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Writer: detector gratuito de contenido generado por IA

Writer.com

El detector de contenido con IA de Writer.com es una herramienta gratuita diseñada para identificar la presencia de texto generado por inteligencia artificial en fragmentos de hasta 5.000 palabras. Su objetivo es ayudar a escritores, educadores y profesionales a verificar la autenticidad de los textos antes de su publicación.

Entre sus características principales, destaca la posibilidad de pegar directamente el texto a analizar o incluso ingresar una URL para evaluar su contenido. La herramienta ofrece un puntaje de detección, expresado en porcentaje, que indica la probabilidad de que el texto haya sido generado por IA. Además, es de acceso gratuito y no requiere registro para realizar un análisis, aunque el límite por comprobación es de 5.000 palabras. Para usuarios empresariales, Writer.com ofrece una API que permite integrar el detector en flujos de trabajo automatizados.

Sin embargo, el detector tiene algunas limitaciones. Su precisión puede variar, especialmente en textos que imitan muy bien el estilo humano o que contienen frases comunes, lo que puede generar falsos positivos o negativos. Además, a diferencia de otras herramientas como Originality.ai, no cuenta con detección de plagio, lo que puede ser una desventaja para quienes buscan una solución integral. Otra limitación es que el acceso a la API solo está disponible en planes empresariales, lo que restringe su uso para individuos o pequeñas empresas que necesiten automatizar los análisis.

El detector de IA de Writer.com resulta útil para comprobaciones rápidas y accesibles de contenido generado por inteligencia artificial. Es una opción práctica para usuarios que buscan una solución sencilla y gratuita. Sin embargo, para quienes necesitan funciones más avanzadas, como análisis más profundos o detección de plagio, puede ser necesario considerar herramientas complementarias o alternativas más completas.

Evaluación de la eficacia de las herramientas de detección de contenido generado por IA

Elkhatat, Ahmed M., Khaled Elsaid y Saeed Almeer. 2023. “Evaluating the efficacy of AI content detection tools in differentiating between human and AI-generated text.” International Journal for Educational Integrity 19: 17. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00140-5

Se investiga la efectividad de diversas herramientas de detección de contenido generado por IA, como OpenAI, Writer, Copyleaks, GPTZero y CrossPlag, en la identificación de textos producidos por modelos de IA como ChatGPT.

Utilizando párrafos sobre el tema de las torres de refrigeración en procesos de ingeniería generados por ChatGPT Modelos 3.5 y 4, junto con respuestas humanas de control, los investigadores evaluaron la capacidad de estas herramientas para distinguir entre contenido humano y generado por IA.

Los resultados revelaron que las herramientas de detección fueron más precisas al identificar contenido generado por GPT 3.5 en comparación con GPT 4. Sin embargo, al aplicarlas a las respuestas humanas de control, las herramientas mostraron inconsistencias, produciendo falsos positivos y clasificaciones inciertas. Esto destaca la necesidad de un desarrollo y refinamiento continuo de las herramientas de detección de contenido generado por IA, ya que el contenido generado por IA se vuelve cada vez más sofisticado y difícil de distinguir del texto escrito por humanos.

El estudio subraya la importancia de no depender exclusivamente de estas herramientas para garantizar la integridad académica. Se recomienda adoptar un enfoque más holístico que combine el uso de herramientas de detección con revisiones manuales y consideraciones contextuales para asegurar una evaluación justa y precisa del contenido académico. Además, los autores sugieren que las instituciones educativas reconsideren sus métodos de evaluación tradicionales, incorporando tecnologías de IA para mejorar el aprendizaje y la evaluación, al tiempo que fomentan una cultura de honestidad académica y responsabilidad.

Aspectos clave:

  • Ninguna herramienta es completamente infalible; la combinación de detección automática y revisión manual es esencial.
  • Los textos generados por ChatGPT 4 son más difíciles de detectar, mostrando la necesidad de mejorar continuamente estas herramientas.
  • Se recomienda integrar estas tecnologías con políticas educativas que fomenten la honestidad académica y métodos de evaluación adaptados.

