¿Te preocupa que tu escritura suene como la IA? Estas herramientas pueden ayudarte

Dos nuevas herramientas analizan los clichés, palabras y estructuras que delatan a los grandes modelos de lenguaje y pueden ayudarte a conservar una voz más humana al escribir.

Hoy en día, la escritura con IA no solo se encuentra en conversaciones con chatbots, sino también en publicaciones de LinkedIn, artículos de Substack, tuits, documentos académicos e incluso literatura publicada. La inteligencia artificial ya está cambiando nuestra forma de escribir y, a medida que consumimos más contenido de este tipo, algunas de sus peculiaridades se vuelven cada vez más evidentes. No es solo una percepción. Un estudio publicado en Science Advances analizó más de 15 millones de resúmenes biomédicos publicados entre 2010 y 2024 y estimó que al menos 13.5% de los abstracts de 2024 habían sido procesados con grandes modelos de lenguaje. Y, sinceramente, solo en estos primeros párrafos ya aparecen expresiones que podrían hacerte sospechar de la IA.

Ahora, varios diseñadores y desarrolladores están creando sus propias herramientas para ayudar a los escritores a evitar esos mismos patrones. La preocupación no es menor. El contenido genérico producido en masa con inteligencia artificial ya tiene nombre propio en internet: AI slop. Al mismo tiempo, incluso los jóvenes escritores que no recurren necesariamente a estas herramientas enfrentan un nuevo problema: demostrar que detrás de sus palabras realmente hay una persona.

Recientemente, plataformas como LinkedIn y Substack introdujeron herramientas para identificar, reducir o moderar contenido genérico generado con IA. LinkedIn, por ejemplo, ha comenzado a limitar la distribución de publicaciones que detecta como genéricas o repetitivas, mientras Substack incorporó un sistema de detección basado en Pangram. Mientras tanto, herramientas como Pangram y Turnitin se utilizan en contextos educativos para identificar contenido potencialmente generado por IA. Turnitin, sin embargo, advierte que sus resultados no deben utilizarse como única prueba para determinar si un estudiante recurrió a inteligencia artificial, pues pueden existir falsos positivos. Para los propios escritores, sin embargo, la detección de IA no siempre es el problema. Cada vez más personas que escriben sin utilizar estas herramientas comienzan a preguntarse si su trabajo contiene, de manera involuntaria, alguna de las señales que ahora asociamos con los chatbots.

“Lo interesante es que estos modelos sí hablan de una manera específica, y uno desarrolla una percepción de ello; uno desarrolla el olfato de la escritura”, dice George Strakhov, fundador de la consultora de automatización de IA move38 y creador del analizador de estilo de IA Slop Tells. Para someter la escritura humana a esta especie de “prueba de IA”, desarrolladores como Strakhov están creando interfaces capaces de catalogar y resaltar frases, formatos y palabras específicas que pueden hacer que una prosa parezca escrita por un robot.

Aquí hay dos herramientas que deberías conocer.

Resaltador de clichés de LLM

El resaltador de clichés de LLM, diseñado por el programador Simon Willison, es un buen primer paso para los escritores que buscan identificar patrones asociados con la escritura de inteligencia artificial. Willison publicó la primera versión de la herramienta el 17 de julio de 2026 y posteriormente amplió sus capacidades. Actualmente rastrea 38 patrones diferentes relacionados con la escritura de los LLM. Entre ellos aparecen tics retóricos como “Aquí está el giro”, cadenas del tipo “sin X, sin Y” y determinadas palabras que los modelos suelen utilizar con mayor frecuencia.

Los usuarios pueden pegar directamente el texto que desean analizar o introducir el enlace de un artículo completo. La herramienta resaltará las oraciones marcadas y mostrará un contador con el número total de frases detectadas, coincidencias y patrones repetitivos. Gracias a su enfoque visual claro, el resaltador de clichés es una buena opción para obtener una primera impresión de cuánto se parece un texto a la escritura asociada con los modelos de lenguaje. Sin embargo, su alcance es relativamente limitado y no está diseñado específicamente para adaptarse de manera constante a los cambios en los LLM.

