La pregunta sobre qué detector de IA usan las universidades se ha vuelto cada vez más relevante en los recintos académicos donde las herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, son utilizadas por estudiantes para redactar ensayos, organizar ideas o incluso resolver evaluaciones.
Por lo tanto, son diversas las instituciones que han optado por el uso de herramientas antiplagio con nuevos módulos que estiman la probabilidad de texto generado por IA. Sin embargo, la clave no reside en cazar a toda costa, sino que es conveniente asegurar criterios justos y trazables.
¿Pueden los profesores saber si los alumnos usan ChatGPT?
Si bien los profesores pueden sospechar y reunir indicios, lo cierto es que ningún detector ofrece certeza absoluta.
Así pues, en la práctica, la forma en cómo detectan el plagio las universidades consiste en triangular señales como informes de similitud (plagio), puntuaciones de probabilidad IA, versiones del documento, entregas intermedias, defensa oral o pruebas controladas en aula.
De tal manera, con relación a qué detector de IA usan las universidades, son muchas las que ya operan con Turnitin para antiplagio, tales como, por ejemplo, la Universidad Complutense de Madrid.
En este sentido, la institución educativa ha documentado el Uso básico de la herramienta Turnitin Similarity en su Campus Virtual, tratándose de una guía que ayuda a entender cómo se integran los informes en Moodle y qué pueden revisar los docentes.
Aun así, el uso responsable exige un debido proceso que consiste en comunicar a priori los criterios de evaluación, al igual que permitir al estudiante explicar su metodología y valorar evidencias objetivas como borradores, notas de clase e historial de versiones.
Los indicios deben contextualizarse en función del nivel de la asignatura y el historial del alumno para evitar sesgos, especialmente con estudiantes no nativos o con estilos atípicos.
¿Cómo funcionan los detectores de contenido generado por inteligencia artificial?
Además de responder a la interrogante sobre qué detector de IA usan las universidades, es crucial entender el funcionamiento de estas herramientas, las cuales suelen combinar 3 enfoques:
- Estilometría estadística: analiza patrones de escritura como fluidez, repetición y estructura.
- Clasificadores entrenados: modelos que aprenden rasgos de textos humanos y sintéticos y devuelven una probabilidad.
- Metadatos y contexto: versiones del archivo, tiempos de edición o incoherencias con entregas previas.
Estos métodos producen probabilidades, no veredictos. Por eso, la interrogante en torno a qué detector de IA usan las universidades debe ir acompañada de cómo se interpretan los resultados y qué garantías aplican.
¿Cómo se detecta ChatGPT con un detector de IA?
El flujo típico es:
El docente o el sistema LMS pasa el documento por un detector.
Revisa el informe de similitud (LMS y coincidencias) y la puntuación IA.
Valida la coherencia con entregas previas.
Solicita aclaraciones o una breve defensa técnica del trabajo. Esta combinación reduce falsos positivos y mejora la equidad.
De tal manera, no hay un botón mágico para ChatGPT, sino que el detector de IA que usan las universidades depende del presupuesto, de si se integra con Moodle o Canvas, así como de las reglas de evaluación que tengan en la institución.
3 detectores de IA que se usan en las universidades
Los principales detectores de IA que se usan en las universidades son los siguientes:
- Winston AI: es una solución comercial centrada en verificar originalidad con comprobación de plagio y detector de IA y está orientada a instituciones, así como a editoriales.
- Turnitin: en lo que respecta a cuál es el detector de IA que usan las universidades, este es ampliamente usado para determinar la similitud y trazabilidad de los textos, de modo que su módulo de inteligencia artificial se integra en los flujos existentes de revisión.
- Copyleaks: plataforma de integridad de contenidos con detector de IA y comprobación de plagio. Es conocida por sus APIs y compatibilidad con múltiples idiomas.
¿Qué pueden hacer las universidades para contrarrestar el uso de ChatGPT por parte de los estudiantes?
Algunas acciones que se pueden hacer en las universidades para contrarrestar el uso de ChatGPT y otras herramientas de inteligencia artificial por parte de los estudiantes son las siguientes:
- Diseñar evaluaciones con proceso: entregas por etapas, exigiendo esquema, borrador y versión final con un feedback formativo.
