Detector de IA gratis

Cómo funciona

Tres pasos, un resultado que puedes entender

Pega o sube tu texto

Mínimo 150 palabras en español. Aceptamos .txt, .docx y .pdf; el archivo se lee en tu navegador y nunca se sube.

Medimos tres señales

Previsibilidad, ritmo de las frases y vocabulario, con un modelo de lenguaje entrenado en español.

Recibes un veredicto calibrado

Una puntuación de 0 a 100 y un veredicto ajustado a la longitud de tu texto, con su margen de error.

Este detector de IA gratis está pensado para una pregunta concreta: ¿se parece este texto a lo que suelen escribir los chatbots, o a lo que escribe una persona? No necesitas crear una cuenta ni instalar nada. Copias el texto, pulsas «Analizar texto» y en unos segundos tienes el resultado en la misma página. Si prefieres trabajar con un documento, cambia a «Subir archivo»: el texto se extrae en tu navegador y aparece en el recuadro para que lo revises antes de analizarlo.

El análisis se hace en nuestros propios servidores y el texto se descarta en cuanto recibes la respuesta. No lo guardamos, no lo compartimos y no lo usamos para entrenar nada. Si quieres el detalle completo, paso a paso, está en cómo funciona el detector.

Consejos para un resultado más fiable

• Analiza el texto tal como se entregó. Si lo copias de un PDF, revisa que no se hayan colado números de página, encabezados o palabras partidas.
• Cuanto más largo, mejor. A partir de 600 palabras el detector identifica más textos de IA; si tienes un documento largo, analízalo completo o por secciones de al menos 150 palabras.
• Quita lo que no escribió el autor. Citas largas, bibliografía, tablas o el enunciado de un ejercicio mezclan estilos y ensucian la medición.
• No analices la misma frase una y otra vez. Cambiar palabras hasta que el veredicto cambie no hace el texto más humano: solo lo hace más difícil de evaluar.

Ninguna de estas señales basta por sí sola. Un ensayo académico escrito con cuidado puede ser muy previsible; un texto de IA con instrucciones de «escribir con naturalidad» puede variar el ritmo. Por eso el detector no aplica reglas fijas: un clasificador estadístico, entrenado con miles de textos en español escritos por personas y generados con varios chatbots, combina más de cuarenta mediciones y devuelve una sola puntuación de 0 a 100. Esa puntuación no es una probabilidad ni el porcentaje del texto escrito por una máquina: indica cuánto se parece el conjunto del texto a los textos de IA con los que se entrenó.

En el resultado verás las tres señales principales en el apartado «¿Por qué?», cada una en una escala de cinco pasos entre lo típico de un texto humano y lo típico de un texto de IA de la misma longitud. Así puedes detectar texto escrito por IA sin tener que creer una cifra a ciegas: ves en qué se basa.

Un ejemplo ayuda a verlo. Imagina dos textos de 400 palabras sobre el mismo tema. El primero lo escribió un estudiante: empieza con una frase larga, sigue con dos muy cortas, repite un par de palabras que le gustan y elige de vez en cuando un término inesperado. El segundo lo generó un chatbot: todas las frases tienen una longitud parecida, cada palabra es la continuación más natural de la anterior y casi no repite vocabulario. Ninguno de esos rasgos es sospechoso por sí solo, pero juntos dibujan dos ritmos distintos. Eso es lo que resume el apartado «¿Por qué?»: dónde se sitúa tu texto en cada señal, comparado con textos humanos y de IA de su misma longitud.

Nuestros números

Cuánto acierta y cuánto se equivoca

Un verificador de IA sirve de poco si no dice con qué frecuencia falla. Estos son los resultados de nuestra prueba sellada: un conjunto de textos que se fijó antes de entrenar el modelo y se abrió una sola vez para medirlo.

Hay dos errores posibles y los dos importan. El primero es marcar como IA un texto escrito por una persona: en nuestra prueba ocurrió con alrededor de 1 de cada 80 textos humanos de 150 a 599 palabras y 1 de cada 70 de 600 o más. En textos informales de internet —blogs, foros, tiendas— la cifra sube a entre 1 de cada 70 y 1 de cada 55. El segundo error es dejar pasar un texto de IA: el detector identifica unos 5 de cada 10 textos generados con IA de hasta 599 palabras y unos 6 de cada 10 a partir de 600.

Esa asimetría es deliberada. Preferimos que el detector se calle cuando duda a que acuse a alguien por error, porque una acusación falsa tiene consecuencias mucho más serias que un texto de IA que pasa desapercibido. Es una versión inicial: publicamos los intervalos de confianza, las fuentes de datos y las limitaciones en la metodología del detector.

