Cuando la Inteligencia Artificial se convierte en el arma principal contra la discriminación racial en las universidades
La Inteligencia Artificial está cambiando muchas cosas en el mundo, pero quizás nadie esperaba que algún día se convirtiera en el arma jurídica principal de una familia común enfrentándose a algunas de las universidades más grandes de Estados Unidos.
Es exactamente el caso de Stanley Zhong, un joven de 21 años que hoy trabaja como ingeniero de software en Google, incluso sin tener un título universitario en su currículum.
Su historia se hizo viral allá por 2023, cuando ABC7 News de San Francisco contó que Stanley, entonces con 18 años y alumno de Gunn High School en Palo Alto, California, tenía un promedio escolar de 4.4, obtuvo 1590 en el SAT — casi la puntuación máxima — y aun así fue rechazado por 16 de las 18 universidades a las que aplicó.
Así es, 16 rechazos. 😮
La familia nunca creyó que aquello fuera coincidencia.
Dos años y medio después, el padre de Stanley, Nan Zhong, sigue en la lucha. En una entrevista exclusiva con la presentadora Kristen Sze de ABC7 News, explicó que ahora cuenta con una herramienta que ningún bufete de abogados pudo reemplazar: la IA.
Pero, ¿cómo empezó todo esto y qué tiene que ver la tecnología con un proceso judicial por discriminación racial en admisiones académicas? La respuesta es más sorprendente de lo que parece. 👇
Qué pasó con Stanley Zhong
Para entender la magnitud de esta historia, necesitas saber que el sistema de admisiones de las universidades estadounidenses nunca fue exactamente transparente. Las instituciones analizan mucho más que calificaciones y exámenes estandarizados. Toman en cuenta actividades extracurriculares, cartas de recomendación, ensayos personales y, durante décadas, también consideraron la raza del candidato como un factor de diversidad. Este último punto fue justamente lo que el proceso judicial de la familia Zhong puso en cuestión, y la decisión de la Corte Suprema de EE.UU. en 2023, en el caso que involucró a Harvard, terminó dándole aún más peso al debate al prohibir oficialmente la acción afirmativa basada en raza en los procesos de admisión.
Stanley cumplía prácticamente todos los criterios de excelencia que estas universidades dicen valorar. Además de las calificaciones altísimas, era un desarrollador de software talentoso, con proyectos reales en su currículum mucho antes de terminar la preparatoria. El tipo de perfil que, sobre el papel, debería abrir cualquier puerta. Pero las puertas se cerraron una tras otra, y el patrón de los rechazos llamó la atención de mucha gente, especialmente porque Stanley es estadounidense de origen asiático — un grupo que históricamente enfrenta barreras silenciosas en los procesos de selección de algunas de las instituciones más prestigiosas del país.
A pesar de toda esa frustración, Stanley no se quedó de brazos cruzados. Incluso sin título, fue contratado por Google como ingeniero de software. Y según su padre, le está yendo muy bien. Nan Zhong contó que en 2025 Stanley recibió una evaluación de desempeño clasificada como outstanding impact, lo que lo ubica por encima de la mayoría de los ingenieros de la empresa. Es decir, las universidades pudieron haber dicho que no, pero el mercado laboral reconoció su talento de forma inequívoca.
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El año de conversaciones que no llevó a ningún lado
Antes de recurrir a la vía judicial, la familia intentó resolver la situación por medios más amigables. Nan Zhong cuenta que pasó un año entero conversando con autoridades del sistema de la Universidad de California, tratando de entender qué había pasado con la candidatura de su hijo y planteando cuestionamientos sobre una posible discriminación racial en el proceso de admisión.
Pero nada cambió. Y el punto de inflexión, según él, llegó con un correo electrónico de un director de admisiones de la UC. En ese mensaje, el director afirmó que la acusación de discriminación racial hecha por la familia era infundada porque la ley de California prohíbe esa práctica.
La lógica dejó perplejo a Nan Zhong. Como él mismo explicó, la universidad estaba básicamente diciendo que no podría haber incumplimiento de la ley simplemente porque la ley existía. Pero era exactamente eso lo que la familia estaba acusando: que la institución estaría incumpliendo la ley de forma encubierta.
Fue en ese momento cuando Nan Zhong se dio cuenta de que ya no había nada que ganar con conversaciones y negociaciones. También cuenta que intentó la vía política, buscando a legisladores estatales e hasta al gobernador Gavin Newsom, pero esos intentos tampoco dieron resultado alguno.
La familia entonces decidió pasar a la acción judicial, abriendo procesos contra la Universidad de California, la Universidad de Washington, la Universidad de Michigan y la Universidad de Cornell.
