Detector de IA: cómo funciona, cuánto se equivoca y qué hacer si te acusan de usar IA

Un detector de IA no sabe quién ha escrito un texto: calcula lo predecible que es y, a partir de ahí, da una probabilidad. Por eso se equivoca en las dos direcciones. Deja pasar textos de ChatGPT con dos retoques y marca como «IA» textos escritos a mano, sobre todo los de gente que escribe de forma sencilla o en un idioma que no es el suyo. El clasificador que lanzó la propia OpenAI solo reconocía el 26 % de los textos de IA, marcaba como IA el 9 % de los humanos, y la empresa lo retiró en julio de 2023 «por su baja precisión»¹.

Así que un porcentaje alto en GPTZero, ZeroGPT o Turnitin es un indicio, no una prueba. Si te acusan de usar IA por ese número, tienes argumentos: estudios independientes, las advertencias de los propios fabricantes y, casi siempre, el historial de cómo escribiste el texto.

Cómo funciona un detector de IA (y qué mide en realidad)

Un modelo como ChatGPT escribe eligiendo, palabra a palabra, una de las continuaciones más probables. El resultado es un texto muy «esperable». Los detectores aprovechan eso: miden la perplejidad, que es lo sorprendido que queda un modelo de lenguaje al leer cada palabra. Si casi nada le sorprende, el texto se parece a lo que escribiría una IA. Muchos miran también la variación entre frases: las personas mezclamos frases largas y cortas con más desorden que una máquina.

Pero un texto sencillo, correcto y sin sobresaltos también tiene baja perplejidad aunque lo haya escrito una persona. Los investigadores de Stanford que estudiaron este sesgo comprobaron que los ensayos humanos que todos los detectores marcaban como IA tenían, precisamente, una perplejidad significativamente más baja que el resto². Lo que reconoce el detector es un estilo parecido al de una IA.

Conviene mirar bien el número que te enseñan, porque no significa lo mismo en todas partes. Unos dan la probabilidad de que el texto entero sea de IA; otros, como Scribbr o Turnitin, un porcentaje del texto que «puede haber sido» generado³⁴. Un 40 % no quiere decir que el 40 % lo escribiera una máquina, ni que haya un 40 % de probabilidades de que hayas hecho trampa.

¿Aciertan? Lo que dicen las pruebas independientes

Si buscas «detector de IA» en Google en octubre de 2026, el resumen de IA de arriba cita a GPTZero con un «99 % de precisión» y a ZeroGPT con un «98,4 %»⁵. Esas cifras las publican los propios fabricantes, con sus propias pruebas. Las pruebas de fuera cuentan otra cosa:

• OpenAI, que sabe mejor que nadie cómo escribe ChatGPT, retiró su detector menos de seis meses después de lanzarlo: detectaba el 26 % de los textos de IA y daba un 9 % de falsos positivos¹.
• Un equipo europeo encabezado por Debora Weber-Wulff probó 14 herramientas, Turnitin y PlagiarismCheck incluidas. Su conclusión, publicada en diciembre de 2023: «no son ni precisas ni fiables», y tienden a dar por humano lo que es de IA⁶.
• Un estudio de 2024 con 805 textos y seis detectores midió una precisión media del 39,5 %. Cuando los textos de IA se retocaban con técnicas para esquivarlos, bajaba al 17,4 %⁷. Sus autores concluyen que estas herramientas no se pueden recomendar para decidir si alguien ha copiado.

Turnitin, el que más se usa en universidades, es el más transparente con sus números: dice que en documentos donde detecta más de un 20 % de IA se equivoca con menos del 1 % de los textos humanos, y que a nivel de frase el error ronda el 4 %. Por debajo del 20 % reconoce que los falsos positivos son más frecuentes, y por eso pone un asterisco al resultado⁴. Un 1 % parece poco hasta que lo pasas por todos los trabajos de una facultad: pueden ser hasta una persona inocente de cada cien. La propia empresa lo dice así: detrás de cada falso positivo hay un estudiante real.

Falsos positivos: a quién señalan sin motivo

El dato más citado viene de Stanford. James Zou y su equipo pasaron por siete detectores 91 redacciones escritas a mano por estudiantes que se presentaban al TOEFL, el examen de inglés para no nativos. El resultado, publicado en la revista Patterns en julio de 2023²:

Más de la mitad de las redacciones, de media, salieron como «escritas por IA», y 89 de 91 fueron marcadas por al menos un detector. Con las redacciones de escolares nativos de Estados Unidos, en cambio, los detectores acertaban casi siempre. Fíjate en la tercera barra: cuando los investigadores pidieron a ChatGPT que reescribiera esas mismas redacciones «para sonar más como un hablante nativo», los falsos positivos se desplomaron hasta el 11,77 %. Usar IA hizo que el texto pareciera más humano.

En la práctica, tienen más papeletas para un falso positivo quienes escriben con frases sencillas, con vocabulario limitado o con un estilo muy formal y ordenado. Estudiantes que escriben en una lengua que no es la suya, textos técnicos, resúmenes, instrucciones.

El problema añadido del español

La investigación publicada sobre estos detectores es casi toda en inglés. Scribbr, que sale entre los primeros resultados de esta búsqueda en España, lo dice en su propia página de preguntas frecuentes: su detector «puede reconocer la mayoría de los textos en inglés» generados por herramientas como ChatGPT, «no podemos garantizar el 100 % de precisión» y la detección de GPT-4 figura todavía como «experimental»³. Sobre la fiabilidad en español no da ninguna cifra. Mientras nadie publique pruebas independientes en español, no hay base para suponer que ahí acierten más.

