Detector de Contenido IA

Pega una URL o un texto y averigua si lo escribió un humano o una IA. Diez métricas, resultados al instante, todo en tu navegador.

Esto lo escribió ChatGPT? Pega cualquier texto o URL y obten una respuesta honesta. El detector revisa diez patrones estadísticos que el texto de IA suele tener: lo bien que las frecuencias de palabras siguen la ley de Zipf, lo uniforme que es el espaciado de la puntuación, si todas las frases empiezan igual, y mas. También analiza dieciocho señales por frase, cosas como el abuso de guiones, la densidad de palabras de transición y la estructura formulaica. Todo se ejecuta en tu navegador; tu texto no sale de tu dispositivo.

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Tutorial

Cómo se usa

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Consigue el texto

Pega una URL y la herramienta extrae el contenido de la página automáticamente, o cambia al modo texto y pega el texto tu mismo.

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Dale a detectar

Un clic. El análisis se ejecuta al instante en tu navegador, revisando diez métricas del documento y dieciocho señales por frase.

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Lee el desglose

Obtienes porcentajes de IA vs Humano, un veredicto con código de colores, y diez tarjetas detalladas que muestran exactamente por qué el texto sacó esa puntuación.

Guide

Guía completa de detección de contenido IA

Cómo funciona esto realmente?

Le das un texto (o una URL). Ejecuta diez comprobaciones estadísticas sobre el documento completó y dieciocho comprobaciones sobre cada frase individual. Luego te dice que porcentaje parece escrito por IA y que porcentaje parece humano.

Sin redes neuronales, sin APIs en la nube, sin descarga de modelos. Solo matemáticas ejecutandose en tu navegador. Todo tarda milisegundos.

Para que molestarse en detectar contenido IA?

Si eres profe revisando trabajos de alumnos, editor revisando envios, o marketero auditando tu blog, probablemente quieras saber si el texto que tienes delante lo escribió realmente una persona. No porque el texto de IA sea inherentemente malo, sino porque saber el origen importa para la confianza.

La mayoría de servicios de detección cobran por escaneo y requieren subir tu texto a sus servidores. Este es gratis y tu texto nunca sale de tu ordenador.

Qué hace que una señal de detección sea buena?

La conformidad con la ley de Zipf es la señal individual más fuerte que encontramos. Las frecuencias de palabras en texto humano son desordenadas; en texto de IA siguen una curva matemática casi perfecta. Los inicios de frase repetidos son vergonzosamente simples pero efectivos: a la IA le encanta empezar frases con 'El' y 'Este' una y otra vez.

A nivel de frase, el detector busca cosas como abuso de guiones (a la IA le encantan los guiones largos), palabras de transición que ningún humano dice en voz alta ('además', 'por otra parte'), y el clásico patrón de título-en-negrita-seguido-de-explicación que ChatGPT usa por defecto.

En que se equivoca

Las notas de prensa corporativas y los textos legales pueden parecer IA aunque no lo sean, porque son formulaicos por naturaleza. Los textos muy cortos (menos de 200 palabras) no tienen suficientes datos para que las métricas sean fiables. Y si alguien genera texto con IA y luego edita un tercio a mano, cualquier detector del mercado va a tener problemas con eso.

Toma el resultado como una señal, no como un veredicto. Si dice 60% IA, eso significa 'merece una mirada más de cerca', no 'seguro que lo escribió un robot'.

Examples

Pruebas del mundo real

Revisando un post de blog SEO

Alguien me envió una guía de preparación de café del blog de una marca pequeña. Se veia demasiado pulida.

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Pegue la URL en el detector.

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La conformidad Zipf salió en 0.97 (muy alta), los inicios repetidos al 65%, y la puntuación era casi roboticamente uniforme.

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El veredicto: IA 72%, Humano 12%. Cada párrafo seguía exactamente la misma estructura de pros-contras-recomendación.

Contenido SEO generado por IA clásico. El nombre de la marca estaba metido a la fuerza en cada sección, y no había ni una sola opinion personal en todo el texto.

Verificando un ensayo de un alumno

Una amiga profesora me pidió que revisara un ensayo que 'le sonaba raro' pero no sabía decir por que.

