Descubra se um texto foi escrito por inteligência artificial antes de entregar ou publicar. O TextSight não fica só num percentual geral: ele mostra quais frases parecem ter sido geradas por IA e por quê, com uma pontuação de autenticidade fácil de ler. Grátis para testar. Sem cartão. 3 verificações por dia · a primeira sai em cerca de seis segundos.
Um detector de inteligência artificial analisa um texto e estima a probabilidade de ele ter sido escrito por um modelo como ChatGPT, Gemini ou Claude, em vez de por uma pessoa.
Desde que os modelos de linguagem chegaram, separar um texto escrito por uma pessoa de outro gerado por inteligência artificial deixou de ser tão óbvio. Um detector de IA não procura cópias em outras fontes, como faz um detector de plágio. O que ele faz é olhar como o texto foi escrito: a regularidade no ritmo das frases, a previsibilidade das palavras escolhidas e as estruturas repetidas que os modelos de linguagem costumam produzir. A partir desses padrões, ele estima qual a probabilidade de o texto ter saído de uma IA.
São ferramentas diferentes, que resolvem problemas diferentes. Um detector de plágio compara o seu texto com uma base de documentos já existentes e aponta as coincidências. Um detector de texto de IA não compara nada externo: ele analisa o estilo do próprio texto para estimar se foi escrito por um modelo de inteligência artificial. Um trabalho pode ser totalmente original aos olhos de um detector de plágio e, ao mesmo tempo, parecer gerado por IA, ou o contrário. Por isso vale ter as duas verificações, e o TextSight traz também um indicador de risco de plágio ao lado da detecção de IA.
Muitas ferramentas entregam um único percentual sem explicar de onde ele veio. Isso é difícil de usar e fácil de interpretar errado. O TextSight pinta cada frase de uma cor conforme a probabilidade de ter sido gerada por IA, para você ver exatamente quais partes do texto acendem o alerta. Essa transparência ajuda a tomar uma decisão consciente: revisar as frases marcadas, reescrever o que precisar e entender o resultado, em vez de aceitar um número no escuro.
O TextSight analisa o texto no nível da frase e do documento e transforma o resultado numa pontuação clara, com uma evidência que você mesmo pode conferir.
No coração do TextSight existe um classificador treinado para distinguir a escrita humana da gerada por IA. Em vez de parar num percentual geral, ele avalia cada frase de forma separada e atribui a ela uma probabilidade de ter sido gerada por inteligência artificial. O resultado aparece como uma pontuação de autenticidade para o documento inteiro e, logo abaixo, como um mapa de cores frase por frase.
Para entender por que um texto é marcado, ajuda saber o que o modelo procura, explicado sem tecniquês. São duas ideias centrais: a previsibilidade de cada palavra e o ritmo das frases.
A primeira é a previsibilidade. Quando um modelo de linguagem escreve, a cada passo ele escolhe a palavra que lhe parece mais provável em seguida. O resultado tende a ser fluido demais e esperado demais: quase nunca aparece a palavra incomum, a virada inesperada ou a mudança de registro que uma pessoa usa sem nem perceber. As ferramentas de detecção medem algo parecido com "o quanto este texto surpreende". Um texto que surpreende pouco, em que cada palavra é justamente a que qualquer um chutaria, levanta um sinal. Tecnicamente isso costuma ser chamado de baixa perplexidade, mas a intuição é simples: soa correto e, ao mesmo tempo, previsível demais.
A segunda é o ritmo. As pessoas escrevem com frases de tamanhos bem diferentes. A gente mistura uma frase longa com duas curtas, uma pergunta, um aparte entre vírgulas e, de vez em quando, uma frase de três palavras. Os modelos, por outro lado, tendem a produzir frases de tamanho parecido e estrutura repetida, parágrafo após parágrafo. Essa uniformidade é outra das pistas que o classificador acompanha. Quando você vê o TextSight marcar um bloco inteiro com a mesma cor, muitas vezes é porque aquele trecho tem uma pulsação regular demais.
Nenhum desses sinais é suficiente sozinho: um texto humano muito caprichado pode ser previsível, e um texto de IA bem editado pode fugir do padrão. É por isso que o classificador combina várias pistas, e é por isso que o resultado é uma probabilidade, não uma sentença.
Cada análise devolve uma pontuação de autenticidade para o texto inteiro. Quanto mais alta a pontuação, mais provável que o texto seja lido como escrita humana; quanto mais baixa, mais sinais de geração por IA ele carrega. A pontuação dá uma leitura rápida de como está o documento, mas não é o fim da análise: o valor de verdade está em poder descer ao detalhe.
Abaixo da pontuação, o TextSight colore o texto frase por frase conforme a probabilidade de cada uma ter sido gerada por IA. Assim você enxerga de relance quais parágrafos concentram o risco e quais estão tranquilos. Se uma frase aparece marcada, dá para revisá-la, reescrevê-la com as suas próprias palavras e verificar de novo para confirmar que o resultado melhorou.
