La novela «Donde el agua trabaja» (2026), del autor peruano David Silva Rojas, ha sido galardonada con el Premio Internacional de Novela Breve Almadía Ventosa-Arrufat, superando una competencia de 2,204 manuscritos provenientes de 22 países. Sin embargo, la presentación del libro en España se vio abruptamente interrumpida debido a una polémica que surgió el 23 de octubre. Una investigación publicada por un medio de comunicación reveló que Pangram, una herramienta diseñada para detectar textos generados por inteligencia artificial (IA), atribuía un 99% de su contenido a dicha tecnología.
La trama de la novela sigue a una joven que abandona su comunidad para trabajar en los campos agrícolas de Perú, donde se enfrenta a la explotación y el abuso. Silva Rojas mencionó que su inspiración provino de entrevistas con trabajadores de la región de Ica. El jurado del premio, compuesto por las escritoras Cristina Rivera Garza, Selva Almada y Mónica Ojeda, elogió el uso de silencios y frases concisas en la narrativa.
Las bases del concurso prohíben el uso de IA en la creación de las obras, lo que llevó a Almadía a suspender las presentaciones y a llevar a cabo una revisión tras la publicación de la investigación. La editorial ha indicado que el autor ha negado haber empleado estas herramientas y ha ofrecido compartir materiales de su proceso creativo. Sin embargo, hasta la fecha, no se ha hecho un anuncio definitivo sobre el resultado de la investigación.
El impacto de la tecnología en la literatura
La noticia ha generado un intenso debate en las redes sociales, donde algunos usuarios han compartido fragmentos que consideran representativos de la escritura generada por IA, mientras que otros han cuestionado la validez de un programa que podría poner en entredicho la reputación de un autor sin pruebas adicionales. Este debate no solo afecta a escritores, sino también a estudiantes, periodistas y otros profesionales, planteando interrogantes sobre la fiabilidad de estos detectores y la interpretación de sus resultados.
La cuestión de qué significa que un texto sea clasificado como 99% generado por IA es compleja. Herramientas como Pangram y GPTZero son entrenadas con ejemplos de escritura tanto humana como artificial para aprender a diferenciarlas. Estas herramientas buscan patrones en la elección de palabras, la estructura de las oraciones y otros elementos lingüísticos que ayudan a clasificar un texto. Pangram examina los documentos por fragmentos y compila los resultados, lo que significa que incluso una puntuación del 100% no garantiza que todo el contenido sea artificial, ya que podría incluir también elementos escritos por humanos.
La precisión de los detectores de IA
En medio de este contexto polémico, el periodista Emiliano Ruiz Parra subrayó en una plataforma social que “ningún detector de IA es totalmente confiable”. Compartió una guía del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) que advierte sobre los riesgos de acusar a estudiantes de hacer trampa basándose únicamente en estas herramientas. En un estudio de 2023, se reportó que siete detectores clasificaron erróneamente un 61% de los ensayos escritos en inglés por personas cuya lengua materna no era el inglés, en contraste con un 5% de errores en los textos de hablantes nativos.
La capacidad de un detector para evaluar una novela en comparación con otros tipos de textos también es un tema de discusión. La precisión de estas herramientas depende de los materiales usados durante su entrenamiento y evaluación. Un detector que funcione bien con artículos de noticias o trabajos académicos podría no ser eficaz al analizar una novela experimental o un poema. Pangram ha declarado que utilizó una variedad de textos para entrenar su detector, pero no ha presentado evidencia comparable a la de novelas completas en español.
Desafíos en la evaluación literaria
La controversia ha suscitado preguntas sobre cómo deben actuar las editoriales y los concursos literarios en este nuevo contexto. El escritor Jorge Gómez Jiménez advirtió que estamos en un punto de inflexión en el que las editoriales y los certámenes literarios carecen de estrategias adecuadas de verificación, las cuales no pueden limitarse al uso de herramientas automatizadas. Es esencial incorporar un criterio humano que comprenda la lectura de textos generados por IA.
Las implicaciones de estas tecnologías en la escritura son amplias. En mayo de 2026, se reveló que Anthropic, la empresa detrás del modelo Claude, adquirió libros físicos, les retiró los lomos y escaneó sus páginas para entrenar sus modelos de IA. Esto plantea una inquietante pregunta: si los modelos generativos son alimentados por literatura humana, ¿hasta qué punto los rasgos que asociamos con la IA también pueden ser parte de nuestra propia escritura? Una usuaria en redes sociales planteó la inquietud de que es absurdo usar una IA para detectar si un texto fue escrito por otra IA.
Confusión en la detección de escritura
Otro aspecto a considerar es el idioma. Muchas investigaciones sobre detectores se han centrado en el inglés. En 2025, un equipo liderado por la lingüista forense Sheila Queralt evaluó 180 textos en español utilizando diversas herramientas. Analizó escritos por humanos, textos generados con IA y aquellos que combinaban ambos estilos. Los tres programas cometieron errores significativos, especialmente con textos que mezclaban escritura humana y artificial, sin poder identificarlos de manera confiable.
Pangram no participó en esta investigación, pero asegura que su versión 4.1, utilizada para analizar «Donde el agua trabaja», presenta una tasa de falsos positivos del 0.0026% en español. Esto implica que, en promedio, solo tres de cada 100,000 textos humanos podrían ser erróneamente señalados como generados por IA. Sin embargo, esta cifra se basa en pruebas realizadas con una colección de contenidos de internet, lo que genera incertidumbre sobre si el programa mantendría la misma precisión con novelas originales en español.
Las repercusiones de las acusaciones
El caso de Almadía no es un incidente aislado en el mundo literario. En inglés, las sospechas sobre el uso de IA han llevado a la cancelación de publicaciones y a la revisión de premios literarios. Un ejemplo notable es el de «Shy Girl», una novela de terror de la escritora británica Mia Ballard. Tras investigar las acusaciones en su contra, la editorial Hachette canceló su lanzamiento en Estados Unidos y retiró la edición británica, sin proporcionar pruebas públicas que justifiquen su decisión. Ballard ha negado haber utilizado IA, aunque señaló que un editor contratado podría haberlo hecho.
En otro caso, durante el Commonwealth Short Story Prize, tres ganadores regionales enfrentaron acusaciones sobre sus relatos, incluido Jamir Nazir de Trinidad y Tobago, cuyo texto fue catalogado como artificial. Sin embargo, tras revisar borradores y documentos, la Commonwealth Foundation concluyó que no se utilizó IA y mantuvo los premios otorgados, con Nazir ganando el premio general posteriormente.
El escritor nigeriano Jerry Falade también sufrió las consecuencias de acusaciones similares, llevando a sus agentes a retirar su manuscrito de negociaciones que ofrecían más de 2 millones de dólares, tras surgir dudas sobre la autoría. El agente argumentó que no podía verificar el proceso de creación del manuscrito, aunque no empleó detectores automáticos para tomar esta decisión. Falade denunció que las características de su inglés nigeriano fueron malinterpretadas como indicativos de IA.
Las reacciones a estas acusaciones han tenido resultados diversos: algunas instituciones han respaldado a los escritores tras una revisión minuciosa de su trabajo, mientras que otras han decidido cancelar libros o suspender negociaciones. En lo que respecta a «Donde el agua trabaja», Almadía continúa investigando la situación, aunque las presentaciones del libro han sido suspendidas. En un panorama donde la inteligencia artificial avanza rápidamente, persisten preguntas fundamentales: ¿quién debe evaluar estas acusaciones y qué criterios, conocimientos y pruebas son necesarios para hacerlo de manera justa?
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