¿Ese texto lo escribió una IA? Estas señales pueden ayudarte a identificarlo
En las últimas semanas, la conversación sobre cómo identificar si un texto fue escrito con inteligencia artificial (IA) volvió a ganar espacio en redes sociales. El debate también ha llegado a medios de comunicación, academia y escritores que se preguntan si algunos de los recursos que usan de manera habitual podrían hacer que su trabajo parezca generado por una máquina.
Un ejemplo de la discusión es una publicación de Instagram que enumera varias “señales de que ese texto sobre arte lo ha escrito una IA”. La primera es el verbo “atravesar”. “Todo atraviesa algo”, señala el post, que lo presenta como uno de los términos que suelen aparecer en textos producidos con estas herramientas.
Sin embargo, los comentarios dejan ver la otra parte de la discusión, ya que algunos usuarios aseguran que utilizaban esas palabras y formas de escribir antes de la llegada de ChatGPT y otras IA generativas, mientras que otros mencionan que varios de los recursos señalados llevan años en textos académicos, periodísticos o literarios.
Pangram Labs, una startup especializada en detectar contenido generado por IA y plagio, ha tratado de identificar algunos de esos patrones. La empresa fue fundada por Max Spero y Bradley Emi, ambos con estudios en IA en la Universidad de Stanford. Sus guías reúnen señales relacionadas con el vocabulario, la construcción de las oraciones, la extensión de los párrafos, el nivel de detalle y la manera de organizar un texto.
Cada vez son más los sitios web y las apps que cuentan con herramientas y políticas para señalar, etiquetar y prohibir el contenido generado por la IA.
Las palabras y fórmulas más comunes
Una de las pistas más fáciles de reconocer es el vocabulario. En una guía publicada en 2025, Pangram reúne decenas de palabras que, según sus análisis, aparecen con frecuencia en textos generados con IA. Entre ellas menciona “profundizar”, “paisaje”, “vibrante”, “crucial”, “intrincado”, “entorno”, “innovador”, “matices”, “significativo”, “transformador”, “robusto” y “revelar”.
La empresa también identifica expresiones que suelen repetirse en este tipo de textos, como “es importante señalar”, “en resumen”, “en general”, “en conclusión”, “papel crucial”, “es crucial para”, “nuevas perspectivas”, “arrojar luz sobre”, “impacto significativo”, “destaca la importancia”, “sirve como”, “es un testimonio”, “proporcionar valiosas perspectivas”, “en un mundo donde” o construcciones como “no solo…, sino también”.
La propia empresa reconoce en otra guía sobre detección que estas expresiones funcionan como un punto de partida y que un texto generado por un modelo puede que no incluya ninguna de ellas. Por eso, recomienda observar distintos ejemplos y buscar características que se repitan en ellos.
También hay que considerar el idioma, ya que las palabras y expresiones que suelen aparecer en textos generados por IA en inglés no necesariamente son las mismas que se repiten en español, por lo que estas señales no deberían trasladarse de un idioma a otro de manera literal.
Las pistas también están en la estructura
Además del vocabulario, Pangram recomienda observar cómo están construidas las oraciones. La escritura humana suele combinar frases sencillas con otras más complejas y no siempre mantiene el mismo ritmo. En cambio, en los textos generados con IA pueden aparecer varias oraciones de extensión y estructura similares, con construcciones que se repiten de un párrafo a otro.
La ortografía y la gramática también pueden dar pistas. Según la empresa, es poco común que los modelos cometan errores ortográficos si no se les pide hacerlo. Una redacción extensa sin erratas, frases incompletas, cambios de tiempo verbal u otras pequeñas irregularidades pueden llamar la atención, sobre todo si se combina con un tono y una sintaxis muy uniformes.
Los signos de puntuación también pueden dar algunas pistas. Por ejemplo, la IA tiende a usar el guion largo —para agregar explicaciones o hacer pausas—, pero se abstiene de usar el punto y coma (o los paréntesis), aunque estas tendencias pueden cambiar entre modelos e idiomas.
La compañía también señala que los modelos suelen escribir párrafos de tamaños parecidos y seguir una estructura muy predecible: una introducción que presenta el tema, varios párrafos organizados de forma similar y una conclusión que repite parte de lo que ya fue explicado.
La repetición también puede aparecer de forma menos evidente. Un texto puede decir que “la IA está transformando la educación”, después que “estas herramientas están cambiando la manera de aprender” y cerrar con que “la inteligencia artificial está modificando los procesos educativos”. Las tres frases utilizan palabras distintas, pero la idea es prácticamente la misma.
¿Qué tan concreto es el texto?
Pangram señala que los modelos suelen recurrir a generalidades cuando no reciben instrucciones detalladas. Frases como “la tecnología está cambiando nuestras vidas” o “este avance tendrá un impacto significativo en la sociedad” pueden sonar correctas, pero no explican qué cambió, a quién afecta o en qué se basa esa afirmación.
Lo mismo pasa con ejemplos, personajes o experiencias. En un texto escrito por una persona hay detalles vinculados con el tema concreto, como nombres, lugares, fechas, recuerdos, situaciones o decisiones particulares. Una IA puede incluirlos si se le dan o se le pide que los genere; sin embargo, cuando trabaja con instrucciones generales puede producir ejemplos poco específicos.
Esto también es evidente en textos que hablan de experiencias personales. Un modelo es capaz de escribir en primera persona, pero no tiene recuerdos ni vivencias propias. Por eso, frases como “esto me enseñó la importancia de perseverar” o “esa experiencia cambió mi forma de ver el mundo” pueden ser sospechosas si no explican qué ocurrió ni incluyen detalles concretos sobre esa experiencia.
Anthropic incorporará una marca invisible en los textos procesados por Claude para identificar el uso de IA, aunque el etiquetado puede perderse tras ediciones, paráfrasis o traducciones.
El tono también puede ser un elemento a observar. Cuando la IA no recibe instrucciones detalladas, suele mantener un lenguaje formal durante todo el texto. Pangram también señala que suele usar formulaciones positivas o poco críticas.
Por sí solas, estas características no permiten definir con certeza si un texto fue generado con IA, pues también pueden aparecer en la escritura humana; pero cuando varios elementos coinciden, como la repetición de ideas y fórmulas, la falta de detalles concretos y una estructura demasiado uniforme, hay indicios para sospechar de un posible uso de estas herramientas.
Cuando escribir como siempre empieza a parecer IA
Estos patrones también tienen límites. Como señalaron algunos usuarios en el post sobre arte mencionado al inicio de la nota, muchos de los recursos que hoy se relacionan con la IA ya se utilizaban mucho antes de la introducción de estas herramientas en 2022.
Esta sospecha incluso está cambiando la forma de escribir de algunas personas. Una nota de El País retomó casos de quienes incluyen erratas, simplifican su vocabulario o cambian frases para evitar que sus textos parezcan generados por IA, lo que hace todavía más difícil usar determinadas palabras o formas de escribir para decidir si detrás de un texto hubo una persona o una máquina.
A esto se suma que los modelos cambian y pueden responder de manera distinta según las instrucciones que reciben. Por eso, las señales que hoy parecen fáciles de reconocer podrían dejar de serlo con el tiempo. Esto podría hacer más difícil saber cuándo un texto fue generado con IA.