Las palabras que más delatan hoy un texto escrito con IA son load-bearing, plainly, quietly, refusal, survived, re-derived, halves, asserted, nobody, genuinely, deliberately y premise. Salen de medir 461.121 descripciones de código en GitHub: la primera aparece 39 veces más dentro de ese grupo de escritura que fuera. No son palabras prohibidas: son sospechosas que conviene revisar antes de publicar.
Hay una lista de palabras que hoy delata un texto escrito con ayuda de IA, y no sale de una corazonada: sale de medir. Aquí están las doce primeras, con el número que las pone ahí, con qué cambiarlas en español y qué NO puedes concluir de ellas.
Qué mide esta lista exactamente
El repositorio público louisabraham/load-bearing agrupa descripciones de cambios de código de GitHub por forma de escribir. El corpus es grande: 603 días recogidos entre el 6 de enero de 2025 y el 17 de agosto de 2026, 461.121 descripciones y 51.079.244 apariciones de palabras.
Uno de esos grupos era el 0,7 % del corpus a principios de 2025 y es el 39 % a mediados de 2026. Ese grupo es el que la gente lee como "esto lo escribió una máquina".
El número que acompaña a cada palabra es su lift: cuántas veces más aparece dentro de ese grupo que fuera. La primera de la lista, load-bearing, aparece 929 veces dentro y 82 veces fuera. Eso son 39 veces más.
Las doce palabras, en orden
load-bearing (39,47). Literalmente "de carga", como un muro que sostiene el techo. En español dilo entero: si quitas este detalle, se cae lo demás.
plainly (33,8). "Claramente", "sin rodeos". Casi siempre sobra: bórrala y la frase no pierde nada.
quietly (29,87). "En silencio", como en "falla en silencio". Es una buena palabra; el tic es usarla tres veces en la misma página.
refusal (27,77). "Negativa", "rechazo". En español suena a informe: cámbialo por "se negó a" y sigue.
survived (27,56). "Sobrevivió", aplicado a un test, a una línea de código o a un párrafo que quedó tras la edición. Prueba con "quedó" o "aguantó".
re-derived (26,69). "Vuelto a deducir", "recalculado desde cero". En español casi nadie escribe así.
halves (26,64). "Mitades". Normalmente lo que quieres decir es "parte esto en dos".
asserted (25,24). "Afirmó", "aseveró". Salvo que hables de tests, di "dijo" o "sostuvo".
nobody (24,79). "Nadie", el motor del clásico "esto nadie te lo contó". Delata más por la fórmula que por la palabra.
genuinely (24,46). "De verdad", "realmente". Si la frase necesita este refuerzo, es que la afirmación es débil.
deliberately (23,84). "A propósito", "por diseño". Buena palabra, muy sobreusada.
premise (23,32). "La premisa", "el punto de partida". Suele poder cambiarse por "de lo que partes es".
La regla que uso con todas: si borras la palabra y la frase no pierde nada, sobraba. No es una lista de palabras prohibidas, es una lista de sospechosas.
Las que todo el mundo repite y NO están en la lista
Esto es lo que más sorprende. Palabras que se citan siempre como "olor a IA" no están entre las que sigue el estudio: surgical, robust, crisp, delve, comprehensive, leverage.
Sirve de vacuna. Que una palabra te suene a robot no significa que los datos la respalden, y media internet está repitiendo listas que nadie midió.
Cómo contarlas en tu propio texto
En Mac o Linux, con el texto guardado en un archivo, una línea te da el conteo:
Si escribes en español, haz lo mismo con tus propias muletillas: en realidad, literalmente, sencillamente, crucial, robusto, clave. Lo que importa no es la lista de otro, es tu repetición.
Y si prefieres no tocar la terminal: busca cada palabra en tu editor y mira el contador de resultados. Dos apariciones en un texto largo no dicen nada. Ocho, sí.
Qué hacer con lo que encuentres
No es prohibir la palabra: es reescribir la frase. Prohibirla en el archivo de reglas de tu herramienta tiene un límite conocido, y lo explicó el propio fabricante en el issue 53454 de Claude Code: la frase load-bearing está dentro del texto interno de la herramienta, se reinyecta en cada turno y compite con tu instrucción.
Donde sí conviene escribir tus reglas de estilo es en la pantalla de la app de Claude: tus iniciales abajo a la izquierda, Ajustes, "Instrucciones para Claude". Lo que pongas ahí se aplica a todas tus conversaciones. Y aun así, el paso que de verdad garantiza algo es leer el texto final antes de publicarlo.
Lo que esta lista NO prueba
Tres límites, y son importantes:
No es un detector. El autor del estudio lo dice por escrito: no está rastreando tics de Claude, solo encuentra que un grupo de vocabulario crece. Identificar una herramienta necesitaría datos etiquetados.
Mide GitHub, en inglés. Son descripciones de cambios de código, no tu correo, ni tu newsletter, ni un guion.
No es exclusivo de una marca. Cualquier modelo entrenado con texto parecido tiende a las mismas palabras.
Usa la lista para editarte a ti, no para acusar a nadie. Una palabra no es una confesión.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las palabras que más delatan un texto de IA?
Por orden de cuánto más aparecen dentro de ese grupo de escritura que fuera: load-bearing, plainly, quietly, refusal, survived, re-derived, halves, asserted, nobody, genuinely, deliberately y premise. La primera encabeza la lista con 929 apariciones dentro frente a 82 fuera, que son 39 veces más.
¿De dónde salen estos números?
Del repositorio público louisabraham/load-bearing, que agrupa descripciones de cambios de código de GitHub por forma de escribir. El corpus son 603 días entre enero de 2025 y agosto de 2026, con 461.121 descripciones y 51.079.244 apariciones de palabras. El grupo que crece pasó del 0,7 % del corpus al 39 %.
¿Palabras como delve, robust o comprehensive están en la lista?
No. Surgical, robust, crisp, delve, comprehensive y leverage no están entre las palabras que sigue este estudio, aunque se citen a diario como señales de IA. Es un buen recordatorio de que la mayoría de listas que circulan no las midió nadie: suenan a robot, pero no hay datos detrás.
¿Puedo usar esta lista para saber si alguien escribió con IA?
No, y el propio autor del estudio lo aclara: no rastrea tics de una herramienta concreta, solo encuentra que un grupo de vocabulario crece. Además mide descripciones de código en inglés, no correos ni artículos. Sirve para editarte a ti mismo antes de publicar, no para acusar a nadie.
¿Basta con prohibirle esas palabras a Claude?
En Claude Code no basta, y lo explicó un colaborador del repositorio oficial: la frase load-bearing está dentro del texto interno de la herramienta y se reinyecta en cada turno, así que compite con tu instrucción. Escribe tus reglas de estilo en la pantalla de instrucciones de la app y revisa el texto final igual.