Verificador de IA: las frases que hacen que un texto suene a IA

• 01No es un detector y no da un porcentaje de “escrito por IA”. Muestra las frases exactas que hacen que el texto parezca generado y qué hacer con ellas.
• 02Por ahora solo se revisan textos en inglés y ruso. Un texto en español saldrá casi limpio, y eso no significará nada.
• 03La primera revisión descarga unos 6 MB: Python y el propio linter. Las siguientes son inmediatas.
• 04Las reglas son las del linter del kit skills, así que el mismo texto recibe las mismas observaciones aquí y en la línea de comandos.

Qué busca el verificador

Diez tipos de frase que delatan a un modelo

El linter tiene más de cuarenta categorías; aquí están reunidas en diez grupos. Los ejemplos entre comillas salen de las reglas del linter y se resaltan cuando revisas un texto. Están en inglés porque, por ahora, las reglas cubren inglés y ruso.

Frases hechas

Las frases con que el modelo abre, enlaza y cierra una idea: “in today’s fast-paced world”, “it’s important to note”, “moreover”. No dicen nada, y el lector ya se las sabe de memoria.

Qué hacerBorra la frase y vuelve a leer sin ella. Casi siempre queda más corta y mejor.

Contrastes escenificados

“This isn’t about X — it’s about Y”, entradas como “The best part: …”. El modelo escenifica profundidad inventando una opinión que nadie tenía y corrigiéndola.

Qué hacerDi qué es la cosa. Deja la negación solo si alguien de verdad piensa lo que niegas.

Palabras infladas

“Game-changer”, “cutting-edge”, “revolutionary” ponen un veredicto donde debería haber un hecho. Cuanto más alta la palabra, menos se la cree nadie.

Qué hacerCambia el veredicto por lo que lo sostiene: un número, una fecha, un nombre, un ejemplo. Si no hay hecho, quita la palabra.

Lenguaje corporativo

“Leverage”, “synergy” y los sustantivos hechos de verbos hacen que el texto suene a informe trimestral.

Qué hacerRecupera el verbo y usa la palabra que dirías en voz alta.

Clichés y autoridad prestada

“Plays a crucial role”, o “studies show that” sin nombrar el estudio: una fórmula hecha o una autoridad sin nombre ocupa el lugar de la idea.

Qué hacerDi literalmente qué pasa. Si citas una investigación, nómbrala o quita la afirmación.

Tono de coach y terapeuta

“And that’s okay”, “you’re not alone”, “unleash your potential”. Consuelo y arengas que el lector no pidió delatan la plantilla.

Qué hacerQuítalo. Si el lector necesita apoyo, un consejo concreto le da más.

Reservas

“Could perhaps somewhat arguably”: cuatro reservas en una frase. El modelo se cubre, y el lector deja de saber qué afirmas.

Qué hacerDeja una reserva donde de verdad no estés seguro. Lo demás, afírmalo.

Ritmo y repetición

Frases de la misma longitud seguidas, el mismo verbo en frases vecinas, negrita cada pocas palabras, una línea bajo el título que repite el título. Las palabras pueden estar bien y el texto seguir sonando monótono.

Qué hacerParte una frase larga, une dos cortas, deja una corta para el golpe. Cambia el verbo repetido o rehaz la frase.

Tipografía

Comillas rectas donde van las curvas y, en textos rusos, la raya larga y signos como “=” y “→” en lugar de palabras.

Qué hacerCorrige las comillas; escribe los signos con palabras.

Rastros de copiar del chat

Marcas de servicio como utm_source=chatgpt.com y caracteres invisibles solo llegan a un texto cuando se copia de un chatbot. Basta una para delatarlo.

Qué hacerBorra la marca. Si ahí había un enlace, busca la fuente real.

En español, a ojo

Las mismas marcas en textos en español

El linter todavía no tiene reglas para español, pero los modelos repiten los mismos vicios en cualquier idioma. Estas aparecen a menudo en textos generados en español, y se encuentran leyendo con atención.

“En el mundo actual”, “hoy en día”, “en un mundo cada vez más conectado”

Una entrada que no dice nada. Empieza por el tema.

“Cabe destacar”, “es importante señalar”, “vale la pena mencionar”

Anuncia un dato en lugar de darlo. Borra el anuncio y deja el dato.

