Lo esencial
- Algunas estimaciones sitúan en 35% el texto de los sitios web nuevos generado por IA, con la advertencia de que son cifras discutibles.
- Los detectores de texto con IA se equivocan, así que no sirven como prueba contra nadie.
- Lo que se vuelve escaso y valioso es la autoría clara, la experiencia propia y los datos que se pueden comprobar.
Mi postura es esta: el problema de internet no es que haya texto escrito por IA, es que se volvió imposible distinguir quién responde por lo que dice. Y eso beneficia a quien firme.
Inventamos una máquina que crea información indistinguible de la humana. Suena grandilocuente, pero ya describe buena parte de la red. Algunas estimaciones sitúan en 35% el texto de los sitios web nuevos generado por IA, y las cifras no se limitan al contenido genérico.
Lo que dicen los números
- Una tercera parte de los artículos más leídos de una plataforma de boletines tenía más de 10% escrito por IA.
- La parte de demandas civiles federales generadas con IA pasó de 0 a 18% en cuatro años.
- 21% de las revisiones de pares de una conferencia de aprendizaje automático.
- 12.4% de los artículos de ciencias de la vida y 19% de los de informática.
- 10% de los de física y 9% de los periódicos.
No todo texto generado por IA es malo, y lo digo yo que la uso para resolver problemas de negocio. Pero un ensayo muy citado lo resume bien: cuando el costo de producir lenguaje cae a cero, el costo de confiar en el lenguaje sube sin límite.
Mi regla práctica es sencilla: lo que firma una persona con nombre, con experiencia comprobable y con datos propios vale más que cien textos anónimos. Y ese tipo de contenido es justo el que una empresa técnica puede producir mejor que nadie, porque conoce su proceso, su industria y sus errores.
Eso no se resuelve comprando un detector ni prohibiendo herramientas. Se resuelve con proceso: quién redacta, quién revisa, quién firma y dónde se declara la ayuda de IA cuando importa para la confianza del lector.
Ojo
Estas cifras salen de un texto de un inversionista en una herramienta de detección, que afirma tener una tasa de falsos positivos de uno en 10,000 verificada por una universidad. Es una afirmación con interés comercial: contrástala antes de tomarla como hecho.
Los detectores no son la salida
Los detectores de texto con IA no son nuevos, pero casi ninguno merece confianza. Varios dieron por escrito por una máquina un documento histórico muy conocido, escrito siglos antes de que existiera la tecnología. Detectar texto sintético es difícil, y si escribes algo que suena justo como lo escribiría un modelo, puede pasar sin problema.
- Falsos positivos: acusar a una persona de usar IA sin haberlo hecho.
- Falsos negativos: dejar pasar texto generado.
- Desactualización: los modelos nuevos cambian y los detectores se quedan atrás.
El contraargumento honesto
Alguien dirá que si los detectores no sirven, entonces no hay problema: que lo importante es que el texto sea bueno, sin importar quién lo escribió. Tiene parte de razón. Un texto claro y correcto es útil sin importar su origen.
Pero la utilidad no es lo único que mueve una decisión de compra B2B. Quien contrata un servicio técnico necesita saber quién respalda lo que lee, qué experiencia hay detrás y si alguien responderá si algo falla.
Qué hago yo con esto
- Firmo mis textos y explico qué experiencia respalda lo que digo.
- Incluyo datos propios, casos y ejemplos reales, sin inventarlos.
- Uso IA como ayuda, no como autora: reviso, corrijo y pongo criterio.
- No uso un detector como prueba contra nadie, porque puede equivocarse.
- Defino una política interna sobre cuándo y cómo se usa IA en los contenidos.
En un mundo lleno de texto fácil, ser verificable es la nueva forma de ser original.
Errores que conviene evitar
- Acusar a alguien de usar IA con base en un detector que puede dar falsos positivos.
- Publicar texto de IA sin revisarlo y sin que nadie responda por él.
- Confiar en estimaciones de una sola fuente, sobre todo si tiene interés comercial.
- Pensar que todo texto generado con IA es malo.
- Publicar contenido técnico sin autoría clara.
Y en México
cuando cada texto puede generarse en segundos, la confianza se vuelve la ventaja de las marcas. Una empresa industrial que firma con nombre, muestra quién escribe y cuida lo que publica gana credibilidad frente a quien llena su sitio de textos anónimos. Define una regla simple en tu equipo: qué se puede hacer con IA, qué se revisa siempre y qué se firma con una persona.
Preguntas frecuentes
¿Qué porcentaje del texto de internet es de IA?
Algunas estimaciones hablan de 35% de los sitios nuevos, pero son cifras discutibles que dependen de cómo se mide y de quién las publica.
¿Los detectores sirven?
Muchos no son confiables y algunos dieron falsos positivos absurdos. Pueden ser una pista, nunca una prueba.
¿Qué cambia para quien publica?
Importa más la confianza: firmar, revisar y decir con claridad cuándo hubo ayuda de IA. Lo verificable pesa más que lo abundante.
Checklist para aplicarlo
- Pide a tu equipo que marque qué contenido publicado tuvo ayuda de IA.
- Define quién revisa y firma antes de publicar.
- Evita acusar con un detector como única evidencia.
- Escribe una política corta de uso de IA para contenidos.
Para aplicar hoy
Pide a tu equipo que marque, en el contenido que ya publicaste, qué parte tuvo ayuda de IA. Si no lo saben, ese es el primer hallazgo.
Juan Pablo Ayala
Consultor de marca. Diagnostico dónde se está rompiendo el crecimiento de una empresa, defino la estrategia y sostengo la ruta. También dirijo Mixen, mi agencia, por si el plan necesita manos.
