Por Qué los Textos de los Chatbots son Similares: Claves de la Epanortosis Enfática

Cuando piensas en modelos de lenguaje como ChatGPT, seguro que te viene a la cabeza el tema de las alucinaciones: fechas inventadas, citas que nunca existieron y datos que no cuadran. Hay algo igual de importante que pasa más desapercibido: el estilo. Un nuevo estudio de Filippo Lubrano te ayuda a ver dónde se “aplana” el lenguaje y por qué eso afecta a cómo lees y a cómo escribes cada día.

Vamos a ver qué hay detrás de ese tono tan familiar en la escritura generada por IA y qué puedes hacer para mantener la variedad expresiva. La clave, curiosamente, está en una figura retórica concreta que suena clara y rotunda, pero que los modelos repiten hasta convertirla en un tic.

Qué es la epanortosis enfática en IA y por qué reduce la variedad de tu escritura

La epanortosis enfática es una figura retórica que sigue el patrón “no X, sino Y”. En textos humanos, sirve para reajustar una idea, romper una expectativa o intensificar un matiz. En la escritura generada por IA se convierte en una especie de plantilla que se aplica una y otra vez, sin necesidad real.

Ese patrón transmite una sensación de claridad y contundencia, pero termina por aplanar el estilo. Detectarlo al leer respuestas largas o cambios de tema es útil: aparece como una transición fácil, casi automática, que evita explorar alternativas expresivas.

Epanortosis enfática en textos humanos frente a textos de IA

En tus textos, la epanortosis enfática debería usarse para resaltar matices o excepciones específicas. Con todo, los LLM la disparan como recurso general, lo que borra la riqueza de opciones: comparaciones, metáforas y cláusulas concesivas. Ese abuso no solo afecta a la forma, también puede arrastrar al contenido a frases categóricas poco precisas.

Datos del estudio: frecuencia de epanortosis enfática en ChatGPT y Claude

El estudio de Filippo Lubrano, fundador de Metaphora, analiza grandes conjuntos de respuestas de distintos modelos. En promedio, la epanortosis enfática aparece 27 veces por cada mil oraciones en ChatGPT y Claude. En textos humanos, se queda en 5 por cada mil, y en los datos de entrenamiento ronda las 9 por cada mil.

Ese salto indica que los modelos no solo aprenden contenido, también forma. Y la forma, repetida sin freno, marca el estilo. El fenómeno no se limita al inglés: se detecta en español, francés, mandarín y árabe, lo que sugiere una tendencia casi “universal” en la escritura generada por IA.

Detectar autoría automática: la epanortosis enfática como señal útil

Un análisis de regresión logística muestra que una alta frecuencia de epanortosis enfática es un predictor sólido de que un texto ha sido generado por IA. No es la única pista, pero sí una de las más consistentes, sobre todo en respuestas largas donde el patrón se repite como “muletilla” de transición.

Por qué los LLM repiten la epanortosis enfática: datos de marketing, autoayuda y RLHF

¿De dónde sale tanta epanortosis enfática? Los modelos se entrenan con grandes cantidades de texto de sectores donde este giro abunda: marketing, autoayuda y comunicación política. En esos ámbitos, la fórmula “no X, sino Y” suena contundente y vende claridad. Con todo, trasladarla a todo tipo de respuesta la vuelve cansina y empobrece el tono.

El aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) refuerza aún más este sesgo. Muchos anotadores premian respuestas que parecen claras y asertivas, así que el modelo aprende que la epanortosis enfática puntúa bien. Resultado: transición fácil, frase redonda y menos espacio para otros recursos expresivos.

Del “efecto eslogan” al clickbait: cómo se empobrece el discurso

Lubrano llama a este fenómeno el “efecto eslogan”: el texto suena limpio y directo, pero pierde variedad. La repetición de plantillas retóricas acerca la escritura de IA al lenguaje publicitario y a titulares de clickbait, y eso empobrece el discurso. La apariencia de claridad engancha y se premia, cerrando el círculo.

