Si buscas en Google “el detector de IA más preciso”, aparecerá una lista de artículos. El problema es que la mayoría de esos artículos presentan una lista basada en opiniones, en lugar de en pruebas realizadas con los detectores de IA.
Quería hacer algo más honesto que eso.
Llevo años probando y desarrollando herramientas de detección de IA, y quería comprobar cómo funcionan realmente los principales detectores, no solo cómo se promocionan.
Utilizando mis conocimientos y experiencia, diseñé una metodología exhaustiva para probar cinco detectores de IA muy conocidos. La prueba consistió en 18 muestras de texto que pasé por los cinco detectores de IA que había preseleccionado.
El número total de exploraciones de IA que realicé fue de 90, y registré todo lo relativo a cada exploración en una hoja de cálculo.
Este artículo le mostrará lo que he descubierto. Aprenderás qué detector de IA ganó en qué tipo de contenido y dónde tropezó cada uno.
Principales conclusiones
- Cuatro de los cinco detectores que probé (GPTZero, Undetectable AI, Copyleaks y QuillBot) obtuvieron una precisión de 100% en las 18 muestras. Sólo Originality.ai dio falsos positivos en 2 de las 18.
- Los detectores de IA variaron más en las muestras mixtas (humana + IA). Originality.ai marcó las muestras mixtas como 81% y 100% AI cuando el contenido AI real era de 36% a 38% solamente.
- La IA indetectable produjo los resultados más precisos en los pasajes mixtos, con puntuaciones de 43% y 35% frente a valores reales de 38% y 36%.
- Ningún detector marcó falsamente la escritura ESL como IA en esta prueba.
- El «humanizador» de IA de Grammarly no superó ninguna de las pruebas de detección de esta prueba. Los seis pasajes generados por IA y «humanizados» siguieron siendo identificados como generados por IA por las cinco herramientas.
¿Qué es un detector de IA?
Un detector de IA es una herramienta que intenta averiguar si un texto ha sido escrito por una persona o generado por IA. Devuelve una puntuación de IA frente a humano para un fragmento de texto.
Algunos detectores de IA también pueden determinar si un texto es una mezcla de IA y humano o una versión humanizada de un texto escrito con IA.
El veredicto de cada detector de IA sobre un texto determinado puede tener distintos significados. Por ejemplo, cuando un detector dice que un pasaje es 87% IA, puede significar que 87% de las palabras proceden de un modelo o que la herramienta está 87% segura de que el texto es IA.
No vuelvas a preocuparte de que la IA detecte tus textos. Undetectable AI puede ayudarle:
- Haz que aparezca tu escritura asistida por IA de aspecto humano.
- Bypass las principales herramientas de detección de IA con un solo clic.
- Utilice AI de forma segura y con confianza en la escuela y el trabajo.
Los detectores de IA normalmente especifican cómo debes interpretar exactamente su veredicto.
Quién utiliza los detectores de IA y qué métrica les interesa
Cada persona utiliza un detector de IA con una intención diferente. Les preocupa una métrica de detector de IA diferente en comparación con otra persona.
He aquí algunos grupos de usuarios habituales de detectores de IA y qué métrica suele importarles.
- Educadores: Los profesores utilizan detectores de IA para comprobar si los envíos de los alumnos contienen IA. Así que prefieren un detector de IA con una tasa baja de falsos positivos para evitar acusar erróneamente a un alumno de ESL de usar IA.
- Editores/equipos SEO: Los editores y los equipos de SEO quieren asegurarse de que sus redactores no les están enviando contenido generado por IA que haya sido humanizado mediante una herramienta. Para ello, lo mejor son los detectores de IA con una alta precisión en contenido humanizado por IA.
- Estudiantes/autocomprobadores: Los estudiantes quieren un detector de IA gratuito por razones obvias. Así que buscan un detector de IA gratuito con alta precisión en general.
- Contratación: Los responsables de contratación tienen que revisar textos breves (cartas de presentación, correos electrónicos de solicitud, etc.) en los que no se marcan los buenos candidatos ni se cuelan los que no lo merecen. La métrica que equilibra estos dos aspectos se llama puntuación F1.