La nueva función de detección de Turnitin ayuda a identificar el uso de herramientas de humanización de IA

Kelly, Rhea. “New Turnitin Bypasser Detection Feature Helps Identify Use of AI Humanizer Tools.” THE Journal, 2 de septiembre de 2025. https://thejournal.com/articles/2025/09/02/new-turnitin-bypasser-detection-feature-helps-identify-use-of-ai-humanizer-tools.aspx

Turnitin lanzó una función para detectar textos modificados por herramientas “humanizadoras” de IA, evitando que los estudiantes oculten contenido generado artificialmente. Esto fortalece la integridad académica al identificar fácilmente el uso indebido de IA en los trabajos.

Turnitin ha ampliado sus capacidades de detección de escritura con inteligencia artificial (IA) mediante la incorporación de una nueva función denominada «detección de bypassers». Esta herramienta está diseñada para identificar textos que han sido modificados por programas conocidos como «humanizadores«, los cuales alteran contenido generado por IA para que parezca escrito por humanos.

La disponibilidad de estos humanizadores representa una amenaza creciente para la integridad académica, ya que permite a los estudiantes ocultar el uso de IA, dificultando la verificación de la originalidad de los trabajos entregados. La nueva función de detección de bypassers se integra dentro de la función general de detección de escritura de Turnitin, permitiendo a los usuarios verificar automáticamente si un texto contiene contenido generado por IA o modificado por humanizadores, todo desde la misma plataforma, sin necesidad de integraciones adicionales o herramientas externas. Actualmente, esta función está limitada a interacciones en inglés.

Annie Chechitelli, directora de productos de Turnitin, destacó que, aunque el plagio siempre ha sido una preocupación para los educadores, con el auge de la IA ha surgido una nueva categoría de proveedores de trampas que se benefician del mal uso de la IA por parte de los estudiantes, proporcionando acceso fácil y gratuito a humanizadores para ocultar contenido generado por IA. En respuesta a este desafío emergente, Turnitin ha actualizado su software para detectar las principales modificaciones realizadas por bypassers de IA, permitiendo a los educadores mantener la integridad académica.

Detección del uso de inteligencia artificial en artículos científicos y revisiones por pares: el caso de la AACR

Naddaf, Miryam. “AI Tool Detects LLM-Generated Text in Research Papers and Peer Reviews.” Nature, 11 de septiembre de 2025. https://doi.org/10.1038/d41586-025-02936-6

Un análisis reciente realizado por la American Association for Cancer Research (AACR) ha revelado un fuerte aumento en el uso de texto generado mediante modelos de lenguaje grande (LLMs) en artículos de investigación y revisiones por pares, particularmente desde la aparición pública de ChatGPT en noviembre de 2022

Se examinó un conjunto de más de 46.500 resúmenes, 46.000 secciones de métodos y cerca de 30.000 comentarios de revisores, usando una herramienta de detección desarrollada por Pangram Labs. Esta herramienta identificó que en 2024 el 23 % de los resúmenes de manuscritos y el 5 % de los informes de revisión contenían texto que probablemente fue generado por LLMs.

Pese a que la política de la AACR obliga a los autores a declarar el uso de inteligencia artificial en sus manuscritos, menos de una cuarta parte de quienes usaron LLMs lo hicieron.

Además, los autores de instituciones en países no anglófonos fueron más propensos a usar LLMs para mejorar el lenguaje en secciones como los métodos, aunque esto conlleva riesgos de introducir errores si se modifican descripciones técnicas.

En cuanto a las revisiones por pares, se observó que tras la prohibición del uso de LLMs para revisores por parte de la AACR, a finales de 2023 disminuyó la detección de texto generado por IA en comentarios de revisión; sin embargo, a comienzos de 2024 la presencia de estos textos volvió a aumentar significativamente.

¿Es realmente posible detectar con precisión el contenido generado por inteligencia artificial?

Edwards, Benj. “Why AI Detectors Think the US Constitution Was Written by AI.” Ars Technica, 14 de julio de 2023.

Los expertos en inteligencia artificial de la UMD, Soheil Feizi y Furong Huang, comparten sus últimas investigaciones sobre los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT, las posibles implicaciones de su uso y lo que nos depara el futuro.

Los detectores actuales se han convertido en herramientas populares en entornos educativos y profesionales, pero la evidencia muestra que su fiabilidad es muy limitada. En muchos casos, un texto auténticamente humano puede ser clasificado como artificial, mientras que uno generado por IA puede pasar inadvertido. Este margen de error refleja que los algoritmos todavía no cuentan con mecanismos suficientemente sólidos para distinguir entre los matices del lenguaje humano y los patrones que produce una máquina.

