El escándalo surgió en Francia cuando una publicación en la red social X, proveniente de una cuenta sin identificar, utilizó el programa Pangram para analizar dos pasajes del libro debut del escritor canadiense Thélyson Orélien, concluyendo que presentaban rasgos típicos de textos creados por IA.

Orélien, que ha sido catalogado como uno de los fenómenos literarios de la temporada en el país galo, respondió que la novela fue escrita íntegramente por él y que no recurrió a ninguna herramienta de generación automática.

Pangram, empresa fundada en 2023, afirma que su software detecta “señales sutiles” en la escritura, como construcciones ternarias o guiones largos, que según sus creadores eran frecuentes en los modelos de IA entrenados con textos científicos y novelas estadounidenses.

El director de investigación del CNRS, Thierry Poibeau, explicó que los detectores buscan regularidades lingüísticas, pero advirtió que esas “tics de lenguaje” no son una prueba concluyente, ya que los modelos de IA evolucionan rápidamente y pueden imitar estilos humanos con mayor precisión.

Max Spero, cofundador y director general de Pangram, declaró al medio estadounidense The Atlantic en mayo de 2026 que su herramienta nunca debería ser el “árbitro final”, sino un punto de partida para investigaciones más exhaustivas.

Aunque varios productos del mercado anuncian índices de fiabilidad superiores al 99 %, la mayoría, como WinstonAI, se limitan a señalar textos “susceptibles de haber sido generados con IA”, sin ofrecer certeza absoluta.

El auge de la IA generativa ha impulsado la creación de decenas de detectores, muchos de ellos orientados al sector docente y a la investigación académica, donde la autenticidad de los escritos es especialmente vigilada.

Expertos advierten que la confianza excesiva en estos sistemas podría perjudicar a autores cuyo estilo personal incluya patrones que los algoritmos interpretan como artificiales, generando acusaciones infundadas como la que enfrenta Orélien.

El caso pone de relieve la necesidad de combinar herramientas tecnológicas con análisis humano antes de emitir juicios que puedan afectar la reputación de escritores y la percepción del público sobre la originalidad literaria.