[Fernando Pescador]: Bueno, salvo que alguien ponga alguna objeción, teníamos intención de
grabar porque hay algunas personas que nos han comunicado que no podían asistir y estaban interesadas.
Bueno, pues buenos días a todos y todas.
Creo que esta es la última sesión que tenemos antes de Navidades, de esto
que llamamos el Otoño Tech.
A la vuelta de Navidades, dado el éxito que ha tenido, pues
organizaremos más eventos, ya os los comunicaremos.
Hoy en particular tenemos 370 inscritos en este tema, lo cual lo
que demuestra es un poco el interés que tiene para todo el profesorado
todo este reto al que nos estamos enfrentando, del plagio de contenidos
generados por inteligencia artificial y la evaluación de todo esto.
Yo creo que desde luego desde que yo soy profesor es una de las cosas que
más está impactando y que
Luego creo que tenemos que aprender a ver cómo hacerlo.
En concreto, hoy vamos a hablar de la herramienta que probablemente casi
todos conozcáis, que la universidad tiene contratada, que es Turnitin.
Turnitin creo que es la empresa líder en el mercado en temas de detección
de plagio.
Y ya hace muchos años que disponemos de esta herramienta integrada en
Ya digo, probablemente muchos de vosotros la conozcáis.
La novedad de este año es que la compañía Turnitin ha añadido a su
funcionalidad la capacidad de detectar documentos generados con
inteligencia artificial.
Como esto es novedoso y creíamos que lo mejor era invitar directamente
personas de la empresa pues tenemos a gustavo que está por ahí que luego se
presentará y que nos va a hacer una sesión de qué tipo de contenidos es
posible detectar ponía que pues no todos son posibles detectarlos y un
poco que funcionalidades nuevas son las que se han incorporado este año
antes de pasarle la palabra que al final es lo importante si quería
hacer una referencia al tema de las licencias de turnitin
A ver, actualmente la universidad hemos adquirido para este curso,
preveyendo, perdón, para el año 2026, preveyendo que pueda haber más
necesidad, un total de 14.000 licencias de lo que nos van a contar
ahora.
¿Eso qué quiere decir?
Eso quiere decir que cada alumno al que se le pase una vez o 100 veces,
da igual, una prueba de plagio, ese alumno consume una licencia.
Lo cual nos lleva a que...
Toda la universidad podríamos chequear a un total de 14.000
alumnos.
Así, el número gordo de alumnos que tiene la universidad son 37.000, lo
cual quiere decir que no tenemos a día de hoy capacidad, en el momento,
para hacerlo con el 100% de los estudiantes.
Tampoco creemos que sea necesario hacerlo con el 100% de los
estudiantes porque, como nos va a comentar Gustavo, no todos los
trabajos van a ser detectables, no todas las actividades pueden pasar
Entonces, bueno, hemos incrementado el número de licencias
significativamente respecto a otros años.
para intentar dar un poco de mayor cobertura.
Si creemos, y es simplemente una opinión o una recomendación, que
temas tales como los trabajos fin de carrera y trabajos fin de máster sí
que pensamos que deberían pasar por esta herramienta.
De hecho, en el futuro, cuando...
diseñemos las herramientas para la gestión de TFGs y TFMs a nivel global
para la universidad, integraremos la obligatoriedad, entre comillas, de
que pasen por estos procesos.
A día de hoy es una cuestión voluntaria, ya sabéis que cada
profesor decide o no si pasan por ahí.
Nuestra recomendación es que se haga.
Y en ese sentido hemos adquirido un número de licencias que consideramos
suficientes.
Si durante el desarrollo del curso vemos que fuera necesario más y
tenemos disponibilidad presupuestaria,
acometeríamos una compra adicional.
Por la experiencia de otros años, con este número nos debería llegar.
Y hecha esta aclaración un poco de cómo funciona Turnitin a nivel de
licencias, pues le paso la palabra a Gustavo.
Gustavo, todo tuyo.
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: ¿Qué tal?
Muchas gracias.
Buenos días, buenas tardes para todos y todas.
Muchas gracias por sumarme.
Gracias por la introducción también.
Voy a compartir mi pantalla y vamos a comenzar con la sesión.
¿Pueden ver mi pantalla y me escuchan bien?
Sí.
Excelente.
Bueno, hola, ¿qué tal?
Nuevamente, mi nombre es Gustavo Montaña Fonsella.
Soy un consultor de implementación para Turnitin, para Europa y Medio
Y hoy voy a estar introduciéndoles brevemente el reporte de inteligencia
artificial de Turnitin.
Esta sesión está siendo grabada.
Luego ustedes van a tener acceso a la grabación.
Y básicamente el recorrido para el día de hoy está dividido en tres
secciones.
La primera es el reporte de inteligencia artificial en teoría, en
donde les voy a explicar cómo funciona nuestro modelo de predicción
de escritura con inteligencia artificial.
Luego vamos a tener una sección que yo llamé desafíos y soluciones porque
a veces interpretar qué es lo que dice un reporte de inteligencia
artificial puede ser desafiante, pero voy a tratar de mencionarles algunos
ejemplos típicos para que ustedes se sientan con mayor confianza a la hora
Vamos a analizar esto en base a casos muy concretos que tienden a aparecer
Y luego vamos a tener un espacio dedicado a preguntas, por supuesto.
De todas maneras, quiero decirles que esto, más allá de esta organización,
es una sesión más bien práctica.
La idea es que ustedes puedan ver cómo funciona un reporte de
inteligencia artificial en vivo.
Vamos a arrancar entonces el reporte de inteligencia artificial en teoría
y yo siempre inicio con los requisitos de archivo, que esto es
muy, muy importante porque hay requisitos de archivo específicos
para que nosotros podamos correr nuestros reportes de inteligencia
artificial.
El archivo tiene que ser inferior a 100 megas y tiene que tener al menos
300 palabras en prosa.
Nosotros no tomamos en cuenta o en general no analizamos o no incluimos
en el análisis texto en viñetas, en párrafos muy cortos, en subtítulos.
Para que nosotros podamos correr este análisis necesitamos texto en prosa,
tres o cuatro líneas de texto en el párrafo al menos.
Tiene que haber 300 palabras de este tipo de texto y el límite es hasta
30.000 palabras.
Ahora, si ustedes tienen un trabajo más largo, más grande que 30.000
palabras, nosotros lo que vamos a hacer es correr el reporte de
inteligencia artificial en las primeras 30.000 palabras.
Y luego, si ustedes quieren en general correr el reporte en la
totalidad del trabajo, van a tener que dividirlo en distintas secciones
y subir cada sección y nosotros vamos a poder correr un reporte en cada una
para que ustedes puedan ver los resultados.
Por último, se aceptan cuatro tipos de archivo, Word, PDF y formato de
texto enriquecido y básico.
Y lo que es importante señalar de los tipos de archivo es que nosotros
trabajamos con texto.
El reporte de inteligencia artificial de Turnitin es un reporte de
predicción de escritura con inteligencia artificial.
Les va a decir con un porcentaje de certeza muy elevado que un texto fue
muy probablemente escrito o no en distintas secciones con inteligencia
artificial.
Esa es la idea y nosotros trabajamos solamente con texto.
Ahora les voy a explicar por qué necesitamos texto en prosa, pero
siempre es importante también mencionar que estas mismas
diapositivas que les estoy compartiendo ahora, yo luego se las
voy a compartir a sus administradores y ustedes van a poder tener acceso a
Por ejemplo, para revisar en los enlaces a las guías, en donde pueden
ver online una explicación paso a paso y detallada también un poco de
lo que les voy a estar explicando ahora.
Ahora bien, ¿cómo funciona el reporte de inteligencia artificial?