Slop Tells: las señales de la IA también cambian

Según Strakhov, las señales de la IA cambian constantemente conforme evolucionan los chatbots y también las personas que los utilizan. Por eso diseñó Slop Tells para reevaluar continuamente qué frases, palabras y construcciones siguen sonando como IA. En 2024, por ejemplo, la palabra inglesa delve era prácticamente inevitable al hablar con ChatGPT, a pesar de ser relativamente poco común para muchos hablantes de inglés estadounidense.

En aquel momento, algunos expertos plantearon que este patrón podía estar relacionado con la subcontratación de parte del trabajo de aprendizaje por refuerzo a trabajadores en África, donde determinadas palabras son utilizadas con mayor frecuencia en algunas variedades del inglés. The Guardian exploró esta teoría en 2024. Con el tiempo, delve se convirtió en una señal tan reconocible que, según Strakhov, prácticamente ha desaparecido de los modelos actuales. Es un ejemplo de lo rápido que pueden cambiar estas señales.

“Este es el círculo: enseñas a tus herramientas lo que deben hacer, luego las herramientas empiezan a hacerlo todo el tiempo y entonces desarrollas casi una respuesta instintiva”, explica Strakhov. A los usuarios no les gusta encontrarse ciertos patrones sintácticos “una y otra vez”, añade.

Las compañías de IA también actualizan continuamente sus modelos, así que Slop Tells intenta seguir ese paisaje cambiante casi en tiempo real. Strakhov desarrolló la herramienta con ayuda de distintos agentes de IA y utiliza lo que denomina tres “conjuntos” de información para alimentar el sistema. El primero incluye textos escritos por humanos antes de 2022 en diferentes registros: comentarios en foros, ensayos, publicaciones similares a las de LinkedIn y respuestas a preguntas sobre cocina.

Para generar el segundo conjunto, un agente de IA toma esos textos humanos e intenta reconstruir las indicaciones que podrían haberlos producido. Después, esas instrucciones se procesan con modelos actuales para observar cómo escribiría un chatbot sobre exactamente el mismo tema. Por ejemplo, Slop Tells puede tomar una receta de galletas anterior a 2022, generar una instrucción equivalente a “escríbeme una receta de galletas” y pasarla después por ChatGPT. Las diferencias entre el primer conjunto de escritura humana y el segundo, generado por IA, ayudan a detectar las señales más recientes de los modelos.

Después, el sistema aplica un tercer filtro compuesto por obras de autores reconocidos anteriores al auge de la IA, como discursos y literatura publicada. El objetivo es evitar que la herramienta señale erróneamente características perfectamente válidas de una buena escritura, como el uso de rayas largas. Todo este proceso se reinicia automáticamente cada semana para que Slop Tells pueda detectar cambios en los principales modelos.

Los resultados son llamativos. Algunas señales de IA muy citadas, como la raya larga o frases como “¡Excelente pregunta!”, aparecen cada vez menos, mientras otras expresiones comienzan a ocupar su lugar. Entre ellas, según Strakhov, se encuentran palabras como genuinely y construcciones similares a “lo que realmente importa”.

Al igual que el resaltador de clichés de LLM, Slop Tells identifica patrones asociados con la IA en cualquier fragmento de texto que se pegue en la plataforma. Pero también indica si esas expresiones siguen activas en los modelos actuales o si están desapareciendo, además de ofrecer más información sobre cada ejemplo. Por eso puede ser más útil para quien busca un análisis detallado de las características que hacen que un texto suene como IA. El asunto va más allá de evitar ciertas palabras. A medida que la escritura con IA se vuelve más común, también puede cambiar nuestra idea de cómo “debería” sonar un buen texto.

“A lo que uno está expuesto es a lo que moldea su gusto”, afirma Strakhov. “En términos generales, si alguien crece leyendo mucho texto generado por IA en lugar de Harry Grey o cualquier otro autor, desarrolla ese gusto”.

Y ahí está la cuestión más interesante. Como personas, nuestro gusto es maleable. Si pasamos suficiente tiempo leyendo textos construidos por los mismos modelos, algunas de sus fórmulas pueden dejar de parecernos artificiales. Preservar una voz propia, entonces, quizá no dependa únicamente de aprender a detectar la escritura con IA, sino de decidir conscientemente qué partes de nuestro estilo estamos dispuestos a cambiar y cuáles queremos defender.