En abril de 2025, analizamos 900,000 páginas web recién creadas y descubrimos que el 74.2% contenía contenido generado por IA.
Con el rápido crecimiento de la IA generativa, las empresas, los educadores y los editores están haciendo una pregunta crítica: ¿cómo podemos asimilar qué es escrito por los humanos y qué producen las máquinas?
La respuesta: es posible, pero no infalible. Aquí le mostramos cómo encarar la detección de IA de modo efectiva, las limitaciones que necesita comprender y una mejor modo de obtener resultados más confiables.
Obtenga más información en nuestro estudio: El 74% de las nuevas páginas web incluyen contenido de IA (estudio de 900k páginas)
Algunas personas son escépticas de que la detección de contenido de IA sea posible. Es posible, pero con algunas advertencias importantes.
El texto generado por IA tiende a tener patrones estadísticos y estilísticos distintivos. Estos patrones no siempre son obvios para los lectores humanos, pero a menudo pueden detectarse mediante modelos de detección especialmente construidos.
En términos simples, todos los detectores de IA funcionan comparando patrones en texto con grandes colecciones de ejemplos escritos por humanos y generados por IA.
Tradicionalmente, esto se hizo con la detección estadística: características de conteo como frecuencias de palabras y N-gram, estructuras sintácticas comunes, opciones estilísticas e incluso medidas estadísticas como la perplejidad (previsibilidad de la disyuntiva de palabras) y la ruptura (variación en la largo de la oración), luego las anomalías marcadoras.
| Tipo de característica | Explicación |
|---|---|
| Frecuencias de palabras | Cuente con qué frecuencia las palabras como “el” o “micifuz” aparecen en una muestra: el: 3, micifuz: 2 |
| Frecuencias N-gram | Calibrar secuencias como Bigrams: “The Cat” aparece dos veces, “Cat Sat” aparece una vez |
| Estructuras sintácticas | Identifique patrones como estructuras de sujeto -verbos -objeto (SVO), por ejemplo, “el micifuz se sentó”, “el micifuz bostezó” |
| Elecciones estilísticas | Tenga en cuenta el tono, la perspectiva o la formalidad; por ejemplo, en tercera persona, tono impreciso |
| Perplejidad | Calcule la previsibilidad de cada palabra basada en el contexto susodicho; la perplejidad más lenta a menudo significa texto más predecible (y posiblemente generado) |
| Estallido | Compare la variación en la largo de la oración; El texto de AI puede mostrar longitudes consistentes, mientras que el texto humano es más variable |
Un tercer enfoque menos popular es la marca de agua, incrustando señales ocultas en texto generado por IA en el momento de la creación.
Al igual que las marcas UV en la moneda, estas señales se pueden compulsar más tarde para confirmar si el texto proviene de un maniquí específico, pero esto solo funciona si el propietario del maniquí elige implementarlo.
A partir de ahora, no hay proveedores importantes de LLM como Openai, Anthrope o Google han confirmado que usan la marca de agua en sus resultados de modelos de orientación pública. (¿Y por qué querrían penalizar a sus usuarios?)
Aprenda más: ¿Cómo funcionan los detectores de contenido de IA? Respuestas de un comprobado de datos
Hay muchas herramientas de detección de IA disponibles, que van desde damas de navegador gratuitas hasta plataformas de categoría empresarial con integraciones API.
Si eres un agraciado de AHREFS, puedes ejecutar nuestro detector de contenido de IA directamente interiormente de Explorador de sitios‘s Inspeccionar la página característica. Simplemente descubierto Explorador del sitio, ingrese la URL que desea compulsar, navegue hasta el Inspeccionar la página Referencia, y puede hacer clic en la pestaña Detector AI para ver un exploración, anejo con otras métricas de SEO secreto:
Los buenos detectores no solo le dan un solo veredicto de sí o no: asimismo rompen el texto y le muestran la probabilidad de que se generen diferentes pasajes generados por IA, proporcionen una puntuación caudillo de probabilidad a nivel de artículo, y en algunos casos incluso intentan identificar qué modelos (como GPT-4O) probablemente se usen para crear el contenido.
Realizamos una prueba a pequeña escalera que comparó varios de los detectores de IA más populares para ver cómo funcionan en la praxis. La venidero tabla muestra nuestros resultados:
Según mis pruebas, el detector de IA de AHREFS y los copileas fueron los detectores de IA de mejor rendimiento, con Gptzero y originalidad. En el otro extremo de la escalera, Grammarly y Writer hicieron lo peor en mis pruebas.
| Detector de contenido de IA | Puntaje |
|---|---|
| Ahrefs | 13/18 |
| Copileaks | 13/18 |
| Gptzero | 18/12 |
| Originalidad.Ai | 18/12 |
| Scribbr | 18/10 |
| Zerogpt | 18/09 |
| Gramática | 6/18 |
| Escritor | 4/18 |
Obtenga más información en mi redacción completa: Los 8 mejores detectores de IA, probados y comparados
Al igual que LLMS, los detectores de IA son probabilísticos: estiman la probabilidad, no la certeza. Pueden ser muy precisos, pero los falsos positivos son inevitables. Es por eso que no debes gravitar las decisiones en un solo resultado. Ejecute múltiples comprobaciones, busque patrones y combine hallazgos con otras pruebas.