Básicamente, lo que hacemos nosotros en este caso no es comparar con una
base de datos previa, como hacemos habitualmente en los reportes de
similitud textual o que son conocidos como los reportes de plagio.
Ustedes saben que en Turnitin se toma su trabajo y se compara con una base
Como estas herramientas generativas de texto de inteligencia artificial
generan texto, por así decirlo, novedoso cada vez que se les pide, no
tiene sentido comparar con una base de datos previa.
Lo que nosotros hacemos en este reporte, en cambio, es identificar
patrones de escritura de estas herramientas de inteligencia
Porque cuando estas herramientas se escriben, lo hacen de una manera
específica que tiende a ser repetitiva porque generan texto a
Es decir, tienen fórmulas matemáticas que definen qué palabra debería
seguir a una cadena previa de palabras.
Y este tipo de fórmulas matemáticas pueden ser rastreadas.
Lo que hicimos nosotros fue crear nuestro propio modelo de inteligencia
artificial y lo entrenamos para detectar estas fórmulas matemáticas
en cada oración y este, por así decirlo, patrón de escritura.
Y cuando lo identificamos, vamos a colorear esa sección en su texto.
Es así como funciona.
Nosotros identificamos patrones y les decimos que nos parece que hay
suficientes elementos para que esa oración esté coloreada y se sugiera
que fue muy probablemente escrita con inteligencia artificial.
Ahora vamos a hablar del porcentaje de certeza y eficacia en estas
predicciones.
Antes de avanzar hacia esa parte, quería mencionarles un poquito más
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: Cercano a 0 significa que no encontramos elementos que sugieran
cómo funciona nuestro sistema para que quede más bien claro.
Este recuadro está en inglés, pero la explicación está en español en las
uso de inteligencia artificial.
Cercano a 1 significa que esto sugiere patrones de escritura de
Y básicamente lo que hacemos es separar a su texto en oraciones y
inteligencia artificial porque la forma en la que el texto fue generado
luego creamos bloques de oraciones, como ven aquí.
Y a cada bloque y oración le vamos a dar un número.
por predicción sugiere el uso de este tipo de herramientas.
Luego lo que hacemos es tomar estos bloques de texto y los interpolamos
de manera que cada oración, como ven aquí están interpolados, de manera
que cada oración se compare no solo con lo que viene antes y después en
el mismo bloque, sino también con el bloque siguiente.
Y entonces, gracias a esta interpolación de texto, lo que
hacemos es generar un modelo predictivo que funciona de la
siguiente manera.
Vemos aquí que inicia con esta oración que dice aquí no pareciera
haber escritura con inteligencia artificial.
En esta oración de aquí pareciera haber algo más, pero como venimos de
una sección escrita por un ser humano, no lo vamos a colorear.
Nuestro modelo se focaliza sobre todo en no tener falsos positivos, es
decir, en no decirles a ustedes que hay algo que fue escrito por
inteligencia artificial cuando no lo fue.
Y luego recién en la siguiente oración, cuando vemos que la
inteligencia artificial no solo continúa desde aquí, pero también
continúa luego, es aquí cuando vamos a comenzar a colorear esta sección en
En celeste, ahora se los voy a mostrar, y estas son las secciones
que nosotros les vamos a decir que fueron muy probablemente escritas con
Y vamos a seguir coloreando hasta esta oración aquí, en la cual vemos
que la inteligencia artificial todavía puede ser que suceda, pero
como lo que viene luego es escritura por un ser humano, esta sección no la
vamos a colorear para evitar colorear nada que no haya sido escrito por
es esta sección nuclear aquí lo que va a aparecer marcado en su texto en
celeste.
Y lo que nosotros les vamos a decir, en este grupo de oraciones, o esta
oración, o este conjunto de oraciones, encontramos nosotros
muchos elementos que sugieren la utilización de escritura con
inteligencia artificial.
Veo ahí unas preguntas en el chat, ahora voy a volver a las mismas
Gracias por preguntar, pueden dejar sus preguntas en el chat y vamos a
tratar de responderlas
un rato.
Ahora bien, ¿cómo va a lucir eso en la práctica?
Ahora se los voy a mostrar en vivo, pero el reporte de inteligencia
artificial luce algo así, como ven en esta captura de pantalla.
Y básicamente lo que van a ver es el coloreado en el cuerpo del texto.
Estas secciones en celeste que yo les mencioné, que son secciones que
nosotros creemos que fueron escritas por inteligencia artificial.
Y luego, en base a la cantidad de secciones coloreadas en su texto,
les vamos a decir, y tomando esto solamente texto en prosa, no viñetas,
no subtítulos, no párrafos cortos, les vamos a decir, en este caso, 26%
de su texto en prosa, nosotros predecimos que fue escrito por
inteligencia artificial.
Y aquí van a tener un desglose que es como un mapa que les va a decir en
qué parte de su texto nosotros encontramos estas oraciones que se
sugiere fueron escritas o que fueron muy probablemente escritas con
inteligencia artificial.
También aquí abajo hay una sección que es muy interesante, que es la
Siempre les invito a que la revisen porque tiene muchos papers y muchas
guías que son muy útiles para entender cómo...
analizar estos reportes, incluso también cómo implementar inteligencia
artificial en el aula.
Les vamos a explicar distintas ideas sobre cómo tienen que prepararse para
una conversación con el alumno cuando tienen un reporte que indica un uso
La sección de recursos tiende a ser dejada de lado, pero yo siempre
enfatizo que es muy útil y que está disponible para ustedes con tan solo
Ahora sí, vamos a ir directamente a la práctica.
aquí estoy en un espacio de turnitín para la demostración y tengo
distintos trabajos con distintos porcentajes de escritura con
inteligencia artificial subidos voy a abrir uno básico, uno principal
Vamos a ver aquí cómo luce un reporte.
Aquí ven un reporte de similitud y lo que van a ver es que tienen distintas
opciones y aquí hay una pestaña que dice escritura con inteligencia
artificial.
en esta pestaña de aquí, en este reporte, dependiendo el tipo de
integración que ustedes tengan en Turnitin con su LMS o dependiendo de
cómo lo utilicen.
Puede ser que el reporte de escritura con inteligencia artificial
desaparezca no en un reporte de similitud como el que ven aquí, sino
en otro que aparece en unas pestañas aquí, en unas columnas aquí a la
con una opción aquí abajo en un recuadro que les va a decir el
porcentaje de la misma manera que aparece aquí.
El resultado es el mismo.
Los reportes de inteligencia artificial no cambian.
Pueden hacer clic aquí o clic en esta pestaña y el reporte les va a mostrar
Ahora bien, en este reporte que ustedes ven aquí, lo que van a ver es
que se dice que un 24% del texto en prosa de este trabajo fue detectado
como escrito con inteligencia artificial.
Y aquí van a ver el desglose, las secciones con las cuales nosotros
encontramos los elementos que sugieren el uso de estas
Si yo hago clic aquí...
lo que ustedes van a ver es que va a llevarme a una sección en la cual
comienza a haber texto coloreado en celeste porque el sistema reconoce la
utilización de inteligencia artificial en esta sección.
Este trabajo que yo les estoy mostrando a ustedes es un trabajo que
yo generé en base a ponencias y borradores y publicaciones
académicas, todo mezclado, y en el cual hacia el final, desde la sección
en que aparece en la página 10,
también le agregué un texto generado con ChatGPT.
Y lo que ustedes ven aquí es que este trabajo, a pesar de ser un trabajo
muy grande que tiene 17 páginas, el sistema correctamente identificó en
la página donde inicia la sección de inteligencia artificial este tipo de
herramientas y comienza a colorear las secciones que considera que
fueron muy probablemente escritas con, en este caso, ChatGPT.
Ahora, algunas cuestiones para mencionar de este análisis o de este
texto.
