Contenido de marketing hecho con IA: cómo lo detectan y lo revisan las empresas

Las empresas, las agencias y los medios de marca ya no se preguntan si usar inteligencia artificial para escribir. Se preguntan cómo revisar lo que sale de ella antes de publicarlo. La respuesta suele combinar dos cosas: un control editorial serio y herramientas que detectan los rasgos del texto automático.

Esos rasgos son reconocibles. Frases planas, repeticiones, estructuras que se calcan de un párrafo a otro y una huella estadística que dejan los modelos de lenguaje más usados, como ChatGPT, Claude o Gemini. Revisar con método los artículos del blog, las propuestas comerciales o las notas de prensa ayuda a una marca a conservar la confianza de sus lectores y su visibilidad en buscadores.

La automatización ya es habitual en marketing digital, comunicación B2B y relaciones públicas. El problema no es usarla. Es publicar la plantilla tal cual sale, sin análisis y sin que nadie la retoque. Ahí un artículo que debía ser especializado se convierte en un texto genérico que podría firmar cualquiera, y la marca pierde autoridad.

Qué cambia en el contenido corporativo con la automatización

Un verificador de plagio clásico compara el texto con lo que ya está publicado: webs corporativas, portales de noticias, directorios. Busca coincidencias literales. Si una propuesta comercial se ha copiado de la web de un competidor, lo detecta enseguida.

La inteligencia artificial funciona de otra manera. No copia fragmentos existentes: genera frases nuevas a partir de probabilidades estadísticas. Por eso un texto generado suele pasar limpio por un antiplagio. No hay nada que coincida, porque nada se ha copiado.

Para ese otro análisis hacen falta herramientas distintas. Un humanizador de IA trabaja sobre lo que delata al texto automático. En el caso de JustDone, según la propia herramienta, analiza el ritmo de las oraciones, la elección de palabras y la estructura del texto, y lo reescribe para que se lea con naturalidad.

Por qué los textos de marketing pierden al lector

Un texto generado y publicado sin revisar arrastra defectos que no siempre saltan a la vista, pero que el lector nota. Le falta lo que solo conoce la empresa: cómo funciona su negocio, qué le pasa de verdad a sus clientes y qué hace distinta su propuesta.

Un editor, un especialista en contenidos o un corrector con oficio lo reconoce por varias señales:

• Frases hechas y generalidades donde deberían ir cifras, métricas o indicadores del negocio.
• Párrafos con la misma estructura y frases que arrancan una y otra vez con la misma muletilla.
• Ni un caso real, ni una cita de alguien de la empresa, ni un ejemplo de cliente, ni contexto local.
• Datos que no cuadran, hechos falsos o referencias que no existen: las llamadas alucinaciones.
• Un tono neutro e impersonal que no suena a la marca ni habla al público al que se dirige.

Cuando el contenido de una empresa acumula estos fallos, el lector se va antes, lee menos y se queda con peor imagen de la marca.

Qué miden los detectores de texto automático

Los detectores no buscan copias. Estudian cómo está construido el lenguaje: lo previsible que resulta cada palabra elegida y cuánto varían las frases entre sí. Con eso estiman la probabilidad de que el texto lo haya escrito una persona o una máquina. Es una estimación, no una prueba.

JustDone reúne en una misma plataforma varias herramientas para hacer una comprobación cualificada de la originalidad de un texto: en su web ofrece un detector de plagio, un detector de IA, un humanizador y un verificador de hechos. Según la compañía, su detector integrado señala qué frases siguen sonando automáticas después de reescribirlas.

En la práctica, un análisis completo suele mirar tres cosas:

• La perplejidad, que mide lo previsible que es la elección de palabras y cuánto se repiten las fórmulas de siempre.
• La variación entre frases, lo que en inglés se llama burstiness: si la longitud y la estructura cambian como en un texto humano o van todas cortadas por el mismo patrón.
• El uso correcto de la terminología del sector, la jerga profesional y las expresiones propias del contexto.

Tener estas tres cosas en cuenta mejora la legibilidad del texto y ayuda a que la audiencia siga leyendo.

Un proceso editorial en dos fases

La forma más práctica de trabajar es separar el proceso en dos fases. En la primera, las herramientas generativas sirven para buscar ideas, ordenar un índice o preparar un primer borrador. En la segunda, el montaje y la edición final los hace una persona que conoce el tema de verdad, sea alguien del equipo o un copywriter con oficio.

