Perplejidad: lo sorprendente que es cada palabra
La perplejidad mide lo bien que un modelo de lenguaje puede predecir la palabra siguiente. El texto generado por IA suele tener una perplejidad baja, porque el modelo que lo escribió eligió palabras probables. La escritura humana suele tenerla más alta: palabras poco habituales, modismos, un chiste, una errata.
Ese es también su principal punto débil. Un texto humano sencillo, formal o de estilo libro de texto también puede tener una perplejidad baja, y lo marcan por el mismo motivo.
Burstiness: cuánto cambia el ritmo
La burstiness mide la variación a lo largo de un documento. Las personas escriben una frase larga y luego una corta. Después de un párrafo denso ponen uno más ligero. Los modelos tienden a mantener un ritmo constante.
Los detectores combinan las dos medidas. Un texto con poca perplejidad y poca burstiness es el que más parece de máquina.
Pruébalo con tu propio texto
Pega un párrafo y mira tu porcentaje de IA antes y después.
Revisa cualquier párrafo con un solo toque. Las capturas muestran la interfaz en inglés.
Descargar en el App StoreClasificadores entrenados con ejemplos
La mayoría de los detectores comerciales, como Turnitin, GPTZero y Copyleaks, van más allá y entrenan un clasificador con grandes conjuntos de textos humanos y de IA etiquetados. El clasificador aprende patrones que van más allá de la perplejidad, como las expresiones favoritas y la estructura de los párrafos.
Eso los hace mejores con los tipos de texto con los que se entrenaron y peores con todo lo demás: modelos nuevos, otros idiomas, textos técnicos o textos de personas que escriben en un segundo idioma.
Por qué los detectores de IA no son fiables
La detección es un blanco móvil. Cada modelo nuevo escribe de otra forma y los detectores tienen que ponerse al día. La edición también difumina la señal: en cuanto una persona reescribe parte de un borrador de IA, el texto pasa a ser mixto de verdad.
Los falsos positivos son el problema más grave. Un estudio de Stanford de 2023 descubrió que siete detectores clasificaban mal como escritos por IA más de la mitad de un conjunto de ensayos del TOEFL de personas que no tenían el inglés como lengua materna. Un preprint de 2026 que analizó más de 135.000 pares de documentos encontró tasas de falsos positivos que iban del 0 % al 100 % entre 13 detectores.
Cómo usar un detector de IA con sentido común
El porcentaje de un detector es más útil como indicador: te dice qué pasajes se leen como predecibles. «Check for AI» de TextHumanizer te da ese porcentaje para cualquier párrafo, y «Humanize Text» reescribe las partes planas para que compares el antes y el después.
Preguntas
¿Los detectores de IA pueden detectar cualquier modelo de IA?
No. Están entrenados con textos de modelos concretos y van por detrás de los lanzamientos nuevos. La precisión también baja con idiomas y estilos que eran poco frecuentes en sus datos de entrenamiento.
¿Los detectores de IA guardan mi texto?
Depende de la herramienta. Algunas guardan los textos para mejorar sus modelos, así que lee la política de privacidad de cualquier detector antes de pegar un trabajo delicado.