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¿Qué tan preciso es el detector?

Publicamos cómo medimos el detector y dónde falla. Lee esto antes de confiar en un resultado.

Modelo

Ejecutamos en nuestros propios servidores el detector de texto de IA de código abierto desklib (DeBERTa-v3-large, licencia MIT). El texto se divide en ventanas; la puntuación del documento es el promedio ponderado por tokens y las puntuaciones de cada frase provienen de ventanas superpuestas.

Calibración con textos académicos reales

Los umbrales se fijaron con 583 textos académicos escritos por personas (resúmenes de arXiv, artículos de PubMed Central de autores no nativos y ensayos de estudiantes). «Probablemente IA» se fija de modo que alrededor del 1 % de esos textos humanos lo supere; «Incierto» abarca el intervalo entre el 1 % y el 5 %.

Falsas alarmas en textos humanos reservados

En una división en dos partes, la proporción de textos académicos humanos reservados etiquetados como «Probablemente IA» fue de 1 % y 0,7 %.

Resultados por grupo de textos

GrupoTextosEtiquetados como «Probablemente IA»Etiquetados como «Probablemente IA» o «Incierto»
Humano: resúmenes de arXiv2000,5 %3,5 %
Humano: PubMed Central, autores no nativos1831,1 %6 %
Humano: ensayos de estudiantes2001 %5,5 %
Humano: Wikipedia (antes de 2022)1552,6 %8,4 %
Humano: texto web general15032,7 %36,7 %
IA: modelos de 2026, sin editar19596,9 %99 %
IA: benchmark RAID, sin editar20096,5 %99 %
IA: benchmark RAID, parafraseado20084 %92 %
IA: reescrito con «humanizadores»20059,5 %74,5 %

acad583-2026-10-22

Limitaciones conocidas

Un resultado es una estimación, no una prueba de mala conducta. Nunca lo uses como única base para una acusación.