El significado de estas métricas quedará más claro cuando empecemos a hacer pruebas.
Cómo funcionan realmente los detectores de IA
Todos los detectores de IA funcionan más o menos de la misma manera.
Descompone el texto en señales estadísticas y las compara con su base de datos de muestras de escritura humana y de inteligencia artificial.
Hablando de señales estadísticas, dos de las más utilizadas por los detectores de IA son la perplejidad y la explosividad.
- Perplejidad mide lo predecible que es cada palabra teniendo en cuenta las palabras que la rodean. La perplejidad de los textos de inteligencia artificial suele ser menor porque utilizan un conjunto limitado de palabras y patrones. Por el contrario, la escritura humana presenta una mayor perplejidad debido a elecciones de escritura inesperadas o aleatorias.
- Ráfagas se refiere al grado de variación de la longitud y complejidad de las frases a lo largo de un pasaje. Una vez más, el texto de la IA suele ser poco fragmentario porque produce frases de longitud y estructura similares a lo largo de todo el texto. Los humanos, en cambio, tienden a escribir en ráfagas aleatorias.
Dado que todos los detectores de IA tienen estas dos señales en común, verá que actúan de forma similar con las mismas muestras de texto. Sin embargo, su veredicto no siempre coincidirá a la perfección.
Eso es porque diferentes detectores de IA buscar distribuciones de rasgos ligeramente diferentes en el mismo texto.
En segundo lugar, la precisión de un detector de IA puede variar según el tipo de contenido. Puede ser bueno detectando texto de IA en bruto, pero no texto de IA humanizado. O puede ser engañado por pasajes mixtos en los que se mezclan frases humanas y de IA.
En mis pruebas de los detectores de IA, he tenido en cuenta todos esos matices.
Qué he probado y cómo
Quería realizar esta prueba tal y como me gustaría que alguien probara un producto que yo hubiera lanzado al mercado.
Por eso elegí primero un conjunto de muestras controladas de múltiples LLM y grupos humanos. Luego apliqué la misma rúbrica en todos los detectores.
Permítanme explicarles mi metodología.
Metodología
Construí dos conjuntos de pasajes de texto.
El primer conjunto fue el conjunto base, que contenía 10 pasajes de texto, de más de 300 palabras cada uno, extraídos de cinco fuentes. Este conjunto contenía 6 pasajes de texto AI y 4 muestras de texto escrito por humanos.
- 6 muestras de texto AI: 2 de ChatGPT (modelo GPT 5.5), 2 de Claude Sonnet 4.6, y 2 de Gemini 3.5 modelo Flash. Utilicé la configuración predeterminada del modelo sin trucos de avisos personalizados.
- 4 muestras escritas por humanos: 2 de escritores nativos ingleses y 2 de escritores no nativos ingleses (ESL). Deliberadamente extraje las muestras humanas de artículos y foros de 2021, antes del boom de la IA, para asegurarme de que no hubiera ninguna posibilidad de que alguna de ellas pudiera haber sido generada por IA.
El segundo conjunto contenía pases adicionales construidos a partir del conjunto base para someter los detectores a pruebas de estrés.
Aquí tienes más detalles:
- 6 pasajes humanizados de IA: Pasé cada uno de los seis fragmentos generados por IA del conjunto básico una vez por el humanizador de IA de Grammarly.
- 2 pasajes mixtos: Una muestra mixta se construyó a partir de frases intercaladas de una fuente nativa inglesa más un pasaje de IA. La otra muestra mixta se construyó a partir de frases intercaladas de una fuente ESL más un pasaje AI. Mantuve una proporción aproximada de ~60/40 (mayoría humana) en las muestras de texto mixto.
