(Composición Infobae: Joel Saget/AFP / Pangram)
Una acusación anónima en redes sociales puso en duda la autoría de uno de los libros más comentados de la temporada literaria en Francia. Al escritor canadiense Thélyson Orélien se le atribuyó haber recurrido a la inteligencia artificial generativa para redactar su primera novela, señalamiento que él mismo negó.
El caso reabrió un debate que crece junto al desarrollo de la IA: la posibilidad real de comprobar si un texto fue escrito por una persona o por una máquina, y qué tan confiables resultan las herramientas creadas para hacer esa distinción.
El avance de la IA generativa impulsó la aparición de decenas de programas en línea diseñados para identificar si un contenido fue producido por estos sistemas. La mayoría exige un pago para un uso sin límites, y buena parte de ellos se orienta al ámbito educativo y a la investigación académica.
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Cada empresa desarrolladora aplica métodos propios para calibrar sus sistemas de detección. Sin embargo, todas comparten un mismo procedimiento de base: entrenan sus programas a partir de grandes bases de datos que combinan textos generados por modelos de inteligencia artificial con escritos redactados por personas.
De acuerdo con distintos estudios de investigadores del área, estas herramientas mostraban un rendimiento deficiente hace pocos años, pero han mejorado de manera considerable su capacidad de análisis desde entonces.
La pregunta de qué es exactamente un detector de IA y cómo determina su veredicto tiene una respuesta concreta: se trata de un programa que analiza patrones lingüísticos repetitivos, como estructuras de frase o signos de puntuación característicos, para calcular la probabilidad de que un texto haya sido generado por un modelo de lenguaje en lugar de por una persona.
Thierry Poibeau, director de investigación en el CNRS y especialista en procesamiento automático del lenguaje, explicó que estos sistemas “buscan regularidades” en la escritura.
“La idea es que estos textos generados automáticamente, aunque eso es cada vez menos cierto, tienen algunos tics de lenguaje”, señaló el investigador, en declaraciones difundidas por la agencia AFP.
La empresa Pangram, cuya herramienta fue la utilizada por una cuenta en la red social X para analizar dos fragmentos del libro de Orélien, sostiene que su sistema puede “detectar un texto generado por una IA analizando y comprendiendo las señales sutiles presentes en la escritura”.
Poibeau precisó cuáles son esas señales que suelen delatar a los textos generados por máquinas: “El ejemplo clásico son las construcciones ternarias o los guiones largos, que eran muy frecuentes en los textos generados, porque las herramientas habían sido entrenadas con textos científicos estadounidenses o novelas estadounidenses, en los que había muchas construcciones ternarias”.
Buena parte de las herramientas disponibles en el mercado promociona índices de fiabilidad que superan el 99% al momento de identificar textos escritos con inteligencia artificial. No obstante, esos porcentajes no alcanzan para afirmar con certeza absoluta que un contenido fue redactado mediante esta tecnología.
WinstonAI, uno de los sistemas más utilizados del sector desde su creación en 2022, aclara que su herramienta únicamente señala los textos “susceptibles de haber sido generados con IA”, sin ofrecer una confirmación definitiva.
En la misma línea se pronunció Max Spero, director general y cofundador de Pangram, quien en mayo de 2026 declaró al medio estadounidense The Atlantic que su dispositivo nunca debería funcionar como “el árbitro final”, sino como un punto de partida para una investigación más profunda.
Poibeau agregó que estos sistemas enfrentan una dificultad adicional: la evolución constante de los propios modelos de inteligencia artificial, que buscan cada vez más asemejarse al lenguaje humano natural, lo que obliga a los detectores a actualizarse de forma permanente.
El caso de Orélien expone una complejidad particular: identificar el uso de inteligencia artificial en una obra literaria resulta más difícil que en otros tipos de texto, según explicó Poibeau.
“La herramienta puede detectar en la escritura algo particular, algo repetitivo, pero quizá sea precisamente eso lo que constituye el estilo de un escritor”, advirtió el investigador del CNRS.
Esa observación pone en tensión el propio fundamento de los detectores: los rasgos que un programa interpreta como señal de generación automática podrían corresponder, en realidad, a las marcas de estilo propias de un autor humano.
