¿Puede otro detector de IA decirte qué dirá Turnitin?

No de una forma en la que puedas confiar, y una empresa de detección que probó exactamente esto lo reconoce en su propia página de ayuda. En un estudio de agosto de 2026, Originality.ai comprobó que su configuración más cercana, llamada 40% AI Allowance, coincidió en la misma decisión de humano o IA con Turnitin en el 69.7% de 300 ensayos. La página de ayuda añade después: "The 40% AI Allowance setting does not predict or reproduce a Turnitin result, and the scores from the two tools should not be compared directly." (La configuración de 40% AI Allowance no predice ni reproduce un resultado de Turnitin, y las puntuaciones de ambas herramientas no deben compararse directamente). La otra cifra destacada del estudio, el 96.3%, suena a predicción. En realidad, refleja sobre todo lo raro que fue que Turnitin superase la línea del 50% fijada en el estudio para los ensayos escritos por personas.

Hay dos cosas más que conviene saber antes de buscar una segunda opinión. Turnitin no muestra en absoluto su resultado de IA a los estudiantes, aunque un profesor puede enviarte el informe en PDF. Además, al menos una universidad dice ahora a los estudiantes que no utilicen webs de detección, mientras que otras prohíben al personal subir a ellas trabajos de alumnos. Más adelante abordamos ambas cuestiones.

El estudio se titula "What AI Detector Is Most Similar to Turnitin? We Tested 300 Student Essays" (¿Qué detector de IA es el más similar a Turnitin? Probamos 300 ensayos de estudiantes), publicado en el blog de Originality.ai el 20 de agosto de 2026 con la firma de Jonathan Gillham, fundador y director ejecutivo de la empresa. Un artículo del centro de ayuda que lo resume lleva la indicación "Updated on: 19/08/2026" (Actualizado el: 19/08/2026).

Ten en cuenta de quién es este estudio. Originality.ai vende el detector que se compara, el artículo termina invitando a los lectores a "Check your work with Originality.ai" (Comprueba tu trabajo con Originality.ai) y se trata de una entrada de blog corporativa, no de un artículo con revisión por pares. La página indica que Originality.ai "is not affiliated with or endorsed by Turnitin." (no está afiliada a Turnitin ni respaldada por ella).

Cómo se realizó la prueba:

• 300 ensayos en inglés procedentes de GEDE, un conjunto de datos público de investigación para evaluar la detección de IA en el ámbito educativo, publicado con un artículo de 2025 de Lukas Gehring y Benjamin Paaßen. 100 eran totalmente humanos, 100 eran ensayos humanos pulidos con IA y 100 fueron generados íntegramente por IA.
• Seis análisis por ensayo. Uno con Turnitin y cinco con el modo AI Allowance de Originality.ai en sus configuraciones del 0%, 5%, 15%, 25% y 40%.
• Cada resultado se convirtió en un sí o un no. Para Turnitin, una puntuación del 50% o más se consideró IA. El propio estudio señala que este límite "is not an official Turnitin Human/AI threshold" (no es un umbral oficial de Turnitin entre humano e IA).
• Datos que la página no incluye. No indica cuándo se ejecutaron los análisis ni qué versión del modelo de Turnitin se utilizó. Menciona una "supporting Google Sheet" (hoja de cálculo de Google complementaria) con los datos ensayo por ensayo, pero cuando consultamos la página el 2 de octubre de 2026 no había ningún enlace a ella.

Significa que en 209 de 300 ensayos la configuración del 40% y Turnitin coincidieron en el mismo lado de esa línea de sí o no. Fue el mejor resultado de las cinco configuraciones. La del 25% coincidió en el 55.3%, y las tres más estrictas en menos de la mitad (entre el 45.3% y el 46.7%, según la Figura 1 del estudio).

Donde ambas herramientas discrepan resulta más revelador que la cifra total. De los 91 ensayos en los que no coincidieron, 76 eran generados íntegramente por IA: la configuración del 40% clasificó los 100 como Likely AI (probablemente IA), mientras que Turnitin situó 24 de ellos en el 50% o más. La página no aclara en qué punto por debajo del 50% quedaron los otros 76, por lo que esto no equivale a 76 ceros. Las 15 discrepancias restantes correspondieron a ensayos pulidos con IA. En los 100 ensayos completamente humanos, ninguna de las dos herramientas clasificó nada como IA.