Qué hacer si te acusan de usar IA

Si un profesor, un cliente o tu empresa te dice que tu texto «ha salido como IA», lo que más pesa son las pruebas. Por este orden:

1. Pide el informe completo y el nombre de la herramienta. No es lo mismo un 85 % en Turnitin que un 30 % en un detector gratuito de una web de «humanizadores». Si es Turnitin y el resultado está por debajo del 20 %, recuerda que la propia empresa lo marca con asterisco porque es menos fiable⁴.
2. Cita al fabricante. El aviso que Turnitin incluye en su detector dice que puede confundir textos humanos con textos de IA y que no debe usarse como única base para tomar medidas contra un estudiante⁸.
3. Saca el historial de versiones. Google Docs y Word en OneDrive guardan cómo fue creciendo el documento, con fechas. Un texto escrito a lo largo de varios días, con borrones y cambios, es la mejor prueba de autoría que existe. Añade tus apuntes, esquemas, búsquedas y las fuentes que consultaste.
4. Ofrece defenderlo de palabra. Quien escribió un trabajo puede explicar por qué eligió ese enfoque, de dónde sacó cada dato y qué descartó. Proponerlo tú desactiva buena parte de la sospecha.
5. Usa los cauces formales. En la universidad española tienes derecho a revisar tu calificación ante el profesor o, en su caso, ante el tribunal, con explicaciones sobre la nota; lo recoge el Estatuto del Estudiante Universitario, y la universidad debe conservar los ejercicios mientras haya una revisión o recurso abiertos⁹. Mira además la normativa de evaluación de tu universidad. Si la acusación es de fraude en el TFG, el TFM o la tesis, ya no hablamos de una nota: la Ley 3/2022 de convivencia universitaria lo considera falta muy grave y lo define como un comportamiento «premeditado»¹⁰. En ese caso, pide ayuda a la defensoría universitaria antes de contestar.

Si eres autónomo y el reproche viene de un cliente, lo que cuenta es lo pactado: si el encargo no prohibía usar IA, un porcentaje no demuestra que hayas incumplido nada, y si lo prohibía, tus borradores, correos y versiones fechadas son la mejor defensa.

Lo que no conviene es pasar el texto por un «humanizador» para que el detector dé un número bajo. Además de que así sí pareces culpable, el estudio de 2024 muestra que esas técnicas despistan a los detectores sin decir nada sobre quién escribió el texto⁷. Y si usaste IA para algo permitido —corregir erratas, ordenar ideas—, dilo. Dónde está la raya entre ayudarse y hacer trampa lo contamos en cómo usar la IA para estudiar.

Si eres tú quien revisa textos ajenos

Si das clase, encargas textos a redactores o revisas candidaturas, un detector puede servir como aviso para mirar con más calma, nunca como veredicto. Las señales que de verdad delatan un texto hecho con IA y sin revisar no las mide ningún detector: datos que no aparecen en ninguna fuente, citas inventadas, frases que suenan bien y no dicen nada concreto. Cinco minutos de conversación sobre el texto aclaran más que cualquier porcentaje.

Si lo que te preocupa es Google, el detector tampoco te sirve. Google dice desde febrero de 2023 que el uso adecuado de la IA no va contra sus directrices; lo que persigue es el contenido generado sobre todo para manipular el posicionamiento, se haga como se haga¹¹. Lo explicamos con más detalle en qué ha cambiado la IA en el SEO.

Lo que viene: marcas de agua y la ley europea

Otra vía es marcar el contenido en origen. Google mete una marca de agua invisible, SynthID, en lo que generan Gemini y sus otros modelos, y ya ha marcado más de 10.000 millones de contenidos; desde mayo de 2025 tiene un portal, SynthID Detector, para comprobarla¹². Pero solo reconoce lo que ha salido de las herramientas de Google.

La Unión Europea va en la misma dirección. El artículo 50.2 del Reglamento de IA obliga a los proveedores de sistemas generativos a marcar lo que producen en un formato legible por máquina y detectable como artificial¹³. Las obligaciones de transparencia del artículo 50 se aplican desde el 2 de agosto de 2026, pero el Reglamento Ómnibus Digital retrasa el marcado técnico hasta el 2 de diciembre de 2026 para los sistemas que ya estaban en el mercado antes del 2 de agosto de 2026¹⁴. Aunque se cumpla al pie de la letra, una marca así acredita que un texto salió de un modelo concreto; no demuestra que tu redacción no lo hiciera. En imágenes y vídeo el asunto es más serio, y lo contamos en qué es un deepfake y cómo detectarlo.

Preguntas frecuentes sobre detectores de IA

¿Hay algún detector de IA fiable?

Como prueba, ninguno. El estudio de Weber-Wulff con 14 herramientas concluyó que no son ni precisas ni fiables⁶, y el de Perkins midió un 39,5 % de precisión media en seis detectores⁷. Los «98 %» y «99 %» de las webs de los detectores son cifras de sus fabricantes.

¿Un detector de IA es una prueba de que he usado IA?

No. El propio aviso de Turnitin dice que no debe ser la única base para tomar medidas contra un estudiante⁸. Es una probabilidad calculada sobre el estilo, no una comprobación de cómo se escribió.

¿Funcionan con textos en español?

No hay cifras públicas independientes para el español. Scribbr, por ejemplo, habla de fiabilidad con textos en inglés y no da ninguna cifra para el español³.

¿Qué hago si me acusan de usar IA en un trabajo?

Pide el informe y la herramienta, reúne el historial de versiones, tus notas y fuentes, ofrécete a explicarlo de palabra y, si hace falta, pide la revisión formal de la calificación⁹.

¿Google penaliza el contenido escrito con IA?

No por usar IA. Penaliza el contenido creado sobre todo para manipular los resultados de búsqueda, lo haya escrito una persona o una máquina¹¹.