Nuestro sistema no interpreta subtítulos.
Yo este subtítulo que ven aquí, que es donde digo que aquí empieza la
parte escrita por inteligencia artificial, este subtítulo el sistema
de hecho lo va a ignorar, no lo va a leer, porque no contamos subtítulos,
Lo que nuestro sistema busca es patrones de escritura y los trata de
Solamente agregué esto yo para visibilidad, pero si lo remuevo el
resultado va a ser el mismo.
Otra cosa para mencionar es que ustedes van a ver aquí cómo funciona
el reporte de inteligencia artificial en la práctica, porque venimos de
nueve páginas que yo escribí, copié y pegué de publicaciones desde antes de
que empiece a existir la escritura con inteligencia artificial.
Y como ven, el sistema no coloreó nada.
Pero aquí, cuando empezó la escritura con inteligencia artificial, lo que
van a ver es que la primera oración o subtítulo que fue escrita con
inteligencia artificial no aparece coloreada porque no las incluimos.
Y la primera oración que también fue escrita no aparece coloreada.
porque venimos de una sección escrita por un ser humano.
Y entonces, como les expliqué, estas oraciones liminares en los bordes o
en los márgenes, en donde cambia la escritura entre un ser humano y la
escritura por inteligencia artificial, son oraciones en donde el
reporte tiende a ser muy, muy cauteloso y tratar de no marcar
elementos y, por lo tanto, esta primera oración no fue coloreada.
Sin embargo, cuando comenzamos a encontrar consistentemente elementos
que sugieren el uso de inteligencia artificial, vamos a comenzar a
colorear esto aquí y van a ver que el coloreado en celeste continúa.
Puede pasar que haya algunas secciones como esta que ven aquí que
aparezcan no coloreadas también en el medio de un grupo de secciones que
¿Por qué sucede esto?
Bueno, a veces nuestro sistema o nuestro reporte de inteligencia
artificial fue entrenado para no marcar nada con mucha cautela.
Y a veces nuestro sistema está preparado, por ejemplo, para
identificar estilos de escritura de hispanohablantes no nativos, que
tienden a escribir de una forma un poco más o menos fluida que aquellos
Y por lo tanto nuestro sistema está entrenado para no marcar con celeste
Puede pasar en ocasiones que el sistema encuentra oraciones que
sugieren el uso de la escritura por un hispanohablante no nativo, que a
veces se asemeja a las versiones gratuitas de inteligencia artificial.
O también a veces porque aparece un subtítulo en el medio, puede ser que
la oración anterior o posterior no aparezca coloreada.
¿A qué me refiero con esto?
Para que nosotros podamos crear este modelo de bloques de texto
interpolados y el modelo predictivo del que les hablé, nosotros
necesitamos texto.
Cuando ustedes tienen texto muy corto, subtítulos o viñetas, eso el
sistema tiende a no incorporarlo en el reporte.
Y por lo tanto, cuando hay muchos subtítulos agregados, puede ser que
algunas oraciones inmediatamente anteriores o posteriores aparezcan no
Y esto es algo a lo que se refería Fernando con anterioridad cuando
decíamos que el reporte de Turnitin a veces no funciona en todos los casos.
El reporte de Turnitin funciona con todos los textos, pero tiene que ser
Cuanto más texto en viñetas, formatos muy cortos, párrafos de una o dos
oraciones...
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: como a veces se escribe chat GPT cuando se le pide, cuanto más ese
tipo de texto muy muy corto tengan, menos texto el reporte puede incluir,
nuestro modelo puede incluir en el reporte y menos probable es que los
resultados les resulten muy muy detallados o que les resulten
convincentes.
Y déjenme hablarles ahora un poco de la cuestión de la eficacia de nuestro
modelo.
Porque lo que les estamos diciendo aquí básicamente es que 24% del texto
en prosa que aparece en esta sección aquí fue muy probablemente escrito
con inteligencia artificial y nuestras predicciones a nivel trabajo
cuando encontramos suficientes elementos en el texto en prosa para
que esto se desarrolle, nuestras predicciones tienen una certeza de
más del 99% a nivel trabajo.
Es decir, que cuando les decimos que hubo
un porcentaje de similitud de 20% o más detectado a nivel trabajo nuestra
certeza en la predicción de que hubo uso de inteligencia artificial tiene
más del 99% y a nivel de cada oración coloreada que ustedes ven aquí
nuestra certeza es de más del 96% para cada sección coloreada cuando
les decimos que creemos que hubo uso de inteligencia artificial nuestro
modelo es muy sólido en las predicciones
Y en especial esto funciona cuando encontramos 20% o más.
Con un menor porcentaje, ahora vamos a ver, los resultados son un poco
distintos y es esto lo que yo les mencionaba, de que es importante
entender que para que este modelo les brinde el soporte y la ayuda extra
necesaria, en términos de sugerirles con una muy elevada certeza de
probabilidades de que puede haber habido uso de inteligencia artificial
Es importante que el texto tenga o que el texto tenga texto en prosa,
básicamente, y que se eviten las viñetas y los textos muy cortos y los
párrafos de una o dos oraciones nada más, porque ese tipo de formato de
texto no va a ayudar a nuestro reporte a ayudarles a ustedes con sus
predicciones.
Van a ver que incluso aunque hay secciones que aparezcan en blanco,
cuando el sistema tiene texto en prosa y continúa encontrando
elementos que sugieren el uso de inteligencia artificial, va a seguir
Ven que los subtítulos se mantienen por fuera del análisis.
Sucede lo mismo aquí con otro subtítulo más.
Y así se mantiene hasta la parte final en donde deja de aparecer texto
con inteligencia artificial.
Esta última sección que ustedes ven aquí, yo la generé con chat GPT, pero
también la parafraseé con chat GPT para evitar la detección.
Le pedí que lo humanice.
Y el sistema, como ven, también detectó de todas maneras esto en
celeste.
con la única excepción de esta última oración aquí que aparece en blanco.
¿Por qué?
Porque lo que viene luego es de vuelta texto escrito por un ser
Entonces esta oración liminar el sistema no la va a marcar por
cautela.
Es porque nosotros nos focalizamos sobre todo en no tener falsos
Es por eso que cuando les digo que tenemos un porcentaje de más del 99%,
me refiero a que cuando decimos a nivel trabajo que hubo 20% más, les
estamos diciendo que hubo uso de inteligencia artificial.
en 24 o 30 o 40 o 50 o 80 o 100% de su trabajo con un más de 99% de
chances de certeza en esa predicción.
Y luego lo que vamos a hacer es colorear las secciones para que
ustedes puedan ir a verlas, analizarlas y revisar qué es lo que
sucedió allí.
Porque ¿cuántas veces les ha sucedido que ustedes tenían quizás la
intuición de que un trabajo de un estudiante
había sido escrito con inteligencia artificial o lo reconocían por el
cambio en el estilo de escritura, la falta de ejemplos, la falta de citas,
alucinaciones que a veces sucedían, a veces suceden.
Lo que este reporte les da es una herramienta, un soporte extra que les
va a decir en dónde ir a buscar esos típicos elementos que aparecen o que
emergen o suceden con la escritura de inteligencia artificial.
o incluso un soporte extra para reforzar o por lo menos para que
ustedes utilicen su conocimiento como docentes y su conocimiento de
estudiantes de una manera adicional para poder analizar el trabajo en
detalle.
Pero siempre, y esto siempre lo enfatizamos desde Turnitin, es muy
importante que el docente esté detrás de la pantalla analizando el reporte.
El reporte...
Por más que sea muy efectivo, y yo les hablé de porcentajes de
efectividad muy altos, por más que sea muy efectivo, no es 100%
efectivo.