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Pego el texto en la pestaña Texto.

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El ensayo sacó IA 28%, Humano 45%. No estaba mal, pero los inicios de frase eran sospechosamente uniformes.

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Mirando las métricas, la burstiness estaba bien (0.65) pero la conformidad Zipf era 0.95, más alta de lo típico en escritura de estudiantes.

Probablemente escrito por un humano con algo de edición asistida por IA. Las ideas centrales parecian originales pero el pulido tenía pinta de estar hecho a máquina.

Casos de uso

Quien lo usa?

Profes revisando tareas

Pega un ensayo de un alumno y mira si los patrones de las frases coinciden con lo que la IA suele producir. El detector analiza cosas que los alumnos no pueden falsear fácilmente: la distribución de la longitud de las frases, las curvas de frecuencia de palabras y los patrones de puntuación.

Equipos de contenido auditando blogs

Si gestionas un blog con varios escritores o freelancers, pasa sus borradores por el detector antes de publicar. Tarda dos segundos y te puede ahorrar publicar algo que Google podría marcar como contenido IA.

Editores revisando textos recibidos

Te llegó un guest post o una nota de prensa que suena demasiado pulida? Pegalo y revisa las métricas de conformidad Zipf e inicios repetidos. Esas dos solas pillan la mayoría del contenido IA producido en masa.

Preguntas Frecuentes

?Qué tan preciso es esto?

Siendo honestos, depende del texto. Con posts de blog y artículos de más de 300 palabras, funciona bastante bien. Con textos cortos o escritura muy técnica, toma los resultados con pinzas. Ningún detector, incluido el nuestro, acierta el 100% de las veces.

?Qué mide exactamente?

Diez cosas a nivel de documento: conformidad con la ley de Zipf, inicios repetidos, patrones de espaciado de puntuación, forma de distribución de longitud de frases, ratio de hapax, uniformidad de párrafos, perplejidad, burstiness, riqueza de vocabulario y variación de longitud de palabras. Además, dieciocho comprobaciones por frase que buscan guiones, palabras de transición, estructura formulaica y otros patrones.

?Qué es la ley de Zipf y por que importa?

La ley de Zipf es un patrón del lenguaje: la palabra más común aparece aproximadamente el doble que la segunda, tres veces más que la tercera, y así sucesivamente. El texto de IA sigue está curva casi perfectamente porque muestrea de distribuciones de probabilidad. La escritura humana es más desordenada; nos enganchamos con ciertas palabras, nos vamos por las ramas, repetimos cosas que probablemente no deberiamos.

?Por qué el modo URL no funciona en algunos sitios?

Algunos sitios cargan su contenido con JavaScript después de que la página se carga (renderizado en cliente). Nuestro extractor agarra el HTML inicial, así que si el texto no está ahí, no lo podemos ver. Para esos sitios, simplemente copia el texto y pegalo en la pestaña Texto.

?Mi texto se envía a algún sitio?

No. Todo se ejecuta en tu navegador. El texto que pegas nunca sale de tu dispositivo. Si usas el modo URL, la peticion se hace desde tu navegador también (o a través de un proxy ligero si CORS lo bloquea, pero el análisis sigue siendo local).

?De verdad es gratis?

Si. Gratis, sin cuenta, sin límites de cuantos textos escaneas. No hay tier premium ni costes escondidos. El proxy de URL tiene un límite de 5 peticiones por minuto, pero el modo texto no tiene límites.

?Qué tan largo tiene que ser el texto?

Mínimo 30 palabras y 3 frases, pero vas a obtener resultados mucho mejores con 300+ palabras. Los patrones estadísticos necesitan suficientes datos para ser significativos; un párrafo de dos frases no le da mucho al algoritmo con que trabajar.

?Y si alguien uso IA pero luego lo editó mucho?

Ese es el caso más difícil para cualquier detector. Si una persona reescribe un tercio de las frases, añade anecdotas personales y elimina los patrones obvios de IA, la detección se vuelve poco fiable. El porcentaje mixto en los resultados suele apuntar a este tipo de contenido hibrido.

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