¿Cómo funcionan los detectores de IA? | Técnicas y precisión
Una de las consecuencias del auge de la IA ha sido el aumento de los detectores de IA, a veces denominados detectores de escritura con IA o detectores de contenido con IA.
Los detectores de IA analizan las características de un texto y evalúan si se ajustan más a muestras humanas o a muestras generadas por IA.
Estas herramientas son cada vez más populares, ya que la gente quiere saber cuándo se ha utilizado la IA en los textos con los que trabaja.
Sin embargo, el hecho de que los detectores de IA sean ya habituales no significa que siempre sean fiables. Por lo tanto, es importante comprender cómo funcionan los detectores de IA para poder entender mejor los resultados que nos ofrecen.
Tabla de contenidos
- ¿Cómo funciona la IA generativa?
- ¿Cómo funcionan los detectores de IA?
- ¿Cómo de fiables son los detectores de IA?
- ¿Para qué se utilizan los detectores de IA?
- Detectores de IA frente a verificadores de plagio
- Detección manual de textos escritos por IA
- Detectores de imágenes y vídeos generados por IA
- Preguntas frecuentes sobre cómo funcionan los detectores de IA
¿Cómo funciona la IA generativa?
Para comprender cómo funcionan los detectores de IA, es importante comprender también cómo funciona la IA generativa. La IA generativa es cualquier IA que “genera” o crea contenido, como ChatGPT, Gemini o Claude.
Estos modelos funcionan con dos principios fundamentales: el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (a menudo abreviado como PLN o NLP en inglés).
El aprendizaje automático es una forma para que los ordenadores aprendan y tomen decisiones sin estar programados explícitamente para ello.
El aprendizaje automático permite a los ordenadores reconocer patrones en grandes conjuntos de datos y, posteriormente, utilizar esos patrones para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos.
El PLN es similar, pero se centra específicamente en conseguir que los ordenadores comprendan el lenguaje humano.
Los ordenadores descomponen el lenguaje en sus unidades más pequeñas (por ejemplo, sustantivos, verbos, preposiciones o determinantes) y utilizan algoritmos para analizar la relación entre esas unidades. Con suficientes datos, las IA pueden interpretar y generar textos similares a los humanos.
- ¿Por qué ronronean los gatos?
También le pedí que explicara el aprendizaje automático y el PLN detrás de su respuesta, manteniendo tanto la respuesta como la explicación lo suficientemente simples como para que un niño las entendiera.
Su respuesta a mi pregunta fue:
- ¡Los gatos ronronean porque les hace sentir felices y tranquilos! Es como cuando tarareas tu canción favorita. También ronronean para mostrar que se sienten seguros contigo o incluso para sentirse mejor si están heridos o asustados. Es su forma especial de hablar sin palabras.
Cómo se utiliza el aprendizaje automático y el PLN para responder: ChatGPT “leyó” la pregunta y utilizó el PLN para comprender que quería aprender algo sobre los gatos y que buscaba una razón (evidenciado por el interrogativo “por qué”). A continuación, utilizó el aprendizaje automático para encontrar patrones en la información que había aprendido sobre los gatos, seleccionar los mejores datos y organizarlos en una respuesta fácil de entender.
¿Cómo funcionan los detectores de IA?
Al igual que la IA generativa, los detectores de IA funcionan gracias al aprendizaje automático y al PLN. Hay cuatro conceptos principales que hay que entender para comprender cómo funcionan los detectores de IA:
Clasificadores
Un clasificador es un modelo de aprendizaje automático que categoriza los datos de entrada en clases predeterminadas. En el caso de los detectores de IA, estas clases son “escrito por IA” y “escrito por humanos”.
Normalmente, los ingenieros de datos o entrenadores de IA alimentan a los clasificadores con grandes conjuntos de datos que ya han sido etiquetados como escritos por IA o por humanos.
A continuación, el clasificador analiza características como la frecuencia de uso de las palabras, la longitud de las frases y la complejidad en las diferentes clases de datos. Una vez que identifica los patrones que varían entre los conjuntos, establece un límite entre las clases.
Cuando se presenta un nuevo texto al clasificador, este evalúa las mismas características y busca de nuevo estos patrones. En función de los patrones que encuentra, decide si el texto se encuentra en el lado de la IA o en el lado humano del límite que ha establecido previamente.
