Cómo funcionan los detectores de contenido de IA para identificar texto generado por IA

Se espera que para el 2026, un impresionante 90% del contenido en línea sea generado por IA. Nunca ha sido tan importante poder diferenciar entre contenido creado por humanos y contenido generado por IA, pero ¿cómo funcionan realmente los detectores de contenido con IA? 

Aquí te explicamos la ciencia detrás de estos sistemas sofisticados.

Puntos clave

• Los detectores de IA funcionan analizando cómo está escrito un texto: el vocabulario, el ritmo y la estructura, para determinar si fue creado por una persona o por una IA.
• Buscan patrones, como qué tan predecible es la escritura (lo que se conoce como perplejidad) y cuánto varía en longitud y tono (es decir, procesamiento del lenguaje natural) para distinguir entre la expresión humana natural y el estilo más uniforme de la IA.
• Se usan en escuelas, lugares de trabajo, medios y procesos de contratación para verificar que el contenido sea auténtico y refleje un esfuerzo y una voz humanos reales.
• Ningún detector es perfecto, y pueden cometer errores, especialmente con textos cortos, editados o mixtos, por lo que el juicio humano siempre forma parte del proceso.
• Mirando hacia el futuro, las herramientas de detección están evolucionando más allá del texto para analizar imágenes y videos, con el objetivo de mantener la creatividad transparente y la originalidad humana en primer plano.

¿Qué son los detectores de contenido con IA?

Los detectores de contenido con IA son herramientas que analizan texto para determinar si fue escrito por una persona o por un sistema de IA. Utilizan algoritmos para evaluar el uso de palabras, la estructura de las oraciones y el significado del texto, comparándolo con grandes conjuntos de datos de contenido conocido generado por IA y por humanos.

Si te preguntas “¿cómo funcionan los detectores de IA?”, todo empieza aquí: analizan patrones lingüísticos y estadísticos para evaluar qué tan predecible o variable es un texto.

En GPTZero, nuestro modelo de detección ha sido validado por terceros del Penn State AI Research Lab (2024). Nuestro trabajo también ha sido citado por The New York Times, Forbes y CNN, lo que refleja su papel reconocido en la definición de los estándares de detección de IA.

¿Cómo funcionan los detectores de IA?

La mayoría de los detectores, incluido GPTZero, utilizan una combinación de lingüística, aprendizaje profundo y técnicas de interpretabilidad. Esto significa que nuestro modelo no solo clasifica los resultados, sino que también explica por qué. Este principio de “explicabilidad” está alineado con las directrices emergentes de transparencia de la OCDE y la UNESCO sobre el uso responsable de la IA.

Muchos detectores de contenido con IA se basan en las mismas técnicas que utilizan modelos como ChatGPT para generar lenguaje, incluido el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Aprendizaje automático (ML)

El aprendizaje automático consiste en reconocer patrones: cuanto más texto se analiza, más fácilmente las herramientas pueden detectar las diferencias sutiles entre contenido generado por IA y contenido escrito por humanos.

Nuestro flujo de trabajo de ML se actualiza continuamente con resultados de los modelos de IA más recientes, incluidos GPT-4o, Claude 3 y Gemini 1.5, lo que garantiza una detección confiable de sistemas de nueva generación. El aprendizaje automático impulsa el análisis predictivo, que es fundamental para medir la perplejidad (de la que hablaremos más adelante), un indicador clave del texto generado por IA.

Procesamiento del lenguaje natural (NLP)

El procesamiento del lenguaje natural se centra en los matices del lenguaje y ayuda a los detectores de IA a evaluar el contexto y la sintaxis del texto que están analizando. La IA puede crear oraciones gramaticalmente correctas, pero suele tener dificultades para ser creativa, sutil y añadir profundidad de significado, algo que los humanos hacen de forma natural al escribir.

Clasificadores y embeddings

Dentro de estas categorías amplias de ML y NLP, los clasificadores y los embeddings desempeñan un papel importante en el proceso de detección. Los clasificadores agrupan el texto según los patrones que han aprendido, de forma similar a enseñar a alguien a clasificar frutas según características conocidas, pero aplicado al lenguaje.

Los embeddings representan palabras o frases como vectores, creando un “mapa” del lenguaje. Esto permite que los detectores de IA analicen la coherencia semántica del texto.

