Comprueba si un texto fue escrito por inteligencia artificial antes de entregarlo o publicarlo. TextSight no se queda en un porcentaje global: te muestra qué frases parecen generadas por IA y por qué, con una puntuación de autenticidad clara. Gratis para probar. Sin tarjeta. 3 escaneos al día · tu primer escaneo en unos seis segundos.
Un detector de inteligencia artificial analiza un texto y estima la probabilidad de que lo haya escrito un modelo como ChatGPT, Gemini o Claude en lugar de una persona.
Desde la llegada de los modelos de lenguaje, distinguir un texto escrito por una persona de uno generado por inteligencia artificial dejó de ser evidente. Un detector de IA no busca copias de otras fuentes, como sí hace un detector de plagio. Lo que hace es examinar la forma en que está escrito el texto: la regularidad del ritmo de las frases, la previsibilidad de las palabras elegidas y las estructuras repetitivas que los modelos de lenguaje tienden a producir. A partir de esos patrones, estima qué probabilidad hay de que el texto sea generado por IA.
Son herramientas distintas que resuelven problemas distintos. Un detector de plagio compara tu texto con una base de documentos existentes y señala las coincidencias. Un detector de texto IA no compara con nada externo: analiza el estilo del propio texto para estimar si fue redactado por un modelo de inteligencia artificial. Un trabajo puede ser totalmente original frente a un detector de plagio y, al mismo tiempo, parecer generado por IA, o al revés. Por eso conviene tener ambas comprobaciones, y TextSight incluye también un indicador de riesgo de plagio junto a la detección de IA.
Muchas herramientas devuelven un único porcentaje sin explicar de dónde sale. Eso es difícil de usar y fácil de malinterpretar. TextSight marca cada frase con un color según su probabilidad de ser generada por IA, de manera que puedas ver exactamente qué partes del texto disparan la alerta. Esa transparencia te permite tomar una decisión informada: revisar las frases marcadas, reescribir lo que haga falta y entender el resultado en lugar de aceptar un número a ciegas.
TextSight analiza el texto a nivel de frase y de documento, y traduce el resultado en una puntuación clara más una evidencia que puedes inspeccionar.
El núcleo de TextSight es un clasificador entrenado para distinguir la escritura humana de la generada por IA. En lugar de quedarse en un porcentaje global, evalúa cada frase por separado y le asigna una probabilidad de haber sido generada por inteligencia artificial. El resultado se presenta como una puntuación de autenticidad para el documento completo y, debajo, un mapa de colores frase por frase.
Para entender por qué un texto se marca, ayuda saber qué busca el modelo, explicado sin tecnicismos. Hay dos ideas centrales: la previsibilidad de cada palabra y el ritmo de las frases.
La primera es la previsibilidad. Cuando un modelo de lenguaje escribe, en cada paso elige la palabra que le parece más probable a continuación. El resultado tiende a ser muy fluido y muy esperable: casi nunca aparece la palabra rara, el giro inesperado o el cambio de registro que una persona usa sin pensarlo. Las herramientas de detección miden algo parecido a "qué tan sorprendente es este texto". Un texto muy poco sorprendente, donde cada palabra es la que cualquiera habría adivinado, levanta una señal. A esa cualidad técnica se le suele llamar perplejidad baja, pero la intuición es sencilla: suena correcto y, a la vez, demasiado predecible.
La segunda es el ritmo. Las personas escribimos con frases de longitudes desiguales. Mezclamos una frase larga con dos cortas, una pregunta, una aclaración entre comas, a veces una frase de tres palabras. Los modelos, en cambio, tienden a producir frases de longitud parecida y estructura repetida, párrafo tras párrafo. Esa uniformidad es otra de las pistas que mira el clasificador. Cuando ves que TextSight marca un bloque entero del mismo color, muchas veces es porque ese pasaje tiene ese pulso demasiado regular.
Ninguna de estas señales basta por sí sola: un texto humano muy cuidado puede ser predecible, y un texto de IA bien editado puede romper el patrón. Por eso el clasificador combina varias pistas y por eso el resultado es una probabilidad, no una sentencia.
Cada análisis devuelve una puntuación de autenticidad para el texto completo. Cuanto más alta es la puntuación, más probable es que el texto se lea como escritura humana; cuanto más baja, más señales de generación por IA contiene. La puntuación te da una lectura rápida del estado del documento, pero no es el final del análisis: el verdadero valor está en poder bajar al detalle.
Debajo de la puntuación, TextSight colorea el texto frase por frase según su probabilidad de ser generada por IA. Así ves de un vistazo qué párrafos concentran el riesgo y cuáles están bien. Si una frase aparece marcada, puedes revisarla, reescribirla con tus propias palabras y volver a escanear para confirmar que el resultado mejora.