Ao lado da detecção de IA, cada verificação traz um indicador de risco de plágio. É uma segunda camada de checagem bem útil, principalmente para estudantes e equipes de conteúdo que precisam garantir tanto a originalidade quanto a autenticidade antes de entregar ou publicar.
Nenhuma ferramenta de detecção é infalível, e desconfie de qualquer uma que prometa 100% de precisão. O TextSight foi pensado como apoio à decisão, não como um veredito definitivo para acusar ninguém: ele dá a pontuação, a evidência e o contexto para que a revisão fique com você. A detecção funciona melhor em inglês; sobre texto só em português a confiabilidade é menor, e a detecção nativa em português está no roteiro para 2026.
Nem todos os modelos escrevem igual. O TextSight não tenta adivinhar a marca exata, e sim reconhecer os sinais de escrita gerada que as famílias de modelos mais usadas hoje deixam para trás.
Vale deixar uma coisa clara logo de cara: um detector de IA não lê uma etiqueta dizendo "isto foi escrito por tal modelo". O que ele faz é reconhecer o tipo de padrão que a escrita automática costuma produzir. Ainda assim, cada família de modelos deixa rastros um pouco diferentes, e entender essas diferenças ajuda a ler melhor o resultado.
É a origem mais comum de texto gerado que chega a um detector. A escrita do GPT costuma ser bem organizada, com transições suaves entre as ideias e uma preferência clara por listas e por frases que começam com um conector. As versões mais novas, como o GPT-5, escrevem de forma mais natural e variada que as anteriores, o que deixa o texto sem edição mais difícil de sinalizar. Mesmo assim, elas mantêm aquela pulsação uniforme e aquela fluidez sem arestas que o classificador costuma captar, principalmente quando o texto é longo e o usuário deu poucas instruções.
O Gemini tende a dar respostas bem organizadas, com explicações que cobrem cada ângulo e um tom didático. Esse capricho organizado deixa uma marca fácil de reconhecer: parágrafos completos, poucas lacunas, a sensação de que nada ficou de fora. Em textos em inglês, essa regularidade é detectada com mais clareza do que em textos só em português.
O Claude costuma escrever num registro mais conversacional e cheio de nuances, com frases que reconhecem exceções e pontos de vista. Isso o aproxima um pouco mais do ritmo humano, mas também deixa marcas próprias: uma certa tendência a equilibrar cada afirmação e a fechar os parágrafos com um resumo bem-arrumado. É um bom exemplo de por que um único número não basta e de por que vale a pena olhar a evidência frase por frase.
O Microsoft Copilot e outros assistentes integrados a editores e pacotes de escritório se apoiam em modelos da família GPT, então a escrita deles compartilha muitas dessas marcas. O mesmo acontece com um texto que passou por várias ferramentas: um rascunho feito num modelo, ajustado em outro, mistura rastros e às vezes fica mais difícil de ler do que um texto de uma fonte só.
Esta seção fecha com um aviso honesto. Essas marcas são mais nítidas em inglês, que é onde o classificador do TextSight está mais bem calibrado. Sobre texto só em português, as diferenças entre modelos ficam mais difusas e a confiabilidade cai; a detecção nativa em português está no roteiro para 2026. Por isso recomendamos ler o resultado como um sinal a revisar, não como uma identificação certa do modelo de origem.
Os nomes parecem próximos e às vezes a gente usa as três no mesmo momento, mas elas respondem a três perguntas diferentes. Confundi-las leva a decisões ruins.
Antes de mexer num texto, vale saber qual pergunta você está fazendo. Estas três ferramentas não competem entre si: elas se complementam, e cada uma olha o texto por um ângulo diferente.
| Ferramenta | Pergunta que responde | O que compara |
|---|---|---|
| Detector de IA | Isto foi escrito por uma pessoa ou por um modelo de IA? | O estilo do próprio texto, sem recorrer a fontes externas. |
| Corretor de estilo | Está bem escrito e dá para entender? | O texto frente a regras de gramática, clareza e ritmo. |
| Detector de plágio | É original ou copia algo já publicado? | O texto frente a uma base de documentos já existentes. |
Um detector de texto de IA não procura cópias nem corrige erros. Ele estima se o texto foi escrito por um modelo a partir de como está escrito: a previsibilidade das palavras e a regularidade do ritmo, como vimos antes. A resposta dele é uma probabilidade, não um carimbo de "bom" ou "ruim".
