En apariencia, los textos escritos con inteligencia artificial resultan impecables. Son fluidos, educados y estilísticamente siempre correctos. Sin embargo, detrás de ese acabado brillante se esconde un fenómeno inquietante: la homogeneización del lenguaje. La redacción generada por modelos como ChatGPT, Claude o Gemini está replicando una serie de patrones narrativos que hacen que artículos, emails, posts en redes sociales o entradas de la Wikipedia empiecen a sonar sospechosamente igual.

Para alertar sobre esta tendencia, precisamente la comunidad editorial de Wikipedia --uno de los espacios más vulnerables al contenido artificial no declarado- ha publicado una lista detallada con los principales “signos de escritura generada por IA”. El documento pretende servir como guía para detectar textos sintéticos y constituye un análisis estilístico profundo de cómo escriben hoy los nuevos modelos lingüísticos.

Cuando todo es "cautivador", "diverso" y "con significado"

Uno de los hallazgos más contundentes es la tendencia de los LLMs (Large Language Models) a enfatizar en exceso el simbolismo y la importancia de cualquier asunto, por nimio que sea. Un pueblo puede “representar la resiliencia de una comunidad”, un parque “reflejar la renovación ecológica”, o una simple ubicación “disfrutar de una ubicación estratégica que la convierte en un hub dinámico y cultural”. Todo parece tener un propósito trascendente, aunque en muchos casos, sencillamente, no lo haya.

Este tipo de frases que inflan la narrativa pueden llegar a uniformar la percepción. Y es que la naturaleza es siempre “impresionante”, las ciudades son “vibrantes”, los animales “majestuosos” y las culturas “ricas en patrimonio”. Se trata de una plantilla discursiva que los LLMs replican con naturalidad, pero que vacía de matices al lenguaje.

Sobrecarga de conectores y resúmenes 

Los editores de Wikipedia también advierten sobre la reiteración de estructuras que revelan el carácter mecánico del texto. Los conectores como “por otro lado”, “además” o “en resumen” aparecen con una frecuencia excesiva, al igual que las conclusiones forzadas: “En conclusión, este avance representa un hito en la historia de…”. Este hábito de cerrar cada párrafo con un epílogo innecesario es un rasgo característico de la prosa generada por IA.

Algo similar ocurre con las construcciones paralelas negativas. Por ejemplo: “No solo es una excelente opción culinaria, sino también un ejemplo de emprendimiento local". O con la llamada regla de tres (“creativo, innovador y versátil”), un recurso efectivo en retórica humana a la hora de adjetivar, pero sobreexplotado por los algoritmos hasta la caricatura.

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Superficialidad con gramática perfecta

Quizás el aspecto más preocupante no resida tanto en el estilo como en el contenido. Los LLMs tienden a camuflar explicaciones superficiales bajo una forma gramaticalmente perfecta. Suelen concluir frases con participios que aparentan análisis (“...mejorando la experiencia del usuario”, “...reflejando la importancia del ecosistema”), aunque detrás no haya un argumento real. El resultado: una prosa correcta pero vacía.

Este tipo de escritura también recurre a atribuciones vagas -“algunos expertos afirman…”, “diversos informes señalan…”- sin una fuente clara, ampliando la ambigüedad y disminuyendo la verificabilidad del contenido.

La publicación de esta lista por parte de Wikipedia responde a su sistema abierto y su valor como fuente de autoridad digital, que está ahora expuesta a un riesgo creciente por el uso automatizado de la IA para manipular o rellenar artículos, ya sea con fines promocionales, reputacionales o simplemente por pereza humana. Dado que los motores de búsqueda como Google valoran positivamente la presencia en la plataforma, algunas marcas, a pesar de estar explícitamente prohibido, están utilizando modelos de IA para editar artículos sobre sí mismas o para sembrar contribuciones irrelevantes que desvíen la atención.

Los editores voluntarios han tenido que aprender a detectar estos patrones. Y lo que han encontrado es un conjunto de señales que trascienden la forma para revelar una cuestión de fondo: la calidad de la información. Aunque a veces la superficie esté pulida, el contenido generado por IA suele carecer de profundidad, criterio o contexto.

En este sentido, la guía de Wikipedia funciona como espejo en un entorno donde la eficiencia narrativa está estandarizada por algoritmos y escribir bien exige más que nunca una conciencia renovada del estilo, el tono o el fondo de los artículos. 
Si bien, es posible usar LLMs sin caer en la trampa del cliché: basta con reescribir, matizar, suprimir los automatismos o, como sugiere el propio artículo, con un truco a largo plazo: copiar y pegar la lista completa de señales de escritura IA en el prompt, e instruir al modelo para evitarlos deliberadamente.

Más info.: Wikipedia - señales de escritura por la IA