El propio veredicto del estudio sobre la cifra principal es tajante: "69.7% is not close enough to call the tools substitutes" (el 69.7% no es suficiente para considerar que las herramientas sean sustitutas). Sin embargo, esa misma frase añade que la configuración sigue siendo "an excellent option" (una opción excelente) para los estudiantes.

Un detalle sobre la propia configuración. La página de AI Allowance de Originality.ai califica el 40% como "Generous" (generoso) y lo describe como "Hybrid AI writing is permitted (but not fully AI-generated content)" (se permite la escritura híbrida con IA, pero no el contenido generado íntegramente por IA). Para los estudiantes, esa página sugiere otra cosa: "Check assignment or school policies (typically 0% AI or 5% AI)" (consulta las políticas de la tarea o del centro educativo; normalmente 0% de IA o 5% de IA). Esas fueron precisamente las configuraciones que menos coincidieron con Turnitin en esta prueba. Las dos páginas responden a preguntas distintas (una trata sobre lo que permite tu curso y la otra sobre parecerse a Turnitin). Aun así, la configuración elegida por parecerse a Turnitin es la que la propia empresa describe como permisiva con la escritura híbrida con IA.

Esta es la cifra con la que abre el estudio. Cuando la configuración del 40% catalogó un ensayo como Original (original), Turnitin lo puntuó por debajo del 50% en 182 de 189 casos, es decir, el 96.3%. La sección introductoria de la página convierte eso en una "96.3% chance of also being treated as human by Turnitin." (probabilidad del 96.3% de ser tratado también como humano por Turnitin).

A esa frase le falta contexto, y la página ofrece las cifras para entenderlo en otras secciones: Turnitin rara vez superó el 50% en ensayos escritos por una persona. Entre los 100 ensayos humanos y los 100 pulidos con IA, solo pasó del 50% en 10. Por lo tanto, para un ensayo de esos dos grupos, el simple hecho de intuir que Turnitin quedaría por debajo del 50% acertaba en 190 de 200 ocasiones, antes de que nadie utilizase un segundo detector.

Deducimos estas filas a partir de los recuentos de la página del estudio. Las 189 clasificaciones como Original procedían de estos 200 ensayos, ya que la configuración etiquetó todos los ensayos totalmente de IA como Likely AI, de modo que las tres filas describen el mismo grupo. Un resultado de Original apenas elevó las probabilidades del 95% al 96.3%.

Ahora analízalo en sentido inverso, que es la perspectiva que preocupa a un estudiante angustiado. Turnitin situó 10 de los ensayos pulidos en el 50% o más. En 7 de esos 10, la configuración del 40% había indicado Original. Diez ensayos son muy pocos para establecer una regla, pero es justo la situación que una verificación previa debería detectar, y aquí solo detectó tres. Los propios consejos del estudio para los estudiantes lo dicen con claridad: "Use the 40% AI Allowance as a comparison point, not a Turnitin preview." (Utiliza el 40% AI Allowance como punto de comparación, no como una vista previa de Turnitin).

Si abres el estudio por tu cuenta, una línea cerca del principio describe el 96.3% como la coincidencia en ensayos escritos por humanos. El desglose que aparece más abajo lo calcula sobre el total de 189 ensayos que la configuración catalogó como Original, combinando los humanos y los pulidos. Si se consideran únicamente los 100 ensayos completamente humanos, ambas herramientas coincidieron en todos y cada uno de ellos.

Incluso una coincidencia perfecta en el 50% no te diría lo que ve tu profesor. Las preguntas frecuentes de Turnitin describen el tramo inferior de su escala: "no score or highlights are attributed for AI detection scores in the 1% to 19% range" (no se atribuye ninguna puntuación ni resaltado a las puntuaciones de detección de IA en el rango del 1% al 19%), y en su lugar aparece un asterisco. A partir del 20%, el informe muestra un porcentaje. Así, un ensayo calificado por Turnitin con un 30% o un 45% se considera "treated as human" (tratado como humano) en este estudio, mientras que el informe del profesor muestra un número. En Qué significa el asterisco en la puntuación de IA de Turnitin se explica en detalle este rango inferior.

