Authory.tech, la herramienta que ayuda a los docentes a detectar el uso indebido de IA por parte del alumnado

La inteligencia artificial (IA) ya forma parte del día a día educativo, y su presencia podría aumentar con el paso del tiempo. Garantizar que, en este contexto, el aprendizaje siga siendo un proceso basado en el esfuerzo y la construcción de conocimiento es uno de los objetivos centrales de Authory.tech, la herramienta cocreada por Nil Gallego, estudiante del grado de Ingeniería Informática de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), que ha sido uno de los proyectos finalistas del programa de emprendimiento SpinUOC 2026.

Se trata de una plataforma cuyos creadores describen como una herramienta que se integra fácilmente en los sistemas de gestión del aprendizaje (learning management systems o LMS), como Moodle y Canvas, y que ayuda al profesorado a verificar la autoría de los trabajos académicos a partir del análisis del proceso de escritura de los estudiantes. Ahora bien, avisan de que su objetivo «no es sustituir el criterio del docente, sino reforzarlo con datos objetivos». «Nuestra preocupación principal» —añaden— «no es solo la automatización de los textos, sino el riesgo de que los estudiantes dejen de desarrollar habilidades fundamentales como el pensamiento crítico, la capacidad de argumentación o la construcción de una voz propia».

Los promotores de Authory.tech explican que la plataforma nació como «una intuición» al constatar que, mientras la IA generativa transformaba la manera en que los estudiantes hacen los trabajos, las herramientas de evaluación «no estaban preparadas para el nuevo contexto». Esta asimetría los empujó a investigar y hablar con docentes de diferentes centros, que reconocieron que, a pesar de saber cuándo un trabajo no lo había hecho un alumno, no tenían herramientas para demostrarlo. «Esto les generaba inseguridad, conflictos y una pérdida progresiva de confianza en la evaluación», explican.

Los datos apuntan hacia esta realidad emergente. Según una investigación citada recientemente por The Economist, el 15 % de los estudiantes de secundaria en los EE. UU. admitió haber utilizado IA para completar una tarea entera en el 2025, ante el 11 % del año anterior. Al mismo tiempo, más de la mitad de los estudiantes de secundaria consideran que la IA puede perjudicar sus habilidades de pensamiento crítico. Además de esta realidad, los creadores de Authory.tech también observaron que las herramientas actuales tenían una limitación clara: «La mayoría analizan únicamente el texto final, ofrecen porcentajes opacos y producen falsos positivos». Así pues, creen que el futuro implica entender el proceso de elaboración del trabajo, no solo el resultado.

Authory.tech funciona como un conector integrado en plataformas educativas como Moodle o Canvas. El sistema registra diferentes métricas del comportamiento a la hora de redactar, como la velocidad de escritura, el tiempo que tarda el estudiante en elaborar el trabajo, la inserción de fragmentos copiados o el uso de vocabulario poco habitual para el nivel académico. Además, contextualiza estos patrones comparándolos con los de otros estudiantes del mismo grupo. Posteriormente, esta información se transforma en visualizaciones y métricas para que el profesorado pueda entender mejor cómo se ha elaborado un trabajo.

Los creadores de Authory.tech indican que, en algunos casos, interpretar estas métricas es muy sencillo porque «hay patrones muy evidentes asociados a trabajos hechos con IA o con contenido copiado». Por ejemplo, los estudiantes que acaban el trabajo demasiado rápido o en los que se ve claramente que han añadido un texto de golpe. «Ahora bien, en las pruebas piloto también nos hemos encontrado casos de alumnos que disimulan muy bien el uso de la IA, y es por ello que hemos desarrollado documentación de apoyo para el profesorado en la que explicamos qué métricas conviene observar y cómo triangular diferentes indicadores para identificar sospechas de manera rigurosa», avisan. Precisamente por este motivo los creadores de Authory.tech no la plantean como una herramienta que genera veredictos automáticos ni porcentajes opacos de «texto hecho con IA», y subrayan que su enfoque «consiste en aportar evidencias contextualizadas y transparentes para que sea el docente quien tome la decisión final».