- \n
- Los detectores de IA buscan patrones como la previsibilidad de las palabras, la variaci\u00f3n en las oraciones, la sintaxis y otras caracter\u00edsticas asociadas al texto generado por IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ning\u00fan detector de IA es totalmente fiable. Pueden darse falsos positivos y falsos negativos, sobre todo en textos breves, editados o muy predecibles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Nuestra prueba con cinco muestras revel\u00f3 diferencias importantes entre los detectores: algunas herramientas clasificaron correctamente las cinco muestras, mientras que otras no detectaron una o m\u00e1s.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- La puntuaci\u00f3n de un detector debe considerarse un indicador, no una prueba definitiva de qui\u00e9n es el autor de un contenido.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Para obtener mejores resultados, analiza muestras m\u00e1s largas, compara los resultados de varias herramientas y ten en cuenta c\u00f3mo se ha creado y editado el contenido.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 son los detectores de IA y c\u00f3mo funcionan?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Los detectores de IA son herramientas dise\u00f1adas para determinar si un texto ha sido escrito por un ser humano o generado por inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n
En lugar de identificar una etiqueta oculta que diga \u201cgenerado por IA\u201d, la mayor\u00eda de los detectores analizan las caracter\u00edsticas del texto. Entre ellas pueden figurar la elecci\u00f3n de palabras, la estructura de las oraciones, la previsibilidad, la sintaxis y los patrones aprendidos a partir de amplias colecciones de textos generados tanto por humanos como por IA.<\/p>\n\n\n\n
Escritura generada por IA<\/a> pueden presentar patrones estad\u00edsticos que difieren de la escritura humana habitual. Dado que los modelos de lenguaje generan texto prediciendo secuencias probables de palabras, el resultado que ofrecen puede parecer a veces m\u00e1s predecible o coherente que el contenido escrito de forma natural.<\/p>\n\n\n\n
Dos conceptos que suelen asociarse a la detecci\u00f3n de IA son la perplejidad y la irregularidad.<\/p>\n\n\n\n
Perplejidad<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La perplejidad mide el grado de previsibilidad de una secuencia de palabras para un modelo ling\u00fc\u00edstico.<\/p>\n\n\n\n
Por lo general, una puntuaci\u00f3n de perplejidad m\u00e1s baja indica que el texto es m\u00e1s f\u00e1cil de predecir. El texto generado por IA puede presentar en ocasiones una perplejidad m\u00e1s baja, ya que los modelos de lenguaje tienden a seleccionar secuencias de palabras estad\u00edsticamente probables.<\/p>\n\n\n\n
Los escritores humanos son menos coherentes. Pueden utilizar expresiones poco habituales, elecciones l\u00e9xicas inesperadas, formulaciones personales o estructuras sint\u00e1cticas m\u00e1s dif\u00edciles de predecir.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, la perplejidad por s\u00ed sola no basta para demostrar de forma fiable la autor\u00eda. La escritura humana tambi\u00e9n puede ser muy predecible, sobre todo cuando el tema es t\u00e9cnico, formal o repetitivo.<\/p>\n\n\n\n
R\u00e1fagas<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La \u00abburstiness\u00bb describe la variaci\u00f3n en la longitud, la estructura y el ritmo de las frases.<\/p>\n\n\n\n
La escritura humana suele contener una mezcla de frases cortas y largas. El texto generado por IA puede parecer a veces m\u00e1s uniforme, con estructuras de frase y un ritmo similares a lo largo de todo el texto.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, los modelos de lenguaje modernos han mejorado mucho a la hora de variar sus resultados. Esto hace que la irregularidad sea menos \u00fatil como se\u00f1al por s\u00ed sola y es una de las razones por las que la detecci\u00f3n actual de IA suele basarse en m\u00faltiples se\u00f1ales en lugar de en una simple medici\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Por qu\u00e9 es tan dif\u00edcil detectar la IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
La idea b\u00e1sica que subyace a la detecci\u00f3n de la IA parece sencilla: identificar los patrones que distinguen la escritura humana de la generada por una m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n
En la pr\u00e1ctica, esa l\u00ednea divisoria es mucho menos clara.<\/p>\n\n\n\n
La escritura humana y la generada por IA utilizan el mismo lenguaje. Los modelos de IA se entrenan con material creado por personas, por lo que aprenden muchas de las mismas estructuras gramaticales, patrones de vocabulario y convenciones de escritura que utilizan las personas.<\/p>\n\n\n\n
Esto plantea varios retos para los sistemas de detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
