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Un resultado de un detector de inteligencia artificial (IA) puede señalar que un texto tiene características asociadas a la escritura generada por una máquina. Pero, ¿eso basta para demostrar quién lo escribió? El caso del escritor canadiense Thélyson Orélien volvió a poner esa pregunta sobre la mesa en Francia.
Orélien, uno de los fenómenos literarios de la temporada, fue acusado por una cuenta anónima en X de utilizar IA para escribir su primera novela. El señalamiento se basó en un análisis realizado con Pangram, una herramienta especializada en detectar textos generados con esta tecnología. El autor niega haber utilizado IA.
Con el crecimiento de la IA generativa aparecieron decenas de herramientas diseñadas para identificar textos producidos por estos modelos. Muchas están dirigidas a sectores como la educación y la investigación académica.
Aunque cada empresa utiliza métodos diferentes, estos sistemas tienen un punto en común: fueron desarrollados a partir del análisis de grandes bases de datos que reúnen textos escritos por personas y otros generados por modelos de IA.
Su objetivo es encontrar patrones en la escritura. Thierry Poibeau, director de investigación del Centro Nacional para la Investigación Científica de Francia (CNRS) y especialista en procesamiento automático del lenguaje, explica que estas herramientas “buscan regularidades” en los textos.
El investigador señala que los textos generados automáticamente pueden presentar determinados “tics de lenguaje”. Entre los ejemplos menciona las construcciones ternarias y los guiones largos, aunque advierte que estos patrones son cada vez menos útiles porque los modelos de IA evolucionan.
No necesariamente. Varias herramientas disponibles en el mercado publicitan índices de fiabilidad superiores al 99%. Sin embargo, ese porcentaje no equivale automáticamente a una prueba de autoría en un caso concreto.
Incluso WinstonAI, uno de los sistemas del sector, describe sus resultados como textos “susceptibles de haber sido generados con IA”.
La propia industria también advierte sobre esta limitación. Max Spero, director general y cofundador de Pangram, declaró a The Atlantic en mayo de 2026 que su herramienta nunca debería ser “el árbitro final”, sino un punto de partida para una investigación más exhaustiva.
El problema se vuelve más complejo porque los modelos de IA cambian constantemente y buscan producir textos cada vez más parecidos al lenguaje natural, según Poibeau.
Detectar patrones en un texto literario plantea una dificultad adicional: algunas características que un programa identifica como señales de IA también pueden formar parte del estilo de un escritor.
Poibeau lo explica así: “La herramienta puede detectar en la escritura algo particular, algo repetitivo, pero quizá sea precisamente eso lo que constituye el estilo de un escritor”.
En un caso como el de Orélien, por ello, el resultado de un detector puede servir como un indicio para revisar una obra, pero no debería presentarse por sí solo como una prueba definitiva de quién escribió el texto.
La polémica muestra así uno de los límites de estas herramientas: pueden analizar patrones y señalar características asociadas a textos generados con IA, pero determinar la autoría de una obra requiere evaluar más elementos que el resultado de un solo programa.