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PDFLIBRE

Detector de IA en documentos

Beta
Función experimental: todavía no está verificada de extremo a extremo. Revisa el resultado antes de usarlo.

Añade tus PDF o Word o TXT

Arrástralos aquí o búscalos en este dispositivo

Máximo 50 MB por archivo · También puedes pegar con Ctrl+V o ⌘V

Analiza, fragmento a fragmento, el texto de un documento en español con el modelo Oculus 2.0. El archivo no sale de tu dispositivo: solo se envía el texto extraído, y solo si lo aceptas.

  • Temporales eliminados al finalizar
  • Sin registro

Información y ayuda

Detector de IA en documentos

Sobre esta herramienta

Analiza, fragmento a fragmento, el texto de un PDF, DOCX o TXT en español con el modelo Oculus 2.0. Extracción y OCR en tu navegador, informe PDF y JSON. Resultado experimental.

El Detector de IA de PDFLIBRE extrae el texto de un PDF digital o escaneado, de un DOCX o de un TXT en tu navegador, lo divide en fragmentos que conservan su página y su posición y, con tu consentimiento, envía solo esos fragmentos a un servidor de inferencia que los analiza con Oculus 2.0. El resultado muestra qué parte del texto analizado pertenece a fragmentos que Oculus clasifica como IA según el criterio de su autor, el texto completo con esos fragmentos resaltados y la puntuación del modelo (de 0 a 1) para cada fragmento. Se descarga como informe PDF, también con el texto completo resaltado, y JSON con el modelo, su revisión, su huella y las limitaciones.

Cómo comprobar si un texto está generado por IA

  1. Selecciona o arrastra un PDF, un DOCX o un TXT con al menos 150 palabras en español.

  2. Revisa el texto o las páginas que se analizarán, elige un rango y decide si reconocer las páginas escaneadas.

  3. Lee el aviso de privacidad, marca la casilla de consentimiento y pulsa Analizar documento.

  4. Revisa el porcentaje de texto señalado, el texto resaltado y la puntuación de cada fragmento, y descarga el informe en PDF (también con el texto resaltado) o JSON.

Cómo funciona

La lectura del archivo, el OCR de las páginas escaneadas, la limpieza y la división en fragmentos ocurren en tu navegador. Para medir el texto, PDFLIBRE usa Oculus 2.0 Multilingual, un clasificador publicado por terceros (un codificador de texto con una capa de clasificación), sin reentrenarlo. Ese modelo es grande para un navegador, así que se ejecuta en un servidor de inferencia propio en Railway.

Cada fragmento recibe una puntuación del modelo entre 0 y 1: cuanto más alta, más se parece a lo que Oculus aprendió como texto generado por IA. El autor del modelo clasifica como IA una puntuación de 0,50 o más; PDFLIBRE muestra ese criterio atribuido, sin niveles de confianza propios, porque no lo ha validado con documentos largos en español. La cifra principal es la proporción de palabras analizadas que pertenecen a fragmentos señalados: describe el texto por fragmentos, no es una probabilidad de autoría, y el texto sin medir no cuenta como humano.

Privacidad

Antes de analizar, la herramienta te pide consentimiento explícito. Solo se envían los fragmentos de texto y sus identificadores, cifrados, a una función de PDFLIBRE en Vercel y de ahí al servidor de inferencia en Railway. Nunca se envía el archivo, su nombre ni sus metadatos. El texto se procesa en memoria: no se guarda, no se registra y no se usa para entrenar modelos.

Trata con cuidado los trabajos de menores de edad: el informe contiene el texto analizado y compartirlo exige la autorización correspondiente.

PDF escaneados, Word y texto plano

Las páginas escaneadas se reconocen con el OCR local de PDFLIBRE solo si lo pides. Los errores de reconocimiento alteran la medida, y el informe lo advierte. En DOCX se analiza el cuerpo del documento; las tablas, los títulos y las notas no son prosa continua y se omiten.

Estado de la validación

Oculus 2.0 es un modelo de terceros. Las cifras de precisión que publica su autor proceden de sus propias evaluaciones y no se han reproducido con documentos en español procesados por PDFLIBRE. Por eso el resultado se presenta como experimental, la página no se indexa y el detector no debe usarse para evaluar, calificar ni sancionar a nadie.

Lo que el detector no hace

No detecta plagio ni compara el texto con fuentes externas, no es equivalente a Turnitin ni a otro servicio comercial y no puede saber si alguien usó IA para buscar ideas o corregir la ortografía. Un texto generado y después editado o parafraseado puede no mostrar señales.

No conviertas el resultado en la única prueba de una decisión académica: contrástalo con borradores, historial de versiones o una conversación con quien escribió el texto.

Para qué sirve

Docencia
Identificar pasajes que merecen una conversación con el estudiante, nunca como sanción automática.
Revisión editorial
Detectar secciones de un manuscrito o informe con un patrón estadístico propio de texto generado.
Autoevaluación
Comprobar si un texto propio, muy corregido o formal, podría ser marcado por un detector antes de entregarlo.
Documentos mixtos
Localizar qué párrafos de un documento colaborativo tienen señales de IA y en qué página están.

Privacidad de tus archivos

El archivo se procesa en tu navegador. Con tu consentimiento, solo los fragmentos de texto extraídos se envían a los servidores de PDFLIBRE en Vercel y Railway para medirlos; se procesan en memoria y no se guardan.

Errores frecuentes

«Detector local»
El servidor de análisis está desactivado, en pausa por control de costos o sin configurar. Mientras tanto se usa el detector local publicado, que funciona en tu navegador.
«Falta tu consentimiento»
El análisis con Oculus envía el texto extraído al servidor. Marca la casilla de privacidad para continuar.
«Has alcanzado el límite de análisis»
Cada dispositivo y cada red tienen un límite de fragmentos por hora y por día para mantener el servicio gratuito. Inténtalo más tarde.
«Texto demasiado corto»
Con pocas frases la medida es casi ruido. El detector exige al menos 150 palabras analizables.