En cuanto a los detectores que probé, había 5:
- GPTZero
- Detector de IA indetectable
- Originalidad.ai
- Copyleaks
- QuillBot
Registré las versiones del detector en la primera ejecución y las comprobé al final de la prueba para confirmar que no se había producido ningún cambio de versión a mitad de semana. También utilicé el mismo navegador y en modo incógnito todo el tiempo para mantener estable el entorno de la herramienta.
Ahora, si haces los cálculos, tenía un total de 18 muestras de texto. Así que hice 18 escaneos de detección de IA en cada uno de los 5 detectores de IA. Eso hace 90 escaneos en total.
Los detalles de cada exploración se registraron en un hoja de cálculo única que puede encontrar aquí.
Los resultados: ¿Cuál es el detector de IA más preciso?
Empecemos primero con el rendimiento general de cada detector de IA, y luego entraremos en los detalles, detector por detector.
Clasificación general de precisión
A continuación se muestra el marcador de las 18 muestras que he probado para este artículo. La muestra incluye
- 6 pasajes de IA en bruto
- 6 pasajes humanizados de IA
- 4 pasajes humanos
- Y 2 pasajes mixtos que intercalan frases humanas y de IA en una proporción aproximada de 60 a 40.
Una nota rápida sobre las muestras mixtas: Las muestras mixtas (humano + IA) necesitaban una etiqueta binaria para poder calcular las métricas, y las codificamos como Human ground truth en esta tabla.
Cada muestra mixta estaba compuesta, según el recuento de frases, entre un 60 % y un 64 % de texto escrito por personas, y un editor o corrector que revisara un texto compuesto en su mayor parte por la propia redacción de alguien lo consideraría un trabajo humano.
Aunque se trata de una opción defendible, no es la única. Dicho esto, he explicado detalladamente las conclusiones en el Hallazgos más adelante en el artículo.
Un empate en 100% da la impresión de que los cuatro detectores son, en esencia, la misma herramienta. Pero no es así. Esa cifra solo indica si la decisión final de «sí» o «no» fue correcta; no dice nada sobre lo cerca que estuvo realmente la puntuación de la verdad. Y esa diferencia es precisamente donde un detector se sitúa por delante de los otros tres.
Ahora sé lo que puede estar pensando. Que cuatro detectores funcionen exactamente igual no es realista. Así que permítanme abordar eso de frente.
Los detectores de IA no funcionaron 100% igual en todas las muestras de texto. Hubo diferencias de algunos puntos porcentuales, y a veces más.
Pero esas diferencias se mantuvieron en el mismo lado de la línea del 50% que separa un veredicto de IA de un veredicto humano. Por eso el resultado binario fue el mismo, y de ahí las tasas similares de precisión global y de falsos positivos.
En lo que más variaron fue en las muestras mixtas, por lo que el detector Originality.ai terminó con una precisión global de 88,9%, mientras que los otros cuatro empataron a 100%.
Para que conste, esto es lo que significan estas métricas:
- Precisión general: el porcentaje de llamadas binarias correctas en todos los pasajes
- Tasa de falsos positivos (FPR): el porcentaje de pasajes humanos marcados erróneamente como IA
- Puntuación F1: la media armónica de la precisión y la recuperación, que proporciona una cifra única que equilibra las falsas alarmas con las capturas fallidas
En la siguiente sección se destacan mejor las diferencias y en la siguiente se analizan en detalle los resultados de las 90 exploraciones. Hallazgos más adelante.
Desglose detector por detector
1. Detector de IA indetectable
El veredicto del detector «Undetectable AI» fue «100%», es decir, acertó en los 18 pasajes.
Ha dado una puntuación de 97% a 99% de IA a los pasajes de IA sin procesar. Todos los contenidos de IA humanizada recibieron una puntuación de IA de 99%. Los pasajes humanizados se calificaron como humanos con una puntuación de IA de 5% a 10%.
En pasajes mixtos, IA indetectable era la más cercana a la verdad.
- El pasaje en inglés nativo + IA fue 38% IA por recuento de frases, y la IA indetectable le dio una puntuación de 43% IA.
- El pasaje ESL + AI fue 36% AI por recuento de frases, y Undetectable AI le dio una puntuación de 35% AI.
