David Silva Rojas había viajado a Madrid a presentar una novela. Eso era lo previsto. El 23 de octubre le tocaba hablar de Donde el agua trabaja, responder las preguntas habituales, quizá escuchar de nuevo lo bien que había administrado los silencios de sus personajes. El libro venía de ganarle a otros 2.203 manuscritos en el Premio Internacional de Novela Breve Almadía Ventosa-Arrufat. Veinte mil euros. Una editorial respetada. Tres escritoras en el jurado. Una gira por España.
No hubo presentación.
El País publicó ese viernes el resultado de pasar la novela por Pangram, un detector de escritura artificial. La pantalla marcó el 99 % del texto como generado por IA. Almadía suspendió los actos y anunció una investigación. Silva Rojas negó haber usado esa tecnología; según el seguimiento del periódico, se ofreció a mostrar sus borradores y dejó Madrid para regresar a Perú. La presentación que debía inaugurar la gira terminó pareciéndose a uno de esos planes que quedan archivados en el correo porque de pronto ocurrió algo mucho más grande.
Los que fallaron el premio no eran aficionados que hubieran leído por encima. Cristina Rivera Garza, Selva Almada y Mónica Ojeda eligieron la novela. El acta del jurado elogió sus «oraciones breves como el goteo de los regadores en las viñas». Bonita frase, por cierto. No hacía falta Pangram para que alguien la leyera con admiración. Y ahí apareció el problema: ¿cómo podía un jurado celebrar una voz literaria que un programa señalaba como escritura de máquina?
La pregunta salió disparada por las redes con su respuesta incluida. Que si el autor es un impostor. Que si los premios literarios son una farsa. Que si el detector no sirve para nada. Como suele pasar, la conversación fue más veloz que la averiguación.
Antes del 99 % había una novela
La historia transcurre en los campos de agroexportación de Ica, en Perú. Una joven deja su comunidad y va a trabajar como temporera. Jornadas duras, abusos, el miedo que uno aprende a tragarse cuando necesita el jornal. Silva Rojas explicó que había recogido testimonios de trabajadores agrícolas. En una entrevista con la revista Ulrica, anterior a la polémica, dijo algo que hoy se lee de otra manera: «No buscaba que la novela fuera “minimalista” como un ejercicio de estilo». Hablaba del ritmo, de lo que se cuenta y de lo que se calla. También de Japón, donde vivió y de donde decía haber tomado cierta atención al silencio y al haiku.
Podría ser una explicación artística honesta. También podría ser insuficiente para despejar las dudas sobre la autoría. No sabemos cuál de las dos cosas es. Y esa incertidumbre no desaparece porque el tema de la novela resulte conmovedor. Lo que desconcierta es que un relato sobre la explotación de quienes trabajan con sus manos acabe convertido en una disputa sobre quién hizo el trabajo de escribirlo.
Algo semejante pensó el escritor chileno Rafael Gumucio, aunque llevó el asunto por otro camino. En una publicación de X del 25 de octubre escribió: «La IA no sabe cómo escriben los pobres». Un poco después remató: «Trae un pobre para ricos integrado en su sistema». Su crítica apunta al modo en que cierta literatura representa la pobreza para satisfacer las expectativas de lectores y jurados. Hay algo provocador ahí, incluso injusto si se toma como sentencia contra un libro cuya autoría todavía se investiga. Pero la pregunta vale la pena: ¿puede una máquina producir no solo frases aceptables, sino exactamente la clase de sufrimiento narrado que una institución cultural está dispuesta a premiar?
La respuesta no sale de Pangram. Es una discusión literaria, de las de verdad, sobre representación, gusto y prestigio.
El número tiene fuerza. No tiene memoria
Noventa y nueve por ciento. Suena definitivo. Uno ve esa cifra y casi escucha al vecino: «Lo pillaron». Pero lo que informa Pangram no es la probabilidad de que el peruano haya hecho trampa. El porcentaje señala la porción del texto que el programa clasifica como generada por IA. No estuvo junto al escritorio del autor, ni conserva el historial de sus decisiones, ni sabe si un párrafo nació de una conversación en una finca o de una instrucción escrita en ChatGPT. El País explicó esta diferencia en su análisis técnico del 27 de octubre.
Ahora bien, tampoco se vale sacar el ejemplo de un detector mediocre que confundió un poema antiguo con una IA y concluir que todos son inútiles. Pangram tiene evaluaciones favorables y busca mantener una tasa muy baja de falsos positivos. Según los estudios independientes recopilados por El País, 49 de 36.282 textos humanos fueron señalados erróneamente: cerca del 0,14 %. Es una señal seria cuando aparece sobre una novela entera. Lo que no sabemos es si esa tasa se mantiene exactamente igual con una obra literaria escrita originalmente en español, ni si una excepción concreta está ocurriendo aquí.
