Los detectores de IA son herramientas diseñadas para evaluar si un contenido proviene probablemente de un modelo de aprendizaje automático o de un ser humano. Analizan material escrito—mensajes cortos, ensayos, artículos—y contenido visual como imágenes generadas y fotografías. El objetivo de estas herramientas es ofrecer evaluaciones de probabilidad que ayuden a revisores, editores y plataformas a comprender el origen probable sin afirmar certeza absoluta.

Con el auge de la IA generativa, necesitamos herramientas que promuevan la transparencia en la redacción y edición. El detector de IA de Ask AI y el detector de texto con IA ofrecen una forma sencilla para que individuos o equipos distingan entre texto escrito por humanos y contenido generado por IA.
Un detector de IA suele ser un clasificador entrenado para reconocer diferencias entre contenido generado por modelos y contenido producido por humanos. En texto, los clasificadores analizan probabilidades de tokens, transiciones de oraciones, estructuras repetitivas y regularidades estilísticas típicas de los grandes modelos de lenguaje.Estos sistemas producen puntuaciones de probabilidad u outputs de clasificación que indican la probabilidad relativa. Los resultados deben interpretarse como indicadores, no como determinaciones absolutas. La revisión humana sigue siendo esencial cuando los resultados afectan la integridad académica, cuestiones legales o decisiones editoriales.
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La detección de texto utiliza señales estadísticas y estilométricas. Los clasificadores comparan distribuciones de probabilidad a nivel de token con comportamientos conocidos de modelos, identifican construcciones repetitivas, detectan variedad léxica limitada y evalúan patrones de coherencia. En ensayos, se revisan marcadores estructurales adicionales: longitudes uniformes de párrafos, transiciones temáticas predecibles o frases repetidas que pueden diferir de los borradores típicos escritos por humanos. Los modelos de detección pueden combinar huellas digitales de modelos de lenguaje y comparaciones estilométricas para producir una probabilidad clasificada de que un pasaje haya sido generado por IA.
Análisis instantáneo de texto con solo copiar y pegar
Informes detallados para auditorías o revisiones editoriales
Actualizaciones frecuentes para seguir el ritmo de los últimos modelos de lenguaje IA

Las herramientas de validación de contenido con IA tienen múltiples aplicaciones, desde revisiones académicas hasta control de calidad empresarial. El detector de texto generado por IA de Ask AI funciona bien en entornos profesionales e institucionales, proporcionando una forma práctica de proteger la integridad del contenido y cumplir con los estándares de transparencia.
Educadores e instituciones académicas
Creadores de contenido y editores
Reclutadores y equipos de recursos humanos
Empresas y equipos de marketing

Verifica distribuciones de probabilidad de tokens, frases repetitivas y marcadores estilométricos en texto; y artefactos a nivel de píxel, inconsistencias en bordes o patrones de ruido en imágenes.
Los detectores ofrecen evaluaciones probabilísticas. La precisión depende del modelo, el tipo de contenido, el nivel de edición y los datos de entrenamiento. Los resultados son indicadores, no pruebas definitivas.
Sí. El Detector de IA de Ask AI fue diseñado especialmente para entornos profesionales y empresariales. Ya sea en educación, edición, reclutamiento o cumplimiento, nuestra herramienta ofrece detección y generación de informes a nivel empresarial. Seu análisis exhaustivo, el procesamiento enfocado en la privacidad y la compatibilidad con múltiples formatos lo convierten en un complemento valioso para flujos de trabajo que requieren trazabilidad clara y verificación de contenido, como auditorías, revisiones de políticas o aprobaciones editoriales.
El contenido editado o mezclado reduce la confianza de detección. Algunas señales pueden permanecer, pero los resultados se vuelven menos concluyentes cuando la intervención humana es extensa.
¿Cómo evalúan los detectores de texto con IA los ensayos?
Sí. Los detectores de imágenes buscan repetición de texturas, bordes inconsistentes, anomalías de iluminación y patrones de ruido específicos del modelo para estimar la probabilidad de generación.
Las variaciones se deben a los datos de entrenamiento, los conjuntos de características, los umbrales de clasificación y las arquitecturas de los modelos, lo que produce puntuaciones de probabilidad diferentes.
No. Los sistemas de detección proporcionan resultados probabilísticos y no pueden ofrecer certeza absoluta sobre el origen humano del contenido.
La reescritura o el parafraseo pueden ocultar señales de generación; los detectores pueden mostrar menor confianza o resultados inconclusos en contenido fuertemente modificado.
Los detectores gratuitos pueden ser útiles, pero varían en calidad de entrenamiento, cobertura de características y frecuencia de actualización. Su fiabilidad depende de los modelos subyacentes y de los métodos de evaluación.
Chat & Ask AI analiza el texto y las imágenes enviadas mediante clasificadores internos y revisiones de artefactos, devolviendo puntuaciones y desgloses de señales que apoyan la revisión humana.