Investigación sobre detección de IA
Análisis en profundidad, benchmarks y datos sobre la tecnología de detección de contenido generado por IA. Mantente al día de los últimos avances para identificar textos, imágenes y vídeos creados con IA.
Benchmark de detectores de imágenes y vídeos con IA: GPT-Image-2, Nano Banana, Veo 3 y más (octubre de 2026)
Un nuevo conjunto de prueba con 19 generadores de imágenes actuales y 12 modelos de vídeo, nunca usado en el entrenamiento. En la parte oculta, WasItAI V3 detectó el 99,5 % de las imágenes de IA con un 1 % de falsos positivos (96,2 % tras la compresión de WhatsApp/Instagram); el mejor detector de pesos abiertos, el 48,1 %. El 60 % del conjunto es público.
¿ChatGPT pone marcas de agua en el texto? textGrain de OpenAI, explicado
El 5 de octubre de 2026 OpenAI anunció una marca de agua invisible para los textos de ChatGPT y Codex en la UE, opcional en la API. El detector solo está disponible para investigadores aprobados. Qué detecta según las propias cifras de OpenAI, qué se le escapa y qué puedes comprobar hoy.
Pangram vs GPTZero vs ZeroGPT vs tropa-3: benchmark de detectores de IA (septiembre de 2026)
Pasamos 2.572 textos por cinco detectores de IA, incluidos textos de seis humanizadores. Con texto de IA sin modificar, tropa-3 detectó el 95,6 %, GPTZero el 61,6 % y Pangram el 44,0 %, y ninguno de los tres marcó un texto humano. Todos los textos y veredictos son públicos.
Presentamos tropa-3: 30 veces menos falsos positivos
tropa-3 sustituyó a tropa-2 el 24 de septiembre de 2026. Con una puntuación de 90 marca el 0,1 % de 239.490 textos humanos reservados para la evaluación, frente al 3,02 % anterior, y detecta más texto de IA parafraseado y humanizado. Todas las cifras y sus puntos débiles conocidos.
La marca de agua de IA de iOS 27: SynthID, Fotos e Image Playground
La marca de agua de imágenes de Apple, explicada: qué indica SynthID, en qué se diferencia de los metadatos y qué puede verificar realmente un detector de imágenes de IA.
¿Cuánto texto necesita la detección de IA? Medimos nuestro propio mínimo
Medido con nuestro modelo anterior, tropa-2. Recortamos 40 pasajes de IA conocidos a distintas longitudes y puntuamos cada uno. Con 100 palabras se detectaron todos; con 25, solo el 22 %. Habíamos publicado 50 como mínimo: esta es la cifra corregida.
¿Se puede detectar GPT-6 Astra? Replicamos el estudio de Originality.ai
Originality.ai informó de un 99,9 % en 1.000 respuestas de GPT-6 Astra tres días después del lanzamiento. Reconstruimos el mismo diseño y lo pasamos por nuestro modelo anterior, tropa-2: 100 %, con su umbral y con nuestro umbral en producción, más estricto. Por qué esa cifra es lo menos interesante.
Cómo marca Claude el contenido generado por IA
Anthropic marca los resultados de Claude desde el 2 de agosto de 2026 y dio nombre al método el 14 de agosto: una versión de SynthID-Text. Los metadatos C2PA del archivo ya se pueden verificar; la marca de agua del texto requiere la clave de Anthropic y la API aún no está disponible. Y una marca demuestra procesamiento, no autoría.
Artículo 50 de la Ley de IA de la UE: qué significa para la detección de contenido IA (agosto de 2026)
Desde el 2 de agosto de 2026, la Ley de IA de la UE exige marcar e identificar el contenido generado por IA. Qué exige el artículo 50 a proveedores y responsables del despliegue, y por qué la detección es la red de seguridad del cumplimiento.
Precisión de la detección de texto IA en 2026: ¿cómo funcionan realmente los detectores?
Evaluamos 6 grandes detectores de texto IA con 50.000 muestras. Estos son los datos sobre tasas de acierto, falsos positivos según el estilo de escritura y qué herramientas cumplen de verdad.