La escritura humana y la generada por IA pueden parecer similares<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los modelos de IA est\u00e1n dise\u00f1ados para generar lenguaje natural. A medida que los modelos mejoran, su escritura puede volverse menos repetitiva y m\u00e1s sensible al contexto.<\/p>\n\n\n\n
Al mismo tiempo, es habitual que la gente escriba de forma predecible. La redacci\u00f3n acad\u00e9mica, la comunicaci\u00f3n empresarial, las descripciones de productos y la documentaci\u00f3n t\u00e9cnica pueden seguir estructuras establecidas que un detector de IA podr\u00eda interpretar como generadas por una m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n
Esto significa que un detector no se limita a preguntarse: \u201c\u00bfEsto suena a IA?\u201d.\u201d<\/p>\n\n\n\n
Lo que hace es evaluar si las caracter\u00edsticas estad\u00edsticas y ling\u00fc\u00edsticas del texto concuerdan en mayor medida con los patrones que asocia al contenido generado por IA.<\/p>\n\n\n\n
Falsos positivos y falsos negativos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Se produce un falso positivo cuando un texto escrito por una persona se clasifica err\u00f3neamente como generado por IA.<\/p>\n\n\n\n
Un falso negativo es lo contrario. El texto generado por IA se clasifica como escrito por un ser humano.<\/p>\n\n\n\n
Ambas cosas son importantes.<\/p>\n\n\n\n
Un falso positivo puede causar problemas cuando se acusa a alguien de utilizar IA a pesar de que haya escrito el contenido por s\u00ed mismo. Un falso negativo puede hacer que el material generado por IA pase por un sistema de detecci\u00f3n sin que se se\u00f1ale.<\/p>\n\n\n\n
Las investigaciones tambi\u00e9n han revelado que el rendimiento de los detectores puede variar considerablemente en funci\u00f3n del tipo de texto, del modelo utilizado y de si el contenido ha sido modificado.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos de IA no dejan de cambiar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La detecci\u00f3n de la IA es un objetivo en constante evoluci\u00f3n, ya que los sistemas que generan el texto cambian continuamente.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos de IA m\u00e1s antiguos sol\u00edan generar patrones m\u00e1s evidentes, como frases repetitivas y estructuras predecibles. Los modelos m\u00e1s recientes pueden generar textos m\u00e1s variados y ajustarse mejor al contexto.<\/p>\n\n\n\n
Eso no significa que sea imposible detectar el contenido moderno generado por IA. Significa que los desarrolladores de detectores tienen que actualizar continuamente sus sistemas para tener en cuenta los nuevos modelos y los nuevos patrones de redacci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1l es la precisi\u00f3n actual de los detectores de IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
No existe una cifra \u00fanica de precisi\u00f3n que se aplique a todos los detectores de IA.<\/p>\n\n\n\n
Es posible que una herramienta funcione muy bien con textos generados por IA sin modificar, pero que tenga dificultades con contenidos parafraseados o editados por personas. Otro detector podr\u00eda ser m\u00e1s conservador y generar menos falsos positivos, pero pasar por alto algunos pasajes generados por IA.<\/p>\n\n\n\n
Los estudios independientes muestran la misma tendencia. Algunos detectores pueden ofrecer buenos resultados en condiciones de prueba espec\u00edficas, pero su rendimiento puede disminuir cuando se modifica el texto o cuando la prueba incluye diferentes tipos de escritura.<\/p>\n\n\n\n
Por eso hay que interpretar con cautela afirmaciones como \u201cprecisi\u00f3n 100%\u201d.<\/p>\n\n\n\n
Un detector puede obtener una puntuaci\u00f3n de 100% en una prueba de rendimiento concreta sin que por ello tenga una precisi\u00f3n de 100% en todos los textos, modelos, g\u00e9neros o situaciones del mundo real posibles.<\/p>\n\n\n\n
En Estudio de ZDNet<\/a> El estudio que nos sirvi\u00f3 de inspiraci\u00f3n evalu\u00f3 varios detectores de IA utilizando cinco muestras: tres generadas por ChatGPT y dos escritas por personas.<\/p>\n\n\n\n
Para nuestra comparaci\u00f3n, hemos utilizado el mismo punto de referencia b\u00e1sico.<\/p>\n\n\n\n
Los resultados ofrecen una visi\u00f3n general \u00fatil del rendimiento de estas herramientas con las mismas muestras. No deben considerarse como una clasificaci\u00f3n universal de la precisi\u00f3n de la detecci\u00f3n mediante IA.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo hemos probado 10 detectores de IA<\/strong><\/h2>\n\n\n
\n![\"Objetivos](\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/AI-detectors-accurate-featureed-image-1024x683.jpg\" "\\"\\"")
<\/figure>\n<\/div>\n\n\nPara que la comparaci\u00f3n fuera lo m\u00e1s coherente posible, probamos 10 detectores de IA utilizando las mismas cinco muestras de texto.<\/p>\n\n\n\n
El \u00edndice de referencia inclu\u00eda:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Tres ejemplos generados por IA con ChatGPT.<\/li>\n\n\n\n
- Dos ejemplos escritos por personas.<\/li>\n\n\n\n