Um corretor de estilo ou de gramática avalia outra coisa: se o texto é lido com clareza, se as frases fluem e se há erros. Aqui entra uma diferença importante. Um texto pode estar impecável na gramática e, mesmo assim, parecer gerado por IA, porque estar correto não é a mesma coisa que ter voz própria. No TextSight, as sugestões de reescrita e a melhora de clareza e ritmo das frases atuam nesse plano: ajudam o texto a soar mais natural sem mudar o que você queria dizer.
Um detector de plágio compara o seu texto com material já publicado e aponta as coincidências. É uma checagem independente das outras duas: um trabalho pode ser cem por cento original em relação ao plágio e ainda assim marcar alto no detector de IA, ou o contrário. Por isso o TextSight traz um indicador de risco de plágio ao lado da detecção de IA, para você ter as duas leituras numa mesma verificação.
A regra prática é simples. Use o detector de IA para saber se o texto tem cara de máquina, o corretor para lapidar a redação e o detector de plágio para confirmar que é original. As três respostas juntas dão um quadro completo antes de entregar ou publicar.
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Três perfis concentram a maior parte do uso de um detector de IA em 2026: estudantes, redatores e freelancers, e agências ou equipes de conteúdo.
Cada vez mais universidades do Brasil e de Portugal vêm adotando verificações de IA nos seus processos de avaliação. O problema é que os detectores treinados sobretudo com escrita nativa em inglês tendem a marcar demais a prosa formal e bem estruturada, o que gera falsos positivos. Usar o TextSight é simples: escreva a sua redação ou o capítulo da tese, cole no detector antes de entregar, revise as frases marcadas e reescreva o que precisar até a pontuação de autenticidade subir. É uma verificação prévia de trinta segundos que evita acabar discutindo um falso positivo com o professor.
Quem escreve para clientes corre um risco diferente. Cada vez mais clientes passam a própria verificação de IA no conteúdo que recebem, e um texto marcado pode travar o pagamento ou levar a um pedido de reembolso, mesmo que o trabalho seja legítimo. O melhor fluxo é escrever o texto normalmente e checar a versão final antes de enviar. Se a pontuação vier baixa, vale reescrever as frases marcadas; o reescritor de IA integrado ajuda a ajustar frases específicas sem refazer a peça inteira. Trinta segundos de verificação prévia são um seguro barato contra um pagamento travado.
Agências e equipes de conteúdo publicam grandes volumes de texto e lidam com duas pressões ao mesmo tempo: os sinais de qualidade dos buscadores penalizam os padrões de IA, e os clientes passam as próprias verificações antes de publicar. O plano Business atende bem a maioria das equipes: inclui usuários de equipe, acesso à API REST e PDF com marca própria. A pontuação de autenticidade e o destaque frase por frase são especialmente úteis nas reuniões de revisão com clientes, porque o editor vê na hora quais parágrafos precisam de uma passada antes de dar o aval.
Os três fluxos funcionam com o plano gratuito para textos avulsos. Quem verifica com frequência costuma migrar para o Pro pelas verificações ilimitadas e pelo reescritor de IA integrado.
O TextSight não existe para apontar o dedo para ninguém, e sim para ajudar você a confiar no próprio texto e a defendê-lo quando alguém o questionar.
Para nós, o valor de um detector de IA está na transparência, não em apontar o dedo para as pessoas. Por isso o TextSight mostra a evidência frase por frase em vez de se limitar a um número: queremos que você entenda o resultado e decida com critério. Para um estudante, isso significa entregar tranquilo e poder explicar o trabalho se surgir uma dúvida. Para um redator ou uma agência, significa enviar e publicar sabendo que o texto vai aguentar a verificação do cliente.
Somos diretos quanto aos limites da ferramenta. O TextSight é otimizado para o inglês, que é onde o classificador está mais bem calibrado. Sobre texto só em português a confiabilidade é bem menor, por isso não recomendamos usá-la como verificação principal de uma tese ou de um trabalho redigido apenas em português. Preferimos dizer isso com clareza a prometer uma precisão que não medimos. A detecção nativa em português está no roteiro para 2026 e, até lá, a ferramenta rende mais em textos em inglês e em escrita mista, em que as partes em inglês concentram a maior parte do risco.
O melhor uso de um detector de IA é como verificação prévia antes de entregar ou publicar, não como prova única para acusar alguém. Nenhuma ferramenta acerta sempre, e um resultado precisa ser interpretado junto com o contexto e o bom senso de cada um. O TextSight dá os dados para você tomar uma boa decisão; a decisão continua sendo sua.
A página principal do detector de IA, otimizada para texto em inglês.
Ver em inglês →Plano gratuito e planos pagos com verificações ilimitadas, arquivos e reescritor.
Ver preços →O fluxo completo para estudantes, com destaque frase por frase e linguagem acadêmica.
Ver guia →Verifique especificamente se um texto foi gerado com o ChatGPT.
Ver detector →Grátis para testar. Sem cartão. Verifique grátis agora · a primeira verificação sai em cerca de seis segundos.