Precisión de la detección de plagio académico: Un análisis descriptivo en verificadores de Inteligencia Artificial

Autores/as

  • Luis Ebano Amor Oliva Universidad Juárez Autónoma de Tabasco
  • Erika Guadalupe May Guillermo Tecnológico Nacional De México/ ITS de la Región Sierra

DOI:

https://doi.org/10.19136/etie.v8n16.6338

Palabras clave:

Inteligencia artificial, ChatGPT, Modelos grandes de lenguaje, Plagio

Resumen

Algunos autores afirman que el uso de Inteligencia Artificial (IA) debería considerarse como plagio y han propuesto el uso de herramientas verificadoras para combatir este tipo de plagio. Entre estas Inteligencias Artificiales se encuentra ChatGPT, que ha revolucionado el mundo con su capacidad de producir texto similar al humano. La finalidad de este trabajo es identificar el nivel de precisión al detectar el plagio mediante verificadores de IA en la escritura literaria. Se recopilaron 50 muestras de libros escritos y publicados antes de noviembre de 2022, y se solicitó a ChatGPT que generara otras 50 muestras de literatura de diferentes géneros. El contenido original humano y el generado por la IA fueron analizados empleando cuatro verificadores detectores de plagio, los cuales tuvieron éxito moderado al identificar contenido humano, pero tuvieron grados variables de efectividad en la detección de contenido generado por IA. Copy Leaks obtuvo un puntaje del 99% en el F-score, Content at Scale un 79%, Scribber un 25% y ZeroGPT un 69%. La investigación es de enfoque explicativo de diseño transversal, con análisis cuantitativo de la información recopilada. ChatGPT tiene el potencial de desplazar a los escritores humanos y el uso de verificadores de IA puede ayudar a las escuelas y editoriales a distinguir entre contenido original humano y el generado por artificialmente. Se exhorta a los verificadores de plagio a mejorar sus algoritmos de identificación de plagio literario, así como la incorporación de estas herramientas en diseños de estrategias pedagógicas de futuras investigaciones.

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Publicado

06-01-2026

Cómo citar

Amor Oliva, L. E., & May Guillermo, E. G. (2026). Precisión de la detección de plagio académico: Un análisis descriptivo en verificadores de Inteligencia Artificial. Emerging Trends in Education, 8(16), 1-18. https://doi.org/10.19136/etie.v8n16.6338