Detector de Contenido IA

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

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Esto lo escribio ChatGPT? Pega cualquier texto o URL y obten una respuesta honesta. El detector revisa diez patrones estadisticos 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 puntuacion, si todas las frases empiezan igual, y mas. Tambien analiza dieciocho senales por frase, cosas como el abuso de guiones, la densidad de palabras de transicion y la estructura formulaica. Todo se ejecuta en tu navegador; tu texto no sale de tu dispositivo.

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Tus datos no salen de tu navegador
Tutorial

Como se usa

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Consigue el texto

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

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Dale a detectar

Un clic. El analisis se ejecuta al instante en tu navegador, revisando diez metricas del documento y dieciocho senales por frase.

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Lee el desglose

Obtienes porcentajes de IA vs Humano, un veredicto con codigo de colores, y diez tarjetas detalladas que muestran exactamente por que el texto saco esa puntuacion.

Guide

Guia completa de deteccion de contenido IA

Como funciona esto realmente?

Le das un texto (o una URL). Ejecuta diez comprobaciones estadisticas sobre el documento completo 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 matematicas 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 escribio realmente una persona. No porque el texto de IA sea inherentemente malo, sino porque saber el origen importa para la confianza. La mayoria de servicios de deteccion cobran por escaneo y requieren subir tu texto a sus servidores. Este es gratis y tu texto nunca sale de tu ordenador.

Que hace que una senal de deteccion sea buena?

La conformidad con la ley de Zipf es la senal individual mas fuerte que encontramos. Las frecuencias de palabras en texto humano son desordenadas; en texto de IA siguen una curva matematica 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 transicion que ningun humano dice en voz alta ('ademas', 'por otra parte'), y el clasico patron de titulo-en-negrita-seguido-de-explicacion 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 metricas 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 senal, no como un veredicto. Si dice 60% IA, eso significa 'merece una mirada mas de cerca', no 'seguro que lo escribio un robot'.
Examples

Pruebas del mundo real

Revisando un post de blog SEO

Alguien me envio una guia de preparacion de cafe del blog de una marca pequena. Se veia demasiado pulida.

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Pegue la URL en el detector.

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

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El veredicto: IA 72%, Humano 12%. Cada parrafo seguia exactamente la misma estructura de pros-contras-recomendacion.

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

Verificando un ensayo de un alumno

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

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Pego el texto en la pestana Texto.

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

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Mirando las metricas, la burstiness estaba bien (0.65) pero la conformidad Zipf era 0.95, mas alta de lo tipico en escritura de estudiantes.

Probablemente escrito por un humano con algo de edicion asistida por IA. Las ideas centrales parecian originales pero el pulido tenia pinta de estar hecho a maquina.

Use Cases

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 facilmente: la distribucion de la longitud de las frases, las curvas de frecuencia de palabras y los patrones de puntuacion.

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 podria marcar como contenido IA.

Editores revisando textos recibidos

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

Preguntas Frecuentes

?Que tan preciso es esto?

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

?Que mide exactamente?

Diez cosas a nivel de documento: conformidad con la ley de Zipf, inicios repetidos, patrones de espaciado de puntuacion, forma de distribucion de longitud de frases, ratio de hapax, uniformidad de parrafos, perplejidad, burstiness, riqueza de vocabulario y variacion de longitud de palabras. Ademas, dieciocho comprobaciones por frase que buscan guiones, palabras de transicion, estructura formulaica y otros patrones.

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

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

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

Algunos sitios cargan su contenido con JavaScript despues de que la pagina se carga (renderizado en cliente). Nuestro extractor agarra el HTML inicial, asi que si el texto no esta ahi, no lo podemos ver. Para esos sitios, simplemente copia el texto y pegalo en la pestana Texto.

?Mi texto se envia a algun 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 tambien (o a traves de un proxy ligero si CORS lo bloquea, pero el analisis sigue siendo local).

?De verdad es gratis?

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

?Que tan largo tiene que ser el texto?

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

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

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

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