¿Cómo reconocer si tu texto o traducción fue realizado por la IA?
- Perito Traductor
- 13 jun
- 3 Min. de lectura
Por Valeria Largaespada
Con el avance de la tecnología y la irrupción de la Inteligencia Artificial, suelo pensar que estamos en un episodio de la serie “Black Mirror” (si no la has visto, te recomiendo mucho verla). Resulta que el 57% del contenido de Internet son traducciones paralelas multidireccionales generadas por IA. El 80% de personas utilizan o consumen contenido generado por IA. Muchas imágenes o videos que circulan por Internet son hechos con esta herramienta. ¿Cómo saber que lo que ves o lees es real?

Herramientas como ChatGPT, DeepL, Google Translate y otras cada día mejoran considerablemente su fluidez y precisión, lo que hace cada vez más difícil distinguir el contenido generado por humanos y el creado por máquinas. Sin embargo, existen ciertos indicios lingüísticos y semánticos que nos permiten reconocer cuando un texto o traducción está siendo producido por medio de IA.
En este artículo de CONNECTIN, un equipo de profesionales en la traducción del inglés, francés y alemán, desglosaremos las características más comunes que delatan el uso de IA en la redacción y traducción de textos, así como los desafíos éticos y académicos que implica el uso de esta tecnología.
Una de las características más importantes de un texto generado por IA es la excesiva uniformidad del estilo.

A diferencia de nuestro lenguaje, que está lleno de bromas, matideces, idiosincrasias, estos textos generados por IA tienden a conservar un tono más neutro, correcto y carente de “chispa”.
Por ejemplo, un ensayo generado por IA puede parecer perfectamente redactado desde el punto de vista gramatical, pero carece de giros idiomáticos, ironías, metáforas personales o errores sutiles que hacen que un texto huela a humano (Harris, 2023).
Aunque este tipo de tecnología avanza continuamente, tiende a repetir ciertas estructuras sintácticas y el vocabulario. Un texto hecho por IA puede usar frases como “en conclusión”, “es importante destacar” o “debido a esto”. Estas redundancias no son “errores” como tal, son señales de automatización.
Los textos realizados por IA carecen de profundidad y son superficiales. Generalmente utilizan frases de relleno o afirmaciones sin respaldo específico. Por ejemplo: “La educación es importante porque mejora la vida de las personas”. Aunque esta afirmación es verdadera, es genérica y típica de un modelo de lenguaje que intenta “quedar bien” sin comprometerse.
Con relación a las traducciones hechas con IA, pueden presentar problemas cuando hablamos del contexto cultural o semántico. Frases idiomáticas, doble sentido o referencias culturales que solo pueden ser traducidas por el humano, la IA las traduce de una manera literal y errónea.
Un ejemplo es la frase idiomática en inglés “He kicked the bucket”, que significa que alguien murió, pero en el caso de la traducción automática sería “Él pateó el balde”.

Otro ejemplo de esto es la falta de ajuste al registro adecuado del texto. Una traducción dirigida para niños, como un cuento, puede utilizar términos demasiado técnicos o formales si fue realizada con IA, que no siempre reconoce a qué público va dirigido.
¿Sabías que existen herramientas para identificar el contenido generado por IA? Algunas de ellas analizan patrones estadísticos en la escritura y la comparan con la entropía lingüística del texto, es decir, la variabilidad en el uso del lenguaje.
Entre los detectores más conocidos se encuentran:
• GPTZero
• ZeroGPT
La capacidad de la IA para generar texto plantea dilemas éticos en ámbitos como la educación, la investigación, la edición y la traducción profesional. El uso de IA sin declarar su intervención puede considerarse plagio o falsificación de autoría, especialmente en contextos académicos (Anderson & Rainie, 2023).
Referencias.
Anderson, J., & Rainie, L. (2023). The Future of Human-AI Collaboration. Pew Research Center.
Harris, S. (2023). “Detecting AI-Generated Text: A Linguistic Perspective.” Journal of Computational Linguistics, 49(1), 33–48
Zhou, M., Li, H., & Song, Y. (2022). “Language Patterns in AI-Generated Texts: Toward Better Detection Models.” Transactions of the Association for Computational Linguistics, 10, 124–137.
Turner, E. (2022). Machine Translation and the Human Mind: Challenges in Cognitive Linguistics. Cambridge University Press.
Comments