¿Qué es la marca de agua con IA?

La marca de agua es un método para detectar contenidos generados por IA que se basa en la manipulación de la frecuencia con la que un modelo de lenguaje grande (LLM) utiliza determinadas palabras. De este modo, es posible detectar esos cambios en la frecuencia de las palabras y determinar si un texto ha sido escrito por un modelo de IA concreto.

¿Cómo funciona la marca de agua?

Los LLM funcionan introduciendo un conjunto de palabras y, a continuación, generando un conjunto de palabras posibles que podrían seguir a esas palabras en la frase. Así es como escriben las IA: leen una frase y producen una lista de palabras que podrían aparecer a continuación en la misma. A cada una de estas palabras se le asigna una probabilidad que indica en qué medida el LLM quiere colocarla a continuación. A continuación, el LLM elige de esa lista una palabra para que vaya realmente a continuación, pero no necesariamente (ni siquiera por lo general) la palabra MÁS probable en absoluto: si, dada cualquier frase, por ejemplo «Saco a pasear a mi…», el LLM siempre eligiera la palabra más probable, «perro», los LLM dirían lo mismo cada vez que se les hiciera la misma pregunta.

Así pues, tienes una frase incompleta y una lista de posibles palabras siguientes entre las que elegir. El proceso mediante el cual el modelo de lenguaje grande (LLM) elige la siguiente palabra es donde entra en juego la «marca de agua»: consiste en ajustar ligeramente las probabilidades de esas opciones de palabras siguientes.

Otra forma de expresarlo es la siguiente. Pensemos en el conjunto de palabras posibles que podría utilizar un LLM, es decir, cualquier palabra que un modelo de IA pudiera llegar a decir. A esto lo llamaremos el vocabulario del LLM. La marca de agua funciona seleccionando de forma seudoaleatoria un subconjunto del vocabulario y aplicando un pequeño modificador a su puntuación que aumenta la probabilidad de que se elijan determinadas palabras.

Se aplica una marca de agua a un subconjunto del vocabulario del LLM seleccionado de forma pseudoaleatoria

Así pues, cuando el modelo de lenguaje grande (LLM) elabora una lista ordenada de palabras posibles, el modificador hace que estas aparezcan ligeramente más arriba en la lista de lo que lo harían de otro modo y, por lo tanto, que sea más probable que se elijan.

Las palabras con marca de agua suben ligeramente en la lista ordenada de próximas palabras del LLM

La marca de agua se detecta analizando el texto resultante y determinando la frecuencia con la que aparecen las palabras marcadas. Si aparecen en el texto con más frecuencia que en el inglés de referencia, se considera un resultado positivo, y el detector de marcas de agua indica que el texto ha sido generado por IA.

¿Qué aspecto tiene una marca de agua generada por IA?

Las marcas de agua generadas por IA son invisibles, y los estudios indican que su aplicación no degrada la calidad de los resultados. Esto puede parecer contradictorio: si las marcas de agua alteran la probabilidad de que determinadas palabras aparezcan en el resultado de un modelo de lenguaje grande (LLM), ¿no debería ser eso perceptible para un ser humano, del mismo modo que nos damos cuenta cuando los LLM utilizan palabras como «delve»?

La respuesta es no, debido a la forma en que se implementa el sistema. En Watermarked, el conjunto de palabras marcadas no es un conjunto inmutable; en cambio, se genera una nueva lista marcada para cada token, determinada por los tokens anteriores. De esta manera, el subconjunto de palabras del vocabulario seleccionadas para ser marcadas cambia con cada nueva palabra en la oración. Esto significa que existe mucha más variabilidad en el vocabulario de la que cabría esperar si el conjunto marcado fuera un conjunto fijo y predeterminado de palabras.

¿Cuáles son las ventajas de las marcas de agua generadas por IA?

Las marcas de agua son ventajosas para la detección mediante IA por varias razones. En primer lugar, la aplicación de marcas de agua puede alcanzar un alto grado de certeza con un número relativamente reducido de palabras, aunque, al igual que con el pangram, la certeza disminuye a medida que los segmentos se acortan. Las marcas de agua también son específicas de cada modelo: mientras que el pangram solo indica si un texto ha sido generado por IA, las marcas de agua permiten determinar exactamente qué modelo de IA ha generado el texto. Sin embargo, un resultado positivo en una marca de agua también es específico del modelo: si se introduce un texto de ChatGPT en un detector de marcas de agua de Claude, se obtendrá un resultado negativo, ya que la marca de agua solo aparece en los textos escritos por Claude.

