A medida que aumenta el uso de la IA, cada vez son más las personas que escriben textos en colaboración con la IA. Del mismo modo, muchos usuarios de detectores de IA quieren saber en qué medida ha intervenido la IA en la elaboración del texto. ¿Ha utilizado alguien la IA para pulir sus propias palabras, o le ha pedido a la IA que genere un ensayo completo desde cero?
Pangram 3.0 es nuestro último modelo de detección. Es capaz de clasificar el texto en las siguientes categorías:
Al igual que Pangram 2.0, el algoritmo de detección dividirá los documentos más largos en segmentos y clasificará cada uno de ellos dentro del contexto del documento completo. Esto significa que, si la primera mitad de un documento ha sido redactada por una persona y la segunda mitad con ayuda de la IA, Pangram podrá indicártelo. Echa un vistazo a nuestro vídeo explicativo:
Un texto escrito íntegramente por humanos es aquel que se ha redactado sin ayuda significativa de la IA. Aunque Pangram no puede deducir el origen de una idea, sí detecta las señales estilísticas que la IA utiliza en la elección de palabras. La mejor manera de escribir un texto que se identifique como escrito íntegramente por humanos es no utilizar la IA en el proceso de redacción.
La asistencia ligera con IA suele consistir en cambios superficiales que no afectan a las ideas subyacentes, la estructura ni el contenido del texto. La asistencia ligera incluye correcciones ortográficas y gramaticales, mejoras en la redacción, traducción y cambios para facilitar la lectura.
Una intervención moderada de la IA suele indicar cambios en los que la IA puede haber reescrito partes importantes del texto o añadido contenido propio. La intervención moderada incluye cambios tales como añadir detalles o aclaraciones adicionales, ajustar el tono, reestructurar el texto o reescribirlo con un estilo o tono diferente.
El texto que se ha clasificado como generado íntegramente por IA suele proceder directamente de un modelo de IA como ChatGPT. Esta categoría también incluye el texto generado principalmente por IA, o el texto que fue generado inicialmente por IA.
En resumen, entrenamos nuestro modelo con una amplia variedad de textos escritos en colaboración, indicando a los modelos de IA que realicen modificaciones de diversa índole en textos redactados originalmente por personas. Si deseas profundizar en los aspectos técnicos, te invitamos a consultar nuestra entrada del blog técnico, donde se describe la base científica del modelo.
Con Pangram puedes seguir contando con la misma precisión de siempre: un 99,98 % de precisión en la detección de texto generado por IA, con índices de falsos positivos prácticamente nulos para la etiqueta «generado por IA».
| Ensayos escritos por humanos clasificados como | Tasa |
|---|---|
| Escrito íntegramente por personas | 99.84% |
| Con una ligera ayuda de la IA | 0,14 % (1 de cada 700) |
| Con asistencia moderada de la IA | 0,013 % (1 de cada 7500) |
| Generado íntegramente por IA | 0,0064 % (1 entre 15 000) |
Si eres suscriptor de Pangram, la detección de asistencia mediante IA está activada de forma predeterminada. Los usuarios de la versión gratuita pueden probar la asistencia mediante IA de Pangram durante un tiempo limitado suscribiéndose a una prueba gratuita de 7 días, que desbloqueará todas las funciones de pago de Pangram, incluidos los límites de uso ampliados, la detección de asistencia mediante IA y la detección de plagio.
Los usuarios de la versión gratuita también verán los resultados de Pangram 3.0, pero la detección de asistencia por IA estará desactivada de forma predeterminada. En la actualidad, esto significa que los usuarios de la versión gratuita verán el texto con un nivel bajo de asistencia por IA como «Humano», y el texto con un nivel moderado de asistencia por IA como «Generado por IA».
Si bien el texto generado íntegramente por humanos y el generado íntegramente por IA son categorías concretas con definiciones claras, gran parte del texto que se produce hoy en día no encaja en ninguna de ellas. ¿Cuál es el umbral exacto entre la asistencia de IA «ligera» y la «media»? ¿Cuánta información puede aportar un humano a un modelo de lenguaje grande (LLM) en una solicitud antes de que la influencia del humano en el resultado sea mayor que la de la IA?
En definitiva, intentamos responder a estas preguntas haciendo coincidir lo más posible los resultados de Pangram con nuestras propias interpretaciones de cada categoría, pero somos conscientes de que la coautoría es un espectro y que trazar la línea exacta entre estas categorías es más un arte que una ciencia.

Max es un ingeniero con amplia experiencia en aprendizaje automático. Recientemente ha trabajado en el ámbito de los vehículos autónomos en Nuro, donde ha dirigido el proyecto de aprendizaje activo. Cuenta con una dilatada trayectoria en la implementación de productos de aprendizaje automático de éxito en Google, Two Sigma y Yelp.
Max es licenciado en Informática Teórica y tiene un máster en Inteligencia Artificial por la Universidad de Stanford. Además de su pasión por la construcción, también es un miembro activo de la comunidad del «cubo» de Magic: The Gathering.