No hay ninguna herramienta en el mercado que ofrezca 100% de
efectividad en este análisis de escritura con inteligencia
Y es fundamental que el docente esté detrás de la pantalla para leer e
interpretar los resultados y entender qué puede haber sucedido aquí.
Como veo algunas preguntas en el chat que luego las voy a responder sobre
el uso de correcciones gramaticales con inteligencia artificial, etc.
Ahora vamos a ver eso.
Pero básicamente el rol del docente detrás de la pantalla es fundamental.
Y el reporte de Tugnitin nosotros no recomendamos que sea utilizado como
un único parámetro para aceptar o rechazar un trabajo
en base a la consideración de escritura con inteligencia artificial
Es una herramienta extra que requiere de un educador detrás de la pantalla
analizándolo y conociendo a sus estudiantes, incluso conversando con
sus estudiantes para entender qué puede haber sucedido.
Esto nosotros lo clarificamos siempre y más información al respecto, aparte
de las guías y las preguntas frecuentes, la van a tener en la
sección de recursos que cuando hacen explorar yo siempre las muestro.
Desde aquí van a ver distintos trabajos.
Hay en español, hay en inglés y hay distintas opciones sobre cómo
incorporar inteligencia artificial en clase, cómo abordar falsos positivos.
O cómo conversar con estudiantes cuando hay algún reporte allí que
nosotros no estamos seguros y queremos aproximarnos al estudiante
para saber qué es lo que sucedió en el reporte.
Les recomiendo, si tienen tiempo, que revisen esto porque hay información
muy, muy útil.
Ahora bien.
Esto es lo principal del reporte de inteligencia artificial.
Como ustedes ven, la interfaz es muy sencilla.
Vamos a colorear secciones con una muy alta probabilidad en la
predicción y les vamos a decir, nosotros creemos que en esta sección
aparece escritura con inteligencia artificial.
Mientras que la interfaz es muy fácil de entender y de utilizar, la forma
en la que uno se aproxima a la lectura del reporte tiene algunos
elementos de mayor o un poco más de complejidad.
Antes que nada, para mencionarles algo, lo que les estamos mostrando
ahora, lo que les estoy mostrando ahora en celeste es un tipo de
reporte en español.
El reporte de inteligencia artificial de Turnitin funciona en español, en
inglés y en japonés, de momento.
Y en inglés nosotros les vamos a mostrar dos colores.
Uno es celeste, como el que ven aquí, pero también van a tener un color
para marcarles texto que fue no solo generado con inteligencia artificial,
sino también que fue enviado a una batidora de texto, los text spinners
como Quillbot, que buscan remover un poco el formato del texto y
reagruparlo para evitar la detección.
Nosotros eso lo detectamos y se los vamos a marcar en inglés en celeste,
pero en inglés se los vamos a marcar en violeta.
Pero en español eso va a ser marcado de todas maneras, solo que en celeste
de momento existe solamente un color en español.
Ahora bien, volviendo aquí a la diapositiva.
Hay algo que yo quiero mencionar y aquí uso el ícono de un faro.
¿Por qué?
Porque el desglose de la entrega es muy, muy importante para entender qué
es lo que este reporte les marca.
¿Por qué?
Porque es como un mapa.
Yo siempre indico que es como un faro indicándoles a dónde mirar o un mapa
que les va a decir a dónde pueden encontrar algunos elementos que se
sugieren fueron escritos por inteligencia artificial por dos
para guiarlos o orientarlos en su análisis del trabajo.
Por ejemplo, si ustedes sospechan que puede haber habido uso de
inteligencia artificial, ¿en dónde tengo que ir a avanzar un poco más a
Y entonces aquí van a tener secciones coloreadas en celeste para decir,
bueno, es aquí donde tengo que empezar a buscar estos elementos
típicos de escritura con inteligencia artificial.
Pero también les va a ayudar, por ejemplo, de cara a las propias
normativas que ustedes tengan, por ejemplo, para el uso de inteligencia
De Turnitin, del lado de Turnitin, entendemos que muchas veces las
instituciones deciden incorporar inteligencia artificial en su trabajo
durante clases, por ejemplo.
Pero, por ejemplo, les piden a los alumnos que utilicen inteligencia
artificial quizás en la parte de la metodología, quizás en alguna parte
de ejemplos, pero quieren que la conclusión y la introducción sea
escrita por el estudiante porque es ahí donde quieren leer la voz del
La ventaja del desglose de entrega es que les va a mostrar si los
estudiantes parecieran haber seguido esas indicaciones o no.
Porque si ustedes ven de pronto en la parte final que hubo mucho uso de
inteligencia artificial en donde no debería estar marcado porque es donde
deberíamos escuchar la voz del estudiante, bueno, quizás ahí el
reporter les está sugiriendo un problema.
Quizás el estudiante utilizó inteligencia artificial para escribir
Entonces, el desglose le funciona de estas dos maneras, no solamente como
una guía de dónde ir a revisar.
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: para entender si hubo o no uso de inteligencia artificial, sino también
para saber cómo los estudiantes se adaptaron al uso de este tipo de
herramientas si ustedes tenían un criterio previo o una clarificación,
unas guías previas claramente presentadas a los estudiantes para su
incorporación.
El reporte los puede ayudar de cualquiera de estas maneras.
Ahora sí, vamos a pasar a la siguiente sección de desafíos y
soluciones porque se refiere a la interpretación de los resultados.
Aquí lo que les estoy mostrando en esta diapositiva son distintos
elementos que pueden aparecer.
Si ustedes tienen el reporte clásico de Turnitin, en vez de aparecerles en
unas pestañas arriba, la inteligencia artificial les va a aparecer en un
pequeño recuadro aquí abajo a la derecha que va a lucir como esto que
Estos recuadros les va a mostrar distintas situaciones de qué es lo
que encontramos inmediatamente en el reporte en términos de porcentaje.
Cuando encontramos 20% más, el reporte funcionó correctamente.
¿Eso qué significa?
Encontramos suficientes elementos para garantizar más del 99% de
eficacia en nuestra predicción, porque hay suficientes elementos que
sugieren este uso de inteligencia artificial.
Sin embargo, puede suceder que a ustedes les aparezcan otros dos
símbolos distintos, o menores, que digamos no 20% más.
Puede ser que les aparezca un asterisco, y eso significa que lo que
encontramos en el texto fue entre 1% y 19% de escritura con inteligencia
artificial.
Cuando encontramos porcentajes menores a 20%, lo que sucede es que
nuestro reporte tiene una mayor probabilidad de falsos positivos.
¿Por qué?
Porque no encontramos suficientes elementos de escritura con
inteligencia artificial que garanticen la eficacia esta de la que
les hablo en la predicción de más del 99%.
Por eso, cuando encontramos entre 1% y 19%, lo que vamos a hacer es, en
vez de mostrarles un número, les vamos a mostrar un asterisco.
Y les vamos a decir, aquí puede ser que haya habido algo de escritura con
inteligencia artificial, pero hay que ser extra cautelosos con este reporte
porque nuestra probabilidad de falsos positivos en esta predicción puede
Y es por eso que cuando encuentren un asterisco...
Nosotros nunca vamos a colorear ninguna sección en su texto para no
guiarlos de manera errónea ninguna predicción o algo.
¿Por qué?
Porque nuestro porcentaje de falsos positivos puede incrementarse cuando
no tenemos suficientes elementos.
Cuando encontramos 20% más, ahí sí nuestra predicción se vuelve tan
eficaz o certera como ya les mencioné con anterioridad.
Puede ser también que les aparezcan dos guiones o dos líneas.
Eso significa que el archivo no pudo ser leído.
Lo que hay que hacer es revisar el formato y los requisitos.
Quizás el archivo, el requisito de archivo no es el correcto.
Quizás subieron un archivo PDF en formato de imagen que no tiene texto
elegible y entonces nosotros no lo pudimos procesar.
