¿Por qué mis textos se marcan como IA (cuando no lo son)?

El año pasado, las sanciones relacionadas con el uso de IA aumentaron rápidamente. El plagio con IA representó el 75% de todos los casos de plagio estudiantil en algunas regiones. En este contexto, no sorprende que todo el mundo esté más alerta sobre si un texto fue generado por IA o no. 

Cuando tu texto se marca como IA, puede ser muy estresante, sobre todo cuando sabes con certeza que lo escribiste tú. Puede que tengas una fecha límite, alguien esperando tu trabajo y ninguna idea clara de por qué apareció este problema ni de cómo solucionarlo. En lugar de concentrarte en el trabajo, ahora te ves obligado a demostrar que tu propio texto es humano.

Aquí veremos por qué ocurre esto, cómo toman decisiones los detectores de IA y qué hacer si tu texto humano se marca por error. Después de leer esto, entenderás por qué los detectores de IA no son perfectos y qué señales usan realmente.

Resumen rápido TL;DR:

Un texto puede marcarse como IA aunque lo haya escrito una persona, principalmente porque los detectores buscan patrones estadísticos en vez de entender la intención. Un texto demasiado pulido o sin una voz personal clara a veces puede generar falsos positivos, y la mejor manera de manejarlo es revisar las secciones resaltadas y usar el resultado como una señal para hacer que tu texto suene más a ti.

¿Qué significa que algo se marque como IA?

Entonces, ¿qué ocurre exactamente cuando un detector marca tu trabajo? Cuando envías tu trabajo a través de un detector de IA, el resultado vuelve con una puntuación de confianza. En GPTZero, ese resultado combina una vista a nivel de documento con un análisis más detallado a nivel de oración, para que puedas ver qué partes del borrador son las que más contribuyen al resultado. 

Este nivel de sofisticación permite examinar con más detalle de dónde proviene un texto, porque sabemos que el uso de la IA se está volviendo cada vez más complejo. De hecho, fuimos el primer detector en incluir la clasificación de contenido “mixto”, humano y de IA, y nuestro modelo muestra 3 clasificaciones posibles en lugar del binario habitual (humano vs. IA): 

• Escrito completamente por una persona 
• Escrito completamente por IA 
• Escrito por una persona e IA 

Esto permite obtener un resultado de detección de IA con más matices. En esa misma línea, también fuimos el primer detector en ofrecer categorías de confianza para nuestras clasificaciones: “incierto”, “moderadamente confiable” y “altamente confiable”.

Sin embargo, con más estudiantes recurriendo a la IA para recibir ayuda con las tareas, lo que los docentes idealmente buscan es trabajo 100% humano. ¿Cómo se ve eso? Este es un ejemplo de eso (con un texto que escribí hace años). 

Por supuesto, hay muchos casos en los que quizá usaste una herramienta de edición para mejorar tu texto, y eso terminó activando el detector. Esto puede producir resultados sorprendentes. Como nos contó una escritora freelance de la comunidad de GPTZero: 

“A veces ingreso un texto, por ejemplo antes de usar Grammarly, y sale como 100% humano. Luego, si uso Grammarly, quizá cambio apenas un poco al agregar comas y otras cosas, como puntuación. Y entonces sale como 100% IA... pasa de 0% a 100% IA”.

Esto significa que el detector cree que tu texto fue escrito por IA, no que realmente lo haya sido.

Por qué tu texto se marca como IA

Los detectores de IA están mejorando, pero no existe ningún detector de IA en el mundo que sea completamente perfecto. Los detectores buscan patrones en el lenguaje. Por eso los docentes responsables tratan los resultados de los detectores como pistas, no como pruebas definitivas, y siempre los combinan con su propio criterio. Si tu texto fue marcado, eso no significa automáticamente que hayas hecho algo mal, aunque hay algunas razones comunes por las que esto ocurre.

1. Editaste tanto el texto que borraste tu voz personal

Aunque herramientas como Grammarly pueden “limpiar” tu escritura, también pueden hacer que suene más genérica. Si las usas demasiado, pueden hacer que tu forma de pensar parezca más mecánica.

Una estudiante de maestría nos dijo: “Estaba usando Grammarly y eso también se marcó como IA, así que dejé de usar Grammarly”.

