Por qué existe deslopify

La industria de detectores vende lo que no toca

La literatura publicada sobre detección de texto IA coincide en tres puntos. Las personas sin entrenamiento aciertan al azar con los modelos de frontera. Los detectores marcan como IA el 61 % de los ensayos TOEFL de hablantes no nativos de inglés, reducen su precisión a la mitad ante texto parafraseado y chocan con un límite teórico que más entrenamiento no resuelve. En pruebas a ciegas, los lectores prefirieron los textos de marketing escritos por IA frente a los de expertos humanos — un score bajo de detector ni siquiera correlaciona con calidad.

Aun así, el mercado de detección de IA sigue creciendo, vendido a docentes, reclutadores y editoriales como un veredicto binario. Los veredictos tienen consecuencias. Hay procesos judiciales en marcha. No queríamos lanzar hacia ese mercado.

Qué hace realmente deslopify

Tres motores corren contra el texto pegado. Léxico (diccionario determinista), estructural (ritmo, paralelismo, densidad de guiones largos), epistémico (una llamada a Sonnet 4.6 que puntúa postura y especificidad). Cada uno devuelve un sub-score 0–100 y marca los tramos que mueven su lectura. El compuesto es el Slop Score. Más alto significa con más slop — la marca a presumir es sacar 12.

El diagnóstico expone seis textos de referencia anclados a bandas conocidas (enlazados desde /calibration) y muestra exactamente qué palabras y ritmos movieron el número. La página de benchmarks documenta lo que el score sí puede hacer y lo que no, incluidos los deltas de resistencia a paráfrasis: −33 puntos con reescritura sustantiva frente a −17 con paráfrasis superficial, aproximadamente el doble de resiliencia que los detectores ciegos al registro.

Para quién es

Personas que escriben contenido donde la voz importa. Autores de newsletters y ghostwriters que ven su texto deslizándose hacia prosa en forma de IA bajo presión de plazos. Redactores de marketing que necesitan saber si la nueva versión de la landing suena realmente a la marca. Bloggers y fundadores escribiendo sus propios ensayos. Estudiantes que usan IA para esbozar y quieren saber si su pase de edición devolvió la voz.

No para quienes hacen labor de control en integridad académica. No queremos que se use para sancionar a nadie, y la investigación dice que tampoco aguantaría ahí. Si llegaste buscando un detector de IA para marcar trabajos de estudiantes, lee primero la página de limitaciones.

Cómo se sostiene

El diagnóstico es gratuito y seguirá siéndolo. Puntuar un texto nos cuesta alrededor de medio céntimo de dólar en llamadas a la API de Sonnet, más los motores deterministas (prácticamente gratis). Los límites de uso (10 scores por IP y día) y una caché de respuestas epistémicas de 24 horas acotan el peor caso. El scoring gratuito es sostenible porque el coste por scan es bajo.

El rewriter es donde está el dinero. Cuando pulsas Rewrite sobre un resultado puntuado, el mismo modelo Sonnet reescribe el texto en una voz que los motores ya no marcan. Una reescritura nos cuesta unos dos céntimos. Lanzaremos el acceso de pago al rewriter en breve — la lista de espera está en la portada. El precio rondará los 10–15 € al mes por una cuota generosa de reescrituras mensuales, más probablemente un pequeño desbloqueo único para quienes lo usen de forma puntual.

Lo que no haremos

No lo vamos a vender como detector de IA. Las páginas de investigación existen para explicar por qué esa categoría de producto está estructuralmente rota. No vamos a vender cruzado a compradores de integridad académica. No vamos a meter píxeles de tracking ni analítica en el diagnóstico — la página de privacidad documenta exactamente qué enviamos a Anthropic, qué guardamos en Neon y qué descartamos, y queremos que esa lista siga corta. No ponemos un banner de cookies que este sitio no necesita.

A dónde va esto

Lo siguiente: el rewriter de pago. Luego, validar con las primeras 100 personas usuarias de pago — precio, conversión, cómo se ve la curva real de uso. Si eso aguanta, los siguientes idiomas son francés e italiano (cada uno requiere un diccionario propio, patrones estructurales, un prompt para Sonnet y seis textos ancla validados contra el motor en vivo — véase benchmarks para el listón). Quizá una API pequeña para herramientas que quieran incorporar el score. El scoreboard público que proponía el PRD original queda aplazado: compartir un score ya funciona vía el permalink /score/<id>, y un muro público moderado es un proyecto en sí.

Quién construye esto

Frank Goeltl, autónomo, con sede en Kirchheim unter Teck, Alemania. Datos del responsable en el aviso legal; compromisos de privacidad en la página de privacidad. El código, los anclajes de calibración y los scripts de benchmark están abiertos en github.com/frankgoeltl/deslopify.me. ¿Encontraste algo mal? El correo de la lista de espera es el canal hasta que haya uno mejor.