Ir al contenido principal
Logotipo de Pangram

Detección de código mediante IA para equipos de ingeniería

Detector de código de IA para desarrolladores

Detecta código generado por IA a partir de ChatGPT, Claude y GitHub Copilot en Python, Java, C++ y otros lenguajes. Detección conservadora optimizada para reducir los falsos positivos.

pangram_scan.py
from pangram import Pangram

# Initialize the client
client = Pangram(api_key="your-api-key")

# Analyze a code snippet
result = client.predict(code_snippet)

print(f"AI fraction: {result['fraction_ai']}")
Cuenta con la confianza de marcas internacionales
SubstackQuoraNewsguardDestacadoHaroCitadoVibegradeWHEWikiEduInspera

Casos de uso

Asegura la cadena de suministro de tu software

Obtenga visibilidad sobre el código generado por IA en toda su organización. Verifique las contrataciones, proteja la propiedad intelectual y reduzca los riesgos de seguridad con el motor de detección de código generado por IA más preciso.

Resultado de la detección de código mediante IA

Verificar la contratación de personal técnico

No contrates a un ingeniero de guardia para un puesto de backend. Detecta el código generado por IA en los ejercicios para hacer en casa, a fin de asegurarte de que los candidatos comprenden la lógica de lo que envían.

Detección de asistencia mediante IA

Proteger la propiedad intelectual

En muchas jurisdicciones, el código generado por IA no puede ser objeto de derechos de autor. Revisa tus repositorios para asegurarte de que el software propietario no se haya creado sobre bases sintéticas que no pueden ser objeto de licencia.

Verificador de plagio de código

Mitigar los riesgos de seguridad

Los fragmentos de código generados por IA suelen contener errores lógicos sutiles o fallos de seguridad. Marca las revisiones con gran presencia de IA para que se sometan a una revisión humana más exhaustiva antes de fusionarlas.

Enfoque técnico

Detección conservadora
para código

El análisis de código de Pangram está diseñado específicamente para software, no es una adaptación de sistemas de detección de texto. Nuestro modelo comprende las restricciones sintácticas, los patrones estructurales y la diferencia entre el código repetitivo y la lógica original.

Bajo índice de falsos positivos

Pangram está configurado para ser conservador: rara vez marca la lógica escrita por humanos como IA, lo que garantiza que no se acuse erróneamente a los desarrolladores de utilizar código repetitivo estándar.

Análisis con reconocimiento de sintaxis

A diferencia del texto, el código tiene unas reglas sintácticas muy estrictas. Nuestro modelo analiza los patrones estructurales en más de 40 líneas de código para distinguir entre la lógica humana y la previsibilidad de los modelos de lenguaje grande (LLM).

Compatibilidad con varios idiomas

Detección precisa en lenguajes de alto nivel, como Python y Java, así como en lenguajes de bajo nivel, como C++ y C. Se irán añadiendo nuevos lenguajes a medida que se amplíe la cobertura del modelo.

Integración

Detección automatizada de código de IA
a través de API

01

SDK de Python

Integración sencilla para tus procesos de fondo. Instala pangram-sdk y empieza a evaluar fragmentos de código en cuestión de minutos.

Ver documentos →

02

Plataformas de contratación

Integrarse con plataformas de evaluación técnica para señalar automáticamente los envíos sospechosos en los retos de programación.

Más información →

03

Auditorías por lotes

Analiza repositorios completos o solicitudes de incorporación de cambios para evaluar la densidad de detección de código generado por IA a lo largo del historial de tu proyecto.

Obtener clave API →

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre la detección mediante IA

Preguntas frecuentes sobre la detección de código generado por IA
para desarrolladores y equipos de ingeniería.

Sí. Pangram se ha entrenado con los resultados de modelos basados en GPT-4, Claude y LLaMA, que son los que impulsan herramientas como GitHub Copilot. Esto permite a Pangram identificar patrones comunes de generación por IA incluso cuando el código ha sido ligeramente modificado por un humano.

Por lo general, no. Pangram es deliberadamente conservador con fragmentos cortos o muy estandarizados (importaciones, getters/setters, plantillas de configuración). Estos patrones carecen de suficiente información estadística para atribuir con certeza la autoría, por lo que el modelo se centra en la lógica de mayor entropía, donde los estilos de la IA y los humanos divergen de manera significativa.

Para obtener los mejores resultados, recomendamos entre 40 y 50 líneas de código o más. Los fragmentos muy cortos no ofrecen suficiente estructura ni variedad estilística para una clasificación con un alto grado de fiabilidad, especialmente en lenguajes comunes como Python y JavaScript.

