Un detector de IA marca tu TFG y lo escribiste tú: qué hacer

Lo primero: un detector no es una prueba

Un porcentaje de un detector de IA es un indicio estadístico, no una prueba de autoría, y se equivoca con textos escritos por personas. Ningún detector puede ver quién escribió un texto: analiza cómo está escrito —lo previsible que resulta cada palabra, lo uniformes que son las frases, lo variado que es el vocabulario— y estima una probabilidad. Una redacción académica trabajada, revisada muchas veces y llena de terminología obligatoria se parece justamente a lo que esos modelos consideran «demasiado regular». Si el trabajo es tuyo, tu posición es sólida: lo que hay que aportar es el proceso — historial de versiones, borradores, correos con el tutor— y la capacidad de explicar tus propias decisiones. Un porcentaje no aguanta frente a eso.

Por qué te marca a ti, que no has usado nada

Los perfiles que más falsos positivos acumulan son, con diferencia, estos:

• Quien escribe en una segunda lengua. Se usa un vocabulario más común y estructuras más regulares, que es exactamente la firma que buscan estos modelos. Es el sesgo mejor documentado del campo, y afecta a mucha gente que escribe su TFG en inglés y a quien escribe en español sin ser su lengua materna.
• Quien escribe muy bien y revisa mucho. Cada revisión elimina irregularidad. Un texto pulido veinte veces es, en estos términos, más «predecible» que un primer borrador.
• Los géneros formulaicos. Un capítulo de metodología o un marco legal se escriben con frases hechas obligatorias. No hay quince maneras de describir un muestreo por conveniencia.
• Quien usó un corrector automático. Un corrector gramatical avanzado normaliza la sintaxis, y esa normalización es indistinguible, para el detector, de la generación automática.
• Los textos cortos. Cuanto menos texto, más ruido en la estimación. Por eso nuestra herramienta exige un mínimo de 300 palabras antes de dar cualquier veredicto: por debajo de eso, el número no significa nada.

Las pruebas que sí sirven

Reúnelas antes de responder a nadie, y en este orden de utilidad:

1. Historial de versiones. Es la mejor prueba que existe. Google Docs guarda el historial completo (Archivo → Historial de versiones) y Word con autoguardado en OneDrive también. Muestra crecimiento por párrafos a lo largo de semanas, correcciones, párrafos borrados: exactamente el rastro que un texto pegado de golpe no tiene.
2. Archivos anteriores con sus fechas. Los borradores numerados, las copias de seguridad, los PDF que enviaste a tu tutor.
3. Correos y comentarios. Cada mensaje en el que tu tutor comenta un capítulo lo sitúa en una fecha y demuestra que existía y evolucionaba.
4. Material bruto. Las notas a mano, las transcripciones, las hojas de cálculo con los datos, las fotos del trabajo de campo. Nadie fabrica eso alrededor de un texto generado.
5. Tu conocimiento del trabajo. Poder explicar por qué elegiste esa muestra, qué descartaste y qué te salió mal es la prueba que más pesa en una conversación cara a cara, y es la que nadie que haya delegado el trabajo puede improvisar.

Qué escribir a tu tutor

Tranquilo, concreto y sin ponerse a la defensiva. No pidas perdón por algo que no has hecho, y no acuses a la herramienta de ser un fraude: pide el informe y ofrece el proceso.

«Gracias por avisarme. El trabajo es mío y lo he escrito a lo largo de los últimos cinco meses. Puedo aportar el historial de versiones del documento, los borradores fechados y nuestros correos sobre cada capítulo, y estoy disponible para explicar en persona cualquier apartado. ¿Podrías enviarme el informe completo en el que se basa el aviso, para poder responder sobre los pasajes concretos?»

Tres cosas hacen que ese correo funcione:

• afirma la autoría, con calma y sin adornos;
• ofrece pruebas de proceso, no un contraanálisis;
• pide el informe completo, que es información a la que tienes derecho y sin la cual no puedes defenderte de nada concreto.

