El reto de hacer que la IA escriba como un humano (y no al revés)
El sábado pasado, el emprendedor tecnológico Siqi Chen lanzó un plugin de código abierto llamado «Humanizer» para Claude Code, el asistente de IA de Anthropic. Su propósito es simple pero irónico: evitar que la IA escriba como… IA. En lugar de enseñar a humanos a escribir como robots (algo que los profesores llevan tiempo intentando detectar), Chen le dio la vuelta al problema. Y la idea ha gustado: en solo dos días, el proyecto sumó más de 1.600 estrellas en GitHub.
Cómo hacer que tu IA suene más humana (o por qué necesitamos esto)
Lo fascinante del enfoque de Chen es que utilizó la propia lista de «delatores de escritura por IA» que los editores de Wikipedia han estado compilando para detectar contenido generado artificialmente. Este grupo, conocido como WikiProject AI Cleanup, lleva desde finales de 2023 cazando artículos escritos por IA y ha revisado más de 500 entradas sospechosas.
«Es muy útil que Wikipedia haya recopilado una lista detallada de ‘señales de escritura por IA'», escribió Chen en X. «Tanto que simplemente puedes decirle a tu LLM que… no las utilice».
El plugin funciona como un «archivo de habilidades» para Claude Code, que básicamente añade instrucciones específicas al modelo de lenguaje. A diferencia de un prompt normal, estas habilidades están formateadas de manera estandarizada para que Claude las interprete con mayor precisión.
¿Realmente funciona humanizar la escritura de una IA?
En pruebas limitadas, el plugin de Chen consigue que los textos suenen menos precisos y más casuales. Pero como con cualquier promesa tecnológica, hay matices importantes:
- No mejora la precisión factual (eso nunca viene mal recordarlo)
- Podría perjudicar capacidades específicas como la programación
- Algunas instrucciones pueden ser contraproducentes según el objetivo
Por ejemplo, una de las instrucciones de Humanizer dice: «Ten opiniones. No te limites a reportar hechos – reacciona a ellos. ‘Honestamente no sé qué pensar sobre esto’ suena más humano que listar neutralmente pros y contras». Esto puede funcionar para un texto casual, pero sería desastroso para documentación técnica.
Lo irónico es que las mismas reglas que los editores de Wikipedia usan para detectar texto generado por IA ahora ayudan a camuflarlo mejor.
Patrones que delatan a la IA (según Wikipedia)
El lenguaje artificial tiene ciertos tics que cualquier editor experimentado reconoce. Por ejemplo, muchos chatbots tienen una tendencia a exagerar la importancia de los temas con frases como «marcando un momento crucial» o «se erige como testimonio de».
También escriben como folletos turísticos, calificando paisajes de «impresionantes» y describiendo pueblos como «enclavados en» regiones pintorescas. Otra manía es añadir frases con «-ando/-endo» al final de oraciones para sonar analíticos: «simbolizando el compromiso de la región con la innovación».
Para evitar estos patrones, Humanizer instruye a Claude a reemplazar lenguaje inflado con hechos simples. Por ejemplo:
Antes: «El Instituto de Estadística de Cataluña se estableció oficialmente en 1989, marcando un momento crucial en la evolución de las estadísticas regionales en España.»
Después: «El Instituto de Estadística de Cataluña se estableció en 1989 para recopilar y publicar estadísticas regionales.»
Por qué fallan los detectores de escritura artificial
A pesar de contar con reglas aparentemente sólidas, los detectores de IA siguen sin ser fiables por varias razones fundamentales:
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No existe nada inherentemente único en la escritura humana que la diferencie de forma consistente de la escritura generada por IA.
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Los modelos pueden ser instruidos específicamente para evitar ciertos patrones, como hace Humanizer.
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Los humanos a veces escribimos como chatbots. Este mismo artículo probablemente contiene algunos «rasgos de escritura por IA» que activarían detectores—especialmente si uso algún guion largo—porque la mayoría de los LLM aprendieron técnicas de escritura de ejemplos profesionales extraídos de internet.
La propia guía de Wikipedia reconoce esta limitación. Un estudio de 2025 citado en la página encontró que los usuarios habituales de modelos de lenguaje identifican correctamente artículos generados por IA el 90% de las veces. Suena bien hasta que te das cuenta de que un 10% son falsos positivos, suficiente para potencialmente descartar escritura de calidad.
El futuro de la detección de contenido generado por IA
Este juego del gato y el ratón entre generadores y detectores de contenido artificial parece no tener fin. Cada vez que mejora un detector, alguien encuentra la forma de burlar sus reglas.
La verdadera solución probablemente no esté en analizar patrones estilísticos superficiales, sino en evaluar la sustancia y calidad del contenido mismo. Un texto bien investigado, con perspectivas originales y datos verificables, debería valorarse independientemente de si fue escrito por un humano o una IA.
Sin embargo, mientras los detectores sigan centrándose en patrones de escritura, herramientas como Humanizer seguirán ayudando a las IAs a sonar más humanas. Lo cual plantea una pregunta interesante: ¿llegará un punto en que los humanos tendremos que demostrar que no somos IAs?