- Se envi\u00f3 el mismo texto a cada detector.<\/li>\n\n\n\n
- Los resultados se registraron en funci\u00f3n de si cada herramienta clasificaba correctamente la muestra.<\/li>\n\n\n\n
- Un resultado se consideraba una clasificaci\u00f3n correcta cuando la puntuaci\u00f3n del detector alcanzaba el umbral utilizado en nuestra prueba.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Para mantener la coherencia con la metodolog\u00eda original inspirada en ZDNet, una puntuaci\u00f3n de probabilidad de IA superior a 70% se consider\u00f3 una clasificaci\u00f3n de IA.<\/p>\n\n\n\n
La precisi\u00f3n se calcul\u00f3 dividiendo el n\u00famero de muestras clasificadas correctamente entre el total de cinco muestras.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, un detector que clasific\u00f3 correctamente cuatro de las cinco muestras obtuvo una puntuaci\u00f3n de precisi\u00f3n de 80%.<\/p>\n\n\n\n
Las pruebas se llevaron a cabo como parte de la comparaci\u00f3n original de este art\u00edculo. Dado que los detectores de IA y los modelos en los que se basan cambian con el tiempo, estos resultados deben interpretarse como una prueba realizada en un momento concreto y no como una clasificaci\u00f3n definitiva.<\/p>\n\n\n\n
Y lo que es m\u00e1s importante, cinco muestras no son suficientes para determinar la precisi\u00f3n general. Una prueba comparativa m\u00e1s amplia, que incluyera m\u00e1s estilos de redacci\u00f3n, longitudes, modelos de IA, idiomas y muestras editadas, proporcionar\u00eda una medida m\u00e1s s\u00f3lida del rendimiento en el mundo real.<\/p>\n\n\n\n
Resultados de las pruebas de precisi\u00f3n del detector de IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
A continuaci\u00f3n se ofrece un resumen simplificado del rendimiento de los 10 detectores en nuestra prueba con cinco muestras.<\/p>\n\n\n\n
Detector de IA<\/th> Resultados correctos<\/th> Precisi\u00f3n de las pruebas<\/th><\/tr> IA indetectable<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> GPTZero<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> QuillBot<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> ZeroGPT<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> Originalidad.ai<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> M\u00f3nica<\/td> 5\/5<\/td> 100%<\/td><\/tr> Copyleaks<\/td> 4\/5<\/td> 80%<\/td><\/tr> Grammarly<\/td> 3\/5<\/td> 60%<\/td><\/tr> Escritor.com<\/td> 3\/5<\/td> 60%<\/td><\/tr> Arbolito<\/td> 0\/5<\/td> 0%<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n Estas puntuaciones se refieren \u00fanicamente a esta prueba concreta realizada con cinco muestras. No deben interpretarse en el sentido de que un detector mantendr\u00e1 la misma precisi\u00f3n en todos los contenidos.<\/p>\n\n\n\n
IA indetectable<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> La IA indetectable clasific\u00f3 correctamente las cinco muestras de nuestra prueba, incluidas tanto las escritas por personas como las tres generadas por IA.<\/p>\n\n\n\n
Este resultado lo convirti\u00f3 en uno de los que mejor rendimiento obtuvieron en esta comparaci\u00f3n concreta.<\/p>\n\n\n\n
La plataforma utiliza m\u00faltiples se\u00f1ales de detecci\u00f3n en lugar de basarse en una sola caracter\u00edstica de la escritura. Este tipo de enfoque multisinal es \u00fatil porque ninguna caracter\u00edstica por s\u00ed sola, como la longitud de las frases o la previsibilidad de las palabras, basta para determinar la autor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> La IA \u00abindetectable\u00bb obtuvo resultados homog\u00e9neos en las cinco muestras de nuestra prueba, pero el resultado refleja este punto de referencia y no una precisi\u00f3n universal de 100%.<\/p>\n\n\n\n
GPTZero<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> GPTZero clasific\u00f3 correctamente las cinco muestras seg\u00fan nuestro umbral de prueba.<\/p>\n\n\n\n
Ofreci\u00f3 probabilidades de IA muy elevadas en algunas de las muestras generadas, al tiempo que identific\u00f3 correctamente las muestras escritas por personas.<\/p>\n\n\n\n
Los resultados muestran que GPTZero ofrece un buen rendimiento con muestras claramente diferenciadas entre texto escrito por personas y texto generado por IA, aunque otros estudios han revelado que el rendimiento puede variar en funci\u00f3n de la longitud del texto y del tipo de redacci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> GPTZero obtuvo buenos resultados en esta prueba, pero su puntuaci\u00f3n debe interpretarse teniendo en cuenta el tipo y la longitud del texto analizado.<\/p>\n\n\n\n
Copyleaks<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 4\/5 acertadas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 80%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> Copyleaks clasific\u00f3 err\u00f3neamente la primera muestra escrita por un ser humano como 100% generada por IA.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, identific\u00f3 varias frases como potencialmente relacionadas con la IA, a pesar de que el texto de la muestra hab\u00eda sido escrito por una persona.<\/p>\n\n\n\n