2. Tu vocabulario es demasiado predecible

Si todas las oraciones siguen el mismo ritmo y la misma estructura, los detectores pueden interpretar esa consistencia como una señal de que se usó IA. 

Como nos dijo una persona encargada de calificar: “Si una persona no es hablante nativa de inglés y estás evaluando su inglés, no es tan sencillo… usaría mucho del vocabulario que vemos en los LLM”.

3. El texto intenta sonar demasiado formal o formulaico

Las plantillas para ensayos pueden ayudar, pero si tu trabajo sigue una estructura determinada con demasiada rigidez, puede empezar a parecerse a un texto generado por una máquina. El texto asistido por IA suele ser coherente pero vacío, y si te esfuerzas demasiado por sonar académico, tu texto podría caer en esa trampa.

Esto puede ser especialmente difícil con la escritura formal. Como nos dijo un escritor: “[GPTZero] dice que es demasiado robótico y que le falta gramática creativa. Bueno, sí, está bien... tampoco somos Charles Dickens. Tiene que ser formal y no está pensado para ser demasiado creativo”.

Esto también puede pasar en el trabajo profesional. Como Damon Delcoro (fundador de UltraWeb Marketing) compartió con Solowise, “De hecho, hemos lidiado con esto desde el lado del cliente al evaluar redactores para nuestras campañas de contenido. Los falsos positivos suelen aparecer cuando los redactores usan estructuras de oraciones demasiado limpias, frases de transición repetitivas o ese formato perfectamente equilibrado de «introducción-desarrollo-conclusión» que tanto le gusta a la IA. He visto a excelentes redactores humanos quedar marcados solo porque se esforzaban demasiado por sonar ‘profesionales’.”

¿Cómo funcionan los detectores de IA? ¿Por qué se equivocan a veces?

Para entender por qué pasa esto, conviene ver cómo funcionan realmente estas herramientas. Lo principal es recordar que los detectores de IA no son como los detectores de metales ni como otros detectores que se activan ante la mínima presencia de una sustancia específica. En cambio, los detectores de IA se basan en tecnología que funciona al identificar tendencias repetidas. 

Como Edwin Thomas, ingeniero de machine learning, explicó: “Los detectores de IA funcionan aprendiendo a reconocer patrones de escritura como el estilo, la estructura de las oraciones y la elección de palabras a partir de grandes colecciones de textos escritos tanto por humanos como por IA.” 

“Aunque nuestro detector de IA es muy preciso, a veces puede clasificar mal un texto cuando usa un estilo poco común que queda fuera de lo que nuestro modelo ha visto antes”, continúa. “A medida que la escritura evoluciona, actualizamos continuamente el modelo con nuevos datos para seguir el ritmo de las tendencias humanas y de IA”.

Cómo analizan tu escrito los detectores de IA

Los detectores de IA buscan en el texto tendencias que son más comunes en la escritura generada por máquinas que en la escritura humana y, en el fondo, responden a esta pregunta: ¿este texto se ve estadísticamente predecible de una forma que sugiera que pudo haber intervención de IA?

Puedes leer más sobre cómo funciona el detector aquí, pero, en esencia, usamos aprendizaje profundo para seguir el ritmo de los avances en IA y ofrecer resultados precisos y confiables que te ayuden a entender e interpretar el origen de un texto. Sin embargo, no todos los detectores funcionan igual. Hay dos conceptos que se citan con frecuencia y que suelen relacionarse con el funcionamiento de la detección de IA: perplejidad y variación. 

La perplejidad tiene que ver con el nivel de previsibilidad de un texto. Un texto con baja perplejidad es muy estándar o convencional, y resulta fácil de producir para un modelo de lenguaje: la escritura generada por IA suele entrar en esta categoría porque está diseñada para producir la siguiente palabra más predecible y probable en una secuencia. 

El otro concepto que suele mencionarse junto con la perplejidad es la variación, que se refiere a los cambios dentro del texto. En la escritura humana normal hay diferentes longitudes de oración, ritmo, tono y complejidad, mientras que la escritura de IA tiende a sonar plana y uniforme.

También está el tema de la clasificación basada en características. Como explica la investigadora de escritura de IA Ashley Segal: “Los clasificadores de machine learning se entrenan con grandes conjuntos de datos de textos conocidos escritos por humanos y por IA, y aprenden patrones estadísticos sutiles que los distinguen. Estos modelos pueden alcanzar una alta precisión, pero también pueden sobreajustarse a características específicas de los datos de entrenamiento, lo que produce falsos positivos cuando encuentran escritura humana que comparte propiedades estadísticas con los ejemplos generados por IA usados en el entrenamiento”.

