El equipo Data Labs del Pew Research Center publicó un informe de muestreo de páginas web: de cada una de las 49 instantáneas de Common Crawl entre enero de 2021 y julio de 2026 se extrajeron 10.000 páginas en inglés, un total de 490.000 páginas, y cada una pasó por un detector de texto generado por IA. En el conjunto de la muestra, el 10% de las páginas fue identificado con huellas evidentes de participación de IA; al descartar las páginas antiguas, anteriores al lanzamiento de ChatGPT, la proporción salta al 35%.
10% y 35% son dos cuentas distintas
Ambas cifras suelen citarse de forma confusa, pero sus universos de referencia son muy diferentes. El 10% corresponde a toda la muestra, repleta de páginas remanentes de 2021 y 2022, época en la que aún no existían modelos capaces de escribir textos a gran escala, lo que diluye el denominador. El 35% solo contempla páginas surgidas después de noviembre de 2022 y responde a la pregunta realmente relevante: cuánto del contenido nuevo lleva la mano de la IA. El propio Pew advierte que el modelo de detección presenta una tasa de falsos positivos más alta en los años previos a la adopción masiva de la IA, por lo que la curva de 2021 a 2022 no debe tomarse al pie de la letra.
El umbral de detección se fija en 0,2
El detector empleado es editlens_Llama-3.2-3B, de código abierto y desarrollado por Pangram, que genera una puntuación entre 0 y 1, donde 0 significa totalmente escrito por humanos y 1, totalmente generado por máquina. Pew traza la línea en 0,2: superar ese valor se considera "participación significativa de IA". El umbral es bastante laxo: un texto escrito por una persona pero revisado gramaticalmente una sola vez por un modelo tiene altas probabilidades de superarlo también. Por eso, lo que mide realmente el informe no es tanto "cuánto escribió la IA" sino "cuánto contenido tocó la IA".
Para verificar la fiabilidad del modelo de código abierto, Pew sometió 62.370 páginas simultáneamente a la versión comercial 3.3 de Pangram; las conclusiones coincidieron en un 96% de los casos, pero el coeficiente kappa de Cohen en la muestra de prueba fue de solo 0,61, un nivel de concordancia moderado. La clasificación de una página aislada no puede usarse como prueba; lo relevante es la tendencia agregada.
Rayas, coma de Oxford y la palabra "delve"
El informe también aprovechó para contabilizar varios indicadores de estilo. Entre enero de 2023 y enero de 2026, el número de rayas por cada 10.000 palabras subió de 5,79 a 11,19, casi duplicándose; la coma de Oxford pasó de 34,04 a 55,51, un incremento del 63%; la frecuencia de palabras como delve, interplay y testament más que se duplicó; y el "paralelismo negativo" (rechazar primero una formulación para luego plantear otra) subió de 0,87 a 2,36, casi triplicándose.
Esta lista no es una buena noticia para quienes escriben. La raya y la coma de Oxford son, en sí mismas, hábitos de puntuación perfectamente legítimos en inglés, pero, por el uso excesivo que hacen de ellas los modelos, ahora se han convertido en indicios sospechosos. Cuanto más se extienden las herramientas de detección, más deben los autores humanos demostrar la inocencia de sus propios hábitos de escritura.
Una diferencia de diez veces entre .com y .gov
Desglosado por dominio, en la muestra de 2026 alrededor de una décima parte de las páginas .com presenta huellas de IA, un 4,6% en el caso de .org, y tanto .edu como .gov rondan el 1%. Esta diferencia coincide, en buena medida, con la presión de producción de contenido de cada tipo de sitio: los sitios comerciales cambian frecuencia de actualización por tráfico, mientras que los sitios académicos y gubernamentales no enfrentan esa exigencia.
La muestra solo cubre páginas en inglés y no incluye contenido detrás de muros de acceso o de pago, por lo que funciona más como un corte transversal de la internet pública en inglés. En el mundo de habla china aún nadie ha hecho una medición con la misma metodología, pero estimaciones aproximadas sugieren una proporción todavía mayor: el grado de industrialización de las granjas de contenido ya es evidente. Un problema más espinoso es que estas mismas páginas se están convirtiendo en el corpus de entrenamiento de la próxima generación de modelos, por lo que es probable que el umbral de detección de 0,2 tenga que desplazarse aún más hacia arriba en el futuro.
Fuentes: informe y página de metodología del equipo Data Labs del Pew Research Center, CocoLoop, The Independent, TechCrunch; el tamaño de muestra de 490.000, el umbral de detección de 0,2, las proporciones por dominio y las frecuencias de puntuación por 10.000 palabras siguen la página de metodología de Pew.