Una alternativa potencial: marcas de agua

Otro enfoque que han explorado los investigadores son las marcas de agua de IA, que son señales ocultas integradas en el texto generado por IA durante el proceso de creación para hacerlo identificable. Aunque el watermarking sigue siendo prometedor, la mayoría de los expertos (incluidos OpenAI y Anthropic) reconocen que todavía no es una solución confiable ni un estándar de la industria debido a los riesgos de manipulación. El principal obstáculo para su implementación es que las marcas de agua pueden eliminarse, editarse o falsificarse con bastante facilidad.

Métodos que usan los detectores de IA

Los detectores de IA se basan en una combinación de señales lingüísticas y técnicas, y analizan qué tan natural o predecible se siente un texto, observando la estructura y la variación de las oraciones. La escritura generada por IA suele seguir patrones consistentes y repetir frases conocidas, mientras que la humana tiende a sorprender al lector con creatividad y originalidad.

Algunos sistemas buscan “marcas de agua” digitales ocultas o rastros de metadatos integrados durante la generación del texto, aunque estos pueden desaparecer fácilmente con la edición o la traducción. Otros comparan el texto con grandes bases de datos de salidas conocidas de IA para identificar patrones familiares, pero este método se vuelve menos efectivo a medida que los modelos de IA se vuelven más avanzados y diversos en sus capacidades lingüísticas.

Técnicas clave en la detección de contenido con IA

GPTZero fue uno de los primeros detectores de IA en impulsar la idea de usar “perplejidad” y “variabilidad” para evaluar la escritura. Desde entonces, hemos evolucionado nuestro modelo más allá de solo estos dos factores, hasta convertirlo en un sistema multicapa con siete componentes para determinar si un texto fue escrito por IA. Aun así, vale la pena ver dónde comenzó el modelo.

Ejemplo del resaltado de clasificación a nivel de oración de GPTZero, que muestra cómo el modelo evalúa cada línea según la probabilidad de IA.

Perplejidad

La perplejidad funciona como un medidor de sorpresa en los detectores de contenido con IA. Cuanto mayor es la perplejidad, más “sorprendido” está el detector por el texto que está analizando, ya que palabras inesperadas o estructuras de oración poco comunes tienden a aumentar la puntuación de perplejidad. Si un texto presenta una perplejidad más alta, es más probable que haya sido creado por una persona. Si el texto es demasiado predecible, es más probable que sea de autoría de IA.

Variabilidad

La variabilidad mide cuánto varía la perplejidad a lo largo de todo el documento, y se relaciona más con el flujo del texto. Mientras que la escritura humana tiene un ritmo de frases cortas y largas, mezclando oraciones simples y complejas, la IA suele ser mucho más predecible y con oraciones bastante más uniformes.

Por eso, los generadores de IA suelen inclinarse hacia una variabilidad más baja y producen textos más monótonos, repitiendo ciertas palabras o frases con demasiada frecuencia porque las han visto aparecer muchas veces en su entrenamiento.

La interacción entre perplejidad y variabilidad

Mientras que la perplejidad se centra en las sorpresas individuales de palabras y frases específicas, la variabilidad se enfoca más en el ritmo general de un texto.

Un texto con alta variabilidad puede generar una perplejidad más alta, ya que actúa como una curva inesperada para la IA: los cambios repentinos en la longitud de las oraciones dificultan que la IA prediga lo que viene después. En cambio, una variabilidad baja suele implicar una perplejidad más baja: las oraciones uniformes facilitan que la IA detecte el patrón y anticipe las siguientes palabras.

Los detectores de contenido con IA buscan un equilibrio entre perplejidad y variabilidad que imite la forma en que las personas escriben y hablan de manera natural. Demasiada perplejidad o demasiada variabilidad pueden ser señales de alerta.

Por qué son importantes los detectores de IA

A medida que las herramientas de IA se vuelven más fáciles de usar y más personas en todo el mundo empiezan a interactuar con ellas, ha habido una creciente avalancha de contenido generado por IA, lo que genera preocupación sobre la integridad y la calidad del contenido. De hecho, los expertos afirman que hasta el 90 por ciento del contenido en línea podría ser generado por IA para 2026.