- Defensas breves: preguntas orales o demostraciones en laboratorio para comprobar autoría y comprensión.
- Tareas controladas: ejercicios en aula o con control de fuentes permitidas.
- Política clara de IA: exponer qué está permitido, tal como, por ejemplo, la corrección ortotipográfica, así como qué requiere declaración y qué se prohíbe.
- Formación y transparencia: explicar a estudiantes cómo se interpretan los informes y qué se considera evidencia suficiente.
- Rúbricas explícitas: criterios observables para originalidad, argumentación y uso de fuentes, de manera que el foco no sea solo el score del detector.
- Gestión de citas y fuentes: enseñar a documentar qué partes fueron asistidas por IA, dado el caso de que estén permitidas, y cómo se pueden integrar con referencias académicas.
Precisión y limitaciones de los detectores actuales
Más allá de cuestionarte qué detector de IA usan en las universidades, ten en cuenta que la detección de texto generado con estas herramientas no es infalible y puede arrojar falsos positivos y negativos.
El propio desarrollador de ChatGPT eliminó su AI Text Classifier debido a su baja precisión en 2023 e investiga técnicas de procedencia más robustas.
Por tanto, conviene tratar los resultados como indicios y apoyarlos con entrevistas, versiones y rúbricas.
Si un alumno alega autoría, la universidad debe proporcionar un procedimiento de revisión que evite sesgos contra determinados estilos o niveles de competencia lingüística.
Un protocolo práctico incluye los siguientes pasos:
- Entrevista breve con preguntas sobre el proceso de trabajo.
- Revisión de borradores y tiempos de edición.
- Ejercicio complementario en aula con tareas similares.
- Decisión motivada que documente evidencias y salvaguardas aplicadas.
- La detección fiable no depende de una única herramienta, sino de un enfoque de “evidencias”: combinar señales técnicas con verificación del proceso y criterios transparentes. Así se protege la integridad académica, se reduce el error y se evita convertir la sospecha en sentencia.
Impacto en la integridad académica y políticas universitarias
El objetivo no es atrapar a un estudiante usando la IA, sino cuidar el proceso de aprendizaje y mantener la honestidad.
Para ello, las facultades pueden combinar el uso responsable de IA, tal como, por ejemplo, usándola como asistente de ideas con base en declaraciones de uso y criterios de citación.
Asimismo, las guías internas deberían especificar:
- Cuándo está permitida la asistencia de IA y con qué límites.
- Cómo documentar su uso en el anexo metodológico.
- Qué evidencias se consideran suficientes ante sospechas.
En el caso particular de España, esto se enmarca en reglamentos de evaluación y en códigos de integridad que ya contemplaban el plagio y, además, han incorporado la IA.
El futuro de la IA en la universidad
A corto plazo, veremos mejoras en modelos de detección, integración nativa en los LMS y procedencia de marcas técnicas o metadatos firmados para contenidos generados por IA.
Asimismo, en el medio plazo, lo relevante será rediseñar la evaluación para valorar comprensión, razonamiento y producción propia, en vez de tan solo el producto final.
Por lo tanto, más que preguntarnos qué detector de IA usan las universidades, el desafío está en enseñar y evaluar de manera justa, con reglas claras y comunes, en un entorno donde la IA está en todas partes.
- Diseña y documenta el trabajo como un proceso: guarda esquemas, borradores, fuentes y cambios de versión; anota decisiones y justifica cada paso. Si surge duda, podrás explicar con claridad tu metodología y demostrar comprensión, sin depender de un resultado automático.
Los detectores de IA en las universidades son un reto para la integridad académica y el futuro educativo
La discusión sobre qué detector de IA usan las universidades refleja un desafío mucho más amplio que la simple elección de una herramienta tecnológica, ya que se trata de garantizar la integridad académica en un entorno en el cual la inteligencia artificial está cada vez más presente en la vida estudiantil.
De tal modo, estos sistemas no buscan sancionar, sino preservar la honestidad, fomentar el aprendizaje auténtico y preparar a los estudiantes para un futuro en el que la IA será parte de su desarrollo profesional.
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