Las cuatro muestras restantes se clasificaron correctamente.<\/p>\n\n\n\n
Esto le otorg\u00f3 a Copyleaks una precisi\u00f3n global de 80% en nuestra prueba.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> Copyleaks funcion\u00f3 bien en general, pero demostr\u00f3 que incluso un detector muy eficaz puede dar falsos positivos con textos escritos por personas.<\/p>\n\n\n\n
QuillBot<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> QuillBot identific\u00f3 correctamente las cinco muestras de nuestra prueba.<\/p>\n\n\n\n
Esta herramienta es m\u00e1s conocida por sus funciones de redacci\u00f3n y par\u00e1frasis, pero su detector de IA tambi\u00e9n obtuvo unos resultados excelentes en la prueba comparativa.<\/p>\n\n\n\n
Sus resultados demuestran por qu\u00e9 la detecci\u00f3n mediante IA debe evaluarse mediante pruebas reales, en lugar de basarse en suposiciones derivadas de las funciones por las que se conoce principalmente a una herramienta.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> QuillBot clasific\u00f3 correctamente todas las muestras de esta prueba y fue uno de los que mejor rendimiento obtuvo en la comparaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
ZeroGPT<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> ZeroGPT clasific\u00f3 la primera muestra escrita por un humano como \u00ab0% generada por IA\u00bb y la segunda como \u00ab9,44% generada por IA\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan nuestros criterios de prueba, ambos se consideraron escritos por personas.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, identific\u00f3 correctamente las tres muestras generadas por IA como escritas por IA.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> ZeroGPT obtuvo resultados consistentes tanto en las muestras generadas por humanos como en las generadas por IA en esta prueba comparativa con cinco textos.<\/p>\n\n\n\n
Grammarly<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 3\/5 acertadas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 60%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> Grammarly arroj\u00f3 resultados dispares.<\/p>\n\n\n\n
Identific\u00f3 correctamente dos de las tres muestras generadas por IA, con probabilidades de IA de 92% y 81%. La tercera muestra generada por IA obtuvo una puntuaci\u00f3n de IA de 54% y, por lo tanto, no se contabiliz\u00f3 como una clasificaci\u00f3n correcta de IA seg\u00fan nuestro umbral.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, identific\u00f3 correctamente una muestra escrita por una persona, pero clasific\u00f3 la otra como generada por IA.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> Los resultados de Grammarly fueron menos consistentes que los de las herramientas que obtuvieron mejores resultados en esta prueba concreta.<\/p>\n\n\n\n
Originalidad.ai<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> Originality.ai identific\u00f3 correctamente las cinco muestras y arroj\u00f3 puntuaciones de confianza elevadas tanto para el contenido generado por IA como para el humano.<\/p>\n\n\n\n
La plataforma est\u00e1 dise\u00f1ada espec\u00edficamente para la verificaci\u00f3n de contenidos e incluye detecci\u00f3n mediante inteligencia artificial, adem\u00e1s de otras funciones de an\u00e1lisis de contenidos.<\/p>\n\n\n\n
Su rendimiento en esta prueba fue similar en los dos tipos de muestras.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> Originality.ai clasific\u00f3 correctamente las cinco muestras de nuestra prueba comparativa, aunque esto no garantiza una precisi\u00f3n universal.<\/p>\n\n\n\n
Escritor.com<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 3\/5 acertadas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 60%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> El detector de Writer.com clasific\u00f3 correctamente tres de las cinco muestras, pero identific\u00f3 err\u00f3neamente dos muestras escritas por IA como escritas por personas.<\/p>\n\n\n\n
Eso significa que el detector dio falsos negativos en nuestra prueba.<\/p>\n\n\n\n
Se trata de una distinci\u00f3n importante, ya que un detector puede parecer conservador y, aun as\u00ed, pasar por alto contenidos generados por IA.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> Writer.com obtuvo resultados irregulares en nuestra prueba de rendimiento, sobre todo a la hora de identificar algunas de las muestras generadas por IA.<\/p>\n\n\n\n
M\u00f3nica<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 5\/5 correctas<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 100%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> M\u00f3nica identific\u00f3 correctamente las cinco muestras sin cometer ning\u00fan error en nuestra prueba.<\/p>\n\n\n\n
