Datos y cifras
Detección de documentos generados por IA: datos y cifras
Qué detectan los LLM punteros, los detectores abiertos de imágenes IA y Holograin en nóminas y extractos bancarios redibujados por un generador de imágenes IA, con un 1 % de falsos positivos, por canal y en generadores no vistos. CSV incluido.
Por Holofin Research
Publicado Actualizado - de las páginas editadas por IA detectadas por Holograin con un 1 % de falsos positivos
- 89%
- para Gemini 4 Argon con la misma tasa de falsos positivos
- 69%
- páginas auténticas que Gemini 4 Argon marcó como editadas por IA
- 45 / 100
- detectadas en GPT-5.4 image, un generador excluido del entrenamiento
- 95%
En esta página
- Resumen
- Cuatro detectores sobre las mismas 200 páginas subidas (100 editadas por IA, 100 auténticas)
- Páginas editadas por IA detectadas con un 1 % de falsos positivos, según cómo llegó el documento
- Generadores de imágenes nunca vistos en el entrenamiento, detección tras subir a Holofin
- Metodología
- Fuentes
- Preguntas frecuentes
Resumen
Sobre las mismas 200 páginas, 100 editadas por generadores de imágenes IA y 100 auténticas, todas pasadas por el pipeline de subida de Holofin, Holograin detecta el 89 % de las páginas editadas por IA marcando 1 página auténtica de cada 100. Con la misma tasa de falsos positivos, Gemini 4 Argon detecta el 69 %, GPT-6.1 Sol Pro el 40 % y un detector abierto de imágenes IA usado tal cual el 22 %.
Los dos LLM fallan en direcciones opuestas: Gemini 4 Argon detectó 90 de las 100 falsificaciones pero marcó 45 de las 100 páginas auténticas; GPT-6.1 Sol Pro marcó 2 páginas auténticas y detectó 40 falsificaciones. Por canal, Holograin detecta el 96 % en el archivo original, el 97 % tras una captura de pantalla del móvil y el 90 % tras la subida. En GPT-5.4 image, excluido del entrenamiento, detecta el 95 %.
Datos
Cuatro detectores sobre las mismas 200 páginas subidas (100 editadas por IA, 100 auténticas)
| Detector | Páginas editadas por IA detectadas | Páginas auténticas marcadas | Detectadas con un 1 % de falsos positivos |
|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon | 90 / 100 | 45 / 100 | 69% |
| GPT-6.1 Sol Pro | 40 / 100 | 2 / 100 | 40% |
| Detector abierto de imágenes IA, tal cual | 8 a 21 / 100 | 0 a 2 / 100 | 22% |
| Holograin | 84 / 100 | 1 / 100 | 89% |
Las dos primeras columnas son los veredictos propios de cada detector. La última fija el umbral para que se marque 1 página auténtica de cada 100 e indica la proporción de páginas editadas por IA que siguen detectándose. Las 100 páginas editadas por IA proceden de Nano Banana 2.1, Gemini 2.5 y 3.1 image, GPT-5 image mini y GPT-5.4 image; ninguna de las 200 páginas se usó en el entrenamiento.
Descargar CSVPáginas editadas por IA detectadas con un 1 % de falsos positivos, según cómo llegó el documento
| Canal | Detector | Páginas editadas por IA detectadas |
|---|---|---|
| Archivo original | Holograin | 96% |
| Captura de pantalla del móvil | Holograin | 97% |
| Subido a Holofin | Holograin | 90% |
| Subido a Holofin | Detector abierto de imágenes IA, por mosaicos a resolución completa | 20% |
Documentos de prueba nunca vistos en el entrenamiento. Holograin tiene un umbral por canal, fijado sobre documentos auténticos fuera del conjunto de entrenamiento, de modo que se marca 1 página auténtica de cada 100 sea cual sea el canal. Medido sobre un conjunto de prueba mayor que la tabla de los cuatro detectores, unas 825 páginas auténticas por canal.
