Las siete señales que un profesor usa para detectar un trabajo escrito por la IA

Mark Massaro, un profesor de composición en inglés con años de experiencia en el Florida Southwestern State College, ha sido testigo de una transformación radical en su labor desde 2023 con la irrupción de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT.

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Ante un creciente número de estudiantes que recurren a estos sistemas para sus trabajos académicos —se estima que al menos cinco de cada 25 alumnos en sus clases entregan textos con claros indicios de haber sido generados por IA—, Massaro ha desarrollado un ingenioso método para identificar el contenido artificial.

Su iniciativa surge en un contexto donde los detectores automáticos de IA han demostrado ser poco fiables y, además, las normativas universitarias prohíben su uso sin consentimiento por cuestiones de privacidad.

Inicialmente, el profesor recurría a múltiples escáneres de IA para analizar los textos, confiando en su veredicto si la mayoría señalaba la intervención de un algoritmo.

Sin embargo, la poca precisión de estas herramientas y las nuevas regulaciones universitarias lo obligaron a confiar en su propio ingenio. Así, Massaro ha elaborado una lista de siete señales clave que le permiten discernir si un trabajo fue escrito por una inteligencia artificial.

¿Cómo identificar un texto hecho con IA?

Estas son las pistas que el profesor Massaro utiliza para desenmascarar el engaño académico, con cada indicio revelando un patrón distintivo de la escritura algorítmica:

• Exceso de guiones del medio: Una de las señales más recurrentes es la abundante presencia de guiones medios (—), un recurso que los modelos de lenguaje tienden a emplear con inusitada frecuencia y sin una justificación clara. Massaro, al sospechar, llama al estudiante y le pide que demuestre cómo insertar este símbolo en el teclado; la incapacidad de muchos para hacerlo suele confirmar sus dudas.
• Ausencia de sangría: A diferencia de los trabajos académicos tradicionales, los textos generados por IA a menudo carecen de las sangrías típicas al inicio de los párrafos. Estos documentos suelen presentarse como bloques de texto corrido, sin las divisiones que denotan un formato cuidadosamente elaborado.
• Gramática impecable, contenido superficial: Un trabajo puede exhibir una redacción perfectamente estructurada y una gramática intachable, pero al mismo tiempo carecer de profundidad, ideas personales o un desarrollo significativo. La escritura automática se caracteriza por tener frases y párrafos de longitud uniforme, un ritmo mecánico y un tono excesivamente formal, casi artificial, que no corresponde al estilo en desarrollo de un estudiante.
• Falta de evidencia de trabajo en clase: Cuando no hay indicios de que el estudiante haya participado activamente en el proceso de redacción y revisión en el aula, como la ausencia de borradores, se encienden las alarmas. Massaro nota inconsistencias, como un vocabulario repentinamente sofisticado que contrasta con trabajos anteriores o con la forma de hablar del estudiante, sugiriendo la ausencia de una evolución genuina del texto.
• Escasa presencia de experiencias personales: En ensayos de reflexión personal, los textos generados por IA suelen ser vagorosos y generalistas, desprovistos de detalles auténticos. A diferencia de un estudiante que relataría anécdotas y datos concretos sobre su vida, los textos artificiales abordan conceptos abstractos como "amistad" o "trabajo en equipo" sin una base concreta o vivencial.
• Errores reveladores o "datos que sobran": Algunos estudiantes descuidan su engaño al dejar rastros del proceso de generación automática, como mensajes o notas internas de su interacción con el chatbot, lo que constituye una prueba irrefutable del uso de estas herramientas.
• Citas inventadas o "tonterías como citas": Uno de los mayores problemas es la propensión de la IA a "alucinar" información. Los trabajos pueden incluir bibliografías falsas, citas inexistentes o datos incorrectos, lo que obliga al profesor a invertir horas verificando referencias académicas que simplemente nunca existieron.

Aunque confrontar a un estudiante por hacer trampa puede resultar incómodo, Massaro afirma que es sorprendentemente fácil detectar cuándo ocurre.

A menudo, los estudiantes culpables confiesan o, si son estudiantes a distancia, simplemente ignoran sus correos electrónicos. Por otro lado, la vehemencia con la que un estudiante inocente defiende su trabajo suele ser suficiente para convencer a Massaro de su autenticidad.

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La mayor preocupación del profesor no radica solo en el engaño, sino en el impacto que el uso de la IA tiene en el desarrollo de los estudiantes.

Massaro lamenta que esta práctica les impida cultivar su propia voz intelectual y creativa, un proceso crucial en esta etapa de sus vidas. En lugar de descubrir quiénes son intelectualmente, están permitiendo que una inteligencia artificial piense y hable por ellos.

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