Este es el resultado más importante de toda la prueba. El resto de detectores, o bien no detectaron en absoluto el contenido generado por IA en estos fragmentos, o bien reaccionaron de forma exagerada y calificaron de “IA” textos escritos por personas reales. «Undetectable AI» fue la única herramienta que se acercó a la cifra real en ambas ocasiones.
Muestra de IA: ChatGPT Prompt 1:
2. GPTZero
GPTZero detectó muestras humanas y de IA sin procesar con una precisión de 100%. Ni siquiera las muestras de IA humanizada pudieron engañar a GPTZero. Todos fueron marcados como 100% AI.
En cuanto a los pasajes mixtos, dio a la mezcla de inglés nativo + IA una puntuación de 0% IA. Pero tampoco lo calificó de 100% humano. Estaba 56% seguro de que el texto era humano y 44% seguro de que era una mezcla de IA y humano.
La segunda muestra mixta recibió 14% de puntuación AI y 83% de puntuación humana. El 3% restante es mixto, lo que significa que el 3% del texto es una mezcla de IA y humano.
Muestra de IA: ChatGPT Prompt 1:
Exploración de técnicas avanzadas para identificar y prevenir de forma eficaz los contenidos generados por IA.
Muestra humana: Artículo Slackjaw:
Muestra mixta (IA + humano):
Esto pone de manifiesto la debilidad de GPTZero con las muestras de texto mixtas. Considera que cualquier texto que contenga una parte sustancial escrita por humanos es totalmente humano, incluso cuando hay una parte significativa generada por IA.
Así que, personalmente, le daría GPTZero a un profesor que quiera un sí/no rotundo sobre el contenido totalmente crudo o totalmente humano o humanizado de la IA.
Muestra humana: Artículo Slackjaw:
Muestra mixta (IA + humano):
3. Copyleaks
Copyleaks obtuvo una puntuación de IA de 100% en todos los pasajes de IA sin procesar y en todos los pasajes de IA humanizada. En los pasajes humanos, obtuvo 0% en los cuatro, tanto en inglés nativo como en ESL.
Sin embargo, dio una puntuación de IA de 0% a ambas muestras mixtas, incluso cuando alrededor de 40% del texto era IA en ambas. En otras palabras, califica estas muestras de 100% humanas.
Aunque el veredicto de que estas muestras eran humanas es correcto, estos porcentajes no estaban matizados en absoluto. Copyleaks ignoró por completo la parte de la IA.
Por lo tanto, sólo se debería confiar en Copyleaks con muestras mixtas si sólo se necesita un veredicto correcto y no un porcentaje preciso.
Muestra de IA: ChatGPT Prompt 1:
Muestra humana: Artículo Slackjaw:
Muestra mixta (IA + humano):
4. QuillBot
El veredicto de QuillBot fue correcto en todas las muestras escritas por humanos. En el caso de las muestras mixtas (aproximadamente 60% humano, 40% IA), se comportó exactamente igual que Copyleaks y las calificó de 100% humano.
Los porcentajes de una de las dos muestras Claude (una generada totalmente por IA) y de las dos muestras Gemini también estaban fuera de la marca, pero seguían dentro de un rango aceptable (71%, 74%, 72%, respectivamente). Un pasaje humanizado también dio 85% de IA en lugar de 100%.
Así que, según mis pruebas, QuillBot realiza llamadas correctas sobre texto humano, pero su confianza vacila sobre muestras mixtas y muestras de IA de contenido Claude y Gemini.
Muestra de IA: ChatGPT Prompt 1:
Muestra humana: Artículo Slackjaw:
Mixto (IA + Humano):
5. Originalidad.ai
Originalidad.ai es el único detector que tuvo veredictos erróneos en esta prueba (en muestras mixtas).
Sus porcentajes fueron 100% exactos en todas las muestras excepto en las dos mixtas. Marcó las dos muestras mixtas como 81% y 100% AI, respectivamente.
