Detector gratuito de textos con IA

Advertencia para la decisión

Una puntuación de texto no puede demostrar quién lo escribió

No uses el resultado por sí solo para acusar a un estudiante, rechazar a un candidato, sancionar a quien escribe o hacer cumplir un contrato. Revisa borradores, fuentes, el historial de revisiones y la explicación de quien figura como autor.

Borrador con aspecto de IA

«En el panorama actual, en rápida evolución, las organizaciones deben adoptar la innovación y mantener al mismo tiempo un enfoque equilibrado.»

Un encuadre genérico y una estructura de frases uniforme pueden elevar una señal estilística débil, pero no demuestran autoría de IA.

Borrador con detalle humano

«A las 6:40 del martes, la persiana de la panadería seguía bajada, así que reescribí el párrafo de apertura en el autobús.»

Un detalle personal concreto puede parecer humano, pero un modelo de IA puede imitarlo. El contexto y el historial de revisiones siguen importando.

Texto mixto o editado

Un esquema generado puede reescribirse frase por frase, mientras que un borrador humano puede pulirse con un asistente.

La autoría mixta es el caso más difícil y, por lo general, debe tratarse como incierta en lugar de forzar una etiqueta binaria.

Estos son patrones ilustrativos, no muestras de referencia ni clasificaciones garantizadas.

Detector de texto con IA: ¿lo escribió una IA?

El detector de texto con IA de DeepFakeCheck revisa hasta 2.000 caracteres en busca de patrones de escritura asociados con la asistencia de IA. Devuelve una evaluación de riesgo, no una probabilidad verificada de autoría. No hace falta registrarse; el texto enviado se conserva hasta 7 días y luego se elimina.

Cómo funciona la detección de texto con IA

El servicio actual usa un modelo de lenguaje al que se le pide que revise evidencia estilística. No ejecuta un medidor de perplejidad independiente ni afirma una prueba matemática de autoría. La revisión considera:

• Estructura: transiciones inusualmente rígidas, plantillas repetidas y patrones de frases uniformes de forma constante.
• Especificidad: afirmaciones genéricas sin experiencia concreta, detalle de fuente o contexto verificable.
• Coherencia interna: citas, ejemplos o patrones factuales que entran en conflicto con el pasaje que los rodea.

Qué no puede establecer el resultado

Un pasaje humano pulido puede parecerse a la salida de un modelo, y un borrador de modelo editado puede parecerse a la escritura humana. La traducción, las herramientas de accesibilidad, la corrección gramatical y la escritura de personas no nativas también pueden cambiar el estilo. El resultado no puede identificar de forma fiable qué modelo escribió un pasaje ni demostrar que una persona hizo trampa.

Usos habituales de la detección de texto

• Docentes y oficinas de integridad académica que criban entregas de estudiantes, junto con una conversación con el estudiante, no como juicio único.
• Editores y responsables de contenido que revisan colaboraciones externas en busca de un uso de IA no declarado.
• Reclutadores que evalúan cartas de presentación y muestras de escritura.
• Editoriales y equipos de relaciones públicas que detectan comunicados de prensa generados por IA o reseñas presentadas como espontáneas.
• Equipos de confianza de mercados en línea que identifican descripciones de producto generadas por IA o reseñas falsas.

Límites honestos de la detección de texto con IA

Hay que decirlo con claridad: la detección de texto es la menos fiable de las cuatro modalidades que ofrecemos. Una salida de IA editada con cuidado, los pasajes mixtos de IA y de personas, el texto traducido y la escritura de hablantes de inglés no nativos pueden producir falsos positivos. Recomendamos usar el detector como una entrada entre varias, nunca como única base para acusar a alguien de deshonestidad académica o de incumplimiento de un contrato.