1. Clasifica el contexto del documento
Identifica si el texto es un ensayo, un artículo de investigación, un artículo, un informe de negocios, una solicitud o un documento interno antes de interpretar el riesgo de escritura con IA.
Metodología
WriteGo se construye en torno a flujos de trabajo de integridad de la escritura: puntuar el documento, mostrar la evidencia, reducir los falsos positivos y mantener a las personas al mando de las decisiones de alto riesgo.
Prueba comparativa
WriteGo ha publicado el protocolo de evaluación descrito a continuación, pero todavía no un informe auditable que respalde una cifra exacta de precisión. Hasta publicar la definición del conjunto de datos, el procedimiento versionado, los resultados por subgrupos y los materiales reproducibles, las puntuaciones deben tratarse como señales probabilísticas para revisión.
Versión de contenido 2026-07-15 · revisada por producto e ingeniería de WriteGo · protocolo público con resultados auditables pendientes.
Ningún promedio de un benchmark demuestra cómo se creó un documento individual. La longitud, el idioma, la edición, la traducción, el género, los cambios de modelo y la autoría mixta alteran la señal; las decisiones de alto impacto requieren contexto independiente y revisión humana.
Nota de actualización: Esta revisión separa el protocolo público de las afirmaciones de rendimiento aún no publicadas. Los resultados numéricos se añadirán solo junto con la definición del conjunto de datos, un procedimiento de prueba versionado, resultados por subgrupos y materiales reproducibles.
La salida del detector es evidencia de revisión, no un juicio final. Los informes muestran señales a nivel de oración, rangos de confianza y notas del revisor para que los equipos puedan tomar decisiones defendibles.
El protocolo público exige familias de modelos versionadas, muestras de autoría mixta, borradores editados, escritura humana, texto multilingüe y prosa específica de cada dominio. Los resultados de rendimiento quedan pendientes hasta que los materiales de apoyo sean auditables.
El producto prefiere bandas de riesgo transparentes en lugar de acusaciones absolutas. Los flujos sólidos combinan señales de probabilidad de IA con el contexto de la fuente, el historial de escritura, los borradores y las políticas.
El tratamiento de los envíos, el acceso y la retención deben seguir la política de privacidad publicada, la configuración de la cuenta y el flujo de trabajo configurado. Los revisores deben evitar enviar texto sensible sin comprobar los controles aplicables.
Flujo de revisión
La metodología separa el triaje del juicio. Los revisores deben entender qué se analizó, por qué se marcó un pasaje, qué patrones de falsos positivos se aplican y qué acción basada en políticas es apropiada.
Identifica si el texto es un ensayo, un artículo de investigación, un artículo, un informe de negocios, una solicitud o un documento interno antes de interpretar el riesgo de escritura con IA.
Usa la puntuación a nivel de documento para el triaje y luego inspecciona la evidencia de la oración o el párrafo que provocó la banda de riesgo.
Comprueba si el texto es corto, traducido, con plantilla, de un hablante no nativo, muy editado o con muchas citas antes de escalar un resultado.
Registra la consigna, la tarea, el material de origen, los borradores, las notas del revisor y el umbral de política que dieron forma a la decisión final.
Acepta el texto, solicita una revisión, pide una divulgación, escala para revisión o descarta la señal cuando la evidencia de apoyo es débil.
Limitaciones
Una detección de IA fiable es transparente sobre la incertidumbre. WriteGo evita presentar una única puntuación como veredicto final.
Todavía no. WriteGo ha publicado su enfoque de evaluación, pero sigue pendiente un informe versionado con definición del conjunto de datos, resultados por subgrupos y materiales reproducibles. Por ello no presentamos una tasa exacta como afirmación pública verificada. La salida del detector es evidencia probabilística para revisión, no prueba de autoría individual.
No. WriteGo trata la salida de la detección de IA como evidencia de revisión, no como prueba. Las decisiones de alto riesgo deben incluir borradores, fuentes, políticas y juicio humano.
La metodología explica cómo se calibran las puntuaciones, qué evidencia ven los revisores, cómo se gestionan los falsos positivos y cuándo debe escalarse un resultado.
Los equipos deben inspeccionar los pasajes marcados, comparar el contexto de apoyo, comprobar los patrones de falsos positivos, documentar las notas del revisor y elegir una siguiente acción basada en políticas.