Las herramientas de análisis quitan trabajo rutinario en esa segunda fase. Revisar el texto antes de que llegue a la persona que lo aprueba permite localizar los párrafos flojos a tiempo, y eso ahorra idas y venidas.

No es un asunto solo de grandes empresas. Cinco Días publicó en marzo de 2024 una guía sobre cómo pueden las pymes usar la inteligencia artificial, y la redacción de contenidos es uno de los usos más inmediatos para una empresa pequeña.

Cómo escribir un texto que funcione en una empresa

Un buen texto de empresa se apoya en experiencia propia, en datos originales y en resolver un problema concreto del lector. Si hay que mejorar el contenido de tu web, estos cinco pasos son un buen punto de partida:

1. Incluye ejemplos reales, opiniones de clientes y cifras que salgan de tus propios análisis.
2. Da la posición de tu marca en los debates y las tendencias de tu sector.
3. Varía el ritmo: alterna datos breves y directos con bloques de análisis más largos.
4. Huye del lenguaje plano con detalles concretos y matices prácticos.
5. Revisa el texto terminado con una herramienta especializada antes de publicarlo.

Así el contenido gana originalidad y credibilidad, y cumple lo que Google dice que busca: calidad, no un método de producción concreto.

Riesgos legales y de reputación del contenido generado

Más allá del marketing y del posicionamiento, publicar sin control textos generados automáticamente tiene riesgos legales y de reputación que conviene conocer.

El primero tiene que ver con la autoría. La Ley de Propiedad Intelectual establece en su artículo 5 que «se considera autor a la persona natural que crea alguna obra literaria, artística o científica». Un texto en el que ninguna persona ha intervenido de verdad tiene un encaje dudoso como obra protegida, y eso puede dejar a la empresa con menos armas si un competidor lo copia.

Hay más frentes que revisar:

• Un modelo entrenado con textos de internet puede reproducir fragmentos o ideas de terceros, y conviene comprobarlo antes de publicar.
• Si el texto contiene afirmaciones falsas sobre un producto, el problema ya no es de estilo. La Ley General de Publicidad considera ilícita la publicidad engañosa y la trata como un acto de competencia desleal.
• Si un cliente exige documentación original en el contrato, entregarle un texto generado sin revisar es un incumplimiento que puede costar la relación.

Por eso tiene sentido fijar una norma interna sencilla: ningún texto generado sale al exterior sin que un especialista lo revise y lo apruebe.

Preguntas frecuentes

¿Penaliza Google el contenido generado con inteligencia artificial?

No por el hecho de estar generado con IA. En su guía sobre contenido generado por IA, publicada en febrero de 2023, Google explica que se fija en la calidad del contenido y no en cómo se ha producido, y que el uso apropiado de la IA no va contra sus directrices. Lo que sí incumple sus políticas contra el spam es usar la automatización con el objetivo principal de manipular el posicionamiento. Un texto de plantilla que no aporta nada propio tiene todas las papeletas de quedar por detrás.

¿Qué hacer si un texto escrito por una persona se marca por error como generado por IA?

Demostrar el proceso. Sirven los borradores y el historial de versiones, las fuentes consultadas, las declaraciones de las personas entrevistadas y poder explicar cómo se construyó el artículo. Los detectores dan probabilidades, no veredictos.

¿Es seguro analizar textos confidenciales en una plataforma de detección?

Depende de la plataforma. Antes de subir una propuesta comercial o un documento interno, conviene leer su política de privacidad y sus condiciones de servicio para saber qué hace con los textos que recibe y cuánto tiempo los conserva.

¿Los detectores funcionan con textos en varios idiomas?

Depende de cada herramienta, y conviene comprobarlo con textos propios. JustDone, por ejemplo, indica que su humanizador trabaja directamente en español, sin traducir el texto a otro idioma primero.

¿En qué se diferencia un detector de plagio de un detector de IA?

El detector de plagio compara el texto con lo que ya está publicado y busca coincidencias; es lo que se usa para comprobar el plagio de los textos de tu web. El detector de IA no busca copias: analiza los patrones estadísticos del lenguaje y lo previsible de cada frase para estimar si el texto suena escrito por una persona.