Pangram: IA en el 29% de los superventas de España

Qué encontró el análisis: IA en el 29% de los superventas

EL PAÍS analizó 119 libros populares publicados en 2025 y 2026 con la versión 4 de Pangram, uno de los detectores de texto generado por IA mejor valorados por la comunidad científica. El resultado: 35 de los 119 (29%) muestran alguna traza de IA y 13 superan el 50% del texto atribuido a una máquina.

La muestra salió de las listas de más vendidos de Amazon.es (top 50 en Libros y Kindle) y de Casa del Libro (top 10 de ficción y no ficción), más los ganadores de 13 premios literarios. De cada título se analizaron tres fragmentos de 1.000 palabras y, en 12 casos con señales claras, el libro completo.

Lo que da peso al dato es el control: el mismo ejercicio sobre 56 libros de 2019 y 2020, cuando los modelos actuales no existían, dio 0% en los 168 fragmentos analizados.

Los casos: un superventas político y novelas románticas

El más visible es Devuélveme mi país, del político Alvise Pérez: en febrero de 2026 fue número 1 en Amazon y Pangram atribuye a IA el 97% del libro. Pérez respondió con un email, que publicó en redes, supuestamente redactado por su propia IA, en el que asegura que escribió el libro "palabra a palabra".

El resto son novelas, casi todas románticas y todas autopublicadas: 100% en Mr. Sterling. Romance con el CEO, de Violeta Dark; 86% en Mi jefe es el Anticristo (versión sexy), de Estrella Correa; 75% en El asesino del mapa, de Pablo Poveda, y 53% en Novia del CEO por Navidad, del seudónimo Leila Yoon. Son libros con lectores reales: entre 270 y 2.000 valoraciones en Amazon. EL PAÍS contactó a los autores por correo, web y redes: nadie respondió.

El caso de Violeta Dark muestra la escala del fenómeno: 109 libros publicados en cinco idiomas en Amazon desde el 1 de marzo de 2025, al menos 21 en español. Su novela salió en agosto de 2025 y en octubre de 2026 seguía siendo el número 3 en ficción contemporánea de Amazon.

Autopublicación: donde la IA escala de verdad

El uso mayoritario de IA se concentra en lo autopublicado: 13 de 44 títulos, el 30%. Entre los superventas autopublicados analizados en España, la proporción de libros con uso sustancial de IA sube al 39