El periódico, además, no examinó solo la novela. Analizó las aproximadamente 26.000 palabras con Pangram 4.1, una entrevista del autor —en cuyas respuestas el detector encontró un 97 % de material clasificado como IA— y un texto suyo sobre el origen de la obra, marcado en un 80 %. Son datos que agrandan la sospecha. Pero hay un detalle: los tres resultados vienen del mismo tipo de detector. Tres mediciones no son necesariamente tres pruebas independientes.
Y hay unas bases escritas en blanco y negro. El premio prohibía la escritura con IA, tanto parcial como total. Hasta ahí, fácil. Se complica cuando un autor usa una herramienta para corregir, reorganizar, resumir sus notas o reescribir un pasaje propio. ¿Todo eso es «escribir mediante IA»? No son operaciones equivalentes y, en un concurso, importa mucho dónde ponen la raya. La editorial tendrá que averiguar qué hizo Silva Rojas; el lector puede preguntarse, además, qué habría hecho él mismo en circunstancias parecidas.
En X llevan meses intentando meterle gato por liebre a Pangram
En otra esquina de internet la gente no espera a que una editorial dicte sentencia. Le están buscando las cosquillas al detector. Se parece a lo que pasa cuando alguien presume una cerradura nueva: no falta quien aparezca con un alambre, una tarjeta o un tutorial. Aquí el desafío es poner delante de Pangram un texto salido de una IA y conseguir que la máquina lo salude como si fuera obra de un humano.
En enero, @langofmind publicó una prueba en la que, según su relato, pequeños cambios sobre un texto generado por IA bastaron para conseguir la etiqueta de «100 % humano». El número llama la atención. Lo que no conviene hacer es convertir ese experimento individual en la gran receta para burlar cualquier versión del software. Hay demasiado negocio y demasiado entusiasmo alrededor de esa promesa.
Más entretenido resulta el experimento de Gon Huertas, difundido en agosto. El punto de partida no era una novela escrita por ChatGPT, sino un texto suyo. Le introdujo erratas a propósito y lo llevó al detector. Humano. Después le pidió a ChatGPT que arreglara los errores. De nuevo, humano. Que cambiara unas palabras repetidas. La etiqueta seguía ahí. Solo cuando encargó retoques mayores empezó a aparecer la clasificación de texto asistido por IA; al pedir texto nuevo, aparecieron más señales de generación artificial.
Es una secuencia bastante más reveladora que la típica captura triunfalista. Porque el texto que Pangram llamaba humano había pasado por ChatGPT, sí, pero originalmente era de Huertas. El detector estaba tratando de reconocer escritura, no de levantar un acta notarial de todas las manos —humanas o digitales— que habían intervenido. Es justamente esa diferencia la que importa en el caso de Almadía.
En septiembre de 2025, @_simonsmith había compartido otro intento de obtener falsos negativos. La prueba llegó a Ethan Mollick, profesor de Wharton y una de las voces más conocidas en el debate sobre IA. Mollick consiguió reproducirla. Había publicado una evaluación confiada sobre Pangram y volvió a LinkedIn para corregirse. Dejó escrita esta frase en inglés: «even very good AI detectors can be defeated». Incluso los detectores muy buenos pueden ser engañados. Y añadió algo que debería colgarse sobre la puerta de las redes: «social media is not good at subtlety».
En los comentarios le respondió Max Spero, responsable de Pangram. Su argumento tampoco carecía de razón: el compromiso de la empresa no era identificar absolutamente cualquier texto salido de una IA, sino reconocer la mayoría de esas producciones sin acusar por error a demasiadas personas. Mollick no estaba diciendo que Pangram fuera un fraude. Estaba mostrando que un buen detector y un detector vulnerable a ciertas manipulaciones pueden ser, al mismo tiempo, el mismo programa. No cabe bien en un tuit. Qué se le va a hacer.
Y luego están los que venden la ganzúa. StealthGPT anunció en X un modelo al que atribuyó capacidad para burlar Pangram. La firma comercializa, precisamente, herramientas para reescribir textos de IA y reducir su detección. En sus pruebas comerciales de octubre de 2026 asegura que su producto superó la clasificación de Pangram en el 88 % de 50 ejemplos. La cifra es de la propia empresa; no es una certificación independiente y esos ejemplos no son novelas premiadas en español. Uno puede leer esa publicidad como quiera, pero un fabricante que anuncia cómo engañar detectores no es un árbitro neutral de la competición.
