Cómo detectar textos escritos por ChatGPT

Con modelos de lenguaje tan avanzados como ChatGPT o Gemini, la línea que separa la escritura humana de la de las máquinas es más fina que nunca.

Entonces, ¿cómo puedes saber si un contenido fue generado por IA y qué tan fiables son estas detecciones?

En este artículo, exploraremos las señales que pueden ayudarte a identificar el contenido hecho con IA y su grado de fiabilidad.

¿Es detectable la escritura de ChatGPT?

Sí, hay ciertos indicadores que pueden sugerir que un contenido ha sido escrito por ChatGPT, pero determinarlo con total seguridad es complicado.

De hecho, varios estudios han demostrado que incluso profesores capacitados a veces se equivocan al evaluar si el trabajo de un estudiante fue generado por IA o no. Esto demuestra que, aunque hay pistas, la capacidad humana para detectar la escritura robótica está lejos de ser perfecta.

Uno de los mayores retos es que la gente puede editar fácilmente los resultados de ChatGPT para que sean menos detectables. Unos cuantos cambios en el fraseo, el tono o la estructura pueden hacer que el texto parezca mucho más humano, integrándose perfectamente con otros tipos de trabajos escritos.

Otro factor que complica la situación es la enorme variedad en la forma en que ChatGPT responde a diferentes instrucciones (prompts). Dependiendo de lo que se le pida, la IA puede generar un texto que va desde algo súper genérico hasta algo sorprendentemente matizado, lo que dificulta el establecimiento de reglas fijas para detectarlo.

A fin de cuentas, aunque es posible hacer conjeturas con fundamento sobre si un contenido está hecho con IA, nunca se puede estar 100% seguro. Existen herramientas que ayudan a detectarlo, pero hasta estas tienen sus propios límites.

Señales de que un texto fue generado por ChatGPT

Aunque detectar este tipo de contenido sea difícil, todavía hay algunas señales que pueden darte la pista de que, muy probablemente, un texto fue redactado por una inteligencia artificial:

1) Estructuras predecibles de la IA

Incluso cuando cambian las palabras, el esqueleto subyacente del texto casi siempre es el mismo. Una vez que entrenas el ojo, lo detectas en segundos.

Longitud y ritmo de frases demasiado repetitivos

Las oraciones tienden a ser muy similares en cuanto a longitud y complejidad.

Lee una sección en voz alta. ¿Notas un ritmo constante, casi como el de un metrónomo? ¿Se apilan las oraciones ordenadamente una tras otra, sin interrupciones breves ni desvíos largos y desordenados?

Los escritores humanos no hacen eso constantemente. Hacen pausas. Se aceleran. Ponen énfasis. Rompen su propia fluidez cuando piensan en algo en mitad de una frase. La IA rara vez hace esto.

Párrafos sacados del mismo molde

Otra señal muy clara es la uniformidad en los párrafos.

A menudo siguen la misma receta interna:

1. Una frase temática que repite lo del título.
2. Una explicación con términos neutrales.
3. Una oración de apoyo que casi no aporta información nueva.
4. Una frase suave a modo de conclusión que enlaza con la siguiente idea.

Ahora repite esa estructura cinco veces seguidas.

Ningún párrafo está mal por sí solo; el problema es la acumulación. La escritura humana varía mucho más porque las personas no pensamos en bloques perfectamente limpios. Exploramos, divagamos, damos marcha atrás o profundizamos cuando menos te lo esperas.

Abuso de las rayas

A la IA le encanta:

• Usar rayas (guiones largos) para dar énfasis —como aquí— una y otra vez.
• Colocar las comas con muchísimo cuidado.
• Hacer aclaraciones entre paréntesis que resultan del todo innecesarias.

De nuevo, usar una raya no significa nada. Pero ver diez de ellas usadas con el mismo tono retórico a lo largo de un artículo, es otro cantar.

Conclusiones repetitivas y «doble cierre»

Uno de los delatores estructurales más claros aparece al final.