El propio estudio lo admite: "A score below 50% can still contain text Turnitin marked as likely AI; a score above 50% is not proof of misconduct." (Una puntuación inferior al 50% todavía puede contener texto que Turnitin marcó como probable IA; una puntuación superior al 50% no es prueba de mala conducta). Lo que no recoge es cuántos ensayos quedaron entre el 20% y el 49%. Para un estudiante que intenta prever si llegará a verse algún porcentaje, esa es justo la cifra que falta.

En algunas universidades, pasar o no tu borrador por una web de detección ya está regulado por escrito. Nuestro artículo anterior sobre subir tu borrador a un detector de IA analiza tres de estas normativas tal como estaban el 18 de septiembre de 2026. En resumen:

• Leeds (Academic Integrity and Assistance Policy, aprobada el 8 de julio de 2026 para el curso 2026/27) señala que su tutorial de Turnitin explica "why students should not use AI detector or plagiarism detector websites" (por qué los estudiantes no deben usar páginas web de detección de IA o de plagio). Esta advertencia está dirigida a los alumnos.
• La guía de Leeds para el personal expone tres motivos para no utilizar herramientas de detección en línea: son "insufficiently accurate for the University to use them as evidence" (insuficientemente precisas para que la Universidad las utilice como prueba), la subida "may represent a data security breach" (puede representar una brecha de seguridad de datos) y "the document being checked becomes available as training data for other AI tools" (el documento revisado pasa a estar disponible como datos de entrenamiento para otras herramientas de IA). Está redactada pensando en profesores que revisan el trabajo de otros, y el tercer motivo se plantea en términos generales, sin señalar a ningún servicio concreto.
• Reading advierte al personal que diseña y califica las evaluaciones que "Student work must not be uploaded into GenAI tools or AI detection tools under the current interim approach." (El trabajo de los estudiantes no debe subirse a herramientas de GenAI ni a herramientas de detección de IA según el enfoque provisional actual). La Universidad de Texas en Austin (UT Austin) prohíbe el software de detección de terceros para evaluar los trabajos del alumnado a menos que exista un contrato institucional, y lo justifica en parte por los derechos de autor del estudiante. Su guía está dirigida a los docentes y evaluadores, aunque la prohibición en sí no especifica a quiénes se aplica.

Ninguna de las tres considera una falta revisar tu propio trabajo. Sin embargo, en una universidad con una postura como la de Leeds, una comprobación previa puede contravenir las directrices escritas y, aun así, aportarte muy poco en lo que puedas confiar respecto a Turnitin. Consulta la página vigente de tu propia institución antes de pegar cualquier texto. Originality.ai afirma que escanear con su herramienta no envía tu trabajo a Turnitin. Lo que cualquier web de verificación haga después con tu texto dependerá de sus propios términos y condiciones.