Incrustaciones
Las incrustaciones traducen el lenguaje humano en representaciones numéricas que los ordenadores pueden procesar. Los ordenadores no pueden entender el significado de las palabras, pero pueden entender los números.
Estas representaciones numéricas, llamadas vectores, capturan el significado, la estructura y el contexto de las palabras de una manera que las máquinas pueden entender.
Al mapear las palabras en un espacio multidimensional, las incrustaciones permiten a la IA detectar relaciones y patrones entre las palabras. Por ejemplo:
- El vector para “rey” puede ser [0,9; 0,6; 0,3] y el de “reina” [1,0; 0,5; 0,3]. La proximidad de estos vectores ayuda a la IA a comprender que estas palabras también comparten proximidad en el significado humano.
- La palabra “ratón” tendría vectores diferentes cuando se refiere a un animal que cuando se usa en una frase como “haz clic con el ratón”. En algunos casos, las representaciones del lenguaje cambian dependiendo del contexto.
Perplejidad
La perplejidad es una característica analizada por los clasificadores que mide el grado de previsibilidad de un texto. La perplejidad evalúa la probabilidad de que el texto desconcierte o confunda al lector medio, ya sea porque no tiene sentido o porque no suena natural.
| Ejemplo de continuación de la oración | Nivel de perplejidad | Explicación |
|---|---|---|
| Me encantaría un plato de sopa. | Bajo | Esta es una continuación muy probable. |
| Me encantaría un plato de sopa de tomate cremosa y picante. | Medio-bajo | Esta continuación es menos probable, pero tiene sentido gramatical y contextual. |
| Me encantaría un plato de esa sopa de tomate que tu madre nos preparó el año pasado cuando me quedé a dormir en tu casa y nevó. | Medio | Esto tiene sentido, pero tiene una estructura inusual y es difícil de seguir. |
| Me encantaría un plato de saltamontes saltando. | Alto | Esto no tiene sentido y es semánticamente incorrecto. |
La IA generativa se esfuerza por producir textos con baja perplejidad. Su objetivo es generar contenido que sea fácil de entender para la mayoría de las personas.
Por otro lado, la escritura humana suele tener una mayor perplejidad. Los seres humanos tomamos decisiones más creativas al escribir, y los errores humanos hacen que los errores tipográficos u ortográficos sean más comunes.
Los clasificadores utilizan los patrones que han establecido previamente y las relaciones capturadas en las incrustaciones para analizar la perplejidad.
Si un detector de IA detecta que un texto tiene una baja perplejidad, es decir, que en su mayor parte ha sido capaz de predecir las palabras siguientes, puede decidir que el contenido probablemente ha sido creado por IA.
Dicho esto, las frases comunes son comunes porque la gente las utiliza a menudo. Por lo tanto, la perplejidad por sí sola no es una característica lo suficientemente sólida como para determinar si un texto ha sido creado por IA o por un humano.
Explosividad
La explosividad es otra característica analizada por los clasificadores. Se refiere a la variación en la longitud y la estructura de las frases:
- Un texto tiene una explosividad baja cuando presenta poca variación en la estructura, la complejidad y la longitud de las frases.
- Cuando el texto muestra más variación entre las frases, tiene una explosividad alta.
| Párrafo de ejemplo | Nivel de explosividad | Explicación |
|---|---|---|
| Me desperté tarde. El cielo exterior era una mezcla de naranja y gris, señal de que se acercaba una tormenta. Aturdido, me dirigí a la cocina y tomé una taza de café para sacudirme el sueño. Ya sabía que iba a ser un día largo. | Alto | La longitud y la complejidad de las frases varían. El texto utiliza adverbios, participios y adjetivos para describir y establecer el flujo. |
| Me desperté tarde por la mañana. El cielo exterior era una mezcla de naranja y gris. Me dirigí a la cocina. Me serví una taza de café. Sabía que iba a ser un día largo. | Bajo | Las frases son consistentemente cortas o medianas. La mayoría de las frases son simples. |
El contenido generado por IA tiende a tener menos variabilidad que el texto humano. Dado que los modelos de lenguaje de IA trabajan para predecir qué palabra debe venir a continuación, es probable que elijan palabras y estructuras predecibles al escribir oraciones.
