¡Klk, mi gente! En este mundo digital que vivimos, ya nadie se sorprende si se encuentra con un texto que bien pudiera haberlo escrito un robot. Y no es para menos, porque la Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado un viaje, y a veces, distinguir entre lo humano y lo artificial es un tremendo lío. La verdad es que necesitamos un buen sistema detecta textos generados por IA, especialmente en el ámbito educativo, donde el ‘tigueraje’ de entregar trabajos hechos por máquinas está a la orden del día. Afortunadamente, hay buenas noticias desde el frente de la innovación.
Aquí es donde entra en juego Jochen Madler, un investigador que, según la noticia, se ‘hastió’ de la situación y desarrolló un sistema bien ‘chulo’ llamado ‘SlopShape’. Este invento no solo te dice si un texto es de IA o no, sino que también puede discernir si un humano lo que hizo fue parafrasear un resultado de la propia IA. Lo más ‘jevi’ de todo es que este ‘aparato’ presume de una precisión que ‘echa pa’ tras’: ¡un macro F1 cercano al 98%! Eso sí que es estar en la delantera.
El estudio detrás de ‘SlopShape’ es tremendo. Madler no se anduvo con ‘chercha’ y explicó que el sistema no lee el texto como tal, sino que un modelo de lenguaje le hace un ‘coro’ de más de 200 preguntas a cada publicación para ver cómo está estructurada. Imagínense, analiza desde el orden de las ideas, si el artículo avisa su estructura de antemano, dónde pone la tesis, cómo presenta las fuentes y hasta si termina repitiendo la conclusión. ¡Una vaina bien pensada!
Para probar esta joya tecnológica, Madler hizo un experimento de los grandes. Recopiló 2,250 posts de blogs de 268 empresas de comunicación, todos anteriores al lanzamiento de ChatGPT. Luego, le pidió a cinco modelos de IA top del momento —GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3 Flash, DeepSeek V3.2 y Kimi K2.5— que crearan sus propias versiones de esos contenidos. ¡Un total de 11,250 textos generados por máquinas para poner a prueba el detector!
Los resultados fueron para quitarse el sombrero. El sistema de Madler logró identificar con una precisión impresionante, entre un 97% y 98% de macro F1, los textos creados por IA. Y lo más sorprendente, según el reporte, es que incluso podía señalar con un 79% de acierto cuál modelo de IA había escrito qué texto, basándose en los ‘dejes’ y patrones de cada uno. Esto demuestra que la IA, a pesar de lo avanzada que sea, deja una huella distintiva en la forma en que estructura el discurso, creando textos predecibles y a veces hasta repetitivos.
El ‘meollo’ de la cuestión está en lo que Madler llama la “forma del slop”. Estas son las características que, según la noticia, delatan a un texto generado por IA: una estructura demasiado ordenada, con ‘bullet points’ al inicio; títulos que prometen exactamente lo que darán, sin desviaciones; introducciones que presentan la tesis de una vez y luego siguen una estructura fija (definición, ventajas, pasos); y conclusiones que parafrasean lo ya dicho. También se notan afirmaciones sin fuentes o estadísticas sin contexto. ¡Una fórmula que se repite como un disco rayado!
Ahora bien, no podemos ir por ahí acusando a todo el mundo. La noticia es clara: que un texto cumpla con estos rasgos no es prueba irrefutable de que lo haya escrito una IA. Muchas agencias de comunicación y hasta textos corporativos de antes de la IA ya usaban estructuras parecidas. Además, y esto es clave, el estudio se hizo con artículos en inglés, por lo que no se puede aplicar ‘de una vez’ a otros idiomas o a todo el contenido de internet. La clave está en la combinación repetida de todos estos factores y en los textos que tienen ‘mucho texto’ pero no aportan nada nuevo ni muestran una progresión de ideas.
En definitiva, esta investigación es un paso importante para resolver un problema que nos tiene a todos ‘en un brete’. Mientras más modelos de IA ‘salen a la calle’, más necesitamos herramientas que nos ayuden a distinguir la pluma humana de la algorítmica. Aunque la herramienta sigue en fase de afinamiento —como el mismo artículo original menciona al analizar su propio texto y el de una entrevista con resultados de ‘humanidad’ del 70% y 80% respectivamente—, la iniciativa de Madler es un gran aporte para la transparencia digital. ¡Así cualquiera puede saber con quién está ‘bregando’!
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Ingeniero de Sistemas especializado en Inteligencia Artificial y Automatización de Procesos. Con una trayectoria enfocada en la convergencia entre tecnología de vanguardia y comunicación digital, Ramón lidera la implementación de modelos generativos aplicados al periodismo dominicano. Su trabajo garantiza que la información que llega a la diáspora no solo mantenga nuestra identidad “del patio”, sino que cumpla con los más altos estándares de veracidad y optimización técnica de la web moderna (2026).