Actualmente, Pangram permite la detección en lenguajes de programación muy utilizados, como Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++ y Go, y se irán añadiendo otros a medida que se amplíe la cobertura de los modelos. La precisión de la detección mejora en los lenguajes con una fuerte presencia en los datos de entrenamiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) modernos.

Sí, hasta cierto punto. Pangram no se basa en simples huellas de tokens. En su lugar, evalúa características estructurales, estilísticas y probabilísticas que a menudo persisten incluso tras las modificaciones realizadas por humanos, especialmente en lo que respecta a la lógica compleja, el manejo de errores y la composición de funciones.

Sí. Los cambios como cambiar el nombre de las variables, modificar el formato o ajustar los espacios en blanco no suelen eliminar las señales subyacentes que se utilizan para la detección. Sin embargo, las reescrituras semánticas profundas pueden reducir el nivel de confianza, algo que Pangram pone de manifiesto mediante una puntuación probabilística en lugar de indicadores binarios.

Pangram permite un resaltado detallado, lo que permite a los equipos distinguir qué partes de un archivo han sido generadas por IA y cuáles han sido escritas por personas. Esto resulta especialmente útil en el caso de archivos de gran tamaño, solicitudes de incorporación de cambios o códigos heredados en los que se utiliza la IA de forma gradual.

Sí. Pangram ofrece una API de alto rendimiento diseñada para el análisis automatizado en procesos de integración continua, comprobaciones previas a la fusión, auditorías internas y flujos de trabajo de investigación. Muchos equipos ejecutan la detección en las solicitudes de incorporación de cambios o en análisis nocturnos, en lugar de bloquear las confirmaciones directamente.

No. Pangram está diseñado para facilitar la visibilidad y la gestión, no para la aplicación de normas de forma predeterminada. La mayoría de los equipos lo utilizan para comprender dónde y cómo se está incorporando la IA a su código, para garantizar el cumplimiento de las políticas o para auditar las contribuciones de terceros.

La precisión depende del lenguaje, la longitud del código y su complejidad. Pangram ofrece mayor fiabilidad con código más extenso y de gran complejidad lógica, y evita deliberadamente realizar afirmaciones excesivamente seguras con entradas de baja señal. Los resultados se presentan con puntuaciones de confianza para facilitar la revisión humana. Para profundizar en el tema, lee nuestro artículo sobre si es posible detectar el código generado por IA.

No. Pangram cuenta con la certificación SOC 2 Tipo 2. El código enviado a través de la API se procesa de forma transitoria y se descarta. Los datos de los clientes nunca se conservan ni se utilizan para el entrenamiento de modelos.

Sí. Algunos equipos utilizan Pangram para identificar las contribuciones generadas por IA en proyectos de código abierto o para facilitar las revisiones internas en las que se aplican requisitos de licencia, atribución o divulgación. Descubre cómo utilizan los bufetes de abogados Pangram para la verificación de la propiedad intelectual y el cumplimiento normativo.

Cada vez más, sí. El código generado por IA puede introducir vulnerabilidades sutiles o fallos lógicos que no saltan a la vista. Pangram se suele utilizar junto con herramientas SAST y escáneres de dependencias para proporcionar contexto sobre la autoría, no para la detección de vulnerabilidades en sí.

No, y eso es a propósito. Pangram devuelve señales y resaltados probabilísticos, no una única etiqueta absoluta. Esto refleja la realidad del desarrollo moderno, en el que las contribuciones de la IA y las humanas suelen combinarse.

Descubre más

Detección mediante IA para
todas las organizaciones

Para bufetes de abogados

Detección de IA para bufetes de abogados y profesionales del derecho. Identifica los escritos, contratos y documentos redactados por IA, y confirma la autoría auténtica antes de que nada salga del bufete.

Más información →

Para la moderación de contenidos

Moderación de contenidos mediante IA para equipos de confianza y seguridad. Detecta reseñas generadas por IA, comentarios falsos y contenido sintético a gran escala a través de la API.

Más información →

Para universidades

Detección de IA para universidades y centros de educación superior. Verifica los trabajos de los estudiantes, revisa los trabajos de investigación presentados y protege la reputación de la institución.

Más información →

Empieza a detectar código generado por IA hoy mismo

Asegura tu código fuente, evalúa a tus nuevos empleados y obtén una visibilidad completa del uso de la IA en toda tu organización de ingeniería.

Empezar
Obtener clave API