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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. 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How to detect scientific texts generated with artificial intelligence?  \nOmar Chávez-Martínez1a  \nResumen  \nLos 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.  \nAbstract  \nLarge 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.  \n1 Instituto Mexicano del Seguro Social, Coordinación de Investigación en Salud, División de Investigación Clínica. Ciudad de México, México  \nORCID: 0000-0003-2633-1898a  \nPalabras clave  \nInteligencia Artificial Generativa Escritura Médica  \nÉtica en Investigación  \nEn 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  \nKeywords  \nGenerative Artificial Intelligence Medical Writing  \nEthics, Research  \naproximadamente 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  \nEsta 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-  \nComunicación con:  \nOmar Chávez Martínez  [omar.chavezm@imss.gob. mx](omar.chavezm@imss.gob. mx)[ ](omar.chavezm@imss.gob. mx) 55 5627 6900, extensión 22129  \nCómo 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  \n Licencia CC 4.0 Copyright:© 2026 Instituto Mexicano del Seguro Social  \ndad 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. 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