Una de las principales dificultades radica en que los detectores suelen basarse en métricas lingüísticas como la “perplejidad”, que miden la complejidad o previsibilidad de un texto. Sin embargo, la escritura humana no siempre responde a un mismo patrón: puede ser sencilla o repetitiva, como ocurre en exámenes, informes técnicos o incluso documentos históricos. Este es el motivo por el que se han dado casos llamativos, como el de la Constitución de Estados Unidos, que fue identificada erróneamente como un texto creado por inteligencia artificial. Este tipo de fallos no solo muestran las limitaciones técnicas, sino también los riesgos de utilizar estas herramientas como árbitros definitivos de la autenticidad textual.

El artículo también menciona que las estrategias de detección basadas en marcas de agua digitales, que se presentan como una alternativa, tampoco están libres de problemas. Aunque permiten incrustar señales invisibles en los textos generados por IA para poder rastrearlos, estas señales pueden ser eliminadas o modificadas mediante técnicas de reescritura o edición, lo que vuelve a poner en entredicho la seguridad del sistema. Así, tanto los detectores tradicionales como las técnicas más recientes pueden ser engañados con relativa facilidad.

A pesar de estas limitaciones, hay un horizonte de mejora. Investigadores apuntan que la fiabilidad de los detectores podría aumentar si se entrenan con más datos de referencia de escritura humana y si, en lugar de analizar frases o fragmentos cortos, se valoran textos completos en los que se puedan identificar patrones más amplios. De este modo, aunque hoy la detección de IA se perciba como una tarea frágil y llena de falsos positivos, aún existe la posibilidad de desarrollar métodos más precisos y robustos que permitan distinguir con mayor seguridad entre lo humano y lo artificial.

Evaluación de la eficacia de las herramientas de detección de contenido generado por IA

Elkhatat, Ahmed M., Khaled Elsaid y Saeed Almeer. «Evaluating the efficacy of AI content detection tools in differentiating between human and AI-generated text.» International Journal for Educational Integrity 19, artículo 17 (2023). https://doi.org/10.1007/s40979-023-00140-5.

Se evalúa la eficacia de diversas herramientas de detección de contenido generado por inteligencia artificial (IA), como OpenAI, Writer, Copyleaks, GPTZero y CrossPlag, para diferenciar entre textos escritos por humanos y generados por IA.

Para la investigación, se generaron 15 párrafos con el modelo ChatGPT 3.5, 15 con el modelo 4 y 5 respuestas de control escritas por humanos, todas sobre el tema de torres de enfriamiento en procesos de ingeniería. Las herramientas evaluadas incluyeron OpenAI, Writer, Copyleaks, GPTZero y CrossPlag.

Los resultados indicaron que las herramientas de detección fueron más precisas al identificar contenido generado por GPT-3.5 que por GPT-4. Sin embargo, al aplicarlas a las respuestas de control escritas por humanos, las herramientas mostraron inconsistencias, produciendo falsos positivos y clasificaciones inciertas. Estos hallazgos subrayan la necesidad de desarrollar y perfeccionar las herramientas de detección de contenido generado por IA, ya que el contenido generado por IA se vuelve más sofisticado y difícil de distinguir del texto escrito por humanos.

Aunque las herramientas de detección de IA ofrecen una funcionalidad valiosa, su fiabilidad y precisión actuales son limitadas. Es crucial abordar estos desafíos para garantizar una evaluación justa y precisa en diversos contextos académicos y profesionales.

Los detectores de escritura realizada por IA actuales no son fiables en escenarios prácticos

Sadasivan, Vinu Sankar, Aounon Kumar, Sriram Balasubramanian, Wenxiao Wang, y Soheil Feizi. “Can AI-Generated Text be Reliably Detected?” arXiv, marzo 17, 2023. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.11156

Investigadores de la Universidad de Maryland, liderados por Soheil Feizi, profesor asistente de informática, han evaluado la fiabilidad de los detectores de contenido generado por inteligencia artificial (IA). Su conclusión es clara: los detectores actuales no son fiables en escenarios prácticos. Feizi señala que herramientas comunes como paráfrasis pueden reducir la precisión de detección a niveles similares a una simple moneda al aire.