Los detectores de contenido con IA se han vuelto más populares recientemente en distintos sectores por varias razones clave relacionadas con el mantenimiento de estándares de autenticidad y confianza:

Estudiantes

Una encuesta de Pew Research del año pasado mostró que el 26% de los adolescentes afirmó haber usado ChatGPT para trabajos escolares, el doble que el año anterior. A medida que los estudiantes se vuelven más cautelosos ante la posibilidad de ser acusados de usar IA en sus trabajos, cada vez más utilizan detectores de IA de forma proactiva para demostrar la originalidad de su trabajo antes de entregarlo.

Instituciones educativas

Escuelas, colleges y universidades usan detectores de IA para mantener la integridad académica. Ayudan a los educadores a identificar si los estudiantes han dependido demasiado de ciertas herramientas de IA, asegurando que los trabajos entregados reflejen de forma honesta el nivel de comprensión del estudiante sobre la materia.

En este episodio, “Teachers vs Students: Is AI Destroying Education?”, estudiantes y profesores se sentaron cara a cara para leer fragmentos en voz alta, adivinar cuáles estaban escritos por humanos y cuáles por IA, y luego comprobar sus intuiciones usando GPTZero.

Empresas

En entornos profesionales, las herramientas de IA se utilizan para crear contenido a gran escala para sitios web, blogs y redes sociales, así como para materiales de marketing y comunicaciones internas. Muchas empresas ahora incluyen la detección de IA en sus flujos editoriales para cumplir con los requisitos de transparencia establecidos por las Search Quality Rater Guidelines de Google de 2025.

Reclutadores

Los reclutadores usan detectores de IA para asegurarse de que los materiales de postulación, especialmente cartas de presentación y declaraciones personales, hayan sido realmente escritos por las personas candidatas. Esto facilita evaluaciones justas y evita que textos generados por IA pasen los filtros iniciales, lo que solo genera una carga de trabajo innecesaria al momento de revisar.

Política, periodismo y redes sociales

Con el aumento de los deepfakes y la propagación de desinformación, los detectores de IA se utilizan para evaluar la integridad de las noticias y evitar que contenido falso se confunda con información legítima. Esto es especialmente crítico durante los ciclos electorales, cuando el contenido puede influir en la opinión pública y poner en riesgo el proceso democrático.

Redactores web y copywriters

Los redactores que usan herramientas de IA para apoyar su proceso de redacción suelen pasar su trabajo por detectores de IA antes de publicarlo. Esto les ayuda a evitar ser marcados por motores de búsqueda o algoritmos, y garantiza que su contenido sea reconocido como original y liderado por humanos.

Analistas forenses

En contextos legales y de investigación, los analistas forenses usan detectores de IA para verificar el origen del material escrito. Estas herramientas pueden ayudar a determinar si documentos en disputa fueron creados por personas o por sistemas de IA, lo que respalda la integridad de la evidencia.

Entrenadores e investigadores de IA

Los desarrolladores e investigadores utilizan detectores de IA para estudiar cómo funcionan los sistemas de detección y para entrenar futuros modelos de IA de forma más responsable. Al entender qué hace que un texto sea detectable, pueden diseñar nuevos modelos que fomenten la transparencia y el desarrollo ético de la IA.

Cómo crear un modelo de IA personalizado para detectar IA

A medida que la IA evoluciona rápidamente para sonar cada vez más humana, los detectores de IA como GPTZero también evolucionan para mantenerse al día con los nuevos modelos. Hemos creado un modelo personalizado que se entrena con texto humano y generado por IA de los modelos más recientes, evaluando de forma constante las diferencias clave entre ambos más allá de la perplejidad y la variabilidad.

Hoy en día, nuestro modelo también incluye funciones como Advanced Scan, un sistema de clasificación oración por oración; Internet Text Search, que verifica si un texto ya existe en archivos de texto y en internet; y un escudo que protege contra otras herramientas que intentan explotar los detectores de IA. Combinamos estos métodos con enfoques aún más dinámicos para mantenernos al ritmo de la IA y de los intentos más recientes por evadir la detección.

También colaboramos con instituciones educativas a través de nuestra comunidad de 1,300 docentes embajadores para perfeccionar estas herramientas en entornos reales.

Miembros de nuestro programa Teacher Ambassador aprendiendo a enfrentar el uso de IA en el aula.

¿Qué tan confiables son los detectores de IA?

Ninguna herramienta puede afirmar honestamente que es 100% precisa. El objetivo de cualquier buen sistema de IA debería ser lograr la mayor tasa de precisión posible con la menor cantidad de falsos positivos y falsos negativos. GPTZero tiene una tasa de precisión del 99% y una tasa de falsos positivos del 1% al detectar texto generado por IA frente a texto humano.

