OpenAI anunció el 5 de octubre de 2026 un despliegue gradual de textGrain para los textos elegibles que generen ChatGPT y Codex en la Unión Europea, en todos los planes. La empresa explicó que la implantación se produciría a lo largo de las semanas siguientes y que la señal busca facilitar la identificación del origen de ciertos contenidos. OpenAI detalló el anuncio y sus evaluaciones.

OpenAI anuncia marcas de agua para ChatGPT y Codex en la UE

El anuncio abarca los textos elegibles de ChatGPT y Codex para usuarios de la UE, con independencia del plan. OpenAI describió un despliegue gradual, no una activación simultánea de la función para todas las cuentas.

La propuesta es distinta para quienes usan la API: los clientes de todo el mundo podrán activar la marca de agua en algunos modelos, pero la opción estará desactivada por defecto.

Qué es textGrain y cómo funciona

OpenAI llama textGrain a su método de marca de agua. En lugar de insertar una etiqueta visible o caracteres ocultos, introduce una señal estadística en las elecciones de palabras del modelo. Un detector compatible busca esa señal en el texto.

Por eso, copiar y pegar un texto sin modificarlo no cambia por sí solo las elecciones de palabras que forman la señal. En cambio, sustituir palabras puede debilitar la detección.

Qué cambia para quienes usan la API

La opción de la API tiene un alcance mundial y se limita a determinados modelos. Cada cliente que quiera usarla tendrá que activarla: no viene encendida de serie. Es, por tanto, una configuración separada del despliegue gradual para los usuarios de ChatGPT y Codex en la UE.

OpenAI también abrió solicitudes para acceder a su detector de texto. El acceso inicial será caso por caso para investigadores aprobados y organizaciones expertas, no una herramienta pública de consulta.

Qué ocurre cuando se editan los textos

En una evaluación de OpenAI con pasajes de 400 tokens, la detección fue de aproximadamente el 92 % con el texto sin editar. Al sustituir por sinónimos el 10 % de las palabras, bajó a aproximadamente el 66 %; al sustituir el 25 %, cayó al 17 %. La evaluación utilizó una tasa objetivo de falsos positivos del 1 %.

OpenAI también comunicó resultados distintos según la longitud y el tema: detectó la señal en alrededor del 80 % de los pasajes de psicología de 200 tokens y en alrededor del 95 % de los de 400 tokens, con la misma tasa objetivo de falsos positivos. En matemáticas, la detección fue considerablemente menor. Son resultados de las evaluaciones de la empresa, no una tasa universal para cualquier texto.

Lo que una marca de agua no demuestra

Según OpenAI, detectar la señal no permite identificar a una persona, revelar su conversación o medir cuánto contribuyó una persona al texto. Tampoco demuestra quién es responsable del contenido, quién es su propietario ni si es verdadero. Y no detectar la señal no prueba que el texto lo haya escrito una persona: las ediciones, la traducción y la longitud pueden influir en el resultado.