Descargar CSVGeneradores de imágenes nunca vistos en el entrenamiento, detección tras subir a Holofin
| Modelo de imagen | Páginas editadas por IA detectadas |
|---|---|
| GPT-5.4 image | 95% |
| Nano Banana Pro | 84% |
| Gemini 3.1 Flash-Lite Image | 82% |
| GPT-5 Image | Se negó a editar documentos financieros |
Una edición de página completa por documento de prueba, umbral de producción. GPT-5.4 image quedó totalmente fuera del entrenamiento. La cobertura medida son los modelos de imagen de Google y OpenAI; otras familias no se han medido.
Descargar CSVMetodología
Conjunto de prueba: 200 páginas de documentos financieros, 100 editadas por cinco generadores de imágenes IA y 100 auténticas, todas convertidas por el pipeline de subida de Holofin. Ninguna se usó en el entrenamiento.
Cada LLM recibió la página con el prompt de un analista de fraude y devolvió un veredicto con una probabilidad. Los detectores abiertos de imágenes IA se usaron tal cual y después por mosaicos a resolución completa. Holograin es el modelo de producción.
Cada tasa de detección se da en un único punto de funcionamiento: el umbral en el que se marca 1 página auténtica de cada 100. Una tasa de detección sin su tasa de falsos positivos no describe un detector, porque los analistas dejan de leer las alertas de una herramienta que marca con frecuencia a solicitantes honestos.
Holograin no se entrenó ni se midió con documentos de identidad, y los resultados cubren solo los modelos de imagen de Google y OpenAI.
¿Ha detectado un error? Escriba a [email protected] y corregiremos la fila y anotaremos el cambio.
Fuentes
- Holofin, Holograin: detectar documentos redibujados por IA (artículo completo y ejemplos, en inglés)(consultado 1 de noviembre de 2026)
Licencia: CC BY 4.0. Reutilización con atribución a Holofin.
Preguntas frecuentes
¿Puede un LLM saber si un documento fue generado por IA?
No de forma fiable. En esta prueba, Gemini 4 Argon detectó 90 de 100 páginas editadas por IA pero marcó 45 de 100 auténticas, y GPT-6.1 Sol Pro marcó 2 páginas auténticas pero dejó pasar 60 falsificaciones. Un LLM juzga si un documento es verosímil, y una nómina editada por IA es verosímil por construcción.
¿Por qué los detectores de imágenes IA listos para usar fallan con los documentos?
Están entrenados con fotografías. Un documento escaneado es sobre todo blanco uniforme con caracteres nítidos y artefactos de compresión, muy lejos de lo que han visto, y algunos reducen la página a unos cientos de píxeles antes de puntuarla. Usado por mosaicos a resolución completa, uno de los mejores detectores abiertos detectó el 20 % de las páginas editadas por IA subidas, con un 1 % de falsos positivos.
¿Una captura de pantalla o una recompresión borra las huellas?
No. Holograin detecta el 97 % de las páginas editadas por IA tras una captura de pantalla del móvil y el 90 % tras la subida y la conversión, con un 1 % de falsos positivos.
¿La detección funciona con generadores que no estaban en el entrenamiento?
En los medidos, sí: el 95 % en GPT-5.4 image, excluido del entrenamiento, el 84 % en Nano Banana Pro y el 82 % en Gemini 3.1 Flash-Lite Image. No se afirma nada sobre las familias no medidas.
¿Puedo reutilizar estas cifras?
Sí, bajo CC BY 4.0 con atribución a Holofin. Cada tabla se puede descargar en CSV; el informe completo está en el artículo enlazado.
Lecturas relacionadas
Pruebe Holofin con sus propios documentos.
Cada valor vinculado a la página de la que procede, cada PDF revisado contra manipulaciones, reglas comprobadas en todo el expediente.