Siempre hay que revisar eso.
Si aparece un ícono de error, es un problema técnico.
Lo que van a tener que hacer es contactarse con soporte técnico para
ver qué es lo que sucedió.
Estos son los dos típicos elementos que aparecen en preguntas con
¿Qué pasa cuando aparece un asterisco?
¿Qué significa eso?
Bueno, significa que posiblemente encontramos algo, pero no suficientes
elementos consistentemente para acercarnos al porcentaje de certeza
que es el que les queremos mostrar en nuestros reportes.
Y ahora vamos a movernos un poco a algunas preguntas típicas que esto
puede ser que aparezca o que se encuentren con este tipo de
soluciones o como llamo aquí desafíos.
Y algunas de estas preguntas por ahí ya me las ha hecho en el chat, aunque
luego voy a volver a revisarlas hacia el final en un rato.
¿Qué podemos hacer si a pesar de que sospechamos que un texto fue escrito
con inteligencia artificial, el reporte indica 0%, un asterisco o los
guiones que les mencioné?
Yo tengo una sospecha, pero veo que el reporte no me está mostrando los
elementos que, o no me está, por así decirlo, no me provee la información
extra que necesito para ver si mi sospecha es certera o no.
Nuestra recomendación siempre es revisar el formato del texto y
reducir al mínimo viñetas, títulos y párrafos cortos.
Revisar que el tipo de archivo también se encuentre en los
aceptados, sobre todo para los guiones por Turnitin, los cuatro
tipos de archivo que les mencioné y que esté en formato de texto.
Pero la cuestión de revisar el formato de texto es sumamente
importante.
¿Por qué?
Porque el reporte puede cambiar mucho si tiene texto que pueda analizar o
Y cuanto más texto tengan en viñetas o en párrafos cortos, menos texto el
reporte va a tener para analizar.
Y cuanto menos texto tenga para analizar, las predicciones pueden
cambiar mucho más.
Incluso si llegamos al mínimo de 300 palabras en prosa.
Un reporte con 300 palabras en prosa puede mostrarles un porcentaje de
inteligencia artificial que puede tender a ser más a todo o nada, a un
Para que el reporte se vuelva más sutil en sus predicciones, es siempre
bueno el mínimo 300 palabras en prosa, pero es siempre bueno que
tengan 1000 palabras al menos para que comience a marcar mayores
sutilezas en la predicción.
Y es por eso que es importante la cuestión de reducir viñetas, porque
si se reduce este tipo de texto corto, el reporte puede ayudarles
mucho mejor, porque va a poder incorporar mayor cantidad de texto en
el análisis y ejercer su función de una forma mucho más certera.
Y aquí tengo otros ejemplos para mostrarles.
para que ustedes puedan ver algunos ejemplos y ustedes vean aquí cómo
funciona.
Este caso del ejemplo que les muestro está en inglés.
pero les va a resultar de utilidad de todas maneras para mostrarles algo.
Lo que ustedes ven aquí, por ejemplo, este texto es un texto que yo generé
con inteligencia artificial y lo que van a ver es que el texto está
repleto de viñetas y subtítulos con muy, muy pocos párrafos de texto en
El reporte marca dos líneas.
¿Por qué?
Tenemos solamente dos párrafos en prosa aquí y aquí y estos párrafos no
llegan a cumplir con el mínimo de 300 palabras en prosa.
Y entonces, como el texto está completamente escrito o repleto de
viñetas y subtítulos, el reporte no llega a cumplir el mínimo, aunque
vemos que tiene 610 palabras, pero no tiene la cantidad necesaria de
¿Qué es interesante?
Aquí vemos que el reporte no mostró nada.
Ahora, ¿qué sucede si yo, como ven aquí, la primera parte está separada
en viñetas?
¿Qué pasa si yo accedo a este otro trabajo que yo les estoy mostrando
ahora, que es el mismo trabajo que yo les mostré recién, con la única
diferencia que la primera parte de las viñetas las uní para crear texto
¿Ven que incluso hay menos palabras ahora?
pero hay más palabras en prosa.
¿Qué me marca el reporte?
33%.
Pasó de no marcar nada a marcar 33%.
¿Por qué?
Porque pude incorporar este párrafo también dentro del texto en prosa.
Llegamos al límite mínimo requerido y el reporte entonces, perdón, el
reporte entonces comienza a marcar secciones coloreadas, incluso algunas
secciones dentro de viñetas que a veces las incluimos, en particular
esta última parte aquí, coloreadas como escritura con inteligencia
Sigue siendo o sigue sin marcar muchas secciones.
¿Por qué?
Porque es un texto que está repleto de viñetas.
Pero lo que quiero mostrar y enfatizar aquí en esta sección es el
hecho de que el reporte, cuando encuentra texto en prosa, cambia
consistentemente.
Es un cambio que es muy, muy importante.
Y pasamos de no poder marcar nada a poder marcar 33%, incluso colorearles
con una certeza muy elevada, secciones predichas como escritas con
inteligencia artificial, con tan solo unir algunas viñetas aquí.
Entonces, de vuelta, la idea de mostrarles este ejemplo es reforzar
la idea de que es bueno que ustedes ayuden al reporte a que les ayude a
partir de la certeza de que con trabajo escrito en prosa el reporte
funciona mucho mejor y puede ofrecerles un mayor soporte a la hora
de ofrecerles predicciones.
Ahora bien, vamos a ver otra pregunta típica.
¿El reporte de Tunitin detectaría un texto generado con inteligencia
artificial, por ejemplo, a manera de inspiración, pero luego reescrito
completamente por un ser humano y viceversa?
El reporte no va a colorear textos escritos por humanos, incluso si los
mismos son levemente corregidos por inteligencia artificial, por ejemplo,
Y aquí respondo una pregunta...
de, por ejemplo, María Pilar Rodríguez González, que escribió que,
en línea con la pregunta anterior, si un estudiante utiliza la inteligencia
artificial para mejorar su texto, es decir, escribe su texto y luego lo
mejora, ¿vamos a detectar eso?
Bueno, esto es una gran pregunta y es lo que más o menos intentamos abordar
En principio no, pero depende qué es la corrección que haga el estudiante
y es por eso que el rol del docente es tan importante.
Si un estudiante escribe un texto,
y luego utiliza ChatGPT para corregir la gramática, o si utiliza Grammarly
en su versión, no la paga, la versión que corrige gramática solamente,
nosotros no vamos a colorear nada de eso.
Sin embargo, estas herramientas de corrección de texto como Grammarly en
su versión Premium o cuando se le pide a ChatGPT que corrija la
gramática, pero aparte, si los estudiantes le piden que mejore el
texto, que lo haga más fluido, que mejore su coherencia y su cohesión,
[Fernando Pescador]: de texto editado y corregido por herramientas de inteligencia
por ejemplo, su estilo de escritura, ese tipo de solicitudes va a generar
artificial va a depender del grado de modificación que estas herramientas
que estas herramientas modifiquen el texto humano
hayan realizado en el texto luego que los estudiantes le pidieron que lo
¿Por qué digo esto?
y agreguen texto generado por inteligencia artificial.
Porque, por ejemplo, con Grammarly, cuando Grammarly sugiere no
Y entonces, que nosotros marquemos o no ese tipo
correcciones gramaticales, pero sugiere textos enteros o sugerencias
de texto para modificar el estilo entero de escritorio en una sección,
esas sugerencias que hace, las hace desde inteligencia artificial.
Son generadas por inteligencia artificial y sugeridas a ustedes.
Y entonces, cuando ustedes aceptan, están incorporando texto escrito por
inteligencia artificial en su propio texto y ese texto generado por IA
está reemplazando el texto que ustedes escribieron.