La IA suele:

• Concluir el artículo.
• Luego, resumir la conclusión.
• Y después, añadir los «puntos clave» que, básicamente, repiten las dos cosas anteriores.

Verás frases típicas como:

• «En conclusión…»
• «Para resumir…»
• «En última instancia…»
• Seguidas de viñetas que vuelven a decir exactamente lo mismo.

Esto ocurre porque la IA ha sido entrenada para ser útil y no dejar cabos sueltos; quiere asegurarse de que no te has perdido nada. Los humanos normalmente nos detenemos una vez que hemos dejado claro el punto.

Analogías puramente decorativas

La IA usa muchísimas analogías. Demasiadas.

Especialmente esas que:

• Explican cosas que ya de por sí son simples.
• No aportan ninguna perspectiva nueva.
• Podrían eliminarse sin alterar el significado en lo más mínimo.

Por ejemplo, comparar la estrategia de contenido con «construir una casa» o «navegar por un paisaje» sin sacarle ningún jugo real a la metáfora.

2) Fórmulas repetitivas de la IA

Si lees mucho contenido creado con IA, empezarás a notar las mismas frases reapareciendo en temas totalmente distintos.

Construcciones del tipo «No solo… sino que también…»

Una de las fórmulas más habituales de la IA es la construcción simétrica.

Ejemplos que verás a menudo:

• «X no solo mejora Y, sino que también potencia Z».
• «Tanto si eres un principiante como si eres un profesional con experiencia…».
• «Tanto A como B juegan un papel crucial en…»

Estas estructuras suenan muy refinadas, y ahí radica el problema.

Los humanos las usamos de vez en cuando, casi siempre para enfatizar algo. La IA las usa por defecto porque son apuestas seguras y gramaticalmente estables. Cuando las ves repetidas varias veces en un mismo artículo, casi nunca es casualidad.

Tricolones

A la IA le fascinan las listas de tres.

Verás frases como:

• «Claro, conciso y eficaz».
• «Más rápido, inteligente y escalable».
• «Preciso, confiable y práctico».

Insisto, no tienen nada de malo en sí mismas. El problema es la densidad.

Exceso de «indicaciones» y lenguaje de guía

La IA es muy educada. Demasiado educada.

Constantemente te avisa de lo que está a punto de hacer:

• «Echemos un vistazo más de cerca…»
• «Desglocemos esto…»
• «Ahora, exploremos…»
• «Aquí explicamos por qué esto es importante…»

Este tipo de lenguaje es útil si se usa con moderación. Pero la IA abusa de él porque está programada para ser extremadamente explícita y didáctica.

Frases neutras que evitan el compromiso

Otro detalle que la delata es el equilibrio excesivo.

La IA tiende a no mojarse:

• «Si bien X tiene sus ventajas, también presenta desafíos».
• «Este enfoque puede ser efectivo en algunos casos, pero no en otros».
• «No existe una solución única para todos».

Estas oraciones son técnicamente ciertas, pero están vacías si no van acompañadas de una postura firme.

Los humanos solemos tener opiniones, aunque seamos cautelosos al expresarlas. Decimos lo que haríamos y lo que no. La IA prefiere la neutralidad porque es el terreno más seguro.

3. El vocabulario típico de la IA

El vocabulario suele ser el punto de partida cuando la gente intenta detectar textos generados por IA.

El problema no es que la IA use malas palabras, sino que usa palabras por defecto. Un lenguaje seguro, flexible y sin un contexto específico que encaja casi en cualquier parte.

Palabras vacías o rimbombantes

La IA se entrena con enormes bases de datos, por lo que se decanta por un vocabulario que sirva para cualquier sector, tema o tono.

Palabras como:

• Punto de inflexión
• Crucial
• Transformador
• Innovador
• Poderoso

Estas palabras suenan muy bien, pero rara vez obligan al redactor a comprometerse con algo concreto.

Frases de cajón

Algunas expresiones aparecen con tanta frecuencia en los textos de IA que prácticamente la dejan en evidencia.