La prueba no es un puñado de ejemplos elegidos a mano. Incluye 3.384 textos escritos por personas —la mayoría de páginas web informales, la mitad de ellas de dominios latinoamericanos, además de enciclopedia, debates parlamentarios, textos legales y literatura— y 430 textos generados con seis familias de modelos de IA, en trece géneros distintos. La lista de textos se fijó y se registró con una huella digital antes de entrenar, de modo que el modelo nunca los vio. Los resultados se dan por tramo de longitud porque así es como se comporta de verdad el detector.

Para quién es

Hecho para quien necesita una segunda opinión

Estudiantes

Comprueba tu trabajo antes de entregarlo y entiende por qué un detector podría marcarlo. Si ya te han acusado, lee nuestra guía de defensa.

Profesores

Úsalo como una señal más, nunca como prueba única. Te explicamos cómo leer el resultado y qué hacer después en la guía para profesores.

Editores y redactores

Revisa textos de colaboradores y detecta los que merecen una segunda lectura, sin confundir un estilo cuidado con un texto generado.

Si tu pregunta es cómo comprobar si un texto es de IA antes de una decisión importante —una nota, una publicación, un encargo—, la respuesta honesta es que ningún detector basta. Lo útil es combinar el resultado con el contexto: borradores, historial de versiones, una conversación con el autor o una segunda herramienta. El detector te ayuda a decidir qué textos merecen esa revisión adicional.

Cómo comprobar si un texto es de IA sin depender solo de un detector

• Pide el proceso, no solo el resultado. Borradores, notas o el historial de versiones de un documento dicen más que cualquier puntuación.
• Busca datos verificables. Los textos generados suelen incluir afirmaciones genéricas, citas inexistentes o fechas imprecisas; compruébalas.
• Compara con otros textos del mismo autor. Un cambio brusco de estilo es una pista; un estilo formal y cuidado, no.
• Habla con el autor. Preguntar por las decisiones del texto suele aclarar más que cualquier verificador de IA.
• Usa el detector como filtro. Un resultado «Probablemente IA» indica qué revisar primero, no qué sancionar.

Hay usos en los que conviene ser todavía más prudente. Si revisas candidaturas, ten en cuenta que las cartas de presentación son uno de los géneros que el detector identifica peor: son breves, siguen fórmulas muy parecidas y personas y modelos las escriben casi igual. Lo mismo ocurre con publicaciones para redes sociales y con redacciones escolares cortas. En esos casos, un «Probablemente humano» dice muy poco y un «Incierto» es lo esperable. Donde el detector rinde mejor es en textos de cierta extensión con prosa continua: artículos, ensayos, informes, entradas de blog o respuestas largas. Si trabajas con ese tipo de textos, el resultado te dará una señal más útil.

Cómo leer tu resultado

Tres veredictos, no un sí o un no

Los límites de cada zona cambian con la longitud porque un texto corto y uno largo no se comportan igual. En textos de 150 a 299 palabras marcamos IA desde 95; de 300 a 599, desde 98; con 600 palabras o más, desde 96. La barra del resultado te muestra las tres zonas de tu tramo y dónde cae tu puntuación. Para una explicación con capturas de cada veredicto, visita cómo interpretar un resultado.

¿Y después? Si el resultado es «Probablemente humano», no hace falta nada más salvo que tengas otros motivos para dudar. Si es «Incierto», prueba con un fragmento más largo o revisa el contexto. Si es «Probablemente IA» y el texto es tuyo, guarda tus borradores y lee nuestra guía sobre falsos positivos: explica por qué un texto humano puede parecerse a uno generado y cómo demostrarlo. Si el texto es de otra persona, úsalo como punto de partida para una conversación, nunca como veredicto final.

Por qué importa el idioma

Un detector de IA en español, medido en español

La mayoría de los detectores se entrenaron sobre todo con textos en inglés. Cuando reciben español, sus umbrales y sus errores cambian, y casi nunca publican cuánto. Un detector de IA en español tiene que conocer cómo escribimos: frases largas con subordinadas, un vocabulario distinto según el país, registros que van del texto legal al comentario de un foro.

Por eso entrenamos y medimos este detector con textos en español: artículos de enciclopedia, debates parlamentarios, textos legales, literatura de dominio público y, sobre todo, texto informal de internet, con la mitad de la muestra web procedente de dominios latinoamericanos. Los textos de IA se generaron con varias familias de modelos —entre ellas las de ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek y Qwen— y en variedades de España, México, Argentina, Colombia y un español neutro. Si te interesa la comparación, lee detector de IA en español frente a inglés.

Esto también explica dónde fallamos más. En la prueba sellada, el detector encuentra con menos frecuencia la IA en cartas de presentación, publicaciones para redes sociales, párrafos académicos y redacciones escolares cortas: textos breves y muy formulaicos en los que las personas y los modelos escriben de forma parecida.

Preguntas frecuentes