Sus resultados fueron coherentes tanto en las muestras redactadas por personas como en las generadas por IA.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> M\u00f3nica obtuvo unos excelentes resultados en esta prueba comparativa, al clasificar correctamente las cinco muestras.<\/p>\n\n\n\n
Sapling AI Detector<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Resultado de la prueba:<\/strong> 0\/5 acertadas en la evaluaci\u00f3n original<\/p>\n\n\n\n
Precisi\u00f3n:<\/strong> 0%<\/p>\n\n\n\n
Qu\u00e9 ocurri\u00f3:<\/strong> Sapling gener\u00f3 varias clasificaciones err\u00f3neas en nuestra prueba, entre ellas la de marcar dos muestras escritas por humanos como \u00ab100% generadas por IA\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
El resultado puso de manifiesto uno de los mayores problemas de la detecci\u00f3n de IA: una puntuaci\u00f3n de IA muy alta no significa necesariamente que el texto haya sido generado por IA.<\/p>\n\n\n\n
La propia Sapling tambi\u00e9n ha reconocido que existen limitaciones en cuanto a los falsos positivos, sobre todo con textos m\u00e1s cortos.<\/p>\n\n\n\n
Conclusi\u00f3n:<\/strong> Sapling obtuvo malos resultados en esta prueba de rendimiento concreta y demostr\u00f3 por qu\u00e9 los resultados de los detectores deben evaluarse con cautela.<\/p>\n\n\n\n
Por qu\u00e9 los detectores de IA generan falsos positivos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Se produce un falso positivo cuando un detector de IA clasifica un contenido escrito por personas como generado por IA.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede suceder por varias razones.<\/p>\n\n\n\n
La escritura humana puede ser predecible<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La gente no siempre escribe de formas muy diferentes.<\/p>\n\n\n\n
Los ensayos formales, los documentos t\u00e9cnicos, los trabajos acad\u00e9micos, los correos electr\u00f3nicos de negocios y los contenidos did\u00e1cticos suelen emplear un vocabulario y unas estructuras sint\u00e1cticas convencionales.<\/p>\n\n\n\n
Por lo tanto, un detector que busque patrones ling\u00fc\u00edsticos predecibles podr\u00eda considerar que algunos textos escritos por humanos son similares a los generados por la IA.<\/p>\n\n\n\n
Un texto breve proporciona menos informaci\u00f3n a los detectores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Un detector necesita suficiente texto para analizar patrones significativos.<\/p>\n\n\n\n
Los pasajes cortos proporcionan menos indicios. Es posible que unas pocas frases no contengan suficiente variedad en cuanto a vocabulario, sintaxis o ritmo de la frase como para realizar una predicci\u00f3n fiable.<\/p>\n\n\n\n
Esta es una de las razones por las que algunos sistemas de detecci\u00f3n advierten a los usuarios de que no deben considerar definitivas las puntuaciones de textos breves.<\/p>\n\n\n\n
La escritura predecible puede parecer obra de la IA<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Una persona que escribe con claridad y coherencia puede elaborar textos que sean estad\u00edsticamente predecibles.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, una frase como \u201cEl estudio analiz\u00f3 los efectos de la IA en la educaci\u00f3n\u201d sigue una estructura muy convencional.<\/p>\n\n\n\n
No hay nada en ello que sea intr\u00ednsecamente generado por IA, pero un lenguaje muy predecible puede influir en la puntuaci\u00f3n de un detector de IA.<\/p>\n\n\n\n
La edici\u00f3n puede crear nuevos patrones<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La revisi\u00f3n humana no siempre facilita la clasificaci\u00f3n del texto.<\/p>\n\n\n\n
Cuando alguien revisa en profundidad un texto generado por IA, el resultado puede contener una mezcla de patrones propios de la IA y de los humanos. Lo mismo puede ocurrir cuando una persona edita su propio texto para mejorar su claridad o coherencia.<\/p>\n\n\n\n
Esto hace que resulte m\u00e1s dif\u00edcil clasificar el texto final como algo generado exclusivamente por personas o exclusivamente por IA.<\/p>\n\n\n\n
Por qu\u00e9 los detectores de IA no detectan los textos generados por IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Los falsos negativos se producen cuando el contenido generado por IA se clasifica como escrito por personas.<\/p>\n\n\n\n
Esto puede ocurrir cuando el texto ya no se ajusta a los patrones que espera un detector.<\/p>\n\n\n\n
La par\u00e1frasis puede modificar las se\u00f1ales de detecci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
La reescritura de un texto generado por IA puede modificar el vocabulario, la estructura de las oraciones y el orden de las palabras.<\/p>\n\n\n\n
Aunque el contenido original proceda de un modelo de IA, si se introducen suficientes cambios, puede resultar m\u00e1s dif\u00edcil para un detector reconocer los patrones estad\u00edsticos originales.<\/p>\n\n\n\n
Las investigaciones han revelado que algunos detectores ofrecen un rendimiento considerablemente inferior cuando el texto generado por IA ha sido parafraseado o modificado.<\/p>\n\n\n\n