Por lo tanto, la baja variabilidad es una característica que lleva a los detectores de IA a predecir que un texto fue escrito por otra IA y no por un humano.
¿Cómo de fiables son los detectores de IA?
Ningún detector de IA es 100 % fiable. Todos ellos tienen un margen de error; de hecho, hay muchos casos de personas con falsos positivos, es decir, que pasaron su contenido creado por humanos por un detector de IA y se les dijo que lo había creado una IA.
Los detectores de IA también pueden dar falsos negativos. Los detectores pueden no identificar textos sofisticados generados por IA, especialmente si se le pidió a la IA que imitara de cerca la escritura humana.
La IA generativa también está evolucionando tan rápidamente que algunos detectores de IA simplemente no pueden seguir el ritmo.
Los humanos también han comprendido cómo funcionan los detectores de IA y saben cómo editar el contenido creado por IA para que parezca hecho por humanos.
¿Es preciso el detector de IA de QuillBot?
Aunque ningún detector de IA es siempre acertado, el detector de IA gratuito de QuillBot es avanzado. En lugar de limitarse a elegir entre un escritor humano o uno de IA, la herramienta de QuillBot clasifica el texto de las siguientes maneras:
- Generado por IA
- Generado por IA y perfeccionado por IA
- Escrito por humanos y perfeccionado por IA
- Escrito por humanos
Esto proporciona a los usuarios una comprensión más profunda de cómo se ha construido un texto.
Si desea determinar si un texto ha sido producido por IA, le recomendamos utilizar detectores de IA junto con otras formas de análisis antes de tomar una decisión.
¿Para qué se utilizan los detectores de IA?
Los detectores de IA son utilizados en todos los campos e industrias por cualquier persona que desee comprobar si un texto ha sido generado por IA.
| Usuario | Motivación |
|---|---|
| Educadores | Para comprobar que el trabajo de los alumnos es original y no ha sido generado por IA. |
| Editores | Para asegurarse de que solo publican material creado por humanos. |
| Redactores jefe | Para comprobar que el contenido que envían sus periodistas está escrito por humanos. |
| Reclutadores | Para asegurarse de que las cartas de presentación están escritas por los propios solicitantes. |
| Redactores de contenido y copywriters | Para publicar contenido generado por IA en la web sin que Google detecte que sus artículos o textos publicitarios han sido creados por IA. |
| Moderadores de redes sociales y foros | Para luchar contra la desinformación mediante la detección de spam y noticias falsas generadas por IA. |
| Analistas forenses | Para verificar el origen del contenido en disputas legales o investigaciones. |
| Formadores de IA | Para ver cómo funcionan los detectores de IA con el fin de formar mejor a sus IA generativas. |
Detectores de IA frente a verificadores de plagio
Existen algunas diferencias entre los detectores de IA y los verificadores de plagio, aunque ambos se utilizan para determinar la falta de honestidad en contextos educativos o laborales.
| Pregunta | Detector de IA | Verificador de plagio |
|---|---|---|
| ¿Qué intenta detectar? | Si un texto ha sido escrito por IA generativa. | Si un texto (o partes de un texto) ha sido copiado de otras fuentes. |
| ¿Cómo lo hace? | Evalúa las características del texto y lo compara con los patrones que han reconocido en los conjuntos de datos que les han proporcionado sus entrenadores. | Compara el texto introducido con una gran base de datos de revistas de investigación, trabajos de estudiantes y artículos de investigación, etc. |
Los verificadores de plagio a veces identifican fragmentos de texto creados por IA como plagio. Esto se debe a que la IA generativa a menudo se basa en fuentes que no cita.
Por lo tanto, aunque la IA suele crear frases originales, en ocasiones también puede incluir frases copiadas directamente (o apenas parafraseadas) de otros textos.
Detección manual de textos escritos por IA
Hay formas de detectar textos escritos por IA que no dependen de detectores de IA. Los métodos manuales, aunque no son infalibles, pueden complementar a los detectores de IA y proporcionar una indicación más clara de si un texto ha sido generado por IA.
Un enfoque manual consiste en revisar el historial de versiones de un documento.
