Detecta texto generado por IA, revela su rastro y elimínalo

Cómo funciona el detector

El texto atraviesa cuatro capas independientes. La primera examina la codificación: rayas largas pegadas a las palabras, comillas tipográficas, espacios duros y caracteres de ancho cero. Son las señales más fuertes, porque un teclado normal casi nunca los produce.

La segunda capa lee la estructura del documento: restos de Markdown, títulos jerárquicos, listas con viñetas y aperturas o cierres propios de un asistente dirigiéndose a un interlocutor. La tercera busca frases formularias en un léxico específico para cada uno de los cinco idiomas admitidos.

La cuarta capa es estadística: mide la variabilidad de longitud de frase, la diversidad léxica y la uniformidad de los párrafos. La escritura humana es irregular por naturaleza; un modelo de lenguaje produce una distribución mucho más suave.

Por qué los caracteres ocultos delatan el texto al instante

Al copiar desde una interfaz de chat no copias solo letras. Con ellas viajan caracteres que no ves: espacios de ancho cero, espacios duros, uniones de palabra y marcas de orden de bytes. Sobreviven al pegado en Word, Google Docs y los sistemas de entrega de trabajos.

El caso más grave son los caracteres de etiqueta Unicode del rango U+E0000–U+E007F. Con ellos puede esconderse un mensaje completo dentro de un texto de apariencia totalmente normal: una marca de agua, un identificador de seguimiento o instrucciones dirigidas a otro modelo que leerá el texto más adelante. Esta herramienta descodifica esos mensajes y te los muestra.

Cada carácter se informa con su línea y columna, su tipo y su nivel de riesgo, junto a un mapa visual de todo el texto — y puedes eliminarlos todos con un clic.

¿Puede identificar realmente el modelo?

Puede estimar, no demostrar. Cada modelo tiene hábitos estilísticos medibles: los modelos de OpenAI abusan de la raya pegada y de palabras como «crucial», «sin fisuras» o «panorama»; Gemini construye viñetas que empiezan con una entrada en negrita y usa muchos emojis; Claude recurre a matizaciones explícitas, frases más largas y casi ningún emoji; DeepSeek y Qwen imponen un orden rígido y a veces dejan puntuación china de ancho completo.

Estos hábitos se debilitan en cuanto una persona edita el texto y cambian entre versiones de los modelos. Por eso el resultado se presenta como una distribución relativa con un nivel de confianza explícito, nunca como un único nombre definitivo.

Uso responsable

Esta es una herramienta de diagnóstico, no de trampa. Una puntuación por sí sola no justifica acusar a un estudiante o a un empleado: la escritura humana muy pulida puede puntuar alto y el texto automático bien editado puede pasar desapercibido. Cualquier decisión académica o profesional debe apoyarse en varias líneas de evidencia y en una conversación con el autor.

La función de limpieza tiene un propósito legítimo claro: eliminar caracteres peligrosos y marcas de agua de un texto que te pertenece y editar un borrador hecho con ayuda de IA para que lleve tu voz. Limpiar no convierte en original un texto copiado ni elimina ninguna obligación de declararlo.