Feizi distingue dos tipos de errores de detección: tipo I, cuando un texto humano es marcado como generado por IA, y tipo II, cuando un texto de IA pasa como humano. Ambos presentan graves implicaciones, especialmente en contextos académicos y editoriales, donde errores pueden arruinar reputaciones y ser extremadamente difíciles de refutar.

Adicionalmente, incluso los métodos basados en marcas digitales (watermarking), teóricamente diseñados para identificar contenido de IA, pueden ser vulnerables a ataques de suplantación. El investigador advierte que dichas fallas podrían socavar la credibilidad de los mecanismos de autenticación digital.

Soheil Feizi explica que, en la práctica, dada la semejanza en la distribución de estilos entre textos humanos y generados por IA —y la sofisticación creciente de las técnicas de engaño—, es “teóricamente imposible” distinguir con certeza absoluta el origen de un texto.

Por otro lado, Furong Huang, también profesora asistente en la Universidad de Maryland, adopta una posición más optimista. Ella sostiene que los modelos de detección podrían mejorar si se dispone de una gran cantidad de ejemplos genuinos de escritura humana para su entrenamiento. Es decir, la clave para refinar estas herramientas sería el acceso a más y mejores datos.

Detectores de IA acusan falsamente a la Constitución de EE. UU. de ser escrita por inteligencia artificial

Edwards, Benj. «Why AI Detectors Think the US Constitution Was Written by AI.» Ars Technica, 12 de julio de 2023. https://arstechnica.com/information-technology/2023/07/why-ai-detectors-think-the-us-constitution-was-written-by-ai/

Si introduces el documento legal más importante de Estados Unidos, la Constitución de los Estados Unidos, en una herramienta diseñada para detectar texto escrito por modelos de IA como ChatGPT, te dirá que el documento fue escrito casi con toda seguridad por una IA.

Por muy tentador que resulte confiar en las herramientas de IA para detectar textos generados por IA, las pruebas hasta ahora han demostrado que no son fiables. Debido a los falsos positivos, no se puede confiar en los detectores de escritura de IA como GPTZero, ZeroGPT y Text Classifier de OpenAI para detectar textos compuestos por grandes modelos de lenguaje (LLM) como ChatGPT.

En el estudio se analiza cómo los detectores de escritura con inteligencia artificial (IA) clasifican erróneamente documentos históricos, como la Constitución de los Estados Unidos, como si fueran generados por IA. Este fenómeno se debe a que los modelos de IA entrenados en grandes volúmenes de texto, incluidos documentos históricos, pueden identificar patrones en el lenguaje que coinciden con los estilos de escritura de la IA. Como resultado, estos detectores generan falsos positivos al identificar textos auténticos como generados por IA.

En cuanto a los detectores específicos que han mostrado estas limitaciones, el artículo de Ars Technica menciona que herramientas como GPTZero han sido criticadas por su falta de precisión, calificándolas de «mayoría de las veces engañosas».

El artículo destaca que este problema subraya las limitaciones de los detectores de IA actuales, que a menudo carecen de la capacidad para contextualizar el origen y la autenticidad de un texto. La incapacidad de estos sistemas para distinguir entre textos históricos genuinos y aquellos generados por IA plantea preocupaciones sobre su fiabilidad en aplicaciones prácticas. Además, se señala que la dependencia excesiva de estos detectores podría llevar a conclusiones erróneas y decisiones injustas en entornos educativos y profesionales.

Edwards concluye que, aunque los detectores de IA pueden ser herramientas útiles, su implementación debe ser cuidadosa y acompañada de una evaluación crítica para evitar malentendidos y garantizar su eficacia en la identificación precisa de contenido generado por IA.

Los detectores de escritura con IA marcan erróneamente el 60 % de textos de hablantes no nativos como escritos por IA

Myers, Andrew. «AI-Detectors Biased Against Non-Native English Writers.» Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence, 15 de mayo de 2023. https://hai.stanford.edu/news/ai-detectors-biased-against-non-native-english-writers.

