¿Reducen las faltas de ortografía deliberadas tu puntuación de detección de IA?

Depende del detector, y las investigaciones apuntan en ambas direcciones. En una comparativa a gran escala, añadir faltas de ortografía habituales apenas alteró lo que detectaban cuatro herramientas comerciales. En otro estudio, un puñado de erratas aleatorias en un texto corto hizo que la mayoría de los detectores académicos probados rindieran peor que el puro azar. Turnitin no formó parte de ninguno de los dos estudios, y no hemos encontrado nada publicado por ellos al respecto. Lo que no depende del detector es el coste: los errores se quedan en tu trabajo y la persona que lo califica va a leer cada uno de ellos.

Algunos estudiantes afirman que les funcionó. Uno de ellos, citado más abajo, cuenta que su puntuación bajó y, en la frase inmediatamente posterior, explica lo que le costó. De esa contrapartida es de lo que trata esta página.

Ambos estudios se publicaron en ACL 2024, el congreso anual de la Association for Computational Linguistics.

RAID es una referencia que sus propios autores describen como la mayor de su tipo: 509 014 textos generados por IA a partir de 11 modelos de lenguaje en 8 tipos de redacción, analizados con 12 detectores antes y después de 11 tipos de interferencia deliberada. Su ataque de errores ortográficos se diseñó para imitar descuidos reales. Los investigadores recopilaron un diccionario de faltas habituales a partir de una lista de Wikipedia, modificaron solo las palabras que aparecían en él "to minimize suspicion from human readers" («para minimizar las sospechas de los lectores humanos») y lo aplicaron al 20% de las palabras que cumplían las condiciones.

Los investigadores fijaron el umbral de cada detector de modo que señalara erróneamente el 5% de los textos escritos por humanos, lo que no coincide necesariamente con la configuración predeterminada de los productos. Con ese umbral, este es el porcentaje de texto generado por IA que los cuatro detectores comerciales siguieron identificando:

Los doce detectores perdieron terreno. Los dos que más cayeron, 15.3 y 17.2 puntos, eran modelos de código abierto entrenados con textos generados por GPT-2, un modelo de lenguaje lanzado en 2019. La tabla completa corresponde a la Tabla 16 del apéndice del artículo.

Stumbling Blocks, un segundo estudio presentado en el mismo congreso, utilizó erratas de tecleo (letras añadidas, omitidas, sustituidas o transpuestas) en lugar de un diccionario de faltas habituales, sobre textos de unos 110 tokens de media, y evaluó detectores experimentales y de código abierto. Sus autores señalan que bastaron unas pocas modificaciones a nivel de carácter por texto para "degrade the performance of most detectors to be worse than random" («degradar el rendimiento de la mayoría de los detectores hasta dejarlo por debajo del azar»). Unos pocos detectores aguantaron bien. No se probó ningún detector comercial.

Ambos resultados difieren porque los detectores, el tipo de errata y la longitud del texto eran totalmente distintos. Ninguno de los dos te dice qué pasará con el detector que utiliza tu universidad, y en ambos casos existen dos vacíos importantes:

• Ninguno de los dos probó Turnitin. Ninguno de los artículos lo menciona.
• Ninguno informa de qué efecto tienen las faltas en textos escritos por humanos. Los datos públicos de RAID incluyen textos humanos a los que se añadieron las mismas faltas de ortografía, pero el estudio solo publica los resultados de los detectores para textos generados por IA. Si el trabajo que te han señalado lo escribiste tú, estas cifras no reflejan tu situación.

En RAID, la interferencia que más alteró las puntuaciones de media en los doce detectores no fue en absoluto una falta de ortografía: fue sustituir letras por caracteres idénticos a la vista procedentes de otros alfabetos.

El informe Similarity Report de Turnitin incluye una pestaña específica llamada Flags para esto mismo. Revierte la sustitución antes de comparar tu texto y señala los "replaced characters" («caracteres reemplazados») para que los vea el revisor. Analizamos esa documentación en las marcas de integridad en un Similarity Report. Si una herramienta te promete burlar los detectores con este método, es muy probable que deje esa alerta en el informe que abra tu profesor.

Un hilo en r/Professors de marzo de 2026, con casi 700 votos a favor y más de 200 comentarios, reunió ambas posturas en un mismo lugar.

En él, un estudiante describió lo que empezó a cambiar tras ver cómo le señalaban un trabajo tras otro: redactar "like i'm sending an email to a friend" («como si le estuviera enviando un correo a un amigo»), variar la longitud de las frases y optar por "to leave a typo here and there and suddenly my ai score drops." («dejar una errata por aquí y por allá y de pronto mi puntuación de IA baja»). Y añade: "i absolutely hate the papers i'm producing now." («odio profundamente los trabajos que estoy entregando ahora»). En un hilo del subreddit de la Ateneo de Manila University en agosto de 2026, otro estudiante escribió: "i sometimes have to make my work sound stupid (sometimes i add 1 grammatical error) just so that i wont get flagged" («a veces tengo que hacer que mi trabajo suene estúpido (a veces añado 1 error gramatical) solo para que no me lo marquen»). No podemos verificar esas puntuaciones. Son testimonios, no mediciones.

Varios profesores en ese mismo hilo de r/Professors describieron la otra cara de la moneda. Uno escribió: "Inserting mistakes would just result in a lower mark obviously." («Obviamente, meter errores solo se traduciría en una nota más baja»). Otro describió a un estudiante cuyas faltas de ortografía "were not normal mistakes a native or fluent speaker would ever make" («no eran errores normales que cometería jamás un hablante nativo o fluido»), poniendo el ejemplo de haber escrito "sinacism" en lugar de "cynicism" («cinismo»).