¿Qué activa la detección de IA?

Hemos escrito bastante sobre las señales reveladoras para identificar contenido generado por IA: 

Patrones repetitivos en el texto

Cuando escribimos como humanos, tendemos a mezclar y variar nuestro lenguaje. En la escritura generada por IA, los patrones del texto pueden volverse extremadamente repetitivos.

Estructuras de oraciones formulaicas

Los humanos tendemos a escribir combinando oraciones largas y cortas. Sin embargo, en un texto de IA, incluso con las instrucciones adecuadas, puede aparecer un estilo rígido y formulaico.

Tono monótono

La escritura humana suele tener una voz propia. En cambio, la escritura generada por IA puede sentirse bastante plana y poco distintiva. 

Falta de toque personal

Otra señal de la escritura de IA es la ausencia total de un toque personal. Lo ideal es que la escritura humana incluya ejemplos únicos de quien escribe o ideas que le pertenezcan solo a esa persona.

Cero errores tipográficos

La IA suele generar textos impecablemente limpios, sin los pequeños errores que pueden esperarse cuando escriben los humanos, como inconsistencias gramaticales menores. 

Ejemplos genéricos vs. detalles del mundo real

Un indicio sospechoso de contenido generado por IA son los ejemplos vagos que podrían encajar casi en cualquier lugar. La palabra clave aquí es genérico: el contenido de IA tiende a ser vago y poco específico, sobre todo cuando trata sobre eventos recientes. 

Cuantas más señales indique tu borrador, más suena asistido por IA, aunque lo hayas escrito tú.

Por qué se marca la escritura humana (falsos positivos) 

Aquí es donde las cosas se complican más, porque un texto escrito completamente por una persona todavía puede ser marcado por detectores de IA si suena parecido a un texto generado por IA. Esta trampa es especialmente probable para los siguientes grupos:

• Escritores multilingües o ESL, cuyo trabajo puede tener un tono más cauteloso
• Redacción técnica, donde la escritura concisa y la repetición suelen ser necesarias
• Textos de preparación para exámenes o basados en plantillas, donde la estructura es rígida por diseño
• Respuestas cortas, donde no hay suficiente señal para una clasificación confiable

Nuestro equipo se dedica a reducir sesgos en nuestros modelos de clasificación de IA para casos de uso educativos. Por ejemplo, nuestros esfuerzos para reducir el sesgo contra textos ESL en la clasificación desde abril de 2022 han reducido la tasa de falsos positivos de la detección de IA en textos TOEFL al 1.1%. 

Logramos esta reducción de sesgo mediante varios métodos, entre ellos el etiquetado de parámetros del modelo, que incorporó una etiqueta de “educación” en el entrenamiento del modelo; la preclasificación del texto en el paso de salida del modelo; y la incorporación de conjuntos de datos representativos. 

Al entrenar un modelo de clasificación, podemos predecir de antemano si es probable que un texto provenga de un escritor ESL, para asegurarnos de que el modelo de identificación de IA tenga esta información al hacer una clasificación.

Seguimos muy de cerca los falsos positivos en GPTZero. En nuestra página de referencia estandarizada, encontrarás los resultados de una evaluación completa de nuestro detector de IA en una variedad de dominios, LLMs e idiomas. Las evaluaciones se actualizan cada trimestre, y las predicciones sin procesar están disponibles para investigadores interesados en reproducir los resultados.

Los resultados muestran que el detector de GPTZero es la solución más precisa disponible. Un falso positivo (FP) es un texto humano que se predice incorrectamente como IA, y la tasa de falsos positivos (FPR) es el porcentaje de textos humanos mal clasificados como IA. En cuanto a las reseñas de artículos académicos, nos enorgullece tener la FPR más baja entre la competencia, como puedes ver en la Tabla 2.

