Copiar un texto generado por una inteligencia artificial y pegarlo en otro documento parece una operación bastante definitiva. El texto pierde el formato, cambia de archivo y, aparentemente, ya no queda nada que permita saber de dónde salió.
Con Claude, la cosa empieza a ser algo más complicada. Anthropic está incorporando una marca de agua en los textos generados por Claude que permite estimar posteriormente si el modelo participó en su redacción.
Y no, Claude no coloca un carácter secreto al final del párrafo ni escribe su nombre con tinta invisible. El mecanismo funciona de una manera bastante más interesante: la huella está en las propias elecciones de palabras que realiza el modelo.
En ForoPrompt vamos a explicar cómo funciona, qué puede detectar realmente y por qué esto es diferente de esos detectores de IA que aseguran saber quién escribió un texto con una precisión que haría sonrojar a Sherlock Holmes.
Qué es la marca de agua de Claude
La marca de agua de Claude es un patrón estadístico introducido durante la generación del texto. Su finalidad es permitir comprobar posteriormente la probabilidad de que Claude haya participado en la creación de ese contenido.
Anthropic utiliza una variante de SynthID-Text, una tecnología desarrollada originalmente por Google DeepMind y publicada en Nature en 2024.
Lo importante es entender lo que no ocurre. Anthropic asegura que no añade caracteres ocultos, metadatos secretos ni información identificativa dentro del texto.
Por tanto, abrir el documento con un editor hexadecimal o copiar el contenido a un bloc de notas no va a descubrir una firma que diga: «Saludos, esto lo escribió Claude».
Cómo puede dejar una huella un texto sin añadir nada
Para entenderlo hay que recordar cómo escribe un modelo de lenguaje.
Claude genera el texto escogiendo sucesivamente qué palabra o fragmento debe aparecer después. En muchas ocasiones existe una única respuesta razonable. En otras hay varias alternativas igualmente válidas.
Imagina esta frase:
La mañana estaba fría y…
El modelo podría continuar con «gris», «nublada» o alguna expresión similar. Todas pueden funcionar sin alterar sustancialmente el significado.
Normalmente existe cierta aleatoriedad en esa elección. El watermark modifica precisamente la fuente utilizada para tomar esas pequeñas decisiones.
Anthropic emplea una clave y las palabras anteriores para condicionar estadísticamente cuál de las alternativas válidas seleccionará Claude. Una decisión aislada no revela prácticamente nada. Pero cuando ese patrón se repite cientos de veces a lo largo de un documento, puede analizarse estadísticamente.
Es una especie de huella construida con muchas decisiones diminutas.
¿Se nota la marca de agua al leer un texto?
Según Anthropic, no.
La empresa afirma que sus pruebas internas no han encontrado diferencias apreciables en calidad, creatividad o legibilidad entre textos con y sin watermark.
Esto tiene lógica porque el sistema no obliga al modelo a utilizar palabras extrañas. Si las opciones naturales son «gris» y «nublado», puede favorecer estadísticamente una de ellas. No sustituirá «nublado» por una palabra que necesite diccionario, café y cierta paciencia.
Google DeepMind realizó además pruebas de SynthID-Text sobre tráfico real de Gemini sin encontrar diferencias estadísticamente significativas en las valoraciones de los usuarios.
¿Puede alguien saber que has utilizado Claude?
Aquí conviene hacer una distinción importante.
La marca permite estimar que Claude participó probablemente en la creación del contenido. No identifica a la persona que utilizó el modelo.
Anthropic afirma expresamente que el watermark no contiene información sobre el usuario, la empresa, la cuenta ni la conversación en la que se generó el texto.
Por tanto, detectar la marca podría indicar participación de Claude, pero no responder preguntas como quién realizó la consulta o desde qué cuenta se hizo.
¿Puedo comprobar ahora si un texto está escrito con Claude?
No de forma generalizada.
Anthropic dispone de una API específica de detección en vista previa privada. Actualmente está orientada a determinadas organizaciones que necesitan verificar contenidos por razones regulatorias o de interés público.
Entre ellas se encuentran reguladores, fuerzas de seguridad, medios, verificadores, investigadores, organizaciones educativas y determinados grupos de la sociedad civil europea.
Anthropic también contempla acceso para empresas obligadas a realizar estas verificaciones y asegura que pretende ampliar la disponibilidad de la API.
Esto significa que no existe por ahora un detector público de Claude donde cualquier usuario pueda pegar un artículo y recibir un porcentaje oficial.
La marca de agua de Claude no es un detector de IA tradicional
Esta diferencia merece su propio apartado porque suele provocar bastante confusión.
Los detectores convencionales intentan determinar si un texto parece escrito por inteligencia artificial estudiando características estadísticas o patrones lingüísticos.
Pueden fijarse en previsibilidad, estructura, vocabulario o determinados hábitos de redacción.
