Cómo detectar texto generado por IA a mano

Introducción

¿Te preguntas si quien escribió este texto fue una persona o un modelo de lenguaje como ChatGPT? Aunque existen muchas herramientas automáticas para detectar escritura generada por IA, no son infalibles. Un editor experimentado hace conjeturas informadas basadas en patrones observables: voz, lógica, estructura de párrafos, uso de conectores y contexto humano.

Definición rápida: un modelo de lenguaje (LLM) es un sistema que predice palabras siguientes según patrones aprendidos de grandes textos.

En este artículo traducido y adaptado, verás señales prácticas que puedes comprobar a simple vista, ejemplos, contraejemplos y procedimientos que puedes aplicar hoy mismo.

Señales principales para identificar IA en una lectura rápida

Estas son las señales más comunes. Ninguna sola prueba garantiza que un texto sea de IA, pero varias señales combinadas aumentan la probabilidad.

• Voz demasiado neutra o genérica: tono homogéneo, pocos rasgos personales.
• Frases formulaicas y clichés: expresiones que parecen plantillas.
• Cohesión débil entre párrafos: saltos lógicos o transiciones forzadas.
• Repetición de estructuras y palabras clave: sin variación estilística.
• Uso excesivo de gerundios y conectores formales: densidad inusual de -ando/-iendo o “además”, “por otra parte”.
• Equilibrio artificial de párrafos: párrafos de longitud similar sin foco claro.
• Falta de anécdotas o experiencias específicas: ausencia de detalles que demuestren vivencia.

Orígenes de estas señales: por qué los modelos caen en patrones

Los modelos LLM aprenden probabilidades de combinación de palabras a partir de grandes cantidades de texto. Para minimizar errores, tienden a producir respuestas seguras, centralizadas y promedio: un “tono medio” que borra rasgos extremos. Ese comportamiento genera frases que suenan correctas pero a la vez impersonalizadas.

Frases formulaicas y cuándo sospechar

Los LLM regresan a la media estadística: frases que son correctas pero poco distintivas. Esto genera:

• Jergas neutras y tecnicismos puestos como relleno.
• Oraciones que empiezan con el mismo patrón (p. ej., “En primer lugar”, “Además”).

Nota: un estilo formal no es prueba definitiva; las señales se vuelven significativas en conjunto.

Ausencia de voz humana

La voz única del autor (sesgos, modismos, anécdotas, humor) suele faltar en salidas de IA. Los humanos presentan inconsistencias, momentos emotivos y referencias culturales locales que los modelos suavizan o evitan.

Señales concretas de falta de voz:

• Ausencia de opiniones claras o contradicciones personales.
• Lenguaje que evita riesgos o juicios polémicos.
• Sustitución de ejemplos concretos por generalidades.

Gramática y estructura: errores típicos de IA vs. errores humanos

Los modelos pueden producir gramática impecable, pero con problemas estructurales que los humanos rara vez cometen:

• Uso excesivo de gerundios (-ando/-iendo) que infla las oraciones.

• Guiones largos o em dashes empleados sin necesidad, rompiendo el flujo.

• Párrafos simétricos: introducción, desarrollo, conclusión con igual extensión, sin puntos de interés.

• Uso desmesurado de conectores formales: “furthermore”, “además”, “por consiguiente” repetidos.

Importante: estos rasgos también pueden aparecer en textos humanos (editores técnicos, escritos académicos) — valora el contexto y el propósito del texto.

Contrapruebas: cuándo un texto puede parecer de IA pero no lo es

Algunas situaciones donde el texto humano parece de IA:

• Documentación técnica estandarizada, plantillas empresariales o comunicados de prensa.
• Contenidos editados por equipos que homogenizan la voz.
• Estudiantes o redactores que imitan un estilo académico para aprobar requisitos.

Contraejemplos de textos reales que podrían confundir:

• Resúmenes ejecutivos con lenguaje cuidadosamente neutro.
• Guías de estilo que usan párrafos de longitud uniforme.

En qué fallan las comprobaciones manuales: límites y falsos negativos

• Autores que usan IA y después “humanizan” el texto de manera experta pueden eludir detección manual.
• Modelos entrenados con instrucciones finas (prompting avanzado) pueden producir voz convincente.
• Textos muy cortos son difíciles de juzgar con certeza.

Metodología rápida: cómo evaluar un texto en 8 pasos

1. Lee el texto entero sin interrumpir: evalúa la impresión general.
2. Marca frases repetitivas o clichés.
3. Revisa la coherencia entre párrafos: busca saltos lógicos.
4. Busca detalles personales o ejemplos concretos.
5. Detecta patrones sintácticos (gerundios, conectores, guiones).
6. Comprueba la variación léxica: palabras muy frecuentes pueden indicar generación.
7. Considera el contexto: tipo de documento y audiencia.
8. Decide si necesitas análisis adicional (herramientas, verificación de autoría).