Además, los programas cambian. Los hilos de Simon Smith, Huertas y @langofmind corresponden a fechas anteriores a la versión 4.1 usada en la investigación de El País. Nathan Calvin también intervino en el debate de X sobre esa carrera de actualizaciones. Un truco que funcionó en una prueba antigua puede fracasar en otra, y al revés. Ninguno de esos experimentos demuestra quién escribió Donde el agua trabaja. Prueban, más modestamente, que el problema es bastante menos cómodo de lo que promete una captura de pantalla.
La editorial dice que confía. Pero ha cancelado todo
La respuesta de Almadía tiene un sabor contradictorio, como suelen tenerlo las decisiones tomadas en mitad de un escándalo. Según su comunicado reproducido por Zeta, el autor había firmado que no utilizó IA y también lo aseguró personalmente. La editorial afirmó: «no tenemos elementos para desconfiar de su palabra». Al mismo tiempo suspendió los actos y prometió una investigación «sin anticipar conclusiones».
La aparente contradicción tiene explicación. Si mañana los borradores desmintieran al detector, no habría forma de devolverle al escritor la semana que ha pasado bajo sospecha. Pero si se confirmara que alguien presentó como propia una novela redactada por una IA, los demás 2.203 participantes tendrían todo el derecho de reclamar. No es un asunto menor. Y no se resuelve con un comunicado escrito a la carrera.
Una editorial puede examinar archivos antiguos, registros de versiones, correspondencia, notas de investigación, fechas de entrevistas y cambios realizados a lo largo de meses. Hasta esas pistas admiten falsificaciones o interpretaciones equivocadas. Pero al menos permiten reconstruir un proceso. Pangram no reconstruye procesos: clasifica textos. La diferencia parece pequeña hasta que hay veinte mil euros, un premio y la reputación de una persona sobre la mesa.
Tampoco sirve pedir a los novelistas que escriban de aquí en adelante con un policía asomado al hombro. Un escritor que trabaja en silencio, borra diez páginas, cambia el narrador y vuelve a empezar no debería estar obligado a registrar cada respiración para demostrar que es escritor. Pero quizá los concursos y las editoriales tengan que mejorar sus procedimientos de revisión y explicar con más precisión qué usos de IA admiten y cuáles no.
Por ahora, el libro sigue ahí
Hay algo fastidioso en la facilidad con que desapareció la propia novela. Casi nadie discute a la muchacha que va a trabajar a los cultivos de Ica. En cambio, abundan quienes discuten porcentajes, prompts, detectores y el orgullo herido de los jurados. Yo también he terminado hablando más de Pangram que de literatura. Esa es otra derrota pequeña de la conversación.
Al 27 de octubre de 2026, Almadía no había comunicado un desenlace definitivo. El autor sostiene que no empleó IA; el detector registró una señal muy alta y hay otros pasajes suyos con clasificaciones también elevadas. Hay motivos para investigar y ninguno para fingir que la investigación ya terminó.
Lo más inquietante, quizá, viene después. Si un jurado distinguido lee una novela, la disfruta y la premia, ¿deja de ser buena en el instante en que sospechamos quién —o qué— la escribió? En un concurso donde las reglas prohíben usar IA, el incumplimiento importaría aunque el libro fuera espléndido. Pero la pregunta sobre su valor literario no desaparece por eso. Es otra pregunta. Mezclarlas solo produce malos juicios.
La presentación de Madrid no ocurrió. El escritor tendrá que explicar cómo nació el manuscrito y la editorial deberá examinar las pruebas. Mientras tanto, en X unos ensayan trucos, otros venden trucos y algunos se burlan de quienes creían tener un detector infalible. No sabemos si en el caso de Silva Rojas se premió una impostura o si estamos presenciando una acusación errónea. Esa ignorancia molesta. Mejor que moleste. La alternativa es dejar que un porcentaje escriba el último capítulo.
Fuentes y precisión editorial: investigación y explicación técnica de El País; acta del jurado; entrevista en Ulrica; comunicado de Almadía; rectificación de Ethan Mollick y publicaciones enlazadas de X. Las expresiones entre comillas atribuidas al jurado, al autor, a la editorial, a Gumucio y a Mollick están reproducidas literalmente. Cuando no fue posible recuperar íntegramente el texto de un tuit, se resumió su contenido sin atribuirle una cita textual. Las demostraciones de evasión mencionadas no se han reproducido ni verificado de forma independiente para este artículo.