El verdadero reto está en detectar documentos mixtos que contienen tanto contenido generado por IA como texto escrito por personas. GPTZero es mucho más eficaz que sus competidores en la detección de documentos mixtos, con una tasa de precisión del 96.5%. Cuando el contenido generado por IA ha sido editado o mezclado con escritura humana, la identificación se vuelve mucho más compleja. Los detectores también pueden tener dificultades con estilos de escritura poco convencionales o altamente creativos que quedan fuera de los datos de entrenamiento típicos, lo que genera incertidumbre ocasional.

Sin embargo, GPTZero ha demostrado una vez más ser el detector más preciso en Norteamérica, según benchmarks independientes de RAID, un conjunto de datos integral con 672,000 textos que abarcan 11 dominios, 12 LLMs y 12 ataques adversos. En RAID, GPTZero identificó correctamente el 95.7% del texto escrito por IA y solo clasificó erróneamente el 1% del texto humano, con una precisión superior al 99% en modelos modernos como GPT-4. A diferencia de competidores como Copyleaks, Originality y Pangram, el rendimiento de GPTZero se mantuvo constante incluso bajo condiciones adversas como el parafraseo o el intercambio de sinónimos.

Resultados del benchmark RAID sin ataques adversos

Varios factores influyen en qué tan confiables pueden ser los detectores de IA. Los textos cortos son más difíciles de analizar porque ofrecen menos patrones lingüísticos para que el modelo los evalúe, mientras que los textos más largos proporcionan más contexto y consistencia para la comparación. A medida que los sistemas de IA evolucionan, su escritura se vuelve cada vez más similar a la humana, lo que dificulta que los detectores identifiquen diferencias claras.

GPTZero está entrenado con millones de documentos que abarcan distintos tipos de escritura, incluidos textos creativos, escritura científica, blogs, artículos periodísticos y más. Probamos nuestros modelos con un conjunto de artículos humanos y generados por IA nunca antes vistos, tomados de una sección de nuestro conjunto de datos a gran escala, además de un grupo más pequeño de artículos especialmente desafiantes que están fuera de su distribución de entrenamiento.

Detectores de IA vs. Detectores de plagio

Detector de IA vs. Detector de plagio

Los detectores de IA analizan cómo fue escrito un texto; los detectores de plagio analizan de dónde proviene. Esta distinción está reconocida en las directrices de 2024 del International Center for Academic Integrity, que recomiendan usar ambos en conjunto.

Los detectores de IA examinan la estructura del texto, la elección de palabras y el estilo general para determinar si fue creado por una inteligencia artificial o por una persona, utilizando algoritmos avanzados y análisis lingüístico.

Por otro lado, los detectores de plagio son más directos y se centran en comparar el texto con un amplio conjunto de escritos existentes. Cuando encuentran similitudes o coincidencias, las señalan como posible plagio.

En pocas palabras, los detectores de IA existen para asegurar que el contenido haya sido realmente escrito por una persona, mientras que los detectores de plagio sirven para confirmar que no haya sido copiado de fuentes existentes. Sin embargo, ningún tipo de herramienta es perfecto y, en ambos casos, los resultados deben evaluarse de forma crítica y usarse como insumos, no como jueces únicos y definitivos.

Detectores de imágenes y video con IA

Mientras que los detectores de IA basados en texto analizan palabras y patrones de oraciones, los detectores de imágenes y video se centran en identificar las huellas visuales de los modelos generativos. Estas herramientas examinan señales visuales sutiles, como iluminación irregular o fallos en las texturas, para verificar la autenticidad.

Muchos también utilizan aprendizaje profundo para comparar características visuales con conjuntos de datos conocidos de imágenes sintéticas y auténticas. Por ejemplo, los detectores pueden identificar irregularidades en reflejos, texturas de la piel o detalles del fondo que suelen delatar el origen artificial de una imagen.

Los sistemas más recientes combinan la informática forense visual con el análisis contextual, evaluando no solo qué aparece en una imagen o video, sino cómo y dónde se compartió. Este enfoque multimodal ayuda a plataformas e investigadores a evaluar la autenticidad de forma más confiable en distintos formatos.