Junto a la detección de IA, cada escaneo incluye un indicador de riesgo de plagio. Es una segunda capa de comprobación útil, sobre todo para estudiantes y equipos de contenido que necesitan tanto la originalidad como la autenticidad antes de entregar o publicar.
Ninguna herramienta de detección es infalible y desconfía de cualquiera que prometa el 100% de exactitud. TextSight está pensado como apoyo a la decisión, no como un veredicto definitivo para acusar a nadie: te da la puntuación, la evidencia y el contexto para que seas tú quien revise. La detección funciona mejor en inglés; sobre texto exclusivamente en español la fiabilidad es menor, y la detección nativa en español está en la hoja de ruta para 2026.
No todos los modelos escriben igual. TextSight no intenta adivinar la marca exacta, sino reconocer las huellas de escritura generada que dejan las familias de modelos más usadas hoy.
Conviene aclarar una cosa de entrada: un detector de IA no lee una etiqueta que diga "esto lo escribió tal modelo". Lo que hace es reconocer el tipo de patrón que produce la escritura automática. Aun así, las distintas familias de modelos dejan rastros algo diferentes, y entender esas diferencias ayuda a leer mejor el resultado.
Es la fuente más común de texto generado que llega a un detector. La prosa de GPT suele ser muy ordenada, con transiciones suaves entre ideas y una preferencia clara por estructuras de lista y por frases que abren con un conector. Las versiones más nuevas, como GPT-5, escriben de forma más natural y variada que las anteriores, lo que hace que el texto sin editar sea más difícil de señalar. Aun así, mantienen ese pulso parejo y esa fluidez sin asperezas que el clasificador suele captar, sobre todo cuando el texto es largo y se le pidió poco al usuario.
Gemini tiende a producir respuestas bien organizadas, con explicaciones que cubren cada ángulo y un tono didáctico. Esa exhaustividad ordenada deja una huella reconocible: párrafos completos, pocos huecos, una sensación de que nada quedó sin decir. En textos en inglés esa regularidad se detecta con más claridad que en textos solo en español.
Claude suele escribir en un registro más conversacional y matizado, con frases que reconocen excepciones y puntos de vista. Eso lo acerca un poco más al ritmo humano, pero también deja marcas propias: cierta tendencia a equilibrar cada afirmación y a cerrar los párrafos con un resumen prolijo. Es un buen ejemplo de por qué un solo número no basta y por qué importa mirar la evidencia frase por frase.
Microsoft Copilot y otros asistentes integrados en editores y suites de oficina se apoyan en modelos de la familia GPT, así que su escritura comparte muchas de esas huellas. Lo mismo ocurre con un texto que pasó por varias herramientas: un borrador de un modelo, retocado en otro, mezcla rastros y a veces resulta más difícil de leer que un texto de una sola fuente.
Una advertencia honesta cierra esta sección. Estas huellas son más claras en inglés, que es donde el clasificador de TextSight está mejor calibrado. Sobre texto exclusivamente en español, las diferencias entre modelos se vuelven más difusas y la fiabilidad baja; la detección nativa en español está en la hoja de ruta para 2026. Por eso recomendamos leer el resultado como una señal a revisar, no como una identificación segura del modelo de origen.
Suenan parecido y a veces se usan en el mismo momento, pero responden a tres preguntas distintas. Mezclarlos lleva a malas decisiones.
Antes de actuar sobre un texto conviene saber qué pregunta estás haciendo. Estas tres herramientas no compiten: se complementan, y cada una mira el texto desde un ángulo diferente.
| Herramienta | Pregunta que responde | Qué compara |
|---|---|---|
| Detector de IA | ¿Esto lo escribió una persona o un modelo de IA? | El estilo del propio texto, sin fuentes externas. |
| Corrector de estilo | ¿Está bien escrito y se entiende? | El texto frente a reglas de gramática, claridad y ritmo. |
| Detector de plagio | ¿Es original o copia algo ya publicado? | El texto frente a una base de documentos existentes. |
Un detector de texto IA no busca copias ni corrige faltas. Estima si el texto fue redactado por un modelo a partir de cómo está escrito: la previsibilidad de las palabras y la regularidad del ritmo, como vimos antes. Su salida es una probabilidad, no un corte de "bien" o "mal".
Un corrector de estilo o de gramática evalúa otra cosa: si el texto se lee con claridad, si las frases fluyen y si hay errores. Aquí cambia un matiz importante. Un texto puede estar impecable de gramática y, aun así, parecer generado por IA, porque la corrección no es lo mismo que la voz propia. En TextSight, las sugerencias de reescritura y la mejora de claridad y ritmo de frases trabajan en este plano: ayudan a que el texto suene más natural sin alterar lo que querías decir.
