Una startup con sede en Brooklyn llamada Pangram Labs afirma que puede determinar si un texto fue escrito por un humano o una máquina con una precisión cercana al 100%. La empresa afirma que su herramienta de detección identifica texto generado por IA con una tasa superior al 99,98%, y una tasa de falsos positivos de solo 1 en 10.000 en contenido escrito por humanos.
Fundada en 2023 por los exinvestigadores de Stanford Max Spero y Bradley Emi, Pangram se ha posicionado en el centro de una de las preguntas más importantes en los medios digitales: ¿puedes probar de manera confiable que un contenido fue creado por una persona?
Qué hace realmente Pangram
Le proporcionas un fragmento de texto, desde 75 palabras hasta 75.000 caracteres, y devuelve un veredicto: Escrito por humanos, Ligeramente asistido por IA, Moderadamente asistido por IA o Totalmente generado por IA. También asigna una puntuación numérica de asistencia de IA para un análisis más detallado.
La herramienta admite más de 20 idiomas y se integra con sistemas de gestión de aprendizaje como Canvas y Google Classroom.
Las pruebas independientes han sido alentadoras. Las evaluaciones de la Escuela de Negocios Booth de la Universidad de Chicago y de la Universidad de Maryland encontraron tasas de precisión entre el 99,8% y el 100% en contenido de modelos de lenguaje principales, incluidos ChatGPT y Claude. En el benchmark RAID, un conjunto de pruebas ampliamente utilizado para herramientas de detección, Pangram alcanzó una precisión del 99,44% con una tasa de falsos positivos del 0,05%.
La empresa lanzó Pangram 3.1 el 16 de enero de 2026, añadiendo capacidades para escenarios de texto mixto donde se combinan la escritura humana y la salida de IA. Esa actualización también incorporó soporte multilingüe y detección específica del modelo adaptada a sistemas de IA individuales.
En el lado de financiación, Pangram cerró una ronda semilla de aproximadamente $4 millones en junio de 2025, liderada por ScOp con la participación de Script Capital, Cadenza y Haystack en la pre-seed.
El debate sobre la precisión es donde las cosas se ponen interesantes
Discusiones académicas tan recientes como marzo de 2026 han destacado una brecha entre la tasa de falsos positivos promocionada por Pangram y lo que algunos estudios de terceros encontraron en realidad. Aunque la empresa anuncia la cifra de 1 en 10.000, ciertos estudios externos registraron tasas medias de falsos positivos que oscilaron entre el 0,48% y el 2%.
Los resultados independientes de prueba de Pangram en conjuntos de datos académicos, de noticias y de escritura creativa mostraron tasas de falsos positivos entre 0% y 0,17%. La tensión radica en si esos benchmarks controlados se traducen limpiamente al mundo real, caótico y diverso.