“No es solo X, es Y”

Un contraste escenificado contra una opinión que nadie tenía. Di qué es la cosa.

“Juega un papel fundamental”, “es la clave del éxito”

Una fórmula en lugar de decir qué hace la cosa. Escribe lo que hace.

“Revolucionario”, “innovador”, “sin precedentes”

Un veredicto sin hecho. Cámbialo por un número, una fecha o un ejemplo.

“En resumen”, “en conclusión”, “de esta manera” en el último párrafo

Una conclusión que repite el texto. Termina en el último hecho nuevo.

Raya larga en cada frase y listas de tres adjetivos

Ritmo de modelo. Usa coma o punto y elige el adjetivo que importa.

En qué se diferencia de los detectores de IA

El detector da una probabilidad. Esta revisión muestra la frase.

Cómo corregir el texto

Qué hacer cuando la revisión encuentra mucho

1. 01Empieza por las infracciones graves, marcadas en rojo. Los rastros de copiar del chat y los contrastes escenificados del tipo “this isn’t X, it’s Y” conviene quitarlos en cualquier caso.
2. 02Borra antes de cambiar. Una frase hecha casi siempre se va sin perder nada. Un sinónimo de “plays a crucial role” deja la misma fórmula con otras palabras.
3. 03Cambia el veredicto por un hecho. En lugar de “acelera mucho el trabajo”, di cuánto tardaba antes y cuánto tarda ahora. Si no hay cifra, quita el veredicto.
4. 04Léelo en voz alta. El ritmo, las repeticiones y el lenguaje de informe se oyen mejor de lo que se ven. La frase que no le dirías a una persona, reescríbela como se la dirías.
5. 05Revisa otra vez. Una o dos observaciones en un texto largo también las tienen las personas; no hace falta perseguir el cero.

Preguntas

¿El verificador de IA es gratis?

Sí. Pega el texto en el cuadro de arriba y pulsa Revisar. No hay registro ni límite. La primera revisión tarda unos segundos en cargar; las siguientes, alrededor de un segundo.

¿Es un detector de IA?

No. Los detectores intentan adivinar si un modelo escribió el texto y se equivocan a menudo en los dos sentidos. Esta revisión busca frases concretas por las que un lector reconoce texto generado y muestra dónde están. Quien escribe en lenguaje de informe recibe las mismas observaciones, y es justo, porque el lector también creerá que el texto salió de un modelo.

¿Se puede demostrar que un texto lo escribió una IA?

No. Ni un detector ni esta revisión dan esa prueba. El detector da una probabilidad que también se equivoca con personas. Esta revisión muestra las frases que hacen que el texto parezca generado, y eso se puede discutir punto por punto.

¿Por qué un detector de IA marcó un texto que escribí yo?

Los detectores estadísticos reaccionan a la previsibilidad. Palabras sencillas, frases de la misma longitud y fórmulas hechas les parecen un modelo, y mucha gente escribe así, sobre todo en textos de trabajo o en una segunda lengua. Si el texto está en inglés o ruso, pégalo aquí para ver qué pasajes suenan a plantilla.

¿Mi texto pasará el detector después de corregirlo?

Nadie puede prometerlo. El detector hace su propia estadística y su respuesta no se puede saber de antemano. Corregir las observaciones quita lo que nota el lector, y el texto se escribe para el lector.

¿Funciona con español?

Todavía no. Por ahora hay reglas para inglés y ruso; un texto en español saldrá casi limpio, y eso no significa nada. Más abajo hay una lista de las marcas que se pueden buscar a ojo en español.

¿Funciona con respuestas de ChatGPT, Claude y Gemini?

Sí, si la respuesta está en inglés o ruso. La revisión mira el texto en sí y le da igual qué modelo lo escribió. Las frases del catálogo aparecen en todos los modelos populares.

¿Adónde va mi texto?

A ningún sitio. El linter funciona en tu navegador con Pyodide, un Python hecho para la web. La página lo descarga una vez y después revisa sin red.

¿Se puede ejecutar automáticamente?

El mismo linter se instala con un comando y funciona en la terminal o en CI. Es gratuito y de código abierto; las instrucciones están en la página del kit skills.