Os 10 melhores detectores de conteúdo de IA em 2026: comparação completa

Muitos autores de textos utilizam IA para economizar tempo e facilitar significativamente a tarefa de escrever conteúdo textual. É claro que isso é muito conveniente, mas na maioria dos casos esse tipo de trabalho não será aceito, por exemplo, por professores em instituições de ensino, editores-chefes de jornais, pesquisadores científicos e também por clientes de diferentes áreas que contratam redatores. E hoje em dia é possível detectar esse tipo de trabalho graças aos identificadores de IA, que estão amplamente disponíveis na internet. Mas, para que o resultado da verificação seja de qualidade, é importante escolher o detector certo, o que será discutido neste material, que também traz uma lista dos serviços mais procurados.

Metodologia de seleção de detectores

Vamos começar falando sobre a metodologia de seleção de detectores, para que você saiba quais critérios devem ser levados em consideração ao escolher uma ferramenta:

• grau de precisão dos resultados fornecidos. Isso indica o quanto o detector consegue de reconhecer o texto gerado e o texto que foi realmente escrito por uma pessoa;
• como o detector funciona com textos de grande volume. Ou seja, a qualidade do resultado não deve ser afetada pelo comprimento do texto, pois existem serviços cuja eficácia depende de determinados limites de volume;
• suporte linguístico e formato – o melhor detector deve suportar vários idiomas, bem como o formato do texto inserido – PDF, DOCX, TXT e outros;
• esclarecimentos sobre os resultados apresentados – é muito melhor se o detector não apenas fornecer a porcentagem do texto gerado, mas também dar explicações sobre isso. Por exemplo, com base em que um determinado fragmento foi definido como criado automaticamente;
• frequência de atualizações – é importante que o software do detector/modelos de algoritmos/banco de dados seja atualizado sistematicamente, uma vez que a IA, com a ajuda da qual o conteúdo textual é criado, está em constante aperfeiçoamento;
• facilidade de uso – a interface deve ser simples e fácil de usar.

Se você levar em consideração todos esses aspectos do detector, poderá escolher a opção mais adequada para você.

TOP 10 dos detectores de IA mais populares

Nesta seção, gostaríamos de apresentar os 10 melhores detectores de IA que você pode usar para detectar texto gerado:

1. Smodin – o serviço mais procurado, pois se destaca pela alta precisão de reconhecimento – 99% para texto humano e 95% para IA, com suporte multilíngue;
2. ZeroGPT – serviço gratuito com precisão de reconhecimento bastante alta, de 70% a 98%, pode verificar até 15.000 caracteres.
3. GPTZero – avançado, oferece maior precisão em comparação com o anterior, 95% – 99%.
4. Originality – detector pago, mas oferece um período de teste gratuito, suporte multilíngue.
5. Copyleaks – adequado para negócios, suporte a idiomas europeus.
6. Winston AI – pode identificar conteúdo misto, possui um nível mínimo de falsos positivos.
7. Isgen – procurado pela precisão em comparação com GPT-4 e Claude.
8. QuillBot AI – gratuito, integrado com um parafraseador.
9. Grammarly AI – integrado ao Grammarly, precisão de 90%, verificação básica gratuita.
10. CrossPlag AI – precisão de 99%, adequado para trabalhos acadêmicos, suporte principalmente para idiomas europeus.

Você pode considerar essas opções para escolher a melhor para você com base em suas preferências, ou melhor ainda, 2-3 para fazer verificações de controle.

Trabalho com textos longos e complexos

Um dos critérios importantes na escolha de um detector é o volume de texto que ele pode analisar. Os modelos de algoritmos devem realizar análises não apenas de frases individuais, mas também de todo o conjunto do texto, a fim de identificar o estilo, a estrutura, a coerência lógica das transições entre parágrafos e subseções, a variação lexical e muitos outros indicadores. Portanto, quanto maior o volume de texto, mais preciso será o resultado do detector, pois ele trabalhará com uma maior quantidade de dados.

E todos sabemos que as estatísticas são mais precisas quanto mais informações forem fornecidas. Mas a análise pode ser realizada de diferentes maneiras. Existem algoritmos que processam o texto como um todo e outros que processam em partes e, em seguida, comparam os resultados entre si – eles podem fornecer resultados separados ou fornecer uma média. Portanto, a capacidade do detector de trabalhar com grandes volumes lhe dá uma vantagem significativa.

Suporte a idiomas e formatos

Outro fator importante do detector de IA é o seu multilinguismo. Existem serviços que suportam apenas alguns idiomas, outros que suportam apenas idiomas europeus e outros que suportam várias dezenas, como o Smodin. Nesse caso, os modelos de algoritmos contêm as características linguísticas de cada idioma, o que garante uma verificação mais eficaz do conteúdo textual, com resultados mais precisos.

Também é muito conveniente se o detector suportar diferentes formatos de arquivo – PDF, DOCX, TXT, HTML. Assim, não é necessário excluir manualmente alguns elementos de formatação, o detector poderá excluí-los sozinho e verificar apenas o texto. Isso é muito conveniente, especialmente quando é necessário verificar não o texto inserido na janela da ferramenta, mas o arquivo inteiro.

Limitações e casos controversos

Apesar de os detectores serem muito fáceis de usar, eles têm algumas limitações, que podem ser as seguintes:

• baixa precisão do resultado ao processar textos de pequeno volume;
• se o texto contiver muitas fórmulas, termos científicos, tabelas com números, definições padrão, é muito provável que esse material seja avaliado como criado automaticamente;
• se o texto enviado para verificação tiver sido parcialmente corrigido por uma pessoa, pode ocorrer um erro de reconhecimento – o texto humano pode ser considerado automático, e o automático, como criado por uma pessoa;
• a precisão da análise será menor se o texto usar mais de um idioma;
• se o software do detector não for atualizado por um longo tempo, sua eficácia será baixa.

Portanto, antes da verificação, é necessário levar tudo isso em consideração para entender o quão correto pode ser o resultado apresentado.

Quais detectores apresentam mais falsos positivos

Um dos principais problemas dos detectores de IA são os falsos positivos. Portanto, não se pode confiar totalmente em verificações cujo grau de precisão pode depender de diferentes aspectos. Por exemplo, se o autor real adotou um estilo mais formal, não utilizou recuos, citações, apelos, exemplos de sua própria experiência, então esse material provavelmente será reconhecido como gerado por IA. Além disso, se o detector tiver um modelo de algoritmo linguístico fraco para idiomas pouco comuns, também podem ocorrer falsos positivos.