Otro punto para recordar es que todos somos cada vez más conscientes de la escritura generada por IA. Como el periodista de The Guardian Stuart Heritage de brillantemente expresó, hay estilos que delatan a ChatGPT; el principal que describe es el patrón “no es X, es Y”. Sin embargo, admite que ahora eso arruinó la escritura humana:

“Aunque ‘no es X, es Y’ es anterior a ChatGPT, no puedo escucharlo sin asumir que lo hizo la IA. Hace unas semanas, estaba volviendo a ver el episodio de Mad Men en el que Don Draper presenta un reloj. ‘No es un medidor del tiempo’, dice. ‘Es parte de la conversación’. Hace una década, me sorprendía el elegante giro de frase de Draper. Pero ahora no puedo verlo sin pensar que un chatbot lo vomitó entre whiskys un mediodía cualquiera”.

Los límites no siempre son clarísimos para los detectores de IA, porque la escritura humana a veces puede sonar como escritura de IA, aunque no lo sea. Por eso siempre recomendamos usar un detector de IA como una sola herramienta para respaldar una decisión, dentro de un contexto más amplio.

Autoevaluación rápida antes de entregar

Antes de entregar tu trabajo, pregúntate:

• ¿He usado el mismo ritmo de oración con demasiada frecuencia?
• ¿Esto suena como escribo naturalmente?
• ¿Incluí ejemplos específicos o detalles vividos?
• ¿Hay alguna parte demasiado pulida, genérica o formulaica?
• ¿Me apoyé demasiado en herramientas de edición hasta suavizar mi voz?
• ¿Esto todavía sonaría como yo si lo leyera en voz alta?

Si la respuesta a varias de estas preguntas es sí, revisa esas secciones antes de entregar.

¿Te acusaron falsamente de usar IA? Esta guía muestra cómo responder reuniendo la evidencia correcta, además de usar el Writing Report de GPTZero para demostrar tu autoría.

Cómo arreglar un texto que se marca como IA

Si lo anterior son señales de escritura generada por IA, ¿cuál es lo contrario? Ya explicamos cómo bajar tu puntuación de IA, y al final se trata de hacer que tu escritura suene más a ti.

Si te preocupa que tu texto pueda marcarse como IA, recomendamos usar GPTZero como revisión antes de entregarlo. Puede ayudarte a ver cómo se va a percibir tu trabajo y te da otra mirada sobre cómo podría interpretarse tu escritura.

Es clave recordar que, en lugar de intentar “vencer” al detector, estás comprobando que tu escritura realmente suene como tú. Además: ¿respondiste de verdad la pregunta? ¿Tu argumento tiene sentido? La buena escritura tiene una voz fuerte, y la única forma de fortalecer la tuya es seguir escribiendo con ella.

Si algo se marca en GPTZero, usa esos datos específicos para mirar tu borrador con más atención. ¿Editaste demasiado? ¿Hay secciones que suenan genéricas? Aunque un resultado de detección es solo un dato, puede ayudarte a acercarte a los puntos donde tu escritura quizá necesite algo de edición para sonar más humana.

Conclusiones clave

Si tu texto se marca como IA, eso no significa automáticamente que hayas hecho algo mal. Los detectores de IA buscan patrones y, a veces, la escritura humana puede parecerse a esos patrones, especialmente cuando está demasiado pulida, es muy predecible o perdió la voz personal. La respuesta más útil es tratar el resultado como una señal para mirar tu borrador con más atención, recuperar tus propias palabras y detalles, y usar el detector como una señal junto con el criterio humano, no como la última palabra.

Preguntas frecuentes

¿Por qué los detectores de IA a veces se equivocan? Los detectores de IA funcionan con tecnología que conecta puntos e identifica patrones, por lo que ocasionalmente pueden clasificar mal un texto.

¿Por qué distintos detectores de IA dan resultados diferentes? Distintas herramientas pueden ponderar las señales de manera diferente, que es la razón principal por la que un mismo documento puede producir resultados inconsistentes en distintos detectores.

¿Grammarly puede hacer que sea más probable que un texto se marque? Aunque herramientas como Grammarly pueden “limpiar” tu escritura, también pueden volverla más genérica, y si las usas demasiado, pueden hacer que tu pensamiento parezca más mecánico.

¿Qué debo hacer si mi texto se marca? Si tu texto fue marcado, eso no significa automáticamente que hayas hecho algo mal, y los resultados de los detectores deben usarse solo como una herramienta para respaldar una decisión, dentro de un contexto más amplio.

Antes de entregar, pasa tu borrador por el detector de IA de GPTZero para comprobar si tu razonamiento y tu voz se están transmitiendo lo mejor posible