Detector de textos escritos por IA
¿Lo ha escrito alguien o algo?
Pega el texto y lo examinamos como lo haría un perito: frase a frase, muletilla a muletilla. Te damos un veredicto y, sobre todo, las pruebas.
Leemos el texto principal de la página, sin menús ni comentarios. Las que piden iniciar sesión o se montan con JavaScript pueden no funcionar.
Leemos las credenciales de contenido (C2PA) y los metadatos que ponen los generadores, y un modelo mira la imagen en busca de manos imposibles, texto inventado o luces que no cuadran. Lo declarado es casi una prueba; lo visual, solo un indicio.
¿Eres docente? Examina todos los trabajos de la clase a la vez y recibe una tabla con el dictamen de cada uno.
Dictamen
Exp. en cursoMidiendo el ritmo de las frases…
Examinando…
–%
de probabilidad de que lo haya escrito una IA
Cifra calibrada con textos de origen conocido: así se calcula
Indicios lo que ha visto el modelo
Mediciones lo que se puede contar
La imagen examinada
El texto, párrafo a párrafo
Al margen, la probabilidad de cada párrafo. Subrayado: apunta a IA apunta a persona. Toca un subrayado para ver por qué.
¿Acertamos?
Si sabes de dónde salió, dínoslo: así vemos dónde se equivoca el detector y lo mejoramos.
Quien abra el enlace verá el texto y el dictamen durante 30 días.
MétodoCómo detectamos un texto escrito por IA
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Lo lee un modelo de lenguaje
Claude, de Anthropic, lee el texto con instrucciones de perito: buscar lo que delata a una máquina y también lo que delata a una persona, y citar los fragmentos exactos.
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Medimos lo que se puede contar
Cuánto varía la longitud de las frases, las muletillas de chatbot, el formato de chat, los restos de una conversación pegada o los rasgos de escritura espontánea.
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Párrafo a párrafo
Puntuamos cada párrafo por separado. Así se ven los textos mixtos: una introducción humana con un desarrollo generado, o al revés.
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Calibrado con textos de verdad
La cifra no es la opinión del modelo tal cual: la ajustamos con textos de los que sabemos quién los escribió y la comprobamos con otros distintos. Así lo hacemos.
DudasPreguntas frecuentes
¿Es gratis? ¿Hay que registrarse?
Es gratis y no hace falta registrarse ni dar ningún dato. Para que siga siéndolo hay un límite de exámenes por conexión y día; pasado ese límite, se siguen dando las mediciones de estilo.
¿Puede saber con seguridad si un texto lo ha escrito ChatGPT?
No. Ningún detector puede asegurarlo, tampoco los de pago. Lo que hace Dime si esto es IA es estimar una probabilidad y enseñarte los indicios concretos en los que se basa, para que juzgues tú. Un texto generado y retocado a mano puede pasar por humano, y uno humano muy pulido puede parecer de máquina.
¿Cuánto acierta?
Lo hemos probado con 270 textos de origen conocido: señala como IA el 82 % de los generados por IA y toma por IA el 0 % de los escritos por personas; el resto los deja en duda. El método, las cifras por tipo de texto y los límites de la prueba están en la página «Cuánto acierta».
¿Qué inteligencias artificiales detecta?
No busca la huella de un modelo concreto, sino los rasgos que comparten los textos generados: muletillas, ritmo uniforme, estructura de manual, generalidades sin datos o restos de la conversación con el chatbot. Por eso sirve para textos de ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Llama, DeepSeek y similares, y para imágenes de Midjourney, DALL·E, Gemini, Stable Diffusion, Flux o Firefly.
¿Funciona con textos en inglés u otros idiomas?
Sí. Está pensado para el español, pero la lectura del modelo funciona en cualquier idioma y las mediciones de estilo incluyen las muletillas típicas en inglés. El dictamen siempre se da en español.
¿Cuánto texto necesita?
Al menos 30 palabras, pero con menos de 80 el resultado es poco fiable. A partir de unas 200 palabras hay bastante más que medir. Se examinan como mucho los primeros 15.000 caracteres.
¿Guardáis el texto que pego?
No. Se examina en memoria y se olvida. Solo se guarda si pulsas «Compartir el dictamen», y entonces caduca a los 30 días. Para la lectura del modelo, el texto se envía a Anthropic, que no lo usa para entrenar.
¿Sirve también para imágenes?
Sí. Primero leemos lo que la propia imagen declara: las credenciales de contenido (C2PA) que ya ponen OpenAI, Google, Adobe o Microsoft, la marca IPTC de «creada con IA» y los parámetros que guardan generadores como Stable Diffusion. Cuando están, son casi una prueba. Después un modelo mira la imagen en busca de manos imposibles, texto inventado o luces que no cuadran, que es solo un indicio. Sube el archivo original: las redes sociales y las capturas borran los metadatos.
¿Puedo examinar un Word, un PDF o una página web?
Sí: puedes subir un archivo .docx, .pdf, .txt, .md o .html de hasta 5 MB, o pegar la dirección de una página y leemos su texto principal.
¿Sirve para saber si un alumno ha usado IA en un trabajo?
Sirve como pista, nunca como prueba. Si sospechas, lo más fiable es hablar con el alumno: preguntarle por lo que ha escrito, pedirle borradores o el historial de versiones del documento. No acuses a nadie solo por un porcentaje: los detectores se equivocan más con quien escribe en un idioma que no es el suyo. Para varios trabajos a la vez está el modo docente, que devuelve una tabla con el dictamen de cada uno.
¿Quieres aprender a detectarlo tú? Lee la guía: cómo saber si un texto lo ha escrito una IA, en 12 pistas. ¿Y cuánto se equivoca este detector? Lo hemos medido: método y cifras.
Antes de fiarteLa letra pequeña (que aquí ponemos grande)
Ningún detector es infalible. Ni este ni los de pago. Un texto de IA retocado a mano puede pasar por humano, y uno humano muy pulido puede parecer de máquina.
No acuses a nadie solo por esto. Quien escribe en un idioma que no es el suyo, o con un estilo muy formal, sale peor parado en todos los detectores.
Cuanto más largo, mejor. Con menos de 80 palabras hay muy poco que medir; a partir de 200 el resultado es bastante más fiable.
Tu texto no se guarda. Se examina y se olvida, salvo que pulses «Compartir». Para la lectura del modelo se envía a Anthropic, que no lo usa para entrenar. Los detalles.