Por tanto, puede que la puntuación varíe, pero el trabajo empeora igualmente. Los errores inventados restan puntos siempre que la ortografía y la gramática formen parte de la evaluación, y aquellos fallos que no parecen descuidos reales despiertan las sospechas de quien te califica. Revisa tu propia rúbrica: si incluye un apartado de ortografía, gramática o corrección formal, cada error que añadas se descontará ahí.

No todos los profesores están de acuerdo con penalizar la ortografía. En ese mismo hilo, uno de ellos se opuso a restar puntos por faltas y gramática, argumentando que perjudica sobre todo a estudiantes con dislexia, a personas no nativas y a otros colectivos. Pero se trataba de un debate sobre la equidad al evaluar, no de un consejo para añadir errores a propósito.

La versión más moderada de esta misma idea consiste en escribir por debajo de tu nivel: dejar de usar palabras que te gustan, evitar las rayas y hacer todas las frases cortas. En el hilo de la Ateneo de Manila, un estudiante escribió: "Not 'dumbed' down per se but I stopped using words na I typically use (ex: delve) para lang di ma-flag" («no simplificado en sí, pero dejé de usar palabras que suelo utilizar (ej.: delve) solo para que no me lo marquen»), donde la última parte significa "just so it won't get flagged" («solo para que no me lo marquen»). Otro comentó: "no more em dashes for me" («se acabaron las rayas para mí»). Y un profesor en el hilo de r/Professors afirmó que "Many students in the past year have told me they've dumbed-down their writing to avoid AI-accusations." («Muchos estudiantes me han dicho durante el último año que han empobrecido su redacción para evitar acusaciones de IA»).

El coste es idéntico al de las faltas de ortografía: puntos reales que pierdes frente a un impacto en la puntuación que nadie puede garantizar. Los consejos de estilo que reciben los estudiantes también son contradictorios, algo que detallamos en si deberías cambiar tu forma de escribir para evitar que te señalen.

1. Conserva tus borradores y el historial de versiones. Si alguna vez se cuestiona tu puntuación, el registro de cómo fue evolucionando el documento aporta una prueba que ningún cambio en el texto final puede igualar.
2. Fíjate en qué pasajes se han señalado, no solo en el porcentaje. El informe de un detector resalta frases concretas: esas son exactamente las que debes revisar.
3. Modifica los pasajes señalados para aportar significado, no para añadir ruido. Si una frase resaltada suena genérica, haz que exprese algo que solo tu trabajo pueda decir: el resultado concreto, la fuente específica o tu propio razonamiento. Esa frase será mejor, independientemente de lo que opine el detector.
4. Habla cuanto antes con tu profesor. Una conversación antes de la fecha límite, con los borradores en la mano, siempre llega a mejor puerto que una reclamación posterior.

Si tienes un informe de Turnitin o iThenticate y necesitas reescribir los pasajes señalados, para eso está la opción de humanizar de HumanPen. Importa el informe de Turnitin o iThenticate y reformula solo los pasajes señalados. Recibirás un archivo editable en el mismo formato. No añade errores ortográficos ni gramaticales como método para alterar el resultado de detección, tal como explicamos en nuestra comparativa de humanizadores de IA. Lee el texto obtenido antes de entregarlo: los pasajes que reescribe siguen llevando tu nombre.

¿Detecta Turnitin las faltas de ortografía deliberadas? No hemos encontrado ninguna prueba pública sobre Turnitin al respecto, ni mención alguna en las guías de detección de IA y artículos del blog de Turnitin que consultamos. Lo que sí está documentado es que el Similarity Report marca los caracteres reemplazados, lo cual es un truco diferente.

¿Corregir la ortografía con un revisor gramatical aumenta la puntuación de IA? Esa es una cuestión distinta a meter errores a propósito. Turnitin afirma que su detector "not tuned to target" («no está calibrado para señalar») las correcciones de ortografía, gramática y puntuación de Grammarly, y que en sus pruebas no se marcaron "in most cases" («en la mayoría de los casos»); en si Turnitin detecta Grammarly analizamos al detalle lo que declaró la empresa, incluidas las funciones generativas que reciben un trato diferente.

¿Evaluaron los estudios el efecto de las faltas en textos escritos por humanos? No en los resultados publicados. Los datos públicos de RAID incluyen textos escritos por personas con faltas añadidas, pero el artículo solo informa de las puntuaciones en texto generado por IA, y Stumbling Blocks probó también únicamente textos generados por IA. En un trabajo que hayas redactado tú mismo, de lo único que puedes estar seguro es de la penalización en la nota.

• Liam Dugan et al., RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors, Proceedings of ACL 2024, consultado el 27 de septiembre de 2026 (Tabla 16; Apéndice E.4).
• Yichen Wang et al., Stumbling Blocks: Stress Testing the Robustness of Machine-Generated Text Detectors Under Attacks, Proceedings of ACL 2024, consultado el 27 de septiembre de 2026.
• r/Professors, Students are deliberately writing worse to avoid AI detection flags («Los estudiantes están escribiendo peor a propósito para evitar las marcas de detección de IA»), publicado el 3 de marzo de 2026, consultado el 27 de septiembre de 2026.
• r/ADMU, have you ever "dumbed down" your assignment to avoid getting flagged by an AI detector? («¿alguna vez has "simplificado" tu tarea para evitar que te la marque un detector de IA?»), publicado el 28 de agosto de 2026, consultado el 27 de septiembre de 2026.