Detector de Uso de IA en Textos

Pega un texto y analiza si ha sido generado por IA. El análisis es local: tu texto no se envía a ningún servidor.

Analizar texto
0 palabras
0%
prob. IA
—

Desglose de señales
SeñalValorIntensidadPeso
Marcas detectadas en el texto
Expresiones típicas de IA Conectores formales
Limitaciones del análisis: Este detector usa patrones estadísticos lingüísticos, no un modelo de clasificación. No es un detector definitivo. Un texto académico o formal escrito por humanos puede puntuar alto. Un texto de IA muy editado puede puntuar bajo. Úsalo como orientación, no como prueba concluyente.

Cómo funciona el detector

A diferencia de herramientas como GPTZero o Copyleaks, este detector no envía tu texto a ningún servidor ni usa un modelo de clasificación entrenado. Todo el análisis ocurre en tu navegador, en tiempo real, usando seis señales estadísticas sobre la estructura lingüística del texto.

Las seis señales del análisis

1. Expresiones características de IA. Los modelos de lenguaje sobreusan ciertas frases de transición y relleno: «cabe señalar», «es importante destacar», «en definitiva», «desde esta perspectiva», «juega un papel fundamental». La herramienta detecta más de cincuenta de estas expresiones en español y en inglés.

2. Uniformidad de longitud de frases. Los humanos mezclan frases cortas y largas de forma natural. Los LLMs tienden a producir frases de longitud muy uniforme. Se mide la desviación estándar de las longitudes: una desviación baja (inferior a 4 palabras) es una señal estadística de generación automática.

3. Riqueza de vocabulario (TTR). El índice type-token ratio (TTR) mide cuántas palabras únicas hay en relación al total de palabras. Los textos de IA tienden a tener vocabulario algo más repetitivo que la escritura humana espontánea, especialmente en textos largos.

4. Densidad de conectores formales. Los LLMs usan conectores como «sin embargo», «no obstante», «por lo tanto», «en consecuencia» con mayor frecuencia que el texto humano casual. Se mide el porcentaje de palabras que son conectores de este tipo.

5. Longitud media de frases. Los modelos de IA evitan los extremos: rara vez producen frases de 2–3 palabras ni frases de 50 palabras. La longitud media suele situarse entre 15 y 25 palabras por frase.

6. Uniformidad de párrafos. Un texto de IA tiende a tener párrafos de extensión muy similar. La varianza en la longitud de los párrafos es una señal adicional de autoría humana.

Limitaciones importantes

El análisis estadístico no «entiende» el texto. Un ensayo académico escrito por un profesor universitario puede puntuar alto porque comparte características formales con el texto de IA. Un texto de IA revisado y editado a fondo por un humano puede puntuar bajo. El detector es una herramienta de orientación, no un árbitro definitivo.

Para textos muy cortos (menos de 100 palabras) el análisis estadístico no tiene suficiente muestra y los resultados no son fiables. La herramienta mostrará un aviso en ese caso.

Preguntas frecuentes

¿Qué tan fiable es este detector de IA?
El detector analiza patrones estadísticos lingüísticos: frecuencia de expresiones típicas de IA, uniformidad en la longitud de frases, riqueza de vocabulario y densidad de conectores. No es un detector definitivo. La precisión es razonable para textos largos (más de 150 palabras), pero puede dar falsos positivos con texto académico formal y falsos negativos con texto de IA muy editado por humanos.
¿Qué patrones usa para detectar texto de IA?
El análisis combina seis señales: (1) presencia de expresiones sobreusadas por LLMs como «cabe señalar», «es fundamental» o «en definitiva»; (2) uniformidad en la longitud de frases (los modelos de IA tienden a frases de longitud similar); (3) riqueza de vocabulario mediante el índice type-token ratio; (4) densidad de conectores formales; (5) longitud media de frases; (6) uniformidad de párrafos. Cada señal tiene un peso en el score final.
¿Puede detectar texto de ChatGPT, Claude o Gemini?
La herramienta analiza patrones que son comunes a todos los grandes modelos de lenguaje (GPT-4, Claude, Gemini, Llama, etc.) porque todos comparten sesgos similares en su generación de texto. No distingue entre modelos concretos. Detecta las características estadísticas del texto generado por IA en general, no la huella digital de un modelo específico.
¿Funciona con texto en español?
Sí. La herramienta detecta automáticamente el idioma del texto (español o inglés) y aplica la lista de expresiones característica de cada idioma. El análisis estadístico (uniformidad de frases, TTR, densidad de conectores) funciona igual en ambos idiomas. Para textos en otros idiomas se aplica el análisis estadístico sin la lista de expresiones específicas.
¿Por qué el texto editado por humanos puede dar falso positivo?
Los textos académicos, jurídicos o técnicos escritos por humanos comparten algunas características con el texto de IA: frases largas y uniformes, vocabulario especializado repetido y muchos conectores formales. Por eso el detector puede puntuar alto textos humanos muy formales. El análisis es estadístico, no lingüístico-semántico: no «entiende» el texto, solo mide sus propiedades métricas.
¿Qué hace que un texto parezca escrito por IA?
Los LLMs tienden a producir texto con frases de longitud muy uniforme (poca varianza), con conectores formales frecuentes («además», «sin embargo», «en consecuencia»), con expresiones de relleno características («es importante destacar», «cabe mencionar»), con vocabulario algo repetitivo y con párrafos de extensión similar. Estos patrones emergen del proceso de entrenamiento por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF), que favorece respuestas estructuradas y formales.
¿Es lo mismo que GPTZero o Copyleaks?
No. GPTZero y Copyleaks usan modelos de clasificación entrenados con millones de textos etiquetados, lo que requiere infraestructura de servidor. Esta herramienta funciona completamente en el navegador, sin enviar el texto a ningún servidor, usando análisis estadístico transparente. La ventaja es la privacidad total y que el método es explicable: puedes ver exactamente qué señales activaron el análisis.

Última actualización

Detector actualizado en 2026. El análisis es completamente local: el texto nunca abandona tu dispositivo.