Mini-metodología: si hay 3 o más señales de la lista principal, clasifica el texto como “sospechoso” y procede a verificación.

Lista de verificación para revisores (checklist)

• El texto muestra una voz distintiva o anécdotas personales.
• Las transiciones entre párrafos son naturales.
• No hay repetición mecánica de conectores.
• La longitud de los párrafos varía con propósito.
• Las afirmaciones están respaldadas por ejemplos o referencias.
• Se usan modismos, coloquialismos o referencias culturales cuando corresponde.

Criterios de aceptación

Un texto se considera “probablemente humano” cuando satisface al menos 4 de los 6 elementos de la checklist anterior y no muestra más de dos indicadores fuertes de generación automática (p. ej., repetición mecánica, ausencia completa de voz, errores estructurales típicos).

Árbol de decisión (Mermaid)

flowchart TD
  A[Inicio: Leer texto completo] --> B{¿Hay indicios de voz humana?}
  B -- Sí --> C{¿Cohesión entre párrafos?}
  B -- No --> G[Sospechoso de IA]
  C -- Sí --> D{¿Ejemplos concretos o anécdotas?}
  C -- No --> G
  D -- Sí --> E[Probablemente humano]
  D -- No --> F[Requiere verificación]
  F --> H[Aplicar herramientas y pedir aclaración al autor]
  G --> H
  E --> I[Fin]
  H --> I

Herramientas manuales y alternativas

• Revisiones por pares: la evaluación humana sigue siendo la más fiable para detectar voz y contexto.
• Entrevista al autor: pregunta por fuentes, por qué eligió ejemplos, o la intención del texto.
• Análisis de metadatos si están disponibles (documentos editables con historial).
• Herramientas de detección automática: úsalas como apoyo, no como juez final.

Alternativa práctica: pedir al autor una explicación en 2–3 frases sobre una sección específica. Las IAs tienden a rehacer la misma información, mientras que los humanos suelen aportar matices nuevos.

Listas por rol: qué revisar según tu puesto

• Editor:

  • Enfócate en voz, variación léxica y ejemplos concretos.
  • Reescribe párrafos que suenen templados.

• Profesor:

  • Pide reflexiones personales o proceso de trabajo.
  • Compara estilos entre entregas del mismo estudiante.

• Gerente de contenido:

  • Confirma fuentes y permisos de uso.
  • Implementa políticas de divulgación si se usó IA.

Casos de prueba y criterios de aceptación (prácticos)

Caso A — Artículo largo (≥800 palabras):

• Criterios: mínimo 2 anécdotas o ejemplos concretos; variación de párrafos; no más de tres repeticiones sintácticas.

Caso B — Comentario corto (≤100 palabras):

• Criterios: presencia de rasgos personales o razones específicas; si falta, marcar para verificación.

Seguridad, privacidad y notas legales

Si un texto incorpora datos personales, asegúrate de cumplir las leyes de privacidad aplicables (p. ej., GDPR en Europa). Evita subir contenidos con información sensible a servicios de IA sin consentimiento.

Contramedidas y alternativas cuando la detección manual falla

• Solicitar prueba de autoría: un archivo con historial de cambios o versiones previas.
• Entrevista breve o grabación donde el autor explique pasajes clave.
• Reescritura y humanización: pedir al autor que añada un párrafo personal.

Galería de casos límite (edge cases)

• Texto corporativo con voz neutra: parece IA pero es humano.
• Escritor que imita una voz pública: contiene rasgos fuertes y deliberados.
• Texto humano editado por IA en una fase de revisión: mezcla de rasgos.

Glosario en una línea

• LLM: modelo de lenguaje que predice palabras según patrones.
• Voz: rasgos distintivos del autor (tono, modismos, sesgos).
• Gerundio: forma verbal usada como sustantivo o para acciones continuas.

Resumen final

Detectar IA manualmente se basa en evaluar varias señales juntas: voz, coherencia, patrones sintácticos y presencia de ejemplos concretos. No existe una prueba única e infalible. Usa la metodología y las listas de verificación presentadas aquí como guía práctica y complementa con entrevista al autor o herramientas automáticas cuando haga falta.

También lee: consulta nuestra guía sobre dónde puedes y no puedes usar IA en la escritura.

Resumen rápido: Si un texto suena demasiado perfecto, uniforme o carece de detalles humanos, es razonable sospechar de generación automática. Confirma con verificación adicional antes de tomar decisiones disciplinarias o editoriales.