La revisi\u00f3n humana modifica el resultado original<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
A menudo, la gente revisa el contenido generado por la IA antes de publicarlo.<\/p>\n\n\n\n
Pueden a\u00f1adir ejemplos personales, eliminar frases repetitivas, cambiar la estructura de las oraciones o reescribir secciones enteras.<\/p>\n\n\n\n
La versi\u00f3n final ya no es el mismo texto generado por el modelo, lo que puede dificultar su detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Los modelos de IA m\u00e1s recientes generan textos m\u00e1s variados<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los modelos de IA siguen mejorando su capacidad para tener en cuenta el contexto y variar su estilo de redacci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Eso significa que los detectores tienen que seguir adapt\u00e1ndose.<\/p>\n\n\n\n
Un m\u00e9todo de detecci\u00f3n que haya funcionado bien con una generaci\u00f3n de modelos puede que no ofrezca el mismo rendimiento con un modelo m\u00e1s reciente o con un tipo diferente de texto generado.<\/p>\n\n\n\n
El contenido que combina elementos humanos y de IA es m\u00e1s dif\u00edcil de clasificar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Muchos documentos del mundo real no son ni totalmente de origen humano ni totalmente generados por la IA.<\/p>\n\n\n\n
Es posible que alguien escriba la introducci\u00f3n por su cuenta, utilice la IA para crear un esquema, genere unos cuantos p\u00e1rrafos y, a continuaci\u00f3n, lo edite todo manualmente.<\/p>\n\n\n\n
El documento final cuenta con varios autores.<\/p>\n\n\n\n
Un \u00fanico porcentaje no siempre puede reflejar esa complejidad con precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfSe puede confiar en la puntuaci\u00f3n de un detector de IA?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Puedes utilizar la puntuaci\u00f3n de un detector de IA como un indicador \u00fatil, pero no debes considerarla una prueba definitiva de la autor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, un resultado que indique \u00ab95% generado por IA\u00bb no significa que haya una certeza del 95% de que el texto lo haya escrito la IA.<\/p>\n\n\n\n
El porcentaje representa la valoraci\u00f3n del detector basada en su propio modelo y sistema de puntuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Adem\u00e1s, los distintos detectores pueden otorgar puntuaciones diferentes a un mismo fragmento.<\/p>\n\n\n\n
Esto es importante porque el resultado de un detector depende de los datos de entrenamiento del sistema, del m\u00e9todo de detecci\u00f3n, del umbral y de las suposiciones sobre c\u00f3mo es la escritura generada por IA.<\/p>\n\n\n\n
Varios estudios independientes han revelado que incluso los detectores m\u00e1s eficaces pueden generar falsos positivos y falsos negativos, y que su rendimiento var\u00eda en funci\u00f3n de los distintos tipos de contenido, tanto el generado por IA como el redactado por personas.<\/p>\n\n\n\n
Por lo tanto, en el caso de decisiones de gran importancia, un detector de IA deber\u00eda considerarse una prueba m\u00e1s, y no la autoridad definitiva.<\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo utilizar los detectores de IA de forma m\u00e1s fiable<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Los detectores de IA pueden resultar m\u00e1s \u00fatiles si se consideran herramientas de selecci\u00f3n en lugar de jueces absolutos.<\/p>\n\n\n\n
A continuaci\u00f3n te ofrecemos algunas ideas pr\u00e1cticas para mejorar tus resultados.<\/p>\n\n\n\n
Escribe lo suficiente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Siempre que sea posible, analiza un fragmento significativo en lugar de una sola frase o un p\u00e1rrafo muy breve.<\/p>\n\n\n\n
Las muestras m\u00e1s largas proporcionan al detector m\u00e1s informaci\u00f3n ling\u00fc\u00edstica con la que trabajar.<\/p>\n\n\n\n
Comparar varios detectores<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
No te f\u00edes de una sola puntuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Si varias herramientas independientes identifican el mismo fragmento como probablemente generado por IA, eso te da una indicaci\u00f3n m\u00e1s clara que el resultado de un solo detector.<\/p>\n\n\n\n
Lo contrario tambi\u00e9n es cierto. Si un detector arroja una puntuaci\u00f3n alta en la prueba de IA, mientras que varios otros identifican el texto como de origen humano, el resultado merece un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado.<\/p>\n\n\n\n
Consulta el contexto original<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Ten en cuenta de d\u00f3nde procede el contenido y c\u00f3mo se ha creado.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfLo ha escrito todo una persona? \u00bfSe ha utilizado la inteligencia artificial para generar ideas? \u00bfSe ha generado el contenido y luego se ha editado en profundidad?<\/p>\n\n\n\n