Si aparecen de repente grandes fragmentos de texto, podría sugerir el uso de IA. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el autor puede haber redactado el texto en otro lugar y haberlo pegado.
Las presentaciones y las tareas orales también pueden ayudar. Hablar con alguien sobre su redacción puede revelar si realmente la entiende. Si no está familiarizado con su propio trabajo, es posible que haya intervenido la IA.
Por último, puede analizar la redacción de forma similar a cómo lo haría la IA, fijándose en la perplejidad y la explosividad, y complementar este análisis examinando también otras características de la redacción.
| Criterios | Cómo suele ser el contenido generado por IA |
|---|---|
| Perplejidad | El texto es generalmente predecible y tiene pocas elecciones de palabras sorprendentes. |
| Explosividad | El texto se lee de forma monótona y emplea poca variación en la longitud o la estructura de las frases. |
| Repetición y redundancia | La IA puede repetir las mismas palabras o expresar la misma idea de diferentes maneras. |
| Lenguaje excesivamente cortés | Las IA generativas están diseñadas para ser “asistentes amigables”, por lo que su lenguaje predeterminado suele ser excesivamente formal y cortés. No suenan coloquiales a menos que los usuarios les pidan que lo hagan. |
| Lenguaje inseguro | La IA suele evitar las afirmaciones audaces y seguras. Busque estructuras como “Es importante señalar que…”, “Algunos podrían decir…” o “X se considera comúnmente como…”. |
| Incoherencia en el tono | Si conoce el tono de la persona cuyo trabajo está analizando (por ejemplo, un estudiante), es posible que pueda detectar si hay incoherencias en un texto. La IA suele tener dificultades para imitar el tono de voz de un autor, a menos que se le indique muy bien. |
| Incoherencia en los temas | La IA suele tener dificultades con los temas, especialmente a la hora de incorporarlos a lo largo de un texto e incluir un cierre temático al final del mismo. |
| Uso insuficiente de elementos estilísticos | La IA genera texto basándose en la previsibilidad, lo que significa que a menudo utiliza de forma insuficiente elementos estilísticos como metáforas, símiles y analogías. Si aparecen muchos de estos elementos, especialmente los menos comunes, podría ser una señal de que el texto ha sido escrito por un humano. |
| Errores lógicos o fácticos | La IA puede “alucinar”, lo que significa que comete errores fácticos o lógicos. Busca contradicciones, “hechos” inverosímiles o argumentos sin sentido. |
| Afirmaciones citadas incorrectamente o sin citar | En la redacción académica, es importante citar las fuentes. La IA tiende a no hacerlo o a citarlas incorrectamente. Por lo tanto, evaluar las fuentes puede ayudarte a ver si un texto ha sido escrito por IA. Por ejemplo, la IA podría citar una fuente en la que la información citada ni siquiera aparece. |
Detectores de imágenes y vídeos generados por IA
Las IA que se han utilizado habitualmente para la generación de texto, como ChatGPT y Gemini, ahora también son capaces de crear imágenes. Además, otros generadores específicos para imágenes y vídeos, como DALL-E o Synesthesia, también están ganando popularidad.
Por ello, cada vez es más importante poder detectar cuándo una imagen o un vídeo (también conocidos como deepfakes) ha sido creado por una IA.
Ya existen algunos detectores de IA para vídeos e imágenes, como Deepware o FakeCatcher, aunque no está claro cuán fiables son.
Afortunadamente, debido a las limitaciones actuales de la IA para generar imágenes y vídeos, hay algunas características fáciles de detectar que pueden delatarnos los medios creados por IA, como:
- Errores anatómicos, como manos con un número o proporción incorrectos de dedos
- Texto sin sentido o texto que parece borroso o distorsionado de alguna manera
- Rostros poco convincentes que pueden estar excesivamente idealizados
- Piel, cabello o pelaje excesivamente suavizados o excesivamente nítidos
- Fuentes de luz poco naturales, sombras inconsistentes o reflejos extraños
- Movimientos poco naturales o discordantes
- Patrones o detalles superficiales extraños o interrumpidos
- Metadatos y marcas de agua
Preguntas frecuentes sobre cómo funcionan los detectores de IA
- ¿Qué utilizan los profesores para detectar la IA?
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Los profesores utilizan una combinación de estrategias y herramientas para detectar la escritura generada por IA.
