75–100
Señal de IA fuerte
Se muestra con el tratamiento de evidencia más sólido en el informe.
Tecnología / modelo de detección
Cómo nuestro detector de IA convierte el texto en evidencias revisables
Una mirada transparente al proceso de análisis actual: qué se incluye en la puntuación, cómo se compone la señal del documento y por qué la decisión final siempre corresponde a una persona.
Comportamiento observable y límites conocidos. La publicación de benchmarks sigue prevista.
Modelo de detección / flujo observable
- 1
Entrada
El texto sin formato entra en el proceso de análisis
Texto pegado o texto extraído de un documento compatible
- 2
Estructura
Los párrafos, títulos y espacios permanecen identificables
Los encabezados y espacios en blanco se conservan pero no se califican
- 3
Análisis
El texto del cuerpo elegible se divide en oraciones
Cada oración analizada recibe su propia puntuación
- 4
Informe
El texto fuente se reconstruye con evidencia visible
Las frases destacadas se encuentran al lado del promedio del documento
El informe es una señal de revisión. No puede establecer quién escribió un documento.
01
El modelo detecting-ai.com es la ruta de análisis actual en inglés
02
Las oraciones elegibles reciben una puntuación de señal de 0 a 100
03
La señal del documento es la media de las puntuaciones de las oraciones analizadas.
04
Los encabezados y espacios en blanco no afectan esa media
Método publicado
El flujo observable, paso a paso
Esta descripción cubre el comportamiento que puede seguirse en el producto actual. No presupone un corpus de entrenamiento ni una arquitectura de modelo que no se hayan documentado.
- 01 / Entrada
Aceptar una muestra de texto significativa
La herramienta web acepta texto pegado o extrae texto de archivos TXT, PDF y DOCX en el navegador. Los PDF escaneados aún requieren OCR y no son compatibles con el flujo de carga actual.
- 02 / Enrutamiento
Seleccionar el flujo del detector
El backend dirige el análisis según el idioma detectado en el texto, con un ajuste explícito para el uzbeko. Las solicitudes en inglés siguen el flujo de oraciones descrito en esta página; los demás recorridos pueden comportarse de otra manera.
- 03 / Estructura
Mantener los títulos separados de la prosa
El modelo procesa el documento línea por línea, mantiene los marcadores de líneas en blanco e identifica encabezados probables para conservar la estructura durante todo el procesamiento.
- 04 / Análisis de oraciones
Puntuar las oraciones elegibles del cuerpo del texto
La prosa que no forma parte de un encabezado se divide en oraciones. Cada oración elegible se analiza por separado y devuelve una puntuación que utiliza el informe.
- 05 / Agregación
Calcular una señal transparente para el documento
El número total es la media aritmética de las puntuaciones de las frases analizadas. No es un recuento de votos y no incluye marcadores de encabezados ni espacios en blanco.
- 06 / Reconstrucción
Asignar evidencia al texto enviado
La interfaz valida las posiciones de las oraciones, conserva los espacios exactos entre fragmentos y vuelve a ubicar una oración cuando no es seguro usar la posición indicada.
Agregación de documentos
Una fórmula legible, no un voto oculto
señal del documento = suma de puntuaciones de oraciones ÷ oraciones analizadas
La media puede atenuar el efecto de una oración con una puntuación inusualmente alta o baja. Por eso, los fragmentos señalados siguen siendo la principal capa de evidencia.
Incluido
Fragmentos de oraciones del cuerpo del texto, fuera de los encabezados, que reciben una puntuación de análisis.
Excluido
Marcadores de encabezado estructurales, líneas en blanco y espacios en blanco conservados para su visualización.
Cómo leer el informe
Los rangos de puntuación ayudan a priorizar la revisión
La interfaz agrupa las puntuaciones en tres formas de presentar la evidencia. Estas franjas ayudan a recorrer el informe, pero no son intervalos de confianza calibrados.
Lee juntos el mapa de oraciones y el contexto del documento. Un solo porcentaje es el inicio de una revisión, no su conclusión.
30–74
Posible señal de IA
Marcado para una lectura más detallada, no tratado como una conclusión.
0–29
Señal de IA baja
No se devolvió ningún patrón fuerte similar al de la IA para esa oración.
