La investigación de la firma de marketing Graphite reveló que los modelos de inteligencia artificial mantienen patrones que los diferencian de la escritura humana al generar textos. Al comparar textos humanos y textos generados por inteligencia artificial, los investigadores identificaron 13,000 expresiones que aparecen al menos el doble de veces en el contenido generado por inteligencia artificial. Según Greg Druck, director de inteligencia artificial de Graphite, mientras que los modelos de Claude se acercan con el tiempo a la distribución de palabras de los humanos, los modelos de GPT se alejan de ella.
En el estudio se utilizaron 10,000 artículos publicados antes de la publicación de ChatGPT como grupo de control producido por humanos. Los investigadores hicieron que distintos modelos de inteligencia artificial reescribieran estos artículos a partir de sus resúmenes y compararon el uso de palabras, expresiones y estructuras oracionales.
- El indicador más evidente de Claude Opus 5.5 es la palabra “dependable”, que utiliza 23 veces más que los textos humanos. El modelo también utiliza la expresión “this matters” 116 veces más y el patrón “why X matters” 92 veces más.
- El modelo Astra de OpenAI tiende a utilizar la expresión “another dimension” y los patrones “may provide” o “can provide”, que indican que una acción puede aportar un beneficio. Las estructuras “not simply X” y “rather than relying on X”, denominadas “corrective framing”, aparecen más de 100 veces más en los textos de Astra que en la escritura humana.
Los modelos han reducido el uso excesivo de la raya larga. Mientras que Opus 5.5 utiliza este signo un 99 % menos que Opus 5, Astra registra un uso un 88 % menor que las muestras humanas; Gemini 3.1 Pro, por su parte, ha abandonado casi por completo la raya larga. A pesar de ello, Graphite señala que el número total de signos propios de la IA no ha disminuido, sino que los patrones conocidos simplemente han sido reemplazados por otros nuevos. Druck sostiene que es difícil controlar por completo este tipo de características en modelos con miles de millones de parámetros.
La investigación publicada el 1 de octubre de 2026 muestra que, pese a las afirmaciones de Anthropic y OpenAI sobre una escritura más natural, clara y comprensible, los modelos conservan sus patrones distintivos.
Por qué es importante
Los hallazgos muestran que identificar textos generados por IA no puede depender de un único signo, especialmente de usos fáciles de detectar como la raya larga. Dado que los modelos pueden reducir un patrón concreto y utilizar otras expresiones con mayor frecuencia, los criterios empleados para evaluar textos deben cambiar con el tiempo. Esta situación plantea un problema metodológico para los lectores y editores que consideran importante distinguir los contenidos elaborados con ayuda de IA de los escritos por personas. El hecho de que la investigación se base en la comparación entre textos humanos y resultados de modelos sugiere que las características detectadas están relacionadas con determinadas tendencias de generación más que con preferencias aleatorias. Sin embargo, sigue sin estar claro cómo se cerrará la brecha entre los objetivos de Anthropic y OpenAI de lograr una escritura más natural y la conservación de los patrones distintivos de los modelos.