Algunos ejemplos de los que deberías sospechar:

• «En el mundo acelerado de hoy…»
• «Es importante destacar que…»
• «Afrontémoslo…»
• «Imagina un escenario en el que…»
• «Al fin y al cabo…»

Vocabulario abstracto

A la IA le encantan los lugares abstractos:

• El panorama
• El ámbito
• El ecosistema
• El espacio

Estas palabras le permiten al modelo merodear un tema sin aterrizarlo de verdad.

Por ejemplo:

“En el panorama cambiante del marketing de contenidos…”

Suena bien, pero evita entrar en detalles. ¿Qué parte del marketing de contenidos? ¿B2B? ¿Blogs de SEO? ¿Documentación de productos? ¿Flujos de trabajo en agencias?

Un lenguaje muy cuidado pero sin emociones

Otra señal en el vocabulario es la falta total de emoción.

La IA evita mostrar:

• Pequeñas frustraciones
• Dudas
• Fricciones
• Arrepentimientos
• Preferencias muy marcadas

En su lugar, usa un tono educado y complaciente:

• Eficaz
• De gran ayuda
• Valioso
• Útil
• A tener en cuenta

Esto da como resultado un texto inofensivo, pero sumamente frío.

4) Falta de opinión y de vivencias personales

El contenido de la IA suele ser preciso a nivel general. El problema es que se queda cómodamente al margen de la realidad del día a día.

Verás afirmaciones como:

• «Es importante centrarse en el contenido de calidad».
• «La constancia juega un papel clave en el éxito».
• «Entender a tu audiencia es esencial».

Todas estas afirmaciones son ciertas, pero ninguna te ayuda a tomar una decisión de verdad.

Otra pista contundente es la distancia gramatical.

La IA suele evitar frases como:

• «Yo intenté…»
• «Lo aprendimos a las malas…»
• «Si haces X, te vas a topar con Y».

Prefiere apostar por construcciones pasivas o generalizadas:

• «Puede ser beneficioso para…»
• «Las empresas deberían plantearse…»
• «Un enfoque es…»

La IA incluye ejemplos, claro, pero suelen ser puramente ilustrativos en lugar de reales.

“Imagina una empresa que implementa herramientas de IA y nota una mejora en su eficiencia”.

¿Son fiables los detectores de IA?

A la hora de identificar este tipo de contenido, los detectores son una de las herramientas más populares. Sin embargo, confiar ciegamente en opciones como Originality.AI, CopyLeaks, etc., para verificar la autenticidad de un texto tiene sus límites:

• A estos detectores les suele costar mantener su nivel de precisión cuando se topan con contenido que ha sido modificado intencionadamente para saltarse el radar. En algunos casos, la tasa de éxito al detectar contenido de IA ha llegado a caer hasta un 17,4%, lo cual dista mucho de ser fiable.
• Otro gran problema de estas herramientas es su tendencia al sesgo. Varios estudios han demostrado que los textos escritos por personas que no son hablantes nativos de inglés tienen más probabilidades de ser marcados como IA, incluso cuando han sido escritos al 100% por humanos. Este sesgo puede derivar en juicios injustos, especialmente en entornos académicos o laborales.
• Los detectores de IA también suelen ser bastante inconstantes. A veces arrojan una respuesta «indecisa», lo que indica que no pueden afirmar con seguridad si el contenido es obra de un humano o de una máquina. Esta inconsistencia da lugar tanto a falsos positivos como a falsos negativos, restándoles muchísima fiabilidad.
• Por si fuera poco, su precisión disminuye considerablemente con el lanzamiento de cada nuevo modelo de lenguaje. El rápido avance de estos modelos hace que los métodos de detección tengan que adaptarse sin tregua a las nuevas versiones. Por ejemplo, hay una diferencia abismal en la precisión de detección entre modelos más antiguos como GPT-3.5 y los más vanguardistas como GPT-4o o Claude 3.5.
• Además, los estilos de escritura más formales y estructurados tienen muchísimas más papeletas de ser señalados como generados por IA. Es por eso que algunas herramientas de detección, como Originality.AI, aconsejan a los usuarios que adopten un tono de redacción más informal para esquivar estos falsos positivos.