Ningún bufete quiso aceptar el caso
Aquí la historia adquiere un matiz que mucha gente conoce en la práctica, incluso fuera de Estados Unidos: la dificultad de encontrar representación legal para causas complejas y de alto riesgo. Nan Zhong cuenta que la familia contactó a decenas de bufetes de abogados, tanto locales como nacionales. Hablaron con firmas de todos los tamaños y perfiles. Ninguna aceptó representarlos.
Los motivos pueden variar, pero los procesos contra grandes universidades son costosos, largos e de resultado impredecible. La mayoría de los bufetes probablemente calculó que el riesgo no compensaba la inversión. Y con los plazos de prescripción acercándose, la familia ya no podía seguir esperando.
La decisión entonces fue radical: Nan Zhong y Stanley decidieron representarse a sí mismos ante los tribunales.
Cómo la IA se convirtió en la principal aliada en los procesos judiciales
Cuando alguien sin formación jurídica decide enfrentarse a universidades que cuentan con departamentos legales enteros, la primera pregunta que surge es: ¿cómo? Para Nan Zhong, la respuesta vino naturalmente de donde él ya entendía bastante — la tecnología.
Empezó a usar múltiples modelos de Inteligencia Artificial simultáneamente para analizar cuestiones jurídicas, comparar respuestas entre diferentes herramientas y minimizar errores. La estrategia era usar la IA no como un único consultor, sino como una especie de equipo multidisciplinario virtual.
En palabras de Nan Zhong: Es como tener un equipo de abogados de élite, todos trabajando para ti al mismo tiempo.
Y el resultado sorprendió. En lugar de gastar cientos de miles de dólares en representación legal tradicional, logró llevar gran parte del trabajo por su cuenta, con la IA funcionando como un compañero intelectual disponible las 24 horas del día. Las herramientas le ayudaron a analizar documentos legales, identificar precedentes relevantes, estructurar argumentos y redactar escritos procesales con una profundidad que habría sido inviable para un ciudadano común sin asistencia.
Este uso de la tecnología en contextos jurídicos no es exactamente nuevo. Grandes bufetes de abogados ya usan IA desde hace algunos años para acelerar la investigación jurídica y revisar contratos. Lo que cambió es que ahora un padre determinado, sin formación jurídica formal, puede usar las mismas herramientas para enfrentarse a instituciones con equipos enteros de abogados experimentados. Esto plantea una cuestión enorme sobre el futuro de los procesos judiciales y el acceso a la justicia: si la IA puede nivelar este campo de juego, ¿qué significa eso para quienes siempre estuvieron en desventaja?
En el caso específico de Nan Zhong, la IA también ayudó a organizar y cruzar grandes volúmenes de datos sobre las prácticas de admisión de las universidades involucradas. Identificar patrones en datos públicos, comparar estadísticas de admisión por grupo demográfico y conectar esa información con decisiones judiciales anteriores son tareas que llevarían semanas de trabajo manual. Con las herramientas adecuadas, ese proceso se redujo drásticamente.
Victorias iniciales en los tribunales
El enfoque parece estar funcionando. Nan Zhong señaló una decisión reciente en el caso contra la Universidad de Washington, donde un juez rechazó la moción de la universidad para suspender el proceso. Esta decisión es significativa porque reforzó uno de los argumentos centrales de la familia.
Existe un desafío práctico bastante común en procesos que involucran admisiones universitarias: muchos estudiantes pierden la legitimidad procesal — lo que en el derecho estadounidense se llama standing — cuando llegan al tercer año de la universidad. Es decir, mientras avanzas en tus estudios, el argumento de que fuiste perjudicado por un rechazo pierde fuerza, porque ya estás cursando una carrera en otro lugar.
Y aquí Stanley tiene una ventaja que pocos candidatos en esta situación tendrían. Como nunca ingresó a la universidad y puede decidir matricularse en cualquier momento, su legitimidad procesal se mantiene activa indefinidamente. Nan Zhong describió esto como una especie de legitimidad permanente, algo extremadamente raro en este tipo de litigio y que le da a la familia mucho más tiempo y margen de maniobra para conducir los procesos.
Discriminación racial en admisiones académicas: un debate que no terminó
La decisión de la Corte Suprema estadounidense de 2023, que prohibió el uso de la raza como criterio de admisión en las universidades, fue un hito histórico, pero no cerró el debate sobre la discriminación racial en los procesos de selección. Al contrario, encendió aún más la discusión sobre cómo las instituciones venían utilizando esos criterios en la práctica y si determinados grupos, como los estudiantes asiático-americanos, eran sistemáticamente perjudicados incluso cuando presentaban un desempeño académico superior. El caso de Stanley Zhong cobró aún más relevancia en este contexto, funcionando como un símbolo de las tensiones que esa decisión sacó a la luz.