La incorporación de marcas de agua también resulta sencilla para las empresas de IA: las marcas de agua pueden implementarse a un coste relativamente bajo y no requieren volver a entrenar el modelo para poder utilizarlas.

¿Se puede burlar la marca de agua generada por IA?

Las marcas de agua son frágiles y pueden superarse fácilmente mediante estrategias algorítmicas frente a las que Pangram es resistente, como los «humanizadores». Es fácil burlar un detector de marcas de agua basado en IA sustituyendo palabras por sinónimos, ya que la marca de agua está incrustada en la elección de las palabras. Además, el marcado de agua es binario: el detector de Pangram puede distinguir entre contenido asistido por IA y contenido mixto (humano/IA), mientras que el marcado de agua solo indica si un texto ha pasado por un modelo de lenguaje grande (LLM) como paso final antes de llegar a ti.

Aunque la marca de agua puede indicar si un modelo ha escrito un texto, un resultado negativo en un detector de marcas de agua no significa que el texto no haya sido generado por IA, ni siquiera que no lo haya generado el modelo en cuestión: solo indica que la marca de agua de ese modelo no está presente. El texto podría haber sido escrito fácilmente por otro modelo, o haber pasado por un «humanizador» o un programa similar que haya sustituido palabras del texto por sinónimos.

¿Incorpora Claude marcas de agua generadas por IA?

Sí, actualmente los modelos de Claude utilizan marcas de agua generadas por IA para cumplir con la normativa de la UE: Anthropic comenzó a aplicar marcas de agua a los resultados de Claude el 2 de agosto de 2026, tal y como anunció en su blog.

En la actualidad, ChatGPT no utiliza marcas de agua generadas por IA, y no existe ningún detector o verificador fiable de marcas de agua generadas por IA para los textos generados por ChatGPT.

¿Afecta la marca de agua a Pangram?

Las marcas de agua generadas por IA no tienen un gran efecto en la detección de IA de Pangram. Dado que las marcas de agua solo modifican sutilmente las puntuaciones de probabilidad de las palabras que utilizan los modelos de lenguaje grande (LLM), los resultados de los LLM con marcas de agua seguirán siendo detectables por Pangram.

En definitiva, las marcas de agua solo identifican los resultados de la IA más evidentes y sin modificar, en los que no se ha hecho ningún esfuerzo por ocultar el uso de la IA. Nuestro objetivo es ser mucho más precisos y distinguir entre la asistencia de la IA, el texto mixto (IA y humano) y el texto generado íntegramente por la IA. Además, a diferencia de los detectores de marcas de agua, no tenemos preferencia por ningún modelo concreto a la hora de generar texto.

Consideramos que las marcas de agua generadas por IA son un complemento de Pangram. También creemos que, en general, es positivo para la sociedad que haya más transparencia en cuanto a la autoría generada por IA.

Preguntas frecuentes

¿Tiene ChatGPT una marca de agua?

No, ChatGPT no añade marcas de agua a sus textos. OpenAI desarrolló un sistema para añadir marcas de agua a los textos en 2024, pero nunca lo lanzó al mercado.

¿Qué es SynthID?

SynthID es la marca de agua de Google que se utiliza en los modelos Gemini desde 2024.

¿Cómo puedo comprobar si un texto tiene una marca de agua generada por IA?

Los detectores de marcas de agua basados en IA los publica la empresa que crea el modelo, por lo que comprobar si un texto contiene una marca de agua requiere que dicha empresa facilite el acceso a la clave privada que utilizó para generar la marca de agua. A fecha de 14 de septiembre de 2026, ninguna empresa de IA ha publicado un detector de marcas de agua para texto, aunque Gemini dispone de un detector de imágenes público.

¿Detecta Pangram las marcas de agua generadas por IA?

Actualmente, Pangram no admite la detección de marcas de agua mediante IA.