> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://fomoera.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Escritores cambian su estilo por temor a los detectores de IA - URL: https://fomoera.com/escritores-cambian-estilo-detectores-ia/ - Published: 2026-10-31T17:20:00.000Z - Updated: 2026-10-31T17:20:00.000Z - Description: Algunos autores evitan signos y frases que asocian con la IA. Las pruebas de herramientas como Pangram muestran avances y límites que importan cuando está en juego la reputación de un escritor. - Author: Patricia Rodriguez - Tags: Tecnología y Ciencia, IA Algunos escritores están cambiando su puntuación y sus frases por temor a que su trabajo parezca generado con inteligencia artificial. Los testimonios recogidos por NPR y WIRED muestran cómo la sospecha llega al proceso de escritura, mientras herramientas como Pangram intentan identificar patrones de texto y reconocen que pueden cometer errores. La escritora de no ficción Sally McGraw contó a NPR que una posible clienta le informó que varios detectores habían señalado una muestra suya como generada por IA. McGraw sostuvo que la escribió ella misma y cree que el resultado le costó el encargo de preparar la propuesta de un libro. La clienta confirmó a NPR que había analizado el texto, pero afirmó que eligió a otra persona por su experiencia y adecuación al proyecto, y que los resultados de los detectores no fueron decisivos. La nota, reproducida por la emisora pública WGCU, no identifica qué herramientas se usaron en ese caso. McGraw dijo que la experiencia cambió su manera de escribir: ahora evita algunas palabras y construcciones y, en ocasiones, omite comas que antes habría puesto. También contó que extraña la raya, un signo que aprendió a usar en la escuela de periodismo y al que recurrió durante décadas. No es la única que se ha fijado en esos recursos. La novelista Laura Brooke Robson explicó a WIRED que, al escribir *Love Is an Algorithm*, buscó evitar la raya y las enumeraciones de tres elementos para alejarse de fórmulas que asocia con la IA. También dijo que siente la tentación de introducir pequeños errores como guiños al lector. Son experiencias individuales, no una medida de cuántos escritores han cambiado sus hábitos. ## Una palabra o un signo no prueban la autoría La presión aparece en un momento en que los detectores se extienden a más espacios. En julio de 2026, Substack incorporó una función de Pangram para estimar cuánto de un texto había sido generado con IA. [Substack detecta cuánto texto escribió una IASubstack se une a Pangram para escanear textos y estimar cuánto los escribió una IA. Qué detecta y qué no.![](https://fomoera.com/content/images/icon/FomoEra-favicon-512-3c805813-7ec2-478d-826f-867da582dc9f.png)FomoEraGerardo Pavez![](https://fomoera.com/content/images/thumbnail/pexels-photo-7662061-eefd40ac-59ff-491f-9d98-7dc0624dc1dc.jpg)](https://fomoera.com/substack-se-alia-con-pangram-para-detectar-cuanto-de-un-texto-lo-escribio-una-ia/) Pangram publica una lista de patrones que, según sus datos, son más frecuentes en textos de IA. Entre ellos están la raya, algunas frases en inglés como "delve" y ciertas construcciones de contraste. La propia empresa advierte que ningún rasgo aislado demuestra quién escribió un texto. La compañía también explica que su detector principal utiliza un modelo de aprendizaje profundo que considera el documento en conjunto. Según Pangram, los indicadores extraídos para aquella lista no se introducen como entradas en ese modelo. Por tanto, quitar una palabra o cambiar un signo no equivale a comprobar cómo se produjo un escrito. ## Qué encontraron las pruebas independientes Una evaluación de Epoch AI publicada en julio de 2026 comparó tres detectores con 495 fragmentos escritos por personas antes de 2022, procedentes de 99 autores. Pangram y GPTZero no señalaron ninguno de esos fragmentos como generado por IA; Originality.ai marcó 19\. La prueba empleó versiones concretas de las herramientas disponibles en junio y textos de unas 500 palabras, de modo que sus resultados deben leerse dentro de esas condiciones. La misma evaluación mostró el otro tipo de error. Ante 297 fragmentos generados por IA para imitar el estilo de autores concretos, la versión probada de Pangram no dio una clasificación inequívoca de IA a 30\. Epoch AI contó como fallos tanto las respuestas que los consideraron humanos como las que los clasificaron como mixtos. Otra investigación, publicada en 2023 por investigadores vinculados con Stanford, examinó siete detectores anteriores a Pangram. En esa muestra, las herramientas clasificaron erróneamente como generados por IA, en promedio, el 61.3 % de 91 ensayos en inglés escritos por personas no nativas. Es un resultado sobre aquellos sistemas y textos, no una tasa atribuible a Pangram ni a todos los detectores actuales. Los resultados también dependen de la longitud, el tipo de texto y la versión evaluada. La [Universidad de Chicago](https://teaching.uchicago.edu/navigating-academic-integrity-ai-landscape?ref=fomoera.com) plantea que una herramienta como Pangram se use, si se utiliza, como información de apoyo dentro de un proceso transparente dirigido por personas. Para escritores como McGraw, esa distinción importa cuando una etiqueta puede entrar en una decisión sobre su trabajo. *Fuentes:* [1](https://www.pangram.com/signs-of-ai-writing?ref=fomoera.com), [2](https://epoch.ai/data-insights/ai-detectors-false-negatives?ref=fomoera.com), [3](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10382961/?ref=fomoera.com), [4](https://www.wgcu.org/2026-10-31/your-writing-was-flagged-as-ai-what-does-that-actually-mean?ref=fomoera.com), [5](https://www.wired.com/story/more-typos-fewer-em-dashes-writers-are-creating-an-anti-ai-literary-counterculture/?ref=fomoera.com)