En las últimas semanas, ha resurgido el debate sobre cómo detectar si un texto ha sido elaborado por inteligencia artificial (IA) en las redes sociales. Este tema ha captado la atención de medios de comunicación, académicos y escritores, quienes se cuestionan si ciertas técnicas que utilizan regularmente podrían hacer que su trabajo se asemeje al generado por una máquina.
Un ejemplo de esta discusión es una publicación en Instagram que enumera varias “señales de que un texto sobre arte ha sido escrito por una IA”. La primera de estas señales es el uso del verbo “atravesar”. “Todo atraviesa algo”, indica el post, sugiriendo que este término es común en textos producidos por estas herramientas.
Sin embargo, los comentarios reflejan la otra cara del debate. Algunos usuarios afirman que ya utilizaban esas palabras y estilos de escritura antes de la llegada de ChatGPT y otras IA generativas, mientras que otros argumentan que muchos de los recursos mencionados han estado presentes en textos académicos, periodísticos o literarios durante años.
Pangram Labs, una startup dedicada a la detección de contenido generado por IA y plagio, ha intentado identificar algunos de estos patrones. Fundada por Max Spero y Bradley Emi, ambos con formación en IA en la Universidad de Stanford, sus guías compilan señales relacionadas con el vocabulario, la estructura de las oraciones, la longitud de los párrafos, el nivel de detalle y la organización del texto.
Las palabras y fórmulas más comunes
Una de las pistas más sencillas de identificar es el vocabulario. En una guía publicada en 2025, Pangram presenta una lista de palabras que, según sus análisis, son comunes en textos generados por IA. Entre ellas se encuentran “profundizar”, “paisaje”, “vibrante”, “crucial”, “intrincado”, “entorno”, “innovador”, “matices”, “significativo”, “transformador”, “robusto” y “revelar”.
Además, la empresa señala expresiones que tienden a repetirse en este tipo de textos, tales 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”.
Pangram también reconoce en otra guía sobre detección que estas expresiones son solo un punto de partida y que un texto generado por un modelo puede no incluir ninguna de ellas. Por ello, se recomienda observar diversos ejemplos y buscar características que se repitan entre ellos.
Las pistas también están en la estructura
Además del vocabulario, Pangram sugiere prestar atención a la construcción de las oraciones. La escritura humana tiende a mezclar frases simples con otras más complejas y no siempre mantiene un ritmo uniforme. En contraste, los textos generados por IA pueden presentar oraciones de longitud y estructura similares, con construcciones que se repiten de un párrafo a otro.
La ortografía y la gramática también pueden ofrecer pistas. Según la empresa, es raro que los modelos cometan errores ortográficos a menos que se les indique hacerlo. Un texto extenso sin errores, frases incompletas, cambios de tiempo verbal u otras pequeñas irregularidades pueden resultar sospechosos, especialmente si se combinan con un tono y una sintaxis muy uniformes.
Los signos de puntuación también pueden proporcionar indicios. Por ejemplo, la IA tiende a utilizar el guion largo para añadir explicaciones o hacer pausas, pero suele evitar el uso del punto y coma (o los paréntesis), aunque estas tendencias pueden variar entre modelos y lenguajes.