El 5 de octubre de 2026, OpenAI anunció un despliegue gradual de textGrain para textos elegibles de ChatGPT y Codex en la Unión Europea, en todos los planes y con la incorporación prevista para las semanas siguientes. España queda dentro del ámbito geográfico del plan. Por separado, los clientes de la API de todo el mundo pueden activar la marca de agua en algunos modelos; la opción está desactivada por defecto, según OpenAI.
OpenAI planea textGrain para textos elegibles de ChatGPT y Codex en la UE
La propuesta europea y la opción de la API tienen alcances distintos. El plan de ChatGPT y Codex se refiere a textos elegibles generados en la UE, mientras que la API ofrece una opción voluntaria para determinados modelos a clientes de cualquier parte del mundo. No es una activación predeterminada para todos los servicios de OpenAI.
Cómo describe OpenAI la señal estadística de textGrain
OpenAI describe textGrain como una señal estadística invisible integrada en los patrones de elección de palabras del modelo. No añade una etiqueta visible ni caracteres ocultos al texto: modifica estadísticamente la manera de elegir palabras para que un detector pueda buscar esa señal.
OpenAI anunció que el acceso inicial al detector de texto quedaría limitado a investigadores aprobados y organizaciones expertas, con solicitudes evaluadas caso por caso.
Las pruebas de OpenAI dependen de la longitud y la edición del texto
En su evaluación de pasajes sobre psicología, OpenAI comunicó una tasa objetivo de falsos positivos del 1 % y detectó aproximadamente el 80 % de los textos de 200 tokens y el 95 % de los de 400 tokens. Son resultados de esa evaluación, no una tasa aplicable a cualquier texto.
En una prueba distinta, OpenAI evaluó respuestas en inglés a preguntas ELI5 de 400 tokens. La detección pasó de cerca del 92 % en los textos sin editar al 66 % tras sustituir por sinónimos el 10 % de las palabras y al 17 % tras reemplazar el 25 %. La prueba partió de una misma colección de 600 respuestas y aplicó por separado el criterio de longitud a cada condición de edición.
| Evaluación | Longitud y condición del texto | Detección comunicada |
| Pasajes sobre psicología | 200 tokens | Aproximadamente el 80 % |
| Pasajes sobre psicología | 400 tokens | Aproximadamente el 95 % |
| Respuestas en inglés a preguntas ELI5 | 400 tokens, sin editar | Aproximadamente el 92 % |
| Respuestas en inglés a preguntas ELI5 | 400 tokens; 10 % de las palabras sustituido por sinónimos | El 66 % |
| Respuestas en inglés a preguntas ELI5 | 400 tokens; 25 % de las palabras reemplazado | El 17 % |
OpenAI también señaló que la detección es sustancialmente menor en contenidos sujetos a restricciones, como las matemáticas, donde hay menos margen para variar las palabras. En sus pruebas comparativas de Astra, la empresa dijo no haber encontrado diferencias de rendimiento significativas entre las versiones con y sin textGrain.
Una marca detectada no identifica a quien escribió el texto
Un resultado positivo significa que el detector ha encontrado la señal de OpenAI; no identifica a la persona, cuenta, organización, instrucción o conversación asociada al texto. Tampoco determina cuánto trabajo humano intervino, quién es responsable del contenido o si es correcto.
Un resultado negativo no demuestra que el texto sea obra de una persona. Los textos breves, editados o traducidos pueden no conservar una señal detectable, y lo mismo puede ocurrir con textos generados antes de incorporar la marca o por modelos que no la utilizan.
