¿Cómo detectar textos científicos generados con inteligencia artificial?

Sep 28, 2026

Subido por Noah

Los modelos de lenguaje de gran escala han transformado la escritura científica, acelerando redacción, revisión y corrección, pero introducen riesgos éticos y epistemológicos que amenazan la integridad académica. Aunque fomentan cierta equidad lingüística, la falta de transparencia y la manipulación de información favorecen la difusión de contenidos con “alucinaciones”. Los detectores de IA (p. ej., Originality.ai, ZeroGPT y Turnitin) muestran eficacia variable y resultados no concluyentes, especialmente frente a humanizadores. Por ello, la detección debe integrarse con evaluación crítica humana.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas4

Tiempo de lectura6 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Resumen

Riesgos éticos y epistemológicos

Limitaciones de los detectores de IA

Características de los textos generados por IA

Papel de la evaluación humana

Editorial Vol. 64 Núm. 1 ¿Cómo detectar textos científicos generados con inteligencia artificial? How to detect scientific texts generated with artificial intelligence? Omar Chávez-Martínez1a Resumen Los modelos de lenguaje de gran escala han transformadola escritura científica, lo cual facilita la redacción y la revisiónde textos, pero a su vez genera riesgos éticos y epistemológicos. Aunque su uso promueve la equidad lingüística, la falta de transparencia y la manipulación de informaciónamenazan la integridad académica. Los detectores de inteligencia artificial (IA), como [Originality.ai](Originality.ai), ZeroGPT o Turnitin muestran eficacia variable y no ofrecen resultados concluyentes, especialmente ante los “humanizadores de texto”. Los textos generados por IA se caracterizan por su coherencia formal, pero también por su previsibilidad y uniformidad estilística. Por ello, la detección debe combinarse con la evaluación ética y crítica hecha por humanos, y hay queentender que la auténtica integridad científica depende del juicio intelectual y no de la automatización tecnológica. Abstract Large language models have transformed scientific writing, which facilitates text drafting and revision, but at the same time introduces ethical and epistemological risks. Even though their use promotes linguistic equity, the lack of transparency and the manipulation of information threaten academic integrity. AI detectors —such as [Originality.ai](Originality.ai), ZeroGPT, or Turnitin—show variable effectiveness and do not provide conclusive results, especially against “text humanizers.” AI-generated texts are characterized by formal coherence, but also by predictability and stylistic uniformity. Therefore, detection must be combined with ethical and critical evaluation made by humans, and it must be understood that true scientific integrity depends on intellectual judgment rather than technological automation. 1 Instituto Mexicano del Seguro Social, Coordinación de Investigación en Salud, División de Investigación Clínica. Ciudad de México, México ORCID: 0000-0003-2633-1898a Palabras clave Inteligencia Artificial Generativa Escritura Médica Ética en Investigación En los últimos años, los modelos de lenguaje de granescala (LLM, por sus siglas en inglés) han transformado profundamente las prácticas académicas, lo cual ha reconfigurado los modos de producción, revisión y difusión del conocimiento. Estas herramientas han introducido una nueva dinámica en la escritura científica que posibilita una notable aceleración de procesos tradicionalmente laboriosos, como la redacción de manuscritos, la revisión bibliográfica o la corrección gramatical. Actualmente se estima que Keywords Generative Artificial Intelligence Medical Writing Ethics, Research aproximadamente el 76% de los investigadores emplea tecnologías de inteligencia artificial (IA) para optimizar su escritura y reducir las desigualdades lingüísticas entre hablantesnativos y no nativos del inglés.1 Esta expansión del uso de herramientas basadas en IA en la investigación representa una oportunidad significativa para promover la equidad y la eficiencia en la comunicacióncientífica, ya que permite a muchos autores mejorar la clari- Comunicación con: Omar Chávez Martínez [omar.chavezm@imss.gob. mx](omar.chavezm@imss.gob. mx)[ ](omar.chavezm@imss.gob. mx) 55 5627 6900, extensión 22129 Cómo citar este artículo: Chávez-Martínez O. ¿Cómo detectar textos científicos generados con inteligencia artificial? Rev Med Inst Mex SeguroSoc. 2026;64(1):e6952 . doi: 10.5281/zenodo.17477984 Licencia CC 4.0 Copyright:© 2026 Instituto Mexicano del Seguro Social dad técnica de sus manuscritos. Sin embargo, este avanceconlleva una serie de riesgos que comprometen la integridad del ecosistema académico y científico, como la falta de transparencia en el uso de estas herramientas y la posible manipulación de información. Estudios recientes advierten que entre 2021 y 2

Preguntas frecuentes

¿Por qué los modelos de lenguaje de gran escala transforman la escritura científica y qué riesgos introducen?

Facilitan y aceleran la redacción, revisión y corrección de textos, pero también incrementan riesgos éticos y epistemológicos por falta de transparencia y posible manipulación de información, lo que puede dañar la integridad académica.

¿Qué limitaciones presentan los detectores de inteligencia artificial mencionados en el texto?

Los detectores muestran eficacia variable y no ofrecen resultados concluyentes, en particular cuando los textos son alterados por herramientas que “humanizan” la escritura.

¿Cómo debe abordarse la detección de textos generados con IA según el documento?

La detección debe combinarse con evaluación ética y crítica realizada por humanos; la integridad científica auténtica depende del juicio intelectual y no de la automatización tecnológica.

Sep 28, 2026

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