Cuando esto sucede, nosotros eso lo vamos a detectar porque es texto
generado por inteligencia artificial que reemplazó al texto humano.
Lo mismo pasa a veces con ChatGPT.
Si ustedes le piden que corrija la gramática pero que no modifique el
estilo del texto, es muy probable que nosotros detectemos 0% o quizás un
asterisco, porque notamos algo.
Pero si ustedes le piden que mejore el texto, que lo corrija, que mejore
el estilo, etc.,
le están abriendo la puerta para que corrija el texto y modifique su
escritura humana por escritura generada por inteligencia artificial.
Y ahí sí lo vamos a marcar, con distintos porcentajes.
Pero esto pasa habitualmente.
Y es una gran pregunta, y esto pasa habitualmente porque es uno de los
típicos problemas que sucede con estudiantes.
Cuando se les pregunta por un reporte, los estudiantes explican que
ellos hicieron el trabajo, pero que utilizaron Grammarly o ChatGPT para
Y luego de que el docente se siente y conversa con los estudiantes de cara
al texto, esto pasa con clientes, lo que me han comentado, y el estudiante
Lo que sucede, lo que emerge, es que el estudiante quizás no sabía la
problemática de utilizar estas herramientas para corregir algo más
que la gramática, sino que para mejorar el estilo de escritura, para
Ese tipo de sugerencias son disparadores de un reporte de
inteligencia artificial de Turnitin.
Es por eso que insistimos siempre, no utilizar el reporte como un filtro
que diga sí o no, culpable o no.
sino utilizarlo como una herramienta, porque detrás del reporte con un 90%
de escritura con inteligencia artificial, puede haber un alumno que
no sabía que pedir la chat GPT, mejorar el estilo de escritura, iba a
generar ese tipo de reporte.
Y espero que esto responda a la pregunta.
Veo otra pregunta también.
Voy a empezar a responder algunas preguntas ahora, así no dejo todas
para el final y tenemos unos minutos extra.
Veo otra pregunta también de Enrique García que pregunta si se considera
En principio mi comprensión es que no.
¿Por qué?
Porque tengo entendido que DeepL no utiliza inteligencia artificial, pero
en esto puedo estar yo equivocado.
La cuestión es la siguiente.
¿El traductor que sus estudiantes o ustedes utilizan es un traductor por
inteligencia artificial o no?
Si la respuesta es sí, entonces la respuesta es sí, lo vamos a detectar.
Porque cuando hagan la traducción, nosotros vamos a entender que esa
traducción va a ser generada por IA y vamos a encontrar esos patrones de
Si la respuesta es no, entonces nosotros no lo vamos a detectar.
En rasgos generales solíamos no detectar, por ejemplo, Google
Translator.
Lo que sucede es que estas herramientas de inteligencia
artificial avanzan todo el tiempo y muchas veces se implementan de una
manera que no es quizás tan evidente para nosotros o que nos lo perdemos
en algún momento en el periodo de incorporación de estas herramientas y
quizás estamos dejando que inteligencia artificial genere
traducciones que antes nosotros no creíamos que iban a suceder.
ahora bien ahí dice el plagio también lo detecta es una pregunta de Luis
Alberto veo que han respondido muchas gracias por la respuesta por ayudarme
con estas preguntas dice el plagio también lo detecta y si es así dice
donde bueno en los reportes de similitud ustedes tienen en el nuevo
reporte de similitud que ustedes ven aquí van a tener similitud textual
déjenme abrir el archivo aquí en español mejor antes que es un poco
más claro
En un reporte de similitud, una nueva versión, van a tener similitud
textual aquí e inteligencia artificial aquí.
Van a tener los dos reportes y pueden tener 100% de uno y 100% de otro
tranquilamente.
¿Por qué?
Porque los reportes buscan cosas distintas.
El reporte de similitud busca similitudes textuales y se compara
con la base de datos de Turnitin.
Supongamos que yo genero un texto que tiene, a ver, no sé si tengo un
ejemplo aquí de 100%, aquí tengo un ejemplo fantástico para mostrarles.
Este texto, disculpas de vuelta que esté en inglés, pero los ejemplos,
siempre lo mejor es mostrarles ejemplos reales.
Este ejemplo, como ustedes ven, tiene porcentaje de similitud de 100% y
porcentaje de escritura con inteligencia artificial de 100%.
¿Por qué?
Yo este texto lo generé con inteligencia artificial, 100%.
Y aparece, como ven que tiene prosa y todo, aparece todo marcado,
correctamente detectado.
Sin embargo, este texto yo también lo guardé en la base de datos de
Y entonces cuando generé este nuevo reporte...
El reporte de similitud me encontró el mismo texto con anterioridad
presentado y por lo tanto marcó similitud textual de 100%.
Porque los reportes buscan cosas distintas.
Si el texto fue guardado en la base de datos o tiene copiado y pegado, lo
Si aparte fue generado con inteligencia artificial, también lo
vamos a encontrar cuando, como les expliqué, las condiciones están
Y espero que esto responda a la pregunta.
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: Gustavo, perdona que te interrumpa un segundo.
Solamente por clarificar...
El reporte de similitud, como tú lo denominas, es lo que ya teníamos
contratado con Turnitin a años anteriores y lo que probablemente
muchos de los profesores conocen.
Eso sigue estando y es igual que siempre.
No hemos entrado hoy en explicarlo porque ya es conocido y es lo que se
añade.
Y también es una pregunta que nos han hecho en el chat.
Es a partir del 1 de diciembre, que es cuando ha entrado en vigor la
nueva licencia que hemos adquirido.
es la posibilidad de hacer la búsqueda de textos escritos con IA.
Ahora eso ya está disponible, si entráis en Moodle, pasa que solo
lleva unos días funcionando y tampoco le habíamos dado mucha publicidad,
Con lo cual, ahora mismo ya tenemos las dos cosas, no hay que hacer nada
habilitar una u otra, sino que ambas están habilitadas desde el principio
y ya cada uno analiza si quiere mirar el reporte de similitud, que es el
plagio tradicional de textos copiados de otros sitios, etcétera, etcétera,
Disculpa, pierdo el paréntesis, Gustavo.
[Fernando Pescador]: No, muchas gracias por la clarificación.
Ahora, veo una pregunta que dice Josué Pagán.
Si el modelo no incluye texto no prosa, como bullets o numerados, que
es muy típico de LMS.
Exacto, tal cual.
Un trabajo hecho con creadores de LMS que sea con poca prosa no lo
detectará.
Claro, bueno, es una gran pregunta.
Depende la cantidad de texto que no sea en prosa.
Básicamente lo que preguntan aquí es si el texto tiene mucho texto en
Y digo, si el texto tiene mucho texto con viñetas, bullet points o con
subtítulos cortos.
¿Y poco texto en prosa?
¿No lo va a detectar?
Bueno, depende.
Si el texto que tiene en prosa, aunque es poco, supera las 300
palabras, vamos a poder correr el reporte de inteligencia artificial.
Pero, por supuesto, el total va a ser limitado al texto en prosa.
El reporte va a analizar esa sección de texto nada más.
Y como sí les mencioné con anterioridad,
Si solamente tiene 300 palabras, es posible que el reporte funcione más
bien a un todo o nada en esa sección en prosa, marcando un porcentaje muy
elevado por unas pocas secciones coloreadas, porque en realidad en el
fondo tienen que entender que el trabajo funciona solamente con texto
en prosa y que texto que es en viñetas no va a ser incluido, aunque
Es una gran pregunta.
En principio, la respuesta es la misma.
Espero con esto responder la pregunta de Josué.
Cuanto más texto en viñetas y subtítulos tengan, menor certeza en
el reporte de inteligencia artificial van a tener.
Cuanto más texto en prosa tengan, mayor certeza.
Esta es la respuesta correcta para este tipo de pregunta.