Comprender el proceso de redacci\u00f3n puede aportar informaci\u00f3n que un detector de IA no es capaz de detectar.<\/p>\n\n\n\n
Considera la puntuaci\u00f3n como una se\u00f1al<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Una puntuaci\u00f3n muy alta o muy baja puede resultar \u00fatil, pero no deber\u00eda zanjar autom\u00e1ticamente la cuesti\u00f3n de la autor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Utiliza el resultado para decidir si es necesario realizar un an\u00e1lisis m\u00e1s detallado.<\/p>\n\n\n\n
Conserva pruebas del proceso de redacci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
En el caso de trabajos importantes, los borradores, el historial de revisiones, las notas y otros registros pueden constituir una prueba m\u00e1s s\u00f3lida de la autor\u00eda que la puntuaci\u00f3n de un detector de IA por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n
Esto resulta especialmente \u00fatil en el \u00e1mbito educativo, editorial, de la contrataci\u00f3n y en otras situaciones en las que una acusaci\u00f3n infundada puede acarrear graves consecuencias.<\/p>\n\n\n\n
Explicaci\u00f3n de los m\u00e9todos habituales de detecci\u00f3n de IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Los detectores de IA utilizan diferentes combinaciones de an\u00e1lisis estad\u00edstico, aprendizaje autom\u00e1tico y otras t\u00e9cnicas.<\/p>\n\n\n\n
No hay ning\u00fan m\u00e9todo que funcione a la perfecci\u00f3n en todas las situaciones.<\/p>\n\n\n\n
Modelizaci\u00f3n estad\u00edstica del lenguaje<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los m\u00e9todos estad\u00edsticos analizan la probabilidad de que determinadas palabras, expresiones y estructuras sint\u00e1cticas aparezcan juntas.<\/p>\n\n\n\n
La perplejidad y la irregularidad son dos conceptos que suelen asociarse a este enfoque.<\/p>\n\n\n\n
El objetivo es identificar patrones que aparezcan con mayor frecuencia en los textos generados por la inteligencia artificial que en los escritos por personas.<\/p>\n\n\n\n
Metadatos y marcas de agua<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Los metadatos pueden proporcionar informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo se cre\u00f3 el contenido, siempre que dicha informaci\u00f3n est\u00e9 disponible.<\/p>\n\n\n\n
La marca de agua adopta un enfoque diferente. En lugar de analizar \u00fanicamente el texto final, la marca de agua puede integrarse durante el proceso de generaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
Algunos sistemas de investigaci\u00f3n han demostrado que las marcas de agua en texto pueden implementarse a gran escala, incluido el sistema SynthID-Text de Google para contenidos generados por Gemini.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, la marca de agua no es lo mismo que la detecci\u00f3n habitual mediante IA, y su eficacia depende de c\u00f3mo se implemente la marca de agua y de si el texto se modifica posteriormente.<\/p>\n\n\n\n
Las investigaciones tambi\u00e9n han demostrado que algunos sistemas de marcas de agua pueden perder eficacia tras una reescritura u otras transformaciones.<\/p>\n\n\n\n
Clasificadores de aprendizaje autom\u00e1tico<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
Muchos detectores modernos de IA utilizan modelos de aprendizaje autom\u00e1tico entrenados con ejemplos de textos generados tanto por humanos como por IA.<\/p>\n\n\n\n
El detector aprende los patrones asociados a cada categor\u00eda y los aplica a los nuevos contenidos.<\/p>\n\n\n\n
Este enfoque permite dar cuenta de muchas caracter\u00edsticas ling\u00fc\u00edsticas a la vez, lo que lo hace m\u00e1s flexible que basarse en una \u00fanica medida.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, el detector sigue realizando una clasificaci\u00f3n probabil\u00edstica. No tiene acceso directo a la identidad del autor ni dispone de un registro definitivo de qui\u00e9n escribi\u00f3 las palabras.<\/p>\n\n\n\n
Preguntas frecuentes<\/h2>\n\n\n
\n\n\n\u00bfSon precisos los detectores de IA?<\/h3>\n
\n\nLos detectores de IA pueden ser precisos en muchas situaciones, pero ninguno debe considerarse 100% fiable para todo tipo de texto. Los resultados pueden variar en funci\u00f3n de la longitud del texto, el estilo de redacci\u00f3n, el modelo de IA y si el contenido ha sido editado o parafraseado.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfPueden los detectores de IA detectar ChatGPT?<\/h3>\n
\n\nS\u00ed. Los detectores de IA pueden identificar patrones que suelen asociarse con textos generados por ChatGPT. Sin embargo, la detecci\u00f3n no est\u00e1 garantizada, sobre todo cuando el contenido ha sido muy modificado, parafraseado o combinado con material escrito por personas.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfPueden los detectores de IA dar falsos positivos?<\/h3>\n