Los detectores de escritura con IA funcionan mejor con hablantes nativos de inglés. Los ensayos de estudiantes nacidos en EE. UU. fueron evaluados con alta precisión, mientras que los textos de hablantes no nativos fueron clasificados erróneamente como generados por IA en más del 60 % de los casos.

Un estudio de la Universidad de Stanford revela que los detectores de contenido generado por inteligencia artificial (IA) presentan sesgos significativos contra los escritores no nativos de inglés. Estos sistemas, diseñados para identificar textos producidos por IA, muestran una precisión notablemente baja al evaluar ensayos escritos por estudiantes cuya lengua materna no es el inglés.

La investigación, dirigida por el profesor James Zou, encontró que mientras los detectores alcanzaban una precisión casi perfecta al evaluar ensayos de estudiantes nacidos en EE. UU., clasificaron erróneamente más del 61% de los ensayos del TOEFL (Test of English as a Foreign Language) como generados por IA. Además, todos los detectores identificaron como IA 18 de los 91 ensayos evaluados (19%), y al menos uno de ellos marcó 89 de los 91 ensayos (97%) como potencialmente generados por IA.

Este sesgo se atribuye al uso de métricas como la «perplejidad», que mide la complejidad lingüística. Los escritores no nativos suelen obtener puntuaciones más bajas en aspectos como riqueza léxica, diversidad léxica, complejidad sintáctica y gramatical, lo que los hace más susceptibles a ser identificados erróneamente como generadores de IA. Además, los sistemas actuales son fácilmente manipulables mediante técnicas como la «ingeniería de indicaciones», donde se solicita a una IA generativa que reescriba un texto utilizando un lenguaje más sofisticado, lo que puede engañar a los detectores.

Los autores del estudio advierten sobre los riesgos éticos de utilizar estos detectores sin una evaluación rigurosa, ya que podrían llevar a acusaciones injustas o sanciones para estudiantes y trabajadores extranjeros. Proponen evitar su uso en entornos educativos con alta presencia de hablantes no nativos de inglés y sugieren el desarrollo de métodos más sofisticados, como la incorporación de marcas de agua digitales en los textos generados por IA, para mejorar la fiabilidad de los sistemas de detección.

Fiabilidad de los detectores de escritura con IA

La fiabilidad de los detectores de texto generado por inteligencia artificial (IA) es un tema de creciente preocupación y debate en diversos ámbitos, como la educación, el periodismo y la investigación académica. Aunque existen herramientas comerciales que afirman altos niveles de precisión, diversos estudios han evidenciado limitaciones significativas en su desempeño.

Investigaciones han revelado que muchos detectores de IA presentan tasas de precisión inferiores al 80%. Por ejemplo, un estudio realizado por Weber-Wulff y colaboradores en 2023 evaluó 14 herramientas de detección, incluyendo Turnitin y GPTZero, y encontró que «todos puntuaron por debajo del 80% de precisión, y solo 5 superaron el 70%» . Además, estas herramientas tienden a clasificar los textos más como humanos que como generados por IA, y su precisión disminuye al parafrasear el contenido.

Un estudio adicional de la Universidad de Maryland destacó que los detectores actuales no son fiables en escenarios prácticos, con un rendimiento apenas superior al de un clasificador aleatorio. Además, técnicas de parafraseo pueden reducir significativamente la tasa de detección.

El uso de detectores de IA también ha suscitado preocupaciones éticas. Investigaciones han demostrado que estos sistemas tienden a clasificar erróneamente los textos de personas no nativas en inglés como generados por IA. Por ejemplo, un estudio reveló que los ensayos de escritores no nativos fueron clasificados como generados por IA en un 61,3% de los casos, en comparación con solo el 10% de los ensayos de escritores nativos.

Además, se ha observado que los detectores de IA pueden tener dificultades para identificar contenido generado por modelos avanzados como GPT-4, lo que plantea desafíos adicionales para su aplicación en contextos académicos y profesionales.

Dado el panorama actual, se recomienda utilizar los detectores de IA como herramientas complementarias y no como métodos definitivos para evaluar la autoría de un texto. Es esencial considerar el contexto y aplicar un juicio humano informado al interpretar los resultados de estas herramientas. Además, se destaca la importancia de desarrollar tecnologías de detección más avanzadas y éticamente responsables para abordar los desafíos emergentes en la identificación de contenido generado por IA.