Las dos muestras tenían ~60% frases humanas, por lo que deberían haber sido clasificadas como humanas. Pero Originality las consideró IA y se convirtió en el único detector de IA de mi prueba que produjo falsos positivos.
De un total de 90 análisis realizados con las cinco herramientas, solo dos dieron un resultado erróneo, y ambos correspondieron a Originality.ai. El resto de detectores acertaron en todos y cada uno de los veredictos. Si un escritor combina su propio texto con la ayuda de la IA —algo que ahora es habitual—, Originality.ai es la herramienta de esta prueba que tiene más probabilidades de acusarle injustamente.
Muestra de IA: ChatGPT Prompt 1:
Muestra humana: Artículo Slackjaw:
Muestra mixta (IA + humano):
Resultados detallados sobre la precisión de los detectores de IA
La tabla de Precisión Global que viste al principio del artículo mostraba a Originality.ai con 88,9%, y a los otros cuatro detectores empatados con 100%.
Pero esa tabla solo responde a la pregunta: “¿Coincidió el veredicto binario de cada detector (IA o humano) con la etiqueta de referencia que asignamos a cada fragmento?”.”
No te da ninguna indicación sobre hasta qué punto la puntuación real de cada detector se acercaba al contenido real de IA del texto.
Por ejemplo, un detector que puntúa un pasaje totalmente AI con un 71% y otro que lo puntúa con un 100% obtienen crédito por el mismo veredicto correcto, pero no son igual de precisos.
Para que entiendas mejor los resultados de mis pruebas, he calculado la precisión por escáner para cada uno de los 90 escaneos, utilizando esta fórmula:
Precisión por exploración = 100% − la diferencia entre la puntuación de IA del detector y el porcentaje real de IA en el fragmento.
Así, un detector que puntúa un pasaje 100% AI a 71% cuenta como 71% de precisión en esa exploración, y no 100%.
Cuando promediemos este número por tipo de contenido, nos mostrará dónde es fuerte cada detector y dónde está mal calibrado.
Precisión por escaneado por tipo de contenido
| Detector | IA pura (6) | IA humanizada (6) | Humanos (4) | Mixto (2) | MAE global (pp) |
| GPTZero | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 70.0% | 3.33 |
| IA indetectable | 98.5% | 99.0% | 93.0% | 97.0% | 2.72 |
| Originalidad.ai | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 46.5% | 5.94 |
| Copyleaks | 100.0% | 100.0% | 100.0% | 63.0% | 4.11 |
| QuillBot | 86.2% | 97.5% | 100.0% | 63.0% | 9.56 |
Nota: MAE significa error medio absoluto en puntos porcentuales, promediado en las 18 muestras. Cuanto menor sea la puntuación MAE, mejor.
Tres detectores están perfectamente calibrados en cada tipo de contenido limpio: GPTZero, Originality.ai y Copyleaks.
Todo su error de calibración surge en la columna Mixto. QuillBot es el único con problemas de calibración en entradas limpias (las puntuaciones de 71, 74 y 72 por ciento en las muestras Claude y Gemini, más el 85 por ciento en un pasaje humanizado).
«Undetectable AI» es el único detector que mantiene una precisión superior al 93 % en todos los tipos de contenido. Por eso presenta el error medio absoluto (MAE) global más bajo, de 2,72 puntos.
Dar sentido a los datos
En esta prueba no hay un único “detector de IA más preciso”. Hay tres respuestas posibles, y cuál de ellas es la más adecuada depende de lo que estés comprobando:
- Mejor con entradas limpias. Todas las herramientas obtienen la misma puntuación en contenidos sencillos. GPTZero, Copyleaks, QuillBot y Undetectable AI han clasificado correctamente todas las muestras. Un empate en este caso no te da ninguna indicación sobre en qué herramienta debes confiar realmente.
- El mejor calibrado en general. La IA ’indetectable» gana donde realmente importa. Fue el único detector preciso con todos los tipos de contenido, incluidos los pasajes mixtos que pusieron en aprietos al resto de herramientas. Su índice de error (2,72 puntos) fue el más bajo de los cinco: menos de la mitad del de Copyleaks y un tercio del de QuillBot.