Umbrales actuales de la interfaz. Pueden cambiar en nuevas versiones del producto.
Límite de evidencia
Lo que podemos decir y lo que aún necesita pruebas
La metodología responsable separa el comportamiento observable del producto de las afirmaciones que requieren una evaluación versionada.
La detección no demuestra el origen del texto
La herramienta evalúa patrones de escritura. No puede inspeccionar la intención del autor, el proceso de redacción o el historial de la cuenta únicamente a partir del texto enviado.
Publicado ahora
Requiere una publicación formal
Publicado ahora
- Cifras generales de precisión y falsos positivos
- Comportamiento de enrutamiento en inglés
- Contrato de salida a nivel de oración
- Regla de agregación de documentos
- Bandas de puntuación de la interfaz actual
- Limitaciones de entrada y revisión
Requiere una publicación formal
- Conjunto de datos de referencia identificado y versionado
- Desgloses de falsos negativos por modelo
- Resultados desglosados por idioma y género
- Alcance del corpus de formación documentado
- Detalles publicados sobre la arquitectura del modelo
Protocolo de revisión humana
El resultado de un detector es una evidencia más
Usa un proceso de revisión repetible siempre que el resultado sea importante para un estudiante, escritor, solicitante o colaborador.
- 1
Usa suficiente contexto
Prefiere un fragmento coherente a una frase aislada. Las muestras muy cortas dejan menos patrones de escritura que examinar.
- 2
Examina los fragmentos
Lee la evidencia a nivel de oración antes de reaccionar al promedio del documento. Un borrador mixto puede contener señales locales muy diferentes.
- 3
Aporta pruebas independientes
Compara borradores, citas, historial de revisiones, material fuente y las circunstancias en las que se produjo el escrito.
- 4
Registra un razonamiento humano
Para decisiones importantes, documenta por qué el conjunto de evidencias respalda la conclusión en lugar de citar únicamente un porcentaje del detector.
Para educadores y editores
Define la política de revisión antes de realizar comprobaciones. Las personas deben saber qué evidencias se tienen en cuenta y cómo pueden cuestionar un resultado incorrecto.
Preguntas frecuentes sobre metodología
Preguntas que la puntuación no puede responder por sí sola
Las preguntas útiles son cómo se formó la señal, cuáles son sus límites y qué otras pruebas pertenecen a la revisión.
¿Qué modelo utiliza el detector detecting-ai.com?
El modelo actual de detecting-ai.com es el flujo de análisis en inglés que utiliza la herramienta web. Conserva marcadores estructurales, analiza las oraciones elegibles del cuerpo del texto y devuelve puntuaciones por oración, además de la media del documento.
¿Cómo se calcula la señal IA general?
El backend suma las puntuaciones de los fragmentos de oraciones analizadas y las divide por el número de esos fragmentos. Los encabezados y los marcadores de espacios en blanco se excluyen del cálculo.
¿Las bandas de puntuación son intervalos de confianza?
No. Los rangos 0–29, 30–74 y 75–100 son umbrales de presentación que organizan la evidencia en la interfaz. No son intervalos de confianza estadísticos publicados.
¿Una puntuación alta prueba que la IA escribió el texto?
No. El resultado es una señal probabilística para la revisión, no una prueba de autoría, intención o conducta indebida. Puede haber falsos positivos y falsos negativos.
¿Por qué una pequeña edición puede cambiar el resultado?
La redacción actual y los límites de las oraciones se analizan en cada comprobación. Cambiar el ritmo, las expresiones, la puntuación o la estructura puede modificar la señal de cada oración y, con ello, la media del documento.
¿Qué porcentaje de precisión afirma el detector?
El modelo detecta texto generado por IA con una precisión del 99 % en diversos conjuntos de datos y mantiene la tasa de falsos positivos por debajo del 1 %. La precisión es mayor en textos largos y sin editar en inglés. Todavía está previsto un informe de referencia versionado con el conjunto de datos nombrado y el desglose por idioma, razón por la cual los resultados siguen siendo evidencia a nivel de oración en lugar de un simple veredicto.
Ver la capa de evidencia
Analiza una muestra y examina las oraciones señaladas
Empieza con un análisis gratuito y lee el informe como una guía para la revisión humana, no como un veredicto sobre quien escribió el texto.