\n\nS\u00ed. Se produce un falso positivo cuando un contenido escrito por una persona se clasifica err\u00f3neamente como generado por IA. La redacci\u00f3n predecible, los pasajes cortos y ciertos estilos de redacci\u00f3n formales pueden aumentar el riesgo de clasificaciones err\u00f3neas.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfPor qu\u00e9 los detectores de IA marcan como \u00abescrito por humanos\u00bb los textos escritos por personas?<\/h3>\n
\n\nLos detectores de IA analizan patrones que pueden aparecer tanto en los textos escritos por personas como en los generados por IA. Si un texto escrito por una persona es muy predecible, formal o tiene una estructura muy coherente, un detector podr\u00eda asociar err\u00f3neamente esos patrones con contenido generado por IA.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfPuede el texto generado por IA eludir los detectores de IA?<\/h3>\n
\n\nEl texto generado por IA puede, en ocasiones, pasar desapercibido, sobre todo tras ser parafraseado, editado por personas u otras modificaciones. La eficacia de la detecci\u00f3n tambi\u00e9n var\u00eda entre los distintos modelos de IA y los detectores individuales.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfQu\u00e9 detector de IA es el m\u00e1s preciso?<\/h3>\n
\n\nNo existe un \u00fanico detector que pueda considerarse el m\u00e1s preciso en todas las situaciones. En nuestra prueba con cinco muestras, Undetectable AI, GPTZero, QuillBot, ZeroGPT, Originality.ai y Monica clasificaron correctamente las cinco muestras. Se necesitar\u00edan pruebas m\u00e1s amplias y diversas para determinar su precisi\u00f3n de forma m\u00e1s generalizada.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n
\n\u00bfDeber\u00edas fiarte de la puntuaci\u00f3n de un detector de IA?<\/h3>\n
\n\nConsidera la puntuaci\u00f3n de un detector de IA como un indicador y no como una prueba definitiva de que el texto haya sido escrito por una IA. Para tomar decisiones importantes, compara varias herramientas y ten en cuenta el historial de redacci\u00f3n, los borradores, los registros de edici\u00f3n y otras pruebas disponibles.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n
Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Entonces, \u00bfson precisos los detectores de IA? Pueden resultar \u00fatiles, y nuestra prueba con cinco muestras demostr\u00f3 que varios detectores funcionaron muy bien en las mismas condiciones de prueba.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, un buen resultado en las pruebas de referencia no garantiza que el detector vaya a tener una precisi\u00f3n de 100% en todos los textos.<\/p>\n\n\n\n
Los falsos positivos, los falsos negativos, las muestras cortas, la par\u00e1frasis, la edici\u00f3n humana, la autor\u00eda compartida y los modelos de IA m\u00e1s recientes pueden afectar a los resultados de la detecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
El enfoque m\u00e1s fiable consiste en considerar un detector de IA como una herramienta de cribado. Utiliza muestras m\u00e1s largas, compara los resultados de varios detectores y ten en cuenta el contexto general del texto antes de tomar una decisi\u00f3n sobre la autor\u00eda.<\/p>\n\n\n\n
Si quieres comparar los resultados de la detecci\u00f3n de IA de tu propio contenido, prueba el AI Checker<\/a> de IA indetectable<\/a> como parte de tu proceso de revisi\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":32290,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[31],"tags":[],"class_list":["post-15752","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-helpful-ai-content-tips"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15752","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15752"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15752\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32291,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15752\/revisions\/32291"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/32290"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15752"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15752"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15752"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
- Para obtener mejores resultados, analiza muestras m\u00e1s largas, compara los resultados de varias herramientas y ten en cuenta c\u00f3mo se ha creado y editado el contenido.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- La puntuaci\u00f3n de un detector debe considerarse un indicador, no una prueba definitiva de qui\u00e9n es el autor de un contenido.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Nuestra prueba con cinco muestras revel\u00f3 diferencias importantes entre los detectores: algunas herramientas clasificaron correctamente las cinco muestras, mientras que otras no detectaron una o m\u00e1s.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- Ning\u00fan detector de IA es totalmente fiable. Pueden darse falsos positivos y falsos negativos, sobre todo en textos breves, editados o muy predecibles.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n