En un estudio que abarca 18,989 resúmenes publicados entre 2019 y 2026, se presentan indicios de que el vocabulario asociado a IA está volviéndose cada vez más difícil de distinguir de la escritura humana tradicional. El análisis revela un incremento aproximadamente siete veces en el uso de vocabulario vinculado a IA tras el lanzamiento de herramientas de redacción impulsadas por inteligencia artificial a finales de 2022, en campos como la lingüística computacional y las neurociencias, con aumentos significativos, mientras que en matemáticas el cambio fue mínimo y se identificó como grupo de control. Una palabra rastreada, “delve”, apareció en 2.75% de los resúmenes estudiados en 2024 y cayó a 0.12% en un conjunto de datos incompleto de 2026, destacando la volatilidad de ciertas elecciones léxicas en el periodo analizado.

El estudio propone que una segunda IA puede reescribir un borrador inicial generado por IA hasta que las señales de rasgos detectables se vuelvan menos visibles para los revisores. Una vez que un editor humano aprueba ese borrador reescrito, éste se publica bajo un nombre real en lugar de ser etiquetado como generado por máquina. Este hallazgo sostiene que la “lengua” asociada a IA puede integrarse en escritos ya publicados, desplazando el umbral de lo que se considera escritura humana auténtica y dificultando la detección basada solo en el estilo.

Fırat Mıhcı, lingüista computacional y fundador de HumanizeMy.ai, sostiene que la IA podría corregir su propio estilo de escritura hasta que las señales de detección comunes desaparezcan por completo. El estudio lanza una alerta sobre un posible bucle de retroalimentación: a medida que la IA produce textos cada vez más parecidos al lenguaje humano, las herramientas de detección entrenadas con muestras antiguas podrían identificar erróneamente a autores reales cuyo vocabulario natural se asemeja cada vez más al de la IA, mientras que las herramientas entrenadas con textos más nuevos absorberían este estilo influido por IA como una referencia normal, dificultando la futura identificación de textos generados por IA.

El análisis sugiere un cambio en la base de referencia para lo que se considera escritura humana, con posibles impactos en campos que dependen de la estilística para distinguir entre producción humana y de máquina. Se observan términos como “intricate”, “showcase”, “nuanced” y “underscore” que, junto a otros patrones, fueron rastreados como indicadores de la influencia de IA. Aunque los autores señalan que no todos los resúmenes con estas palabras fueron escritos por IA, sostienen que la presencia de lenguaje asociado a IA ya ha entrado en publicaciones revisadas y aceptadas.

La muestra de 2026 es parcial, por lo que algunas tendencias podrían modificarse con la llegada de nuevos datos. Este fenómeno plantea preguntas importantes para cualquier disciplina que dependa del estilo de escritura para separar la producción humana de la máquina, subrayando la necesidad de enfoques de evaluación más robustos que vayan más allá del conteo de palabras y consideren características estructurales, metodológicas y de representación de autoría.

Implicaciones para editores y revisores: reflexionar sobre la confiabilidad de los detectores actuales y la posibilidad de que la escritura asistida por IA se infiltre en la literatura publicada, incluso cuando el origen humano no se ha revelado explícitamente. En un entorno en el que la frontera entre la escritura humana y la generada por IA se está desplazando, las prácticas de revisión y la educación sobre ética de autoría deben adaptarse para preservar la integridad académica sin obstaculizar la innovación tecnológica.

Nota: el análisis no afirma que todos los resúmenes con lenguaje relacionado a IA hayan sido escritos por IA, sino que señala una tendencia de adopción de estilo que podría desafiar los métodos de detección actuales y requerir enfoques más matizados para la atribución de autoría.

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