No simplemente evaluar, sino acompañar
Ensayati nació de una pregunta simple: si un estudiante ya sabe qué calificación sacó, ¿por qué la mayoría de las plataformas se detienen ahí? Construimos un motor de aprendizaje que convierte cada examen en un plan de estudio real, personalizado con cada respuesta que das.
El examen no es el producto
El plan de mejora después del examen es el producto. Medir un resultado es fácil; lo que de verdad ayuda es saber exactamente qué hacer con ese resultado.
Cada estudiante es distinto
Dos personas pueden sacar la misma calificación por razones completamente distintas. Un perfil que crece con cada respuesta permite ver esa diferencia y actuar sobre ella.
Acompañar, no solo evaluar
La mayoría de las herramientas de estudio terminan en un número. Creemos que ese número debería ser el punto de partida de un plan, no el final del proceso.
Quién está detrás
Ensayati es un proyecto independiente hecho en Guadalajara, Jalisco, en 2026. Lo construye un equipo pequeño encabezado por un desarrollador de software con siete años de experiencia en sistemas para empresas, que decidió aplicar esa experiencia a un problema que vio de cerca: los aspirantes a la universidad pública no tenían una herramienta que cubriera varias universidades, se adaptara a sus puntos débiles reales y les dijera qué estudiar con el tiempo que les queda. No somos una escuela ni tenemos relación con la UDG, la UANL, la Universidad Veracruzana, College Board ni CENEVAL: somos una plataforma de práctica que usa sus temarios y sus datos públicos.
Empezamos por los exámenes de admisión en México, con la PAA de la UDG y el EXANI-II (UANL y UV), porque es donde vimos el hueco más claro entre lo que existe (bancos de reactivos estáticos con videos) y lo que un estudiante necesita (saber exactamente en qué falla y qué hacer al respecto). Cada año, cerca de dos millones de estudiantes presentan uno de estos exámenes.
De dónde salen los datos
Todo lo que publicamos como cifra tiene una fuente oficial que se cita en la misma página. Si un dato no existe (por ejemplo, la fórmula que convierte aciertos a puntaje), lo decimos en vez de inventarlo.
Puntajes mínimos de la UDG: 423 páginas
Salen de los archivos de puntajes mínimos por convocatoria que publica la Coordinación de Control Escolar de la Universidad de Guadalajara, del calendario 2019-B al 2026-B. Los cargamos tal cual y calculamos porcentajes y tendencias en el propio código de cada página; no escribimos cifras a mano.
Puntajes mínimos de la UANL: 212 páginas
La UANL no publica sus puntuaciones mínimas. Las obtuvimos por solicitud de acceso a la información pública (folio 191118726000256, respuesta del 14 de septiembre de 2026): 5 convocatorias, de junio 2024 a mayo 2026. Publicamos la cita de la fuente en cada tabla y nunca usamos el logo de la universidad.
Temarios oficiales, reactivos propios
El banco sigue la guía de estudio de la PAA de College Board y la guía del sustentante del EXANI-II de CENEVAL (junio de 2025). Ningún reactivo real de esos exámenes se reproduce: los dos están protegidos y no los copiamos. Escribimos preguntas propias sobre las mismas destrezas, con el mismo formato y las mismas trampas.
Consulta los datos: puntajes mínimos UDG · puntajes mínimos UANL · historial UDG · historial UANL · puntaje mínimo UV
Cómo hacemos el contenido
El banco tiene más de 4,900 preguntas originales para la PAA (76 sub-temas) y más de 1,750 para el EXANI-II (146 sub-temas, incluidos los 13 módulos disciplinares que usa la UANL; la UV usa solo las 3 áreas transversales). Ninguna se publica sin pasar por cuatro pasos:
- 1
Leemos el temario oficial y preguntas reales del sub-tema
Cada sub-tema se escribe para el examen específico, no para el tema en abstracto.
- 2
Un validador automático revisa formato y sesgos
Distribución de respuestas, sesgo de longitud, duplicados, opciones que se delatan por la forma.
- 3
Un segundo revisor recalcula desde cero
Distinto de quien escribió el lote: verifica que la correcta sea única, que la explicación no se contradiga y que cada error descrito exista de verdad.
- 4
Auditoría final leyendo desde la base
Antes de publicar un módulo completo, se relee el contenido tal como lo verá el estudiante, no desde los borradores.
Las explicaciones extendidas y Sayi, la tutora de IA, usan modelos de lenguaje de OpenAI; el contenido que evalúa (las preguntas y sus respuestas) lo escriben y revisan personas.
Lo que no hacemos
- No prometemos resultados ("subes X puntos"). Publicamos lo que sí se mide: tu dominio por sub-tema y tu avance entre simulacros.
- No convertimos tu porcentaje a la escala de College Board ni al índice CENEVAL de 700 a 1300: esas fórmulas no son públicas y no las inventamos.
- No vendemos "exámenes filtrados" ni reproducimos reactivos reales.
- No compramos reseñas ni seguidores. Las opiniones que mostramos son de usuarios reales de la plataforma.
¿Encontraste un error o quieres hablar con nosotros?
Escríbenos a contact@ensayati.com o usa la página de contacto. Si es un reactivo con error, cada pregunta tiene un botón para reportarlo desde la práctica; los revisamos todos.
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