Limitaciones de los detectores de IA

Falsos positivos o negativos

Los detectores de IA trabajan con probabilidades, no con certezas absolutas, y en ocasiones pueden producir falsos positivos o falsos negativos. Esto se debe a que los sistemas se basan en algoritmos que analizan patrones y estiman la probabilidad de que un contenido haya sido generado por IA. A veces, un texto escrito por una persona puede marcarse erróneamente como generado por IA, y de la misma forma, contenido generado por IA puede clasificarse como humano. En GPTZero explicamos con más detalle cómo funciona nuestro benchmarking y cómo alcanzamos nuestras tasas de precisión.

Entrenados principalmente en inglés

La mayoría de los detectores de IA están entrenados con contenido en inglés y reconocen estructuras y patrones comunes en ese idioma. Un detector de IA puede ser menos efectivo (o nada efectivo) al analizar contenido multilingüe o texto en otros idiomas. En estos casos, puede no identificar correctamente las características para las que fue entrenado, lo que reduce su confiabilidad.

En GPTZero, hemos avanzado considerablemente en la reducción de estas limitaciones lingüísticas al utilizar un conjunto de evaluación más riguroso. Al refinar el entrenamiento del modelo e incorporar técnicas de eliminación de sesgos, hemos mejorado la confiabilidad de GPTZero en distintos contextos lingüísticos.

Herramientas de escritura que usan cada vez más IA

Muchos detectores de IA no siempre pueden distinguir entre el uso ético de asistencia con IA (como herramientas gramaticales tipo Grammarly) y contenido completamente generado por IA. Algunos sistemas no diferencian con claridad entre usar la IA para ediciones menores, como correcciones gramaticales, y depender de la IA para generar todo el texto.

GPTZero ha entrenado sus modelos para tener en cuenta esta diferencia, y el “Paraphraser Shield” de GPTZero distingue entre herramientas de edición ligera (como Grammarly) y la reescritura completa con IA.

Dificultad para detectar modelos avanzados de IA

A medida que los sistemas de IA se vuelven más sofisticados, su escritura es cada vez más difícil de distinguir de la humana. Los modelos más nuevos se entrenan con conjuntos de datos enormes y diversos, y pueden imitar el ritmo natural, el tono e incluso matices emocionales con una precisión sorprendente. Esto hace que los métodos tradicionales de detección tengan cada vez más dificultades para mantenerse al

No existe una prueba definitiva

Los detectores de IA funcionan con probabilidades, por lo que una puntuación alta de probabilidad de IA significa que el texto comparte patrones comunes de la escritura generada por IA. Eso es muy distinto a poder afirmar que fue definitivamente producido por una IA. En ese sentido, los detectores de IA no pueden ofrecer certeza absoluta. Por eso, en la práctica, estas herramientas funcionan mejor como parte de un proceso de revisión más amplio, junto con el criterio humano y otros métodos de verificación.

Por qué la dependencia excesiva es riesgosa

Cuando se usan de forma aislada, los detectores de IA pueden generar resultados injustos, como ensayos estudiantiles marcados erróneamente o fallos en la moderación de contenido. El enfoque más responsable es combinarlos con otros métodos de verificación, como los detectores de plagio y el análisis del historial de escritura (por ejemplo, el Writing Report de GPTZero).

Buenas prácticas para usar detectores de IA

Teniendo en cuenta todo lo anterior, los detectores de contenido con IA deben tratarse como herramientas dentro de una estrategia más amplia para evaluar la integridad del contenido, y no como jueces únicos de la calidad. Para usarlos de forma eficaz, es necesario reconocer sus limitaciones e incorporar el criterio humano según el contexto específico en el que se crea el contenido.

A continuación se describen los pasos que puedes seguir (si trabajas en educación, también recomendamos revisar nuestro artículo How Should Educators Approach AI and Academic Integrity?).

Reconoce las limitaciones

No existe ningún detector de IA que sea infalible. Estas herramientas pueden clasificar erróneamente el texto, generando falsos positivos o falsos negativos, y sus resultados deben tratarse como una señal para investigar más a fondo, no como un veredicto final.

Verifica con múltiples herramientas

Depender de un solo detector puede crear puntos ciegos y fomentar una confianza excesiva en esa herramienta. Usar más de un detector de IA ofrece una visión más amplia y confiable, y ayuda a reducir el riesgo de error.

Aprende a reconocer patrones de escritura de IA

El texto generado por IA suele seguir ritmos predecibles y repetir ciertas palabras o frases. Además, suele carecer de matices. Entender estas tendencias facilita la interpretación de los resultados y ayuda a identificar cuándo un texto realmente se siente generado por una máquina.