1. Ten claro lo que no puedes ver. Las preguntas frecuentes de Turnitin afirman: "The AI writing detection indicator and report are not visible to students." (El indicador y el informe de detección de escritura por IA no son visibles para los estudiantes). Justo después ofrecen una alternativa: "However, with the PDF download feature, instructors can download and share the AI report with students." (Sin embargo, con la función de descarga en PDF, los profesores pueden descargar y compartir el informe de IA con los estudiantes). En ¿Pueden los estudiantes ver su puntuación de IA en Turnitin? se comparan ambas vistas cara a cara.
2. Pregunta dos cosas a tu profesor. ¿Está activado el indicador de IA para esta entrega y para qué se utiliza en este curso? Esa respuesta determina cuánto importa realmente cualquier puntuación. En Cómo revisar tu trabajo antes de entregarlo a Turnitin se detalla a quién más consultar y en qué orden.
3. Si de todos modos utilizas otro detector, interprétalo en su propia escala. Originality.ai explica su propio resultado con un ejemplo: un "Likely Original" (probablemente original) en la configuración del 15% "should be read as" (debe interpretarse como) un uso de IA que "appears to be 15% or less" (parece ser del 15% o menos). Aplicada a la configuración del 40%, esa lectura te da un 40% o menos, lo cual dice muy poco para una entrega donde no se permite nada de IA. Tampoco puede decirte si Turnitin llegará a mostrar algún número.
4. Conserva el registro que responde a la pregunta de fondo. Ambas empresas coinciden en lo mismo. La página de ayuda de Originality.ai señala: "AI detection results should always be considered alongside other evidence of authorship, such as drafts, notes, sources, and document history." (Los resultados de detección de IA siempre deben evaluarse junto con otras pruebas de autoría, como borradores, notas, fuentes e historial del documento). Las preguntas frecuentes de Turnitin dicen que su porcentaje "should not be used as the sole basis for action" (no debe utilizarse como única base para tomar medidas). Los borradores y el historial de versiones permanecen en tus manos, al margen de la configuración que use cualquier otra persona.
5. Si alguien te cuestiona la puntuación tras la entrega, pide el informe en sí. El PDF completo del AI Writing Report muestra el resultado y todos los pasajes resaltados. La cifra de un detector distinto no puede reemplazarlo, ni a favor ni en contra.

¿Escanear mi ensayo con Originality.ai lo incorporará a la base de datos de Turnitin? Originality.ai dice que no: "Running an Originality.ai scan does not submit the paper to Turnitin." (Realizar un escaneo con Originality.ai no envía el trabajo a Turnitin). También afirma que "is not affiliated with Turnitin" (no está afiliada a Turnitin) y que genera exclusivamente sus propios informes. Lo que Originality.ai almacene por su cuenta dependerá de sus propias condiciones de servicio.

Mi detector indica "Likely AI" (probablemente IA). ¿Significa eso que Turnitin me señalará? No necesariamente. En este estudio, la configuración del 40% catalogó 11 de los ensayos pulidos con IA como Likely AI, y Turnitin situó 3 de esos 11 en el 50% o más.

¿Una configuración más estricta se acercaría más a Turnitin? En esta prueba, no. Las configuraciones del 0%, 5% y 15% señalaron entre el 92% y el 95% de los ensayos pulidos con IA, mientras que Turnitin situó el 10% de ellos en el 50% o más, y esas configuraciones coincidieron con Turnitin en menos de la mitad de los 300 ensayos.

¿Demuestra esto qué detector es más preciso? No, y el propio estudio lo aclara: "estimates behavioural similarity. It does not establish which detector is more accurate." (estima la similitud de comportamiento; no determina qué detector es más preciso). Para conocer lo que cada empresa documenta sobre su propia herramienta, consulta Detección de IA: Originality.ai frente a Turnitin.

• Originality.ai, What AI Detector Is Most Similar to Turnitin? We Tested 300 Student Essays, Jonathan Gillham, 20 de agosto de 2026; consultado el 2 de octubre de 2026 (texto y Figuras 1 a 4).
• Centro de ayuda de Originality.ai, Which Originality.ai AI Detector Is Most Similar to Turnitin?, actualizado el 19 de agosto de 2026; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Originality.ai, Introducing AI Allowance; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Lukas Gehring y Benjamin Paaßen, Limits of LLM Text Detectors in Education, arXiv 2508.08096, el artículo que presentó el conjunto de datos GEDE (primera versión en agosto de 2025).
• Turnitin, AI writing detection capabilities FAQs y Using the AI Writing Report; consultado el 2 de octubre de 2026.
• Universidad de Leeds, Academic Integrity and Assistance Policy y guía para el personal sobre el uso de inteligencia artificial, según lo citado en nuestro artículo del 18 de septiembre de 2026.
• Universidad de Reading, guía de evaluación y retroalimentación, y Oficina del Preboste de la Universidad de Texas en Austin, guía sobre software de detección de IA; consultado el 2 de octubre de 2026.