Cinco señales en un mensaje que indican que fue escrito por una IA, no por una persona

El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) para generar textos ha aumentado en diferentes ámbitos, desde el entorno académico hasta la producción de contenidos digitales. Sin embargo, existen señales que permiten identificar cuándo un texto fue probablemente producido por una IA y no por una persona.

Estos indicios no son definitivos, pero pueden funcionar como criterios para detectar la participación de un sistema automatizado. A continuación, se explican cinco de las señales más comunes que especialistas en lingüística computacional, editores y docentes han observado en textos generados por inteligencia artificial.

Repetición innecesaria de palabras o estructuras

Una de las marcas frecuentes en los textos generados por IA es la repetición de ciertas palabras o construcciones sintácticas dentro de un mismo párrafo o a lo largo del texto. Esta repetición puede estar relacionada con la forma en que los modelos de lenguaje predicen la palabra más probable en función de las anteriores.

A diferencia de un autor humano, que tiende a variar su vocabulario y estructuras, los sistemas automáticos pueden reiterar expresiones como “en este sentido”, “por lo tanto” o “es importante destacar” con mayor frecuencia. Esta redundancia no siempre afecta la comprensión, pero puede señalar que el texto no fue escrito por una persona.

Uso excesivo de conectores y transiciones artificiales

Otra característica es el uso regular y mecánico de conectores discursivos. Los modelos de IA suelen incluir frases como “además”, “por otro lado”, “sin embargo” o “en conclusión” en casi todos los párrafos, incluso cuando la relación lógica entre las ideas no lo exige. Esto responde a patrones presentes en los textos con los que fueron entrenados.

Un redactor humano puede prescindir de tales conectores o usarlos con mayor flexibilidad, adaptándolos al contexto y al tono del escrito. Cuando su presencia resulta forzada o constante, puede tratarse de un texto producido por un sistema automatizado.

Ausencia de errores tipográficos y ortográficos

Los textos generados por IA suelen carecer de errores tipográficos, ortográficos o gramaticales. Si bien esto puede ser percibido como una ventaja, también puede ser una señal de automatización. Los errores involuntarios son frecuentes en la escritura humana, especialmente en primeras versiones o en comunicaciones informales.

Un texto completamente limpio en este aspecto, sin ninguna errata, puede ser indicio de que fue creado por una herramienta automatizada. Aunque no es una prueba concluyente, puede ser una señal adicional.

Generalidades o afirmaciones sin fuente verificable

Los sistemas de inteligencia artificial generan contenido a partir de modelos estadísticos, no de conocimiento actualizado o verificado. Por esta razón, sus textos pueden incluir afirmaciones generales como “los expertos coinciden en que…” o “estudios demuestran que…”, sin citar ninguna fuente concreta.

Esta falta de referencias precisas o verificables puede indicar que el contenido fue producido por IA. Además, la tendencia a evitar detalles específicos, fechas exactas o nombres de autores también puede reforzar esta hipótesis. En contextos académicos o periodísticos, esta señal resulta especialmente relevante.

Estilo uniforme y carente de matices personales

El estilo de los textos generados por IA tiende a ser neutro, homogéneo y predecible. Aunque puede imitar distintos registros, carece de matices personales como ironía, ambigüedad o referencias culturales específicas. Las herramientas de IA no tienen experiencias ni opiniones, por lo que sus textos evitan tomar posiciones, incluso cuando el tema lo permite.

Esta ausencia de una perspectiva definida puede ser perceptible para un lector atento. Mientras que una persona puede introducir marcas de subjetividad o estilo individual, la IA reproduce estructuras comunes y fórmulas generales.

Estas señales no permiten afirmar con certeza que un texto fue escrito por una IA, pero sí ofrecen pistas relevantes. En algunos casos, universidades y empresas están adoptando herramientas para identificar contenido producido por sistemas automatizados, aunque su efectividad es variable.