Considera el contexto y la intención

Un resultado marcado siempre debe motivar una revisión más cuidadosa. Compara el texto con el tono, el estilo y la claridad habituales de la persona. Si el estilo se siente claramente distinto, la detección de IA puede servir como punto de partida para la revisión, pero nunca como el único factor decisivo.

Sé transparente sobre el uso de la detección

Tanto en entornos académicos como profesionales, cada vez es más importante explicar cómo encaja la detección de IA en el proceso de revisión. Establecer criterios claros sobre cuándo y cómo se utilizan los resultados ayuda a generar confianza y evita una dependencia excesiva de la automatización. (Si necesitas ayuda para definir una política institucional, quizá te resulte útil esta guía.)

Usa la detección de IA como parte de una verificación de originalidad más amplia

La detección de IA funciona mejor junto con otras herramientas de verificación, como los detectores de plagio y la validación de citas. En conjunto, ofrecen una visión más completa de cómo se realizó el trabajo y aportan un enfoque más integral para evaluar el contenido.

Cómo usar detectores de IA de forma responsable

En resumen, estas herramientas no son autoridades absolutas. Deben complementar el criterio humano, especialmente en situaciones donde los falsos positivos o negativos pueden tener consecuencias importantes. La forma más responsable de usar detectores de IA es adoptar un enfoque equilibrado que priorice la equidad por encima de la conveniencia.

El futuro de la tecnología de detección de IA

A medida que la IA generativa sigue avanzando, también lo hacen las herramientas diseñadas para detectarla. La próxima generación de detectores irá más allá del texto y será capaz de analizar contenido multimedia para identificar cuándo algo fue creado o editado por IA. Los investigadores ya están desarrollando sistemas que puedan adaptarse en tiempo real a la aparición de nuevos modelos, en lugar de depender de benchmarks antiguos que se vuelven obsoletos rápidamente.

Ya estamos viendo investigaciones prometedoras sobre modelos de detección dinámica que pueden ajustarse a nuevos sistemas de IA en tiempo real, en lugar de basarse en referencias estáticas. En un futuro cercano, las herramientas más eficaces ayudarán a construir sistemas donde la transparencia y la atribución estén integradas desde el inicio, por diseño.

Conclusión

Los detectores de contenido con IA son más importantes que nunca, ya que ayudan a los educadores a mantener la honestidad académica y a las empresas a preservar la confianza en un contexto donde la automatización es cada vez más común. Como cualquier herramienta, funcionan mejor cuando se usan de forma reflexiva, como parte de un compromiso más amplio con la transparencia.

En nuestra opinión, los mejores detectores de IA están diseñados para proteger lo auténtico y apoyar un entorno digital donde la originalidad siga importando; en otras palabras, para preservar lo humano.

Preguntas frecuentes

¿Cómo funciona la detección de IA de GPTZero?

GPTZero analiza el texto utilizando múltiples capas de análisis lingüístico y estadístico, incluidas métricas como perplejidad, variabilidad y coherencia semántica. Clasifica la escritura tanto a nivel de documento como de oración para determinar si probablemente fue escrita por una persona o por un modelo de IA.

¿Por qué los detectores de IA a veces marcan contenido escrito por humanos?

Los detectores de IA evalúan probabilidades. Si un texto sigue patrones que se parecen a los de la IA, como longitudes de oración uniformes o frases repetitivas, puede marcarse incluso si fue escrito por una persona. Revisar los resultados en contexto ayuda a evitar interpretaciones erróneas.

¿Debo confiar en los detectores de IA para verificar la autenticidad del contenido?

Ningún detector debe ser considerado como el responsable final de una decisión de autenticidad. Son más eficaces cuando se combinan con el criterio humano y otros métodos de verificación, como detectores de plagio y reportes del historial de escritura.

¿Cuáles son las reglas para citar el uso de IA?

Las normas para citar IA varían según la institución o la publicación, pero la mayoría de las directrices recomiendan reconocer cuándo se han utilizado herramientas como ChatGPT o Claude para generar ideas o texto. Siempre revisa la política de citación de tu organización o editorial.

¿Se puede detectar código escrito por IA?

Detectar código generado por IA sigue principios similares, pero requiere herramientas especializadas entrenadas específicamente en lenguajes de programación.