Detector de IA gratis 2026: verificador de texto con IA, sin registro | EyeSift

Qué

EyeSift es un detector gratuito de texto con IA, sin registro y orientado al navegador, para revisar si una muestra de texto muestra indicios de escritura generada por IA. Está posicionado como una herramienta de triaje para educadores, revisores, editores y otros usuarios que necesitan una evaluación rápida del riesgo, con precaución ante los falsos positivos, especialmente en textos cortos, traducidos, técnicos o muy editados.

Funciones

• Análisis de texto del lado del cliente: Analiza el texto pegado en JavaScript del lado del navegador en lugar de subirlo a un servidor de EyeSift, lo que ayuda a los usuarios a realizar comprobaciones privadas.
• Informes de riesgo de IA y fiabilidad: Devuelve una puntuación de riesgo de IA junto con etiquetas de confianza y fiabilidad para que los usuarios puedan juzgar si el resultado es lo suficientemente sólido como para informar una revisión.
• Desglose por nivel de señales: Muestra factores como perplejidad, variabilidad, riqueza de vocabulario, repetición, señales a nivel de oración e indicadores de escritura humana para explicar la puntuación.
• Advertencias sobre muestras cortas y contexto: Marca casos de baja fiabilidad, como muestras de menos de 50 palabras, chat informal, texto traducido, código, tablas y prosa técnica, para reducir la sobreinterpretación.
• Resumen de revisión copiable: Proporciona un resumen que los usuarios pueden reutilizar en documentación o flujos de revisión cuando necesitan explicar el resultado del detector y sus limitaciones.

Consejos útiles

• Usa 50+ palabras para una evaluación orientativa y 150+ palabras para una mayor confianza; las muestras más cortas deben tratarse como evidencia débil.
• Trata la puntuación como un disparador de revisión, no como prueba; para usos académicos, de contratación, legales o editoriales, combínala con borradores, historial de revisiones, comprobaciones de fuentes y juicio humano.
• Ten especial cuidado con el inglés no nativo, la escritura traducida, la prosa formal y los textos muy editados, ya que pueden aumentar el riesgo de falsos positivos.
• Para entradas estructuradas como código, JSON, listas y tablas, interpreta el resultado como sensible al formato y dependiente del contexto, en lugar de evidencia apta para determinar autoría.