Un método utilizado por los profesores es el análisis manual, analizando la gramática, el estilo, el tono de voz y los temas de la escritura para ver si parece humana.
Los profesores también saben cómo funcionan los detectores de IA y cómo utilizarlos para analizar la escritura.
Los detectores de IA pueden comprobar, por ejemplo, en la redacción de un ensayo si las cualidades del mismo coinciden con las muestras humanas o con las muestras de IA.
El detector de contenido de IA gratuito de QuillBot es una de las herramientas que pueden ayudar a los profesores a detectar la IA.
En contextos en los que se permite el uso de resultados de IA, las herramientas de humanización de IA pueden ayudar a humanizar los resultados de IA, y hacer que la redacción parezca más natural y fluida.
- ¿Cómo se puede comprobar si una imagen ha sido generada por IA?
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Hay varias formas de comprobar si una imagen ha sido generada por IA.
En primer lugar, revisar la imagen en busca de cualquier elemento que no parezca del todo correcto. Las imágenes generadas por IA suelen tener texto, patrones o rasgos humanos distorsionados (especialmente rostros y manos).
En segundo lugar, comprobar la información de los metadatos. Algunos generadores de imágenes de IA utilizan nombres de archivo específicos o imprimen una marca de agua en sus imágenes.
En tercer lugar, comprender cómo funcionan los detectores de IA y cómo puede utilizarlos para analizar la probabilidad de que una imagen haya sido generada por IA.
Y si necesitas ayuda para detectar textos generados por IA, el detector de contenido de IA de QuillBot es una muy buena opción.
- ¿Puede la IA escribir un libro?
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Sí, la IA puede escribir un libro. Sin embargo, un libro escrito por la IA probablemente no sería un libro muy bueno.
A diferencia de los humanos, la IA tiene limitaciones en cuanto a creatividad (por ejemplo, con el lenguaje figurado), temas y tono de voz.
A pesar de ello, la IA generativa puede ser útil para los autores humanos:
- La IA puede sugerir estrategias de escritura para que los escritores adopten la mentalidad adecuada.
- Puede utilizarse en combinación con una herramienta que humanice los resultados de IA para mejorar el estilo.
Muchas editoriales también utilizan detectores de IA para comprobar que lo que publican es un trabajo de alta calidad escrito por humanos.
Si quieres ver cómo funcionan los detectores de IA, puedes probar el detector de IA de QuillBot.
- ¿Puede la IA escribir código?
-
Sí, la IA puede escribir código. Dicho esto, todavía es bastante limitada en cuanto a la cantidad y complejidad del código que puede escribir.
La IA puede ser útil para escribir código básico o para ayudar a los desarrolladores a detectar errores. Pero si quieres crear un programa completo o un sitio web complejo, la IA probablemente no sea la mejor opción.
Hay que tener en cuenta cómo funcionan los detectores de IA, evaluando lo sorprendente y variado que es un texto. Dado que el código es un lenguaje muy estructurado y no contiene estos factores, es más difícil saber si ha sido escrito por IA.
El detector de IA gratuito de QuillBot puede ayudarte a comprobar si un texto ha sido escrito por IA, pero puede que no sea tan eficaz a la hora de detectar si un código ha sido escrito por IA debido a las razones mencionadas anteriormente.
- ¿Cuáles son las reglas para citar la IA?
-
Existen diferentes reglas para citar la IA dependiendo del contexto específico.
No se debe citar la IA como fuente de información al uso. Sin embargo, si estás estudiando IA, es posible que puedas citarla como fuente primaria.
Si utilizas la IA de otras formas (por ejemplo, para desarrollar preguntas de investigación), algunas instituciones exigen que se cite, por lo que tendrás que consultar las directrices de tu institución.
Los educadores entienden cómo funcionan los detectores de IA (como el detector de IA gratuito de QuillBot) y pueden detectar los textos escritos con IA, por lo que es importante ser claro en sus citas.
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García, C. (2025, 21 August). ¿Cómo funcionan los detectores de IA? | Técnicas y precisión. Quillbot. Retrieved 6 de diciembre de 2025, from https://quillbot.com/es/blog/herramientas-de-escritura-con-ia/como-funcionan-los-detectores-de-ia/