Un detector de plagio compara tu texto con material ya publicado y señala coincidencias. Es una comprobación independiente de las otras dos: un trabajo puede ser cien por cien original frente al plagio y aun así marcar alto en el detector de IA, o al revés. Por eso TextSight incluye un indicador de riesgo de plagio junto a la detección de IA, para que tengas las dos lecturas en un mismo escaneo.
La regla práctica es simple. Usa el detector de IA para saber si el texto suena a máquina, el corrector para pulir la redacción y el detector de plagio para confirmar que es original. Las tres respuestas juntas dan una imagen completa antes de entregar o publicar.
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Tres perfiles concentran la mayor parte del uso de un detector de IA en 2026: estudiantes, escritores y autónomos, y agencias o equipos de contenido.
Cada vez más universidades de España y América Latina han incorporado comprobaciones de IA a sus procesos de evaluación. El problema es que los detectores entrenados sobre todo con escritura nativa en inglés tienden a marcar de más la prosa formal y bien estructurada, lo que genera falsos positivos. La forma de usar TextSight es sencilla: escribe tu ensayo o tu capítulo de tesis, pégalo en el detector antes de entregarlo, revisa las frases marcadas y reescribe lo que haga falta hasta que la puntuación de autenticidad suba. Es una comprobación previa de treinta segundos que evita acabar discutiendo un falso positivo con tu profesor.
Quien escribe para clientes se enfrenta a un riesgo distinto. Cada vez más clientes pasan su propia comprobación de IA al contenido que reciben, y un texto marcado puede bloquear el pago o provocar una solicitud de reembolso, aunque el trabajo sea legítimo. El flujo recomendado es redactar el texto con normalidad y escanear la versión final antes de enviarla. Si la puntuación es baja, conviene reescribir las frases marcadas; el reescritor de IA integrado ayuda a corregir frases concretas sin rehacer toda la pieza. Treinta segundos de comprobación previa son un seguro barato frente a un pago bloqueado.
Las agencias y los equipos de contenido publican grandes volúmenes de texto y se enfrentan a dos presiones a la vez: las señales de calidad de los buscadores penalizan los patrones de IA y los clientes pasan sus propias comprobaciones antes de publicar. El plan Business encaja con la mayoría de equipos: incluye puestos de equipo, acceso a la API REST y PDF con marca propia. La puntuación de autenticidad y el resaltado frase por frase son especialmente útiles en las reuniones de revisión con clientes, porque un editor ve de inmediato qué párrafos necesitan un repaso antes de dar el visto bueno.
Los tres flujos funcionan con el plan gratuito para textos sueltos. Quien escanea con frecuencia suele pasar a Pro por los escaneos ilimitados y el reescritor de IA integrado.
TextSight no existe para señalar a nadie, sino para ayudarte a confiar en tu propio texto y a defenderlo cuando alguien lo cuestione.
Creemos que el valor de un detector de IA está en la transparencia, no en señalar a la gente. Por eso TextSight muestra la evidencia frase por frase en lugar de limitarse a un número: queremos que entiendas el resultado y decidas con criterio. Para un estudiante, eso significa entregar con tranquilidad y poder explicar su trabajo si surge una duda. Para un escritor o una agencia, significa enviar y publicar sabiendo que el texto resistirá la comprobación del cliente.
Somos directos sobre los límites de la herramienta. TextSight está optimizado para inglés, que es donde el clasificador está mejor calibrado. Sobre texto exclusivamente en español la fiabilidad es bastante menor, por lo que no lo recomendamos como comprobación principal de una tesis o un trabajo redactado solo en español. Preferimos decirlo claramente antes que prometer una exactitud que no hemos medido. La detección nativa en español está en la hoja de ruta para 2026, y mientras tanto la herramienta es más útil en textos en inglés y en escritura mixta donde las partes en inglés concentran la mayor parte del riesgo.
El mejor uso de un detector de IA es como comprobación previa antes de entregar o publicar, no como prueba única para acusar a alguien. Ninguna herramienta acierta siempre, y un resultado debe interpretarse junto con el contexto y el criterio de la persona. TextSight te da los datos para tomar una buena decisión; la decisión sigue siendo tuya.
La página principal del detector de IA, optimizada para texto en inglés.
Ver en inglés →Plan gratuito y planes de pago con escaneos ilimitados, archivos y reescritor.
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Ver guía →Comprueba específicamente si un texto fue generado con ChatGPT.
Ver detector →Gratis para probar. Sin tarjeta. Escanea gratis ahora · tu primer escaneo en unos seis segundos.