Detector de inteligencia artificial gratis (2025): cómo identificar texto creado por IA

¿Qué es y cómo funciona un detector de inteligencia artificial?

A veces lees algo y piensas: “esto suena perfecto… quizá demasiado perfecto”. Tranquila: los detectores ayudan, pero no son un martillo de juez.

Lo que sí hacen (bien):

• Dan una probabilidad de que el texto lo haya escrito una IA.
• Señalan patrones típicos (ritmo muy uniforme, repeticiones, frases enlatadas).
• Sirven como aviso dentro de un proceso de revisión, no como final.

Lo que no hacen (y conviene recordar):

• No certifican autoría. No son forenses.
• No son infalibles. Hay falsos positivos y negativos.
• Con textos muy cortos fallan más: mejor ≥ 150–200 palabras.
• No deberían usarse como única evidencia para decidir nada.

Nada de “botón mágico”. Mejor un workflow sencillo: dos detectores + ojo humano + pedir evidencias (fuentes, fechas, capturas). Así evitamos sustos y tomamos decisiones justas.

Te lo cuento como lo hago yo: primero señales, luego herramientas, y siempre criterio propio.

Señales para detectar texto generado por IA

A veces lo lees y dices: “mmm… aquí pasa algo”. Estas son las pistas que miro primero, sin complicarme:

• Uniformidad rítmica. Frases casi iguales de largas, todo demasiado perfecto y plano.
• Generalidades sin vida. Casi nunca hay anécdotas, fechas concretas o fuentes primarias.
• Transiciones enlatadas. “En conclusión…”, “como hemos visto…”, “por otro lado…” en cada párrafo.
• Baja densidad factual. Faltan cifras, nombres propios, enlaces o procedimientos medibles.
• Repetición semántica. La misma idea dando vueltas con sinónimos, sin pasos ni criterios nuevos.

Pista de oro: si dos párrafos seguidos no traen un dato, un criterio, un ejemplo, una fuente o una decisión, márcalos como sospechosos y pide reescritura con detalles verificables.

Cómo detectar texto con IA paso a paso (gratis, 10 minutos)

Cuando dudo, hago esto,rápido, claro y sin dramas:

1) Busca frases exactas en Google.
Elige 2–3 frases del texto, ponlas entre comillas y mira resultados. Si salen copias idénticas, no “prueba IA”, pero sí texto reciclado.

2) Revisa señales y consistencia.
Con la lista anterior en la mano, pregunta: ¿hay cifras, fechas, fuentes trazables y pasos medibles? Si todo es aire, mala pinta.

Si quieres estandarizar esta revisión con flujos de trabajo, aquí te dejo mi análisis de Buildt Academy (automatización con IA y Make)te ayuda a convertir este método en proceso repetible sin perder criterio.

3) Pásalo por dos detectores gratuitos (en paralelo).

• GPTZero → útil para trocear y subir archivos (plan free limitado).
• Sapling AI Detector → da probabilidad por oración y avisa de no usarlo como única prueba.
• Crossplag → como tercera opinión cuando quieres confirmar.

Nota: usa ≥ 150–200 palabras en cada prueba; con menos, todos fallan más.

4) Triangula (regla 2 de 3).
Si 2 de 3 marcan alta probabilidad y ves señales lingüísticas claras, pide aclaración o reescritura con evidencias: fuentes, fechas, capturas propias.

5) Ojo humano para decidir.
Valora coherencia, originalidad y trazabilidad. Los detectores orientan, no dictan sentencia.

Para entrenar mejor la parte de contenido y prompts con evidencia, te puede servir mi review de Racks Academy (IA aplicada a contenido y procesos).

Errores comunes al usar detectores de IA (y cómo evitarlos)

• Texto demasiado corto
  Con menos de ≥ 150–200 palabras la fiabilidad cae. Prueba siempre con fragmentos > 180–200 palabras (mejor dos párrafos seguidos).
• Tomar el “rojo” como sentencia
  Un detector es indicio, no veredicto. Aplica la regla 2 de 3 y pide evidencias antes de decidir.
• No pedir evidencias
  Sin fuentes, fechas y capturas propias, no hay trazabilidad. Solicita la fuente de cada dato, una fecha y un ejemplo aplicado.
• Ignorar el contexto
  Textos muy formales, traducciones o autores no nativos pueden dar “IA”. Cruza señales lingüísticas con consistencia factual y dos detectores.
• Usar un único detector
  Cada herramienta se equivoca distinto. Pasa el texto por dos detectores (p. ej., GPTZero + Sapling) y usa un tercero (Crossplag) si hay dudas.
• No documentar la revisión
  Sin registro, se pierde tiempo discutiendo. Guarda capturas de resultados, las frases buscadas “entre comillas” y tu decisión en 1 línea.

Cómo lo hacemos en Cursos en la Mira: señales → dos detectores → evidencias → decisión. Más lento que pulsar un botón, pero más justo y con menos falsos positivos.

Si quieres bajar esto a práctica con sistemas reales, mira Buildt Academy (automatización y flujos con IA) y Racks Academy(prompts con evidencia y procesos de contenido).

Ejemplo práctico: cómo saber si un texto está escrito por IA

Cuando algo “huele raro”, hago esto en 5 pasos rápidos:

1. Copia 2 párrafos del post dudoso (mejor ≥ 180 palabras).
2. Pégalos en GPTZero y Sapling (en paralelo).
3. Marca tres cosas:
   • ¿Coinciden ambos en “probabilidad alta”?
   • ¿Ves generalidades y transiciones enlatadas (tipo “en conclusión”, “por otro lado”)?
   • ¿Aporta fuentes o fechas verificables?
4. Si coinciden y faltan evidencias, pide revisión clara: “Incluye la fuente de cada cifra + un ejemplo aplicado a [tu nicho] con capturas.”
5. Repite la prueba sobre la versión revisada. Si mejora la trazabilidad (fuentes, fechas, capturas), adelante; si no, descarta.

Limitaciones (para no pasarte de frenada)

• Falsos positivos existen. Un texto humano muy formal o de no nativos puede salir como “IA”. Tómatelo como indicio, no como veredicto.
• No es prueba única. En ámbitos académicos/legales, los detectores abren una revisión, no la cierran. Haz la parte humana: pedir evidencias y contrastar.
• “Humanizadores” y reescrituras por capas confunden a los detectores. Tu mejor defensa/ofensiva es la evidencia trazable: fuentes, fechas, enlaces, capturas propias y ejemplos aplicados.

Resumen práctico: detectores para orientar, criterio humano para decidir.

Checklist para detectar texto hecho con IA

Glosario de detectores de IA: términos clave para identificar texto generado por IA

Preguntas frecuentes sobre detectores de IA (2025)