Antes de pasar a otras preguntas que veo, ahora voy a continuar
conversando.
Quiero mencionarles una pregunta típica aquí.
Esta posición ya la vimos.
Este tipo de preguntas.
¿Pueden aparecer similitudes textuales e inteligencia artificial
coloreados en una misma sección del texto?
Sí, por supuesto.
Ya les expliqué que el reporte busca cosas distintas.
Como vimos, es ejemplo de 100% de inteligencia artificial y 100% de
plagio.
Y otra opción que yo les quiero conversar aquí y les quiero mostrar
es este trabajo de aquí que está en inglés, que yo lo escribí y lo generé
con inteligencia artificial, pero luego en esta sección aquí la
parafrasea entera la escribí completamente esta sección que
ustedes ven aquí en cursiva.
¿Por qué sucedió esto?
¿Por qué yo hice este ejemplo?
Para mostrarles que si yo utilizo inteligencia artificial para escribir
un borrador y luego parafraseé un texto entero y lo modifico
consistentemente con escritura humana, el sistema no lo va a
[Fernando Pescador]: detectar.
El sistema detectó esta sección aquí escrita por ChatGPT, esto que fue
parafraseado por mí y en realidad completamente reescrito por mí, no lo
marcó de la misma manera que no marcó muchas secciones de estas viñetas y
recién volvió a marcar luego Mosquito con Inteligencia Artificial el resto
Este trabajo que les estoy mostrando fue 100% generado por inteligencia
artificial con la única diferencia que yo modifiqué y reescribí la
sección que está en cursiva, que es la parte que este reporte no detectó.
Y esto lo marco para enfatizar que si algún estudiante o a veces sucede que
alguien dice que utilizaron inteligencia artificial para generar
una especie de esquema y luego ellos lo escribieron, en principio nuestro
reporte no debería marcar eso, porque si ellos lo escribieron no lo debería
Es decir, siempre es bueno entender que el reporte es muy certero en el
sentido de no marcar secciones que fueron escritas por un ser humano,
Ahora bien...
Voy a moverme a otra cuestión aquí, una última pregunta.
¿Cómo podemos entablar una conversación con un alumno cuyo
trabajo presenta una probabilidad muy alta de haber sido generado con
Típica pregunta que es problemática y ya esta es la última.
Vamos a pasar luego a algunas preguntas que quedan pendientes del
chat.
En las guías y en los recursos que yo les compartí va a haber indicaciones
de cómo hacer esto, pero lo básico o las sugerencias que da Turnitin en
general es prepararse con anterioridad antes de la
conversación, utilizar el reporte de Turnitin como una guía u orientación
Recuerden, no es el único criterio que tiene que utilizarse o no
recomendamos que sea el único criterio utilizado para rechazar o no
Es una herramienta extra.
Luego les recomendamos focalizarse en las secciones coloreadas y buscar
errores típicos de la inteligencia artificial o analizar el estilo de
¿Les parece que el estilo de escritura es impersonal y es típico
de ChatGPT?
Y aparte tienen el reporte que les dice que en esa zona hubo muchas
secciones que probablemente hayan sido escritas por ChatGPT.
Bueno, ahí ya tienen dos elementos para prepararse para la conversación.
Luego pueden focalizarse en esas secciones y comenzar a preguntarle a
sus estudiantes cómo escribieron esa sección, de dónde obtuvieron
información, hay citas, etc.
Los alumnos cuando han escrito el texto van a poder defender la
escritura del texto y explicarles.
Y en ese tipo de conversaciones lo más probable es que emerja el hecho
de que el estudiante utilizó inteligencia artificial.
hasta algún cierto punto, quizás de manera sin saber, inconsciente, por
el hecho de Grammarly que les mencioné o ChatGPT, o por ahí el
estudiante va a admitir un cierto grado de utilización de inteligencia
Pero ustedes tienen una preparación y un soporte aquí para prepararse para
esas conversaciones y fundamentalmente ustedes conocen a
sus estudiantes y saben o reconocen su estilo de escritura y cómo se
relacionan con el uso de inteligencia artificial.
Esto es el elemento fundamental, la preparación previa y la utilización
del reporte en términos de orientación es muy importante, sobre
todo, por ejemplo, para las típicas alucinaciones que tiene la
Ejemplos que no corresponden o que no son correctos o que no se ajustan a
lo que se les preguntó.
Déjenme mostrarles un ejemplo aquí.
Vamos a venir un poco aquí abajo.
Básicamente, aquí, esta cuestión, por ejemplo.
Esto viene de mi área de especialización.
Yo vengo del ámbito de la historia medieval.
Y le pedí a ChatGPT que escriba algo relacionado a mi temática.
Y aquí, por ejemplo, me dio un ejemplo que no se ajusta en nada al
ámbito geográfico que yo le pedí que me hablara.
Porque fui muy claro con mi pedido y a veces ChatGPT sucede que agrega
información tomada de distintos lugares y no se ajusta a lo que uno
Uno podría preguntarse por qué este ejemplo terminó apareciendo aquí.
¿No se ajusta cronológicamente, geográficamente?
¿Y entonces qué sucede?
Bueno, aquí tenemos una indicación.
El reporte dice que hubo mucha probabilidad de que esto haya sido
escrito con inteligencia artificial en esta sección.
Entonces ya tengo un ejemplo que no está citado, no tiene referencias,
que no se ajusta a lo pedido.
Ya tenemos muchos elementos aquí para analizar esto.
Y esto es una sugerencia.
Ahora bien, ya estoy por terminar.
Me quedan algunas preguntas pendientes.
Me preguntan cómo se comporta la predicción de Tunitin ante
herramientas de humanización como los Human Bots.
Voy a copiar y pegar esta respuesta aquí, si puedo, para que ustedes...
Perdón.
Aquí no copié el texto correspondiente.
Disculpen, esta es una encuesta de satisfacción que luego voy a
Y no me lo está copiando.
Disculpen por eso.
No me deja copiar del chat.
Bueno, vamos a borrar esto entonces.
Disculpen por eso.
A veces yo en mis funciones puedo copiar del chat de Zoom.
No sé por qué no me deja.
La pregunta de Agustín Rodríguez sobre cómo se comporta la predicción
de Turnitin ante las herramientas de humanización como los Human Bots.
En junio o julio de este año lanzamos una actualización para detectar
humanizadores de inteligencia artificial.
Nuestro modelo se actualiza constantemente y de cara a 2026
estamos trabajando para comenzar a actualizarlo y a corregirlo
mensualmente.
Todavía no, de momento tenemos actualizaciones anuales.
Tres en el año 2023, dos en 2024, dos en 2025.
Actualizamos constantemente nuestro modelo para incorporar estos
humanizadores.
Lo actualizamos recientemente en el verano para poder detectar esta nueva
ronda de humanizadores que emergió, que se hizo muy famosa.
Lo actualizamos acertadamente, con buenos resultados, pero vamos a
seguir actualizándolo todo el tiempo cada vez que encontremos algo.
Siempre sus recomendaciones, si hay un texto que ustedes entienden que
fue generado por inteligencia artificial y algo no apareció
marcado, siempre pueden compartirlo con soporte técnico para que nosotros
Pero sí, lo entrenamos para detectar humanizadores.
Aquí veo algunos comentarios.
Que una correcta diferencia, gracias, entre la idea de normativa y lo que
es el propósito de Turnitin.
El reporte de inteligencia artificial está incorporado en Moodle, forma
parte de sus reportes.
Una vez que ustedes accedan a Moodle, dentro de un reporte de similitud van
a poder acceder al reporte de inteligencia artificial, dependiendo
del tipo de reporte de similitud que estén viendo, pero la opción siempre
Veo una pregunta que dice, primero tenemos que pasarlo por otra
herramienta para que ponga en prosa esta respuesta.