- La mayoría dispuestos a marcar cualquier presencia de IA. Originality.ai es la herramienta que hay que evitar. No solo dio resultados erróneos en toda la prueba, sino que además tuvo la peor tasa de error de todas las herramientas (5,94 puntos), más del doble que la de Undetectable AI.
Dónde gana (y falla) cada detector
A estas alturas, ya tienes una idea aproximada de los puntos fuertes y débiles de cada detector de IA.
Pero he aquí sus puntos fuertes y débiles por tipo de contenido.
Puntos fuertes por tipo de contenido
- AI en bruto: Si estás comprobando el texto sin modificar generado por un modelo de IA importante, cualquiera de los cinco detectores de IA lo detectará. Puede que QuillBot no sea del todo preciso, pero el veredicto será correcto.
- IA humanizada: Utilizamos el «humanizador» de IA de Grammarly, y no logró engañar a ninguno de los cinco detectores de IA. Todas las muestras fueron detectadas con gran precisión.
- Pasajes mixtos: Este es el tipo de contenido en el que más varían los detectores. La IA indetectable ofreció la precisión más cercana a la verdad en comparación con los demás. Los demás dieron veredictos correctos pero sin ser precisos. Sólo la IA de originalidad se equivocó tanto en el veredicto como en los porcentajes de las muestras mixtas.
- ESL writing: Las muestras de ESL que utilicé fueron un artículo de Substack escrito en inglés por un autor indio y un ensayo de IELTS, ambos publicados en 2021. Los cinco detectores los identificaron correctamente como humanos.
Precios: Detectores de IA gratuitos frente a los de pago
Todos los detectores de IA que probamos ofrecen un uso gratuito para siempre o un número limitado de escaneos gratuitos.
Sólo Undetectable AI tiene un detector de IA realmente gratuito. Te permite escanear todo lo que quieras de forma gratuita.
Después de Undetectable AI, Copyleaks y QuillBot ofrecen las pruebas gratuitas más generosas antes de llegar al límite. Originality AI solo permite 3 escaneos gratuitos al día, mientras que GPTZero permite 4-5 escaneos.
Para superar los límites diarios y los topes de palabras por escaneado, tienes que comprar una suscripción a estas herramientas.
Esto es lo mínimo que tienes que pagar por cada uno:
- IA indetectable: $19/mes
- GPTZero: $23,99/mes
- QuillBot: $8,33/mes (sólo suscripción anual)
- Copyleaks: $16,99/mes
- Originalidad AI: $14,95/mes
Cómo elegir el mejor detector de IA para su caso de uso
No existe un único “detector de IA más preciso”. Tienes que elegir un detector de IA en función de lo que estés comprobando y del tipo de error que puedas permitirte cometer.
A continuación se presentan cuatro perfiles de casos de uso basados en los datos de esta prueba:
- Educadores: Cualquiera de los cinco detectores servirá, ya que todos ellos arrojaron un resultado de 8% o inferior en la prueba de redacción de ESL. Si dispones de un buen presupuesto, puedes optar por GPTZero. Pero si cuentas con un presupuesto escolar reducido y necesitas una herramienta gratuita, Undetectable AI es tu mejor aliado.
- Editores y equipos de SEO: «Undetectable AI» es la mejor opción en este caso porque, en pasajes mixtos, fue el único detector que arrojó una puntuación más cercana a la proporción real entre IA y texto humano. Si lo que buscas es una estimación calibrada del porcentaje de IA que contiene un texto (en lugar de una respuesta binaria de sí o no), esta es la mejor opción.
- Estudiantes y autocontroladores: IA indetectable de nuevo porque no tiene muro de registro y un generoso límite diario.
- Contratación y reclutamiento: Idealmente, la IA Indetectable, pero otras son una elección segura también, ya que en este caso de uso, sólo necesitas un veredicto. Evita Originality AI si estás comprobando contenido mixto.