Consecuencias culturales: aplanamiento del lenguaje y “IA slop” en la web

El problema no es solo estético. Con el uso continuado, muchos usuarios acaban interiorizando estas fórmulas y las copian en sus propios textos. Así, el patrón que aprendió el modelo vuelve a la web y se reintroduce en los datos de entrenamiento, reforzando el hábito para la siguiente generación de sistemas.

Este círculo vicioso conduce a un lenguaje digital más plano y dualista, dominado por eslóganes. La etiqueta “IA slop” (“basura de IA”) se usa para denunciar este aplanamiento lingüístico causado por automatismos. Los modelos pueden ayudarte a escribir más rápido; lo que no siempre aportan es variedad y expresividad sostenidas.

De Quintiliano a la IA: usar la epanortosis enfática con intención

En la retórica clásica, con autores como Quintiliano y Lausberg, la epanortosis enfática era una herramienta ocasional para intensificar o clarificar. No era un automatismo. Recuperar esa idea implica devolverle su papel de recurso consciente, elegido cuando aporta valor real y no como muletilla de fábrica.

Cómo detectar y reducir la epanortosis enfática cuando escribes con IA

Si trabajas con modelos de lenguaje a diario, conviene que audites tu propio estilo. La epanortosis enfática tiene ventajas puntuales, pero permite mejorar mucho tus textos si controlas su frecuencia y abres el abanico de recursos.

1. Busca el patrón “no X, sino Y”. Detecta repeticiones en borradores largos y marca cada aparición para revisarla con calma.
2. Limita su uso. Quédate con una o dos apariciones en piezas extensas y elimina las que no aporten matiz real.
3. Reformula con alternativas. Cambia por comparaciones (“como si…”), metáforas sobrias, o cláusulas concesivas (“aunque…, también…”).
4. Pide variedad al modelo. Escribe prompts como: “propón tres versiones sin ‘no X, sino Y’ y con metáforas moderadas”.
5. Mezcla transiciones. Alterna “Con todo”, “Aun así”, “Por último” y conectores temporales o causales para evitar monotema.
6. Revisa el ritmo. Intercala oraciones cortas con otras de media longitud para no caer en la cadencia de eslogan.

Estrategias de datos y recompensas para contener la epanortosis enfática

Si trabajas en equipos de producto o investigación, hay medidas claras que ayudan. La epanortosis enfática no debe desaparecer, pero sí perder su estatuto de valor por defecto.

• Diversifica los datos. Introduce ejemplos de énfasis basados en metáforas, comparaciones y cláusulas concesivas en varios idiomas.
• Ajusta las recompensas. Penaliza la repetición de plantillas retóricas y premia soluciones expresivas alternativas durante el RLHF.
• Guía con prompts de evaluación. Pide a los anotadores que valoren la variedad de recursos, no solo la “claridad rotunda”.
• Incluye métricas. Monitoriza la tasa de “no X, sino Y” por mil oraciones y fija umbrales de alerta por dominio y idioma.

Más allá de las alucinaciones: evalúa también la forma, no solo el contenido

Quedarte solo con las alucinaciones es quedarse a medias. Los modelos de lenguaje modelan el contenido y la forma. Un exceso estructural en la forma, como el abuso de epanortosis enfática, puede cambiar cómo leemos y cómo escribimos cuando tratamos con textos artificiales. Esa deriva reduce la eficacia comunicativa y la riqueza de recursos en la web.

El dato preocupante es que esta tendencia ya aparece en varios idiomas, incluido el español, lo que la convierte en un problema amplio. Con todo, tienes margen de maniobra: exige respuestas con variedad retórica, revisa los borradores y combina la ayuda de la IA con tu criterio para conservar la expresividad.

El estudio de Lubrano deja una idea clara: los LLM pueden ayudarte a escribir, pero si no vigilas el estilo, la epanortosis enfática y el “efecto eslogan” van a aplanar el estilo hasta hacerlo predecible.