Todos los detectores de IA comparten las mismas limitaciones fundamentales, independientemente de la utensilio o la tecnología utilizada.
- El texto de IA muy editado o “humanizado” puede esquivar la detección. “El procesamiento posterior ‘(cosas como reformular oraciones, cambiar sinónimos, reorganizar los párrafos o ejecutar el texto a través de un verificador de gramática) pueden interrumpir las señales estadísticas que buscan los detectores, reduciendo su precisión.
- Los detectores básicos pueden carecer de precisión y características avanzadas. Las herramientas de detección requieren actualizaciones frecuentes para mantenerse a la vanguardia de los nuevos modelos de IA: la IA generativa evoluciona rápidamente, y los detectores necesitan una reentrenamiento regular para rastrear los últimos estilos de escritura y técnicas de evitación. En AHREFS, nuestro detector admite múltiples modelos líderes, incluidos modelos de OpenAI, antrópico, Meta, Mixtral y Qwen, por lo que puede compulsar el contenido con una grado más amplia de fuentes probables.
- La efectividad varía según el lengua, el tipo de contenido y el maniquí. Los detectores entrenados principalmente en prosa en inglés pueden pelear con la escritura técnica, la poesía o los idiomas menos comunes.
- Los casos ambiguos (como el texto humano editado por la IA) pueden difuminar los resultados. Estos flujos de trabajo híbridos crean señales mixtas que pueden confundir incluso los sistemas avanzados.
- Incluso las mejores herramientas pueden producir falsos positivos o negativos. La detección estadística nunca es infalible, y las clasificaciones erróneas ocasionales son inevitables porque los patrones en los que estos sistemas dependen pueden superponerse entre la escritura humana y la IA, y las ediciones sutiles o los estilos de escritura atípicos pueden difuminar fácilmente las distinciones.
Recuerde: las acusaciones falsas basadas en resultados incorrectos de detección de IA pueden dañar seriamente la reputación de individuos, empresas o instituciones académicas.
Con estas limitaciones en mente, es una buena idea corroborar cualquier salida del detector con métodos adicionales antaño de sacar conclusiones.
El cordura humano puede ser extremadamente útil para adicionar contexto a los resultados de los detectores de IA. Al examinar el contexto, como patrones en múltiples artículos, una historia de publicaciones en las redes sociales o las circunstancias circundantes de publicación, puede calibrar mejor la probabilidad de que la IA estuviera involucrada en la escritura.
Letreros para agenciárselas:
- Tono demasiado consistente sin peculiaridades sutiles. La escritura humana es inherentemente desordenada e impredecible, con pequeñas variaciones en el estilo, el ritmo y la disyuntiva de palabras que reflejan la personalidad y el contexto. El texto generado por IA a veces puede carecer de estas imperfecciones, produciendo un tono uniforme que se siente tenuemente demasiado pulido o mecánico.
- Verbosidad. La IA es muy buena para estirar ideas simples en explicaciones de espléndido aliento.
- Desliz de nueva información. Las expectativas de IA a menudo se leen como genéricas o a nivel de superficie (esto es particularmente obvio en LinkedIn: muchos comentarios generados por IA simplemente reafirman la idea del autor llamativo en nuevas palabras sin adicionar ninguna perspectiva o valía significativo).
- Opciones de palabras reveladoras. AI tiene preferencia por modismos tenuemente “desactivados” como “Paisaje en constante progreso”ganchos de fórmula (“Esto no es x … es Y”), o uso excesivo de los guiones y emojis.
- Incentivos. ¿Existe una motivación clara para que el autor use contenido de IA?
Te veo, chatgpt.
Nadie de estos signos ofrece evidencia definitiva de contenido de IA, pero pueden adicionar un contexto útil a otras formas de evidencia.
Si ejecuta un detector de IA en un solo artículo, un resultado poco confiable puede ser problemático. Pero ese problema se vuelve menos importante cuando observa los resultados a escalera. Ejecutar este proceso en muchas páginas le brinda una imagen mucho más clara de cómo se usa la IA como parte de la logística de marketing más amplia de la compañía.
Con ahrefs ‘ Las mejores páginas informar Explorador del sitio, Puede ver una columna “Nivel de contenido de IA” para casi cualquier página del sitio web. A partir de ahí, incluso puede inspeccionar cualquier URL individual y tener una idea de los modelos de IA que probablemente se usaron en la creación de la página.
Aquí hay un video que palabra sobre este proceso:
Para obtener un consejo rápido: use este crónica para detectar contenido de parada rango y muy generado por IA y considere crear su propia interpretación de IA. Si se alcahuetería de clasificar, es una intención de búsqueda de cumplir, lo que es una oportunidad potencial para usted y el flujo de trabajo de contenido de IA.