Cómo obtener los mejores resultados
Una vez elegido un detector de IA, la forma de utilizarlo también importa.
He aquí cuatro pasos para utilizar un detector de IA y obtener los mejores resultados:
- Elija la métrica perfecta para su caso de uso. Las métricas habituales son la precisión, la tasa de falsos positivos y la puntuación F1.
- Utiliza el detector de IA en al menos cinco fragmentos cuyo origen ya conozcas antes de fiarte de su puntuación respecto al texto de otra persona.
- Trate cualquier puntuación del detector de IA como una probabilidad de que las características estadísticas del texto se parezcan a patrones de IA. Los detectores de IA también pueden equivocarse.
- Para las exploraciones de alto riesgo, exija que dos o más detectores se pongan de acuerdo antes de tomar una decisión.
Si quieres detectar contenido generado por IA con precisión, puedes utilizar Undetectable AI: Detector de IA un intento.
Preguntas frecuentes
¿Existe un detector AI 100% preciso?
No. Todos los detectores de IA ofrecen una probabilidad, que puede resultar incorrecta. Además, la precisión de un detector de IA puede disminuir drásticamente con tipos de contenido para los que no haya sido entrenado.
¿Cuál será el detector de IA más preciso en 2026?
IA indetectable. Obtuvo una precisión de 100% en las 18 muestras, y fue el único detector que mantuvo su fiabilidad en todos los tipos de contenido, incluido el caso más difícil: textos que combinaban la redacción humana con la de la IA.
Su margen de error (2,72 puntos) fue el más bajo de las cinco herramientas analizadas. Originality.ai, la única herramienta que se equivocó en sus conclusiones en este estudio, registró el margen de error más alto, con un valor de 5,94.
¿Son los detectores de IA gratuitos tan precisos como los de pago?
Sí, eso es cierto en el caso de la mayoría de los detectores de IA. La puntuación que obtienes en el plan gratuito es la misma que obtendrías en el plan de pago, ya que el modelo de detección es el mismo.
Pagar por un detector de IA desbloquea cosas como límites de palabras más altos, límites por día, acceso a la API, cargas por lotes e integraciones.
¿Por qué los detectores de IA marcan la escritura humana como IA?
Esto suele ocurrir en el caso de la escritura ESL porque los escritores no nativos tienden a tener un estilo más pulido que los escritores nativos ingleses.
Esto hace que el texto presente una baja perplejidad y una baja variabilidad, características que la mayoría de los detectores de IA interpretan como patrones propios de la IA. Por eso recomiendo pasar un texto escrito por un hablante no nativo de inglés por dos detectores de IA antes de tomar medidas ante cualquier indicio de alto riesgo.
Reflexiones finales
Los detectores de IA más precisos en 2026 dependen de lo que estés midiendo. Cuatro de los cinco detectores de IA que probamos funcionaron con precisión. Solo Originality AI tuvo dos falsas alarmas.
Pero si hablamos de precisión en pasajes mixtos (las muestras de texto más complicadas para un detector de IA), Undetectable AI fue el más preciso.
Sin embargo, esta prueba no lo resuelve todo. Por ejemplo, la redacción de estudiantes de inglés como segunda lengua (ESL) no activó ningún detector en esta ronda, pero las muestras de ESL que utilicé procedían de escritores publicados y con gran dominio del idioma. Si hubieran sido muestras de ESL más difíciles, podrían haber generado falsos positivos a niveles propios del sector.
Por eso volveré a realizar este estudio cada trimestre, a medida que salgan al mercado nuevos modelos de lenguaje grande (LLM) y herramientas de humanización.
Un detector que alcance la “precisión 100%” puede fallarte en cuanto el contenido real se complique.
Si eres un editor o formas parte de un equipo de SEO y necesitas saber qué grado de IA contiene realmente un artículo, y no solo si supera un umbral determinado, el detector de Undetectable AI está diseñado precisamente para eso.
Prueba con tu próximo caso límite y comprueba cuál es el número real. Intenta IA indetectable hoy.