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    Resources

    Actualizaciones de metodología de detección IA

    Cómo actualizar la metodología de detección IA cuando cambian modelos, herramientas de escritura, uso multilingüe y políticas de revisión.

    Open core guide

    Actualizar benchmarks cuando cambian los modelos

    La metodología debe revisarse cuando nuevas familias de modelos, herramientas de edición o flujos de escritura se vuelven comunes. Las afirmaciones estáticas envejecen rápido.

    Seguir patrones de falsos positivos

    Las actualizaciones deben documentar dónde se malinterpreta con más frecuencia la escritura humana: muestras cortas, traducciones, plantillas, ediciones pulidas y documentos con muchas citas.

    Mantener alineada la política de revisión

    Cada actualización debe explicar cómo interpretar puntuaciones, bandas de confianza, evidencia por pasaje, notas del revisor y rutas de apelación en flujos reales.

    FAQ

    ¿Cada cuánto debe actualizarse la metodología de detección IA?

    Debe revisarse cuando cambien de forma importante el comportamiento de modelos, herramientas de edición, datos de benchmark, cobertura de idiomas o políticas institucionales.

    ¿Qué debe revelar una actualización metodológica?

    Debe explicar qué cambió, qué muestras se revisaron, cómo se verificaron falsos positivos, qué límites permanecen y cómo aplicar la nueva guía.

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    Metodología de detección IAResumen de benchmarkEjemplos de falsos positivos