Si hay una reunión o una comisión

Es lo normal y es buena noticia: en una conversación puedes demostrar lo que un archivo no demuestra. Cómo llegar preparado:

• Pide por escrito qué se te imputa y en qué se basa, antes de la reunión.
• Repasa tu propio trabajo. Suena absurdo y no lo es: nadie recuerda en junio por qué eligió una prueba estadística en marzo. Que no parezca duda lo que solo es olvido.
• Lleva el historial de versiones abierto, no descrito.
• Infórmate de tus derechos. En España, el Defensor Universitario es gratuito e independiente, y la delegación de estudiantes suele conocer el procedimiento mejor que tú. En muchos reglamentos puedes ir acompañado.
• Pregunta por la fiabilidad de la herramienta. Es una pregunta legítima y muy pertinente: ¿en qué idioma se validó?, ¿con qué tasa de falsos positivos?, ¿medida sobre qué población de textos? Casi ninguna herramienta del mercado responde a eso para el español.

Lo que no hay que hacer

• No reescribas el texto marcado. Es la reacción instintiva y la peor. Si tu trabajo es tuyo, cambiarlo destruye tu mejor argumento y parece encubrimiento.
• No uses herramientas que prometen «humanizar» un texto. Convierten un problema que puedes ganar en uno que no: pasar un trabajo propio por un reescritor deja un rastro real de manipulación.
• No ignores el correo. El silencio se lee como reconocimiento.
• No confieses algo que no hiciste para cerrar el asunto rápido. Las sanciones por integridad académica pesan mucho más que un capítulo mal valorado.
• No pelees con el porcentaje. Discutir la cifra te mete en su terreno. Tu terreno es el proceso y el conocimiento del trabajo.

Si sí usaste una IA para algo

Muchos casos no son ni un fraude ni un falso positivo limpio: usaste ChatGPT para reformular un párrafo difícil o para traducir una sección. La distinción que aplican casi todas las normativas es entre ayuda lingüística —corrección, traducción, reformulación de algo que tú escribiste— y generación de contenido, que es escribir por ti ideas o análisis.

Si tu uso fue del primer tipo, dilo con precisión: qué herramienta, en qué pasajes y para qué. Ser exacto sobre un uso menor es mucho más seguro que negarlo en bloque y que aparezca después. Los formatos concretos de cita y declaración están en cómo citar ChatGPT en APA 7.

Cómo protegerte desde el principio

Cuesta muy poco y evita todo esto:

• Escribe en un editor con historial —Google Docs, o Word con autoguardado— desde el primer día. No pegues capítulos enteros desde otro sitio: si lo haces, deja constancia de dónde venían.
• Guarda borradores fechados al terminar cada capítulo.
• Envía avances a tu tutor aunque no te los pida. Cada envío es una marca temporal con testigo.
• Conserva las notas y los datos brutos hasta después de la defensa.
• Comprueba tú antes de entregar, para no descubrir un resultado alto cuando ya no puedes hablarlo con calma con tu tutor.

Una advertencia sobre el español

Nos toca aplicarnos el mismo criterio que pedimos a los demás: nuestras tasas de error medidas corresponden al inglés y al alemán, y todavía no existe una medición para el español. Por eso nuestro detector de IA limita lo que dice en español y nunca emite un veredicto de «alta probabilidad»: dar un número con la seguridad de una medición que no hemos hecho sería exactamente lo que criticamos en este artículo. Cómo medimos lo que sí medimos está publicado en nuestra página de precisión.

Si quieres ver qué encuentra en tu texto antes de entregarlo, el análisis es gratis hasta 1.500 palabras, sin cuenta y sin nombre. Lo útil no es la cifra: es ver qué pasajes se marcan y por qué, para poder hablar de ellos con conocimiento si alguien pregunta.