Imágenes generadas por IA: estadísticas, detección y tendencias 2026
Cada mes se crean 12.400 millones de imágenes con IA. Desglose de modelos de generación, casos de uso, su uso indebido para la desinformación y cómo varía la precisión de detección según el tipo de imagen.
Detección de IA en la selección de personal: cómo revisar currículums y cartas de presentación escritos con IA
El 78 % de las candidaturas contiene contenido de IA. Cómo responden los equipos de RR. HH., qué políticas funcionan, el problema de los falsos positivos con hablantes no nativos y cómo es una evaluación justa.
Estadísticas de deepfakes 2026: crecimiento, amenazas y detección
El análisis de referencia sobre la proliferación de los deepfakes: tendencias de crecimiento, impacto por sectores, tasas de detección y lo que las organizaciones necesitan saber para protegerse.
Estadísticas de fraude al seguro con IA 2026: una amenaza en aumento
Cómo la inteligencia artificial permite un fraude al seguro sofisticado a una escala sin precedentes, y por qué los métodos de detección tradicionales están fallando.
Reseñas falsas generadas por IA: cómo detectarlas en 2026
Aprende a identificar reseñas falsas generadas por IA en Amazon, Google, Yelp y otras plataformas. Estadísticas, métodos de detección y herramientas para descubrir reseñas sintéticas.
Estafas románticas con IA: cómo los deepfakes y los chatbots atacan a usuarios de apps de citas
Los estafadores románticos usan la IA para crear perfiles falsos convincentes a gran escala. Descubre cómo las fotos generadas por IA y los chatbots engañan a millones de personas.
Autenticación de contenido: lo que llega en 2026
Previsiones y análisis de las tendencias en detección de IA, estándares de marcas de agua, regulación y avances tecnológicos que marcan la autenticación de contenido este año.
Precisión de la detección de IA: comparativa de métodos en 2026
Un análisis completo de los distintos enfoques de detección de IA, sus tasas de acierto y por qué algunos métodos superan a otros en texto, imagen y audio.
Cómo marca SynthID de Google el contenido generado por IA
Un análisis a fondo de la tecnología de marcas de agua invisibles de Google DeepMind, que inserta firmas imperceptibles en imágenes, audio y texto generados por IA.
La carrera armamentística: generación de IA frente a detección
Cómo los generadores y los detectores de IA evolucionan a la par en un interminable juego del gato y el ratón. Análisis de técnicas, contramedidas y hacia dónde se dirige la batalla.
Cómo detectar la clonación de voz con IA y los deepfakes de audio
Descubre cómo funciona la clonación de voz con IA, las señales que delatan el audio sintético y cómo la tecnología de detección identifica voces falsas en llamadas, pódcasts y medios.
Detección de IA e integridad académica: guía para docentes
Cómo usan universidades y centros educativos los detectores de IA para preservar la integridad académica. Buenas prácticas, limitaciones y políticas justas ante trabajos de estudiantes generados con IA.
GPTZero vs ZeroGPT vs tropa-2: benchmark de detectores de IA (agosto de 2026, modelo anterior)
La edición de agosto de 2026, realizada con nuestro modelo anterior. GPTZero, ZeroGPT y tropa-2 con los mismos 522 textos. Qué herramientas detectan GPT-5.6, Claude Opus 5 y Gemini 3.6, y cuáles acusan a autores humanos. Todos los textos y puntuaciones son públicos.
Presentamos tropa-2 (modelo anterior): detección de humanizadores y defensa frente a caracteres ocultos
Nuestro modelo anterior, lanzado en agosto de 2026 y sustituido por tropa-3 en septiembre. tropa-2 se diseñó para texto humanizado y trucos con caracteres ocultos y, en su lanzamiento, detectaba el 97 % del texto de IA sin modificar y marcaba por error un texto humano de cada doscientos.
Presentamos tropa-1: un 87 % menos de falsas acusaciones y la mitad de errores
Nuestro primer modelo, lanzado en julio de 2026 y aún disponible en la API. En su lanzamiento, los falsos positivos en textos humanos verificados bajaron del 9,7 % al 1,2 %, los errores totales se redujeron a la mitad y el texto de IA humanizado se detectaba más a menudo en todos los umbrales: benchmarks completos y advertencias honestas en el artículo.
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