Señala las palabras que ChatGPT, Claude y Gemini usan en exceso: delve, tapestry, pivotal, leverage, a testament to, y más de 900. Pega tu borrador, ve cada palabra con matiz de AI resaltada, haz clic en cualquier palabra para cambiarla por la alternativa académica y limpia tu trabajo de investigación o ensayo antes de que lo lea un revisor.
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Cualquier texto asistido por AI: una sección de un artículo, un ensayo, una carta de presentación. La coincidencia se ejecuta al instante contra el léxico completo de AI.
Las marcas ámbar son señales fuertes de AI; las marcas azules son palabras académicas que solo importan por su densidad. Pasa el cursor sobre cualquier marca para ver la corrección sugerida.
Haz clic en una palabra para reemplazarla, o corrige todos los casos seguros de una vez, y luego copia el texto limpio a tu documento.
Las señales fuertes y las palabras académicas ordinarias se marcan de forma diferente, de modo que el vocabulario académico común no se trata como una señal de alerta.
307 palabras y frases de cinco fuentes, incluido el análisis de Science Advances de Kobak et al. sobre 15M+ resúmenes de PubMed.
Haz clic en una sola palabra para reemplazarla, o aplica de una vez todas las correcciones seguras.
Una métrica de densidad por cada 1.000 palabras te indica si tu borrador tiene un acento de AI o solo una o dos palabras que conviene sustituir.
Los modelos de lenguaje grandes eligen cada palabra por probabilidad, y dos capas de entrenamiento sesgan esas probabilidades hacia el vocabulario que esta herramienta señala. La primera capa es el preentrenamiento: los modelos aprenden de un corpus enorme en el que la prosa pulida y editada, como libros, periodismo y textos de marketing, está sobrerrepresentada. En ese corpus, los verbos dramáticos y las metáforas ornamentales son la forma en que los escritores profesionales señalan calidad, así que el modelo asimila delve, tapestry y pivotal como palabras de alto valor.
La segunda capa es el aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana, o RLHF, y es la razón por la que el efecto se convirtió en una huella característica. Después del preentrenamiento, el modelo genera respuestas candidatas y evaluadores humanos clasifican cuáles prefieren; un modelo de recompensa separado aprende a predecir esas clasificaciones, y luego el modelo de lenguaje se optimiza para maximizar esa aprobación predicha [Ouyang et al., 2022] . Los evaluadores preferían de forma consistente las respuestas que sonaban seguras, completas y articuladas, y la forma más barata de que un modelo suene así es léxica: verbos impactantes, adjetivos enfáticos, transiciones ordenadas y bien señalizadas. Cada ronda de optimización concentró más probabilidad en el mismo pequeño conjunto de palabras recompensadas, un estrechamiento que los investigadores llaman mode collapse. Por eso todos los modelos de la era de ChatGPT, sin importar el proveedor, convergen en la misma voz.
La huella ya se puede medir a escala de población. Un análisis de 2025 en Science Advances siguió el vocabulario excedente en más de 15 millones de resúmenes de PubMed y encontró cientos de palabras que se dispararon tras el lanzamiento de ChatGPT, con delve, underscore, meticulous, boast y showcase entre las señales más fuertes [Kobak et al., 2025] . Cabe destacar que la tendencia comenzó antes de 2022: los LLM no inventaron este vocabulario, lo amplificaron, y ahora lo devuelven a la escritura humana a medida que los autores adoptan inconscientemente el estilo que producen sus herramientas. Revisores y profesores leen cientos de manuscritos al año; reconocen el patrón en la primera página, y la prosa muy señalada se lee con más escrutinio, haya intervenido AI o no.
Compilado a partir de cinco fuentes publicadas, incluido el análisis de Science Advances de Kobak et al. sobre 15M+ resúmenes de PubMed. Las entradas ámbar son señales fuertes de AI; las entradas azules son palabras académicas legítimas que solo se leen como AI cuando su densidad es alta.
Elimina el acento de AI de artículos, propuestas y respuestas a revisiones antes de que los vean directores y evaluadores.
Limpia ensayos y tareas, y aprende qué palabras hicieron que el borrador sonara generado por máquina desde el principio.
Filtra un manuscrito en segundos: la puntuación de densidad muestra al instante si un texto necesita una revisión del vocabulario.
Las sugerencias de AI empujan a todos hacia el mismo vocabulario inflado. Ve qué palabras conviene cambiar por un inglés académico sencillo.
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