Yo no lo recomendaría, no recomendaría modificar el texto de un
estudiante para poder analizarlo.
Mi recomendación sería que tengan unos criterios bastante claros y
transparentes con respecto al tipo de texto que esperan.
Así el reporte de inteligencia artificial puede ayudarles en esto.
Veo que hay muchas preguntas en el chat.
Pido disculpas, no quiero excederme mucho con el tiempo.
Estoy contento de responder estas preguntas.
[Gustavo Montagna Von Zeschau]: Gustavo, yo estoy siguiendo las preguntas en el chat y respondiendo
las que me siento capaz, que no son todas.
Hay alguna aquí que me parece especialmente relevante, que engancha
con los últimos cinco minutos que os queremos contar un detalle.
Y él dice, para tomar decisiones basadas en IA, tienen que ser
explicables.
El reporte de información técnica, que nos sirve para fundamentar con
nuestro criterio que un texto está generado con un modelo de lenguaje,
entiendo que la respuesta es que no.
O sea, no quiero decir, el reporte da información de dónde se han detectado
determinadas cosas, pero digamos, ya ahí es una cuestión del profesorado
en el que
conversación con el estudiante o de algún modo toma decisiones respecto
al reporte.
O sea, el reporte no nos da las decisiones a tomar.
Y de hecho ahí engancha con un tema que queríamos comentar para acabar,
que es el tema de la legislación europea sobre qué cosas y qué...
O sea, qué cosas sí, qué cosas no se pueden hacer con estos informes de
detección de inteligencia artificial.
Así que esa pregunta la contestamos ahora.
Por lo demás, creo que la mayor parte de las preguntas tienen que ver con
las licencias, cómo se usa.
En ese sentido, quedamos a vuestra disposición a través de los canales
habituales del GATE, que es quien está un poco gestionando estas
herramientas en Moodle.
Sonia ha puesto algún enlace en el chat de dónde podéis hacer consultas,
dónde podéis mirar información adicional.
Y yo creo que a través de ahí cualquier duda sobre el uso que
podamos hacer en la UPM de estas herramientas, pues os las pueden
resolver por ahí.
Adicionalmente ha comentado Gustavo que hay una serie de recursos,
gracias por ponerme la pantalla, que nos dan un poco más de soporte a
estas cosas que estamos intentando desarrollar.
demostrar hoy cómo se calculan los porcentajes de probabilidad y que nos
pueden ayudar también en el caso de tener un conflicto con un trabajo y
un estudiante, pues a justificarle algunas cosas, pero no dejan de ser
Y por lo demás, ya digo, a través del correo gate.upm.es, pues os podemos
atender.
Comentaros que desde el día uno, no es muchos días, porque además ha
habido por aquí tres días de vacaciones.
Digamos, las personas que están al cargo de la gestión de Moodle y
Turnitin en el pasado han estado haciendo pruebas con estas nuevas
herramientas de IA.
El resultado, y si me corriges Sonia, si digo algo que no es completamente
correcto, es que no hemos detectado falsos positivos, ¿de acuerdo?
¿Es correcto?
O sea, siempre que nos ha dicho que era IA, era IA, y alguna vez se le ha
colado alguna cosa.
O sea, hemos pasado algún texto generado con IA que no lo ha
detectado como generado con IA, pero como ha comentado antes Gustavo, la
herramienta es conservadora en ese sentido y prefiere no decir que eso
es texto generado a arriesgarse y equivocarse.
Entonces entiendo que eso es así.
Y para cerrar la presentación, Jessica, nos cuentas un pelín, cinco
minutos, de cómo está el tema de la legislación europea
en cuanto a qué podemos y qué no podemos hacer para la detección de IA
[Fernando Pescador]: Sí, no sé si podéis ver en mi pantalla.
Sí, la vemos.
Ah, vale, perfecto.
Pues un segundito, que estaba intentando compartir de nuevo.
Sí, la presentación que me habéis pedido la colgaremos como todas las
que hemos hecho en la página donde hemos colgado toda la información de
los seminarios que hemos ido organizando.
Ahí está tanto esta como la de todas las sesiones anteriores.
[Jessica Díaz]: Nada, pues yo muy breve.
Simplemente indicar que nuestros principios, nuestra misión en cuanto
a uso de IA, porque como ha dicho Gustavo, esta herramienta es IA, para
analizar IA, entonces tenemos que estar alineados con la legislación
europea, que es la IAA, que veis ahí.
Y esta ley establece eso, el marco regulatorio de cómo nosotros, las
instituciones educativas, tenemos que abordar la adopción de esta
Entonces, es muy importante que todos, toda la comunidad
universitaria, no solamente aprendamos a usar la herramienta,
sino también a comprender todas las implicaciones éticas y legales.
Entonces, según la ley europea...
clasifica el tema de la educación en alto riesgo.
No sé si la conocéis un poquito.
Muy brevemente, hay cuatro niveles.
Sería el mínimo, el limitado, el alto y el inaceptable.
Entonces, educación se encuentra en el alto.
Y hay unos casos específicos en los que esta clasificación se fundamenta.
Y es en todo el tema de sistemas de acceso, admisión que hacemos, de
matrícula,
no se podría usar IA, o si se puede usar, teniendo en cuenta todo ese
alto riesgo y las imposiciones que da esta ley, en los sistemas de
evaluación, que es en lo que nos encontramos hoy, hay otras para
evaluar el nivel educativo y otras para controlar el comportamiento
prohibido cuando hacemos pruebas, por ejemplo, todos los sistemas de
supervisión de exámenes, biométricos y todo esto.
Pero vamos, en el que nos encontramos hoy en la evaluación, no se puede
utilizar o tiene un alto riesgo
el uso de IA.
Entonces, como ha dicho Fernando y como ha dicho Gustavo, no se puede
usar tal cual el informe de Tuniting para suspender a un alumno.
Lo que nos sirve es como herramienta para interactuar con ese alumno, bien
como tutor del trabajo,
O bien, si luego se expone en un tribunal, que el tribunal es el
momento adecuado para hacer todas esas preguntas.
O en un paso anterior, los tutores, para interactuar con el alumno y ver
dónde está ese plagio, no plagio, ese uso de IA, ese no uso, en qué
términos, si lo ha acreditado, es decir, y las imágenes, si las ha
generado, no las ha generado, si lo ha puesto, si solamente lo ha
utilizado para revisión de gramática...
y todo eso que se ha comentado ya es ir un poco evaluando eso pero como
tal no se podría utilizar ese informe pero porque lo dice la propia la
propia ley europea y no sé si con esto aclara o surgen más dudas seguro
[Fernando Pescador] Surgen más dudas pero digamos esta ley que es de reciente creación
y que se está empezando a aplicar haremos algún seminario a la vuelta
de navidades tratando de aclarar
cuáles son los puntos importantes y que nos están sirviendo también para
desarrollar una normativa de uso ético de la educación, que es algo
que tenemos pendiente y que creo que creemos que es bastante importante.
Por nuestra parte, yo creo que nada más.
Agradecerte, Gustavo, la presentación.
Creo que ha sido bastante clara y clarificadora.
Los compañeros de la universidad, pues estamos...
a vuestra disposición para aclarar cualquier cosa de estas, contad que
también estamos aprendiendo, o sea que trataremos de aprender juntos y
cualquier duda que tengáis a través del correo que os hemos pasado de
gate.pm.es ahí os tratamos de ayudar.
Y nada más, pues muchas gracias y como no sé si nos doremos, pues
Felices Navidades a todos y por si acaso no coincidimos.
[Gustavo Montagna Von Zeschau] Muchas gracias.
[Fernando Pescador] Muy bien, pues nada, gracias a todos, hasta luego.