismo tiempo, Caltech permite un uso limitado de IA para mejorar claridad o gramática, siempre que los candidatos revelen las herramientas que usaron y cómo las usaron.

La imagen que surge en otras instituciones altamente selectivas es que muchas de las top-30 encajan en la categoría de “uso limitado permitido”: los candidatos pueden usar herramientas de IA para corrección menor, sugerencias estructurales o generación de ideas, pero no para redacción, reescritura o dar forma a la narrativa central. Otras no tienen una política declarada públicamente, pero requieren que el estudiante certifique que el trabajo es propio y advierten que la tergiversación puede tener consecuencias graves.

Este es el consenso emergente entre instituciones selectivas: mientras la IA puede trabajar en los márgenes, no debe ser la autora de tu historia.

Cómo funcionan los detectores de IA y por qué son imperfectos

La mayoría de los detectores de texto de IA buscan regularidades estadísticas que sugieren texto generado por máquina. Estadísticamente, por ejemplo, esperan cierto grado de previsibilidad en la secuencia de palabras y oraciones, poca variación y frases comunes en los grandes modelos de lenguaje. Algunos detectores incluso examinan la "ruptura", el ritmo natural de la escritura humana que tiende a la variación.

Sin embargo, los detectores aún son imperfectos de tres maneras principales.

Primero, funcionan por probabilidad, no prueba. Una etiqueta de "probablemente generado por IA" no significa que una máquina haya escrito el ensayo. Los escritores fuertes, concisos y con un estilo muy estructurado suelen ser marcados (y algunos ni siquiera lo son hasta estar a punto de ser penalizados). Del mismo modo, los estudiantes de segunda lengua son propensos a ser marcados porque su escritura tiene mucha más previsibilidad.

Segundo, el texto generado por máquina es fácil de ajustar. Un estudiante puede tomar un ensayo de ChatGPT, cambiarlo para incluir detalles personales, editar la estructura de las oraciones y volverlo muy difícil de detectar. Los detectores fallan cuando el texto está fuertemente editado porque las regularidades estadísticas ya no son tan visibles.

Tercero, los detectores son malos con ensayos cortos. Las respuestas complementarias de menos de 250 palabras son demasiado breves para permitir juicios confiables.

Debido a estas deficiencias, la mayoría de las universidades ven el resultado del detector como un indicador de posibles problemas de palabras, no como prueba final (Por ejemplo, un informe de Inside Higher Ed destacó tasas de falsos positivos más altas de lo esperado en el detector de IA de Turnitin.) .

Qué sucede cuando un ensayo es marcado

No, que un ensayo sea marcado no significa que habrá una expulsión.

Normalmente, el ensayo marcado es releído por uno o más miembros de admisiones. Buscan elementos de una voz auténtica: recuerdos personales, reflexión perspicaz, detalles sensoriales, matices emocionales. Lo comparan con respuestas complementarias, respuestas breves y otros escritos de la solicitud.

Si todo se siente coherente, la preocupación desaparece. Si hay una discrepancia —un ensayo pulido y sofisticado junto a otro más abrupto y simplista— el equipo de admisiones investiga un poco más.

En casos raros, una universidad puede solicitar una muestra de escritura adicional o una breve entrevista para confirmar la autoría. Pero estas situaciones son raras y generalmente ocurren solo cuando múltiples señales de advertencia —además de la puntuación del detector— sugieren tergiversación.

El punto es que ser marcado invita a un lector humano, no a una penalización automática.

Cuándo los estudiantes pueden usar IA razonablemente: tabla práctica

Aquí tienes una versión aclarada de la tabla anterior, reintroducida y alineada con políticas institucionales reales:

Esta tabla refleja normas emergentes. Cuanto más la IA moldea la sustancia de tu ensayo, mayor el riesgo.

Cómo mantenerte seguro y aún escribir un ensayo sólido

Trata a la IA como un ayudante, no como coautor. Escribe el núcleo de tu historia tú mismo. Tus propios recuerdos, experiencias reales, emociones reales y reflexiones reales. No solo evitará que la IA te sospese: harán tu ensayo mucho más interesante.

Si usas IA, hazlo con mucha moderación. La excepción habitual es la corrección gramatical o lluvia de ideas. Cualquier cosa que elimine tu propia voz no está bien. Sabes que los oficiales de admisiones leen miles de ensayos. Se nota cuando algo está escrito por un ser humano con experiencias reales y no por un sistema entrenado para producir texto bien formado pero genérico.

También procura mantener toda tu materia consistente. Es mejor que tu ensayo principal se sienta dramáticamente diferente a los ensayos complementarios que si se siente como el mismo ensayo con una puntuación distinta.

El futuro de la IA en las admisiones

La IA no dejará de participar en la calificación de aplicaciones. Algunas instituciones están usando estilometría, comparando muestras de escritura en toda la solicitud y asegurando que tengan una voz coherente. Otras están usando asignaciones de escritura cronometradas para evaluar si las solicitudes tienen sentido bajo presión.

Al mismo tiempo, un número creciente de escuelas está publicando directrices más explícitas sobre el uso aceptable e inaceptable de IA. Algunas facultades de derecho incluso han introducido ensayos opcionales que piden a los candidatos reflexionar sobre cómo usan la IA, así que la conversación evoluciona, no desaparece.

La señal es clara: el proceso de admisión está cambiando y sigue centrado en lo mismo: la autenticidad.

Qué significa esto para los candidatos

En futuros ciclos de admisión, las universidades seguirán evolucionando sus políticas de IA. Algunas, como Brown, prohibirán todo contenido generado por IA. Algunas, como Caltech, permitirán cierto grado de ayuda de edición pero vetarán la autoría de IA. Algunas, como Dartmouth, usarán herramientas de IA al revés, como detector de fraude o ayuda para procesar masivamente aplicaciones.

Pero una cosa nunca cambiará: Tu historia es tuya. La IA puede ayudarte a escribirla. La IA nunca tomará tu lugar. En un entorno donde cada nuevo grupo de candidatos es más competitivo que el anterior, los ensayos que brillan son los más humanos, no los más pulidos.