Lo que hace tan complejo este debate es que las prácticas de admisión de las grandes universidades estadounidenses son, en la mayoría de los casos, opacas. Las instituciones rara vez explican de forma detallada por qué aceptan o rechazan a un candidato específico, y los datos agregados que divulgan públicamente pocas veces son suficientes para identificar patrones discriminatorios con claridad. Es exactamente en esa brecha donde la Inteligencia Artificial tiene potencial para marcar la diferencia: al analizar grandes volúmenes de datos disponibles públicamente y cruzarlos con información obtenida en procesos de descubrimiento judicial, es posible construir argumentos mucho más sólidos de lo que sería viable con un análisis manual.
Más allá del caso Zhong, este escenario plantea cuestiones importantes sobre cómo las universidades van a adaptar sus procesos de admisiones académicas en un mundo donde el análisis de datos se volvió más accesible y donde cualquier patrón discriminatorio puede, en teoría, ser detectado y documentado con mucha más facilidad. La presión por transparencia va a aumentar, y las instituciones que resistan a esa presión probablemente enfrentarán más procesos judiciales como el de la familia Zhong en los próximos años.
Herramientas que usamos a diario
Una causa más grande que un solo proceso
Nan Zhong dejó claro que la lucha de la familia va más allá de la situación personal de Stanley. Reconoce que la familia ya invirtió recursos financieros significativos en los procesos, pero cree que las cuestiones planteadas se refieren a un problema sistémico que afecta a miles de estudiantes.
Para ampliar el alcance de la causa, la familia fundó una organización sin fines de lucro llamada SWORD — siglas de Students Who Oppose Racial Discrimination, o Estudiantes Contra la Discriminación Racial. El objetivo de la organización es apoyar a otros estudiantes y familias que enfrentan situaciones similares y presionar por más transparencia en los procesos de admisión universitaria.
Además, la familia creó una campaña de financiamiento colectivo en GoFundMe para ayudar a cubrir los gastos legales. Según Nan Zhong, ya recibieron algo de apoyo financiero por esa vía, lo que ha ayudado a mantener los procesos en marcha.
Qué dice esta historia sobre el futuro de la IA y la justicia
El caso de Nan Zhong es un ejemplo concreto de cómo la Inteligencia Artificial está empezando a cambiar la dinámica de poder en disputas jurídicas. Durante mucho tiempo, el acceso a una justicia de calidad dependía casi exclusivamente de la capacidad financiera para contratar a los mejores abogados disponibles. Esto creaba un desequilibrio enorme en casos que involucraban a individuos o familias contra grandes instituciones con recursos ilimitados. La IA no resuelve este problema por completo, pero reduce la distancia de forma significativa, especialmente cuando la persona del otro lado es inteligente, dedicada y está dispuesta a invertir tiempo en el proceso.
Claro que usar IA en contextos jurídicos también conlleva riesgos. Los modelos de lenguaje pueden cometer errores, interpretar leyes de forma equivocada o generar argumentos que parecen sólidos pero no resisten el escrutinio de un juez experimentado. La propia estrategia de Nan Zhong — usar varios modelos al mismo tiempo y cruzar respuestas — demuestra que es consciente de esas limitaciones. Comparar resultados entre diferentes herramientas es una forma inteligente de reducir el riesgo de alucinaciones e inconsistencias, algo que cualquier persona que use IA para tareas críticas debería considerar.
Aun así, la combinación entre el uso inteligente de las herramientas y la supervisión de un profesional jurídico cualificado marca toda la diferencia en casos complejos. Pero el punto central aquí no es que la IA sustituya a los abogados: es que permite a personas comunes participar en el proceso de forma mucho más activa e informada que antes.
Una historia que todavía se está escribiendo
El caso de la familia Zhong sigue en curso, y el desenlace está lejos de ser seguro. Los procesos contra las cuatro universidades continúan tramitándose, y cada uno tiene sus particularidades y desafíos propios. Pero independientemente del resultado final en los tribunales, la historia ya cuenta algo importante: la Inteligencia Artificial llegó al mundo jurídico no solo como herramienta de las grandes corporaciones, sino como un recurso accesible para quienes buscan justicia.
Y cuando se trata de combatir la discriminación racial en las admisiones académicas, tener acceso a una herramienta así puede marcar toda la diferencia entre rendirse y seguir luchando.
Como Nan Zhong resumió: Creemos que tenemos una ventaja única, y no queremos desperdiciarla. 💪