Anthropic reconoce incluso algunos tics bastante familiares de los modelos: construcciones repetitivas y ciertas palabras utilizadas con demasiada alegría. Si has leído suficientes textos generados automáticamente, probablemente ya tengas tu colección particular.
La detección del watermark de Claude utiliza otra información. Busca un patrón introducido deliberadamente durante la generación y necesita conocer la clave correspondiente.
Eso permite formular una pregunta mucho más concreta: «¿Es compatible este texto con el patrón que habría producido Claude utilizando esta clave?».
¿Qué pasa si Claude solo corrige un texto escrito por ti?
Aquí aparece uno de los aspectos más interesantes para redactores y profesionales.
La marca únicamente puede introducirse en las palabras que Claude decide realmente.
Si escribes un artículo de 1.500 palabras y pides a Claude que corrija únicamente cinco errores ortográficos, casi todo el contenido continúa siendo tuyo. El modelo ha tenido muy pocas oportunidades de introducir el patrón.
Anthropic reconoce que en una corrección ligera puede haber demasiado poco watermark para detectarlo con fiabilidad.
Si, por el contrario, entregas el artículo y solicitas que lo reescriba completamente, Claude vuelve a elegir prácticamente todas las palabras. El espacio disponible para la marca aumenta considerablemente.
La diferencia entre ambas situaciones es importante. Utilizar IA para corregir un texto y pedirle que escriba el artículo completo no dejan necesariamente la misma señal.
También explica por qué sigue teniendo sentido aprender a trabajar con la IA como herramienta. En ForoPrompt tienes una guía sobre la diferencia entre prompt, instrucción y contexto que ayuda a definir mejor qué parte del trabajo quieres delegar.
¿Se puede eliminar la marca de agua?
Hasta cierto punto.
Anthropic admite que una reescritura completa puede eliminar el watermark. Si sustituyes prácticamente todas las palabras, también desaparecen las decisiones mediante las que se había introducido el patrón.
Una edición pequeña, en cambio, puede no ser suficiente para borrarlo.
Esto muestra también una limitación fundamental: la marca de agua no demuestra de manera absoluta quién es el autor intelectual del contenido.
Un texto detectado puede haber sido redactado enteramente por Claude o haber sido escrito originalmente por una persona y después editado de forma intensiva por el modelo.
Anthropic lo resume de forma bastante clara: la detección indica participación de Claude, no autoría.
Qué ocurre con las traducciones y el código
Las traducciones son un caso especialmente sencillo. Cuando Claude traduce un documento, vuelve a escoger las palabras de prácticamente todo el resultado. Por ello, las traducciones generadas por Claude pueden contener watermark.
Con el código sucede algo distinto.
Muchos fragmentos requieren respuestas exactas. Si una función necesita determinado nombre o una expresión debe respetar una sintaxis concreta, el modelo dispone de menos alternativas equivalentes.
La técnica evita introducir preferencias cuando hacerlo podría perjudicar la exactitud. Como consecuencia, el código suele contener menos señal que el lenguaje natural, aunque comentarios y decisiones arbitrarias pueden ofrecer algún margen.
¿Por qué Anthropic está haciendo esto ahora?
La respuesta está principalmente en Europa.
Anthropic explica que está implementando el sistema para cumplir con los requisitos del Reglamento europeo de Inteligencia Artificial y el Código de Prácticas sobre transparencia del contenido generado por IA.
La compañía firmó este código junto con otros proveedores y está aplicando inicialmente el watermark de forma global.
Esto significa que la identificación de contenido generado por IA probablemente dejará de ser únicamente una colección de páginas web que ofrecen porcentajes con muchos decimales y empezará a apoyarse también en mecanismos incorporados directamente por los fabricantes de modelos.
¿Cambiará esto cómo debemos utilizar Claude?
Para un usuario normal, probablemente muy poco.
No cuesta tokens adicionales, Anthropic asegura que no aumenta el precio y su impacto sobre la velocidad es insignificante.
La cuestión interesante aparece en entornos donde importa conocer la procedencia del contenido: educación, periodismo, investigación, documentación corporativa o cumplimiento normativo.
También obliga a abandonar una idea demasiado cómoda: que existe una frontera binaria entre «texto humano» y «texto de IA».
Puedes escribir un documento y pedir a Claude que corrija tres comas. Puedes darle unas notas y solicitar una reescritura. Puedes utilizarlo para generar un esquema y redactar después cada palabra tú mismo. Son procesos diferentes.
Por eso un resultado de detección debería interpretarse con contexto y no como una sentencia automática.
Si quieres mejorar precisamente esa parte del proceso, puedes consultar nuestra guía sobre qué es un system prompt y el framework RAIOC para crear prompts. Y si necesitas incorporar IA de forma controlada en procesos profesionales, también tienes nuestros servicios de inteligencia artificial y automatización.
La ironía es bonita: llevamos años intentando que las máquinas escriban de forma indistinguible de nosotros. Ahora que empiezan a acercarse, estamos desarrollando tecnología para que dejen una firma estadística diciendo que pasaron por allí.
