Las palabras que delatan que un texto lo escribió una IA

¿Puedes distinguir si un texto lo escribió una persona o una inteligencia artificial? Cada vez es más difícil, pero un nuevo estudio demuestra que los modelos de IA siguen teniendo muletillas propias que los delatan. La firma de marketing Graphite analizó los hábitos de escritura de los principales modelos de IA y encontró nada menos que 13.000 frases que aparecen el doble de veces en textos de IA que en textos escritos por humanos.

¿Cómo se hizo el estudio?

Graphite partió de 10.000 artículos publicados antes de la llegada de ChatGPT, usados como muestra de escritura humana. Después pidió a diferentes modelos de IA que reescribieran esos mismos artículos a partir de resúmenes. Así pudieron comparar, con las mismas condiciones, qué palabras y construcciones usa cada modelo frente a las que usaría una persona real.

¿Qué palabras delatan a cada modelo?

• Claude Opus 5.5 (Anthropic): Su mayor "tell" —término que en este contexto significa señal delatora— es la palabra dependable ("fiable"), que usa 23 veces más que los humanos. También repite "this matters" ("esto importa") 116 veces más, y la construcción "why X matters" ("por qué X importa") 92 veces más.
• Astra (OpenAI): Tiende a hablar de "otra dimensión" del tema y a suavizar afirmaciones con frases como "puede proporcionar" o "podría ofrecer". Su mayor señal delatora es encuadrar los temas con construcciones del tipo "no es simplemente X" o "en lugar de depender de X", que aparecen más de 100 veces más que en textos humanos.
• Gemini 3.1 Pro (Google): Ha eliminado casi por completo el uso del guion largo (—), una de las primeras señales que se popularizó para identificar texto de IA.

¿Por qué los laboratorios no consiguen eliminar estas señales?

Aunque Anthropic y OpenAI presumen de que sus últimos modelos escriben de forma más natural, el director de IA de Graphite, Greg Druck, lo pone en duda. Según él, cada vez que se elimina una muletilla conocida, aparece otra nueva. Los modelos son enormes y los laboratorios solo pueden hacer un número limitado de pruebas antes de lanzarlos. El estudio también señala una diferencia llamativa: los modelos de Claude se están acercando poco a poco a la distribución de palabras humana, mientras que los de OpenAI se están alejando.

Lo más importante

1. Hecho principal: Un estudio detecta 13.000 frases que aparecen el doble en textos de IA que en textos humanos.
2. Impacto relevante: Aunque los modelos eliminan señales conocidas, siempre surgen nuevas muletillas que los delatan.
3. A quién afecta: A cualquier persona que lea, publique o evalúe textos, especialmente en entornos educativos, periodísticos o profesionales.
4. Qué lo diferencia: Es el análisis más amplio hasta ahora, comparando modelos de diferentes laboratorios con una muestra humana de referencia previa a la IA.
5. Qué vigilar: Si las señales de escritura IA siguen cambiando con cada versión de modelo, los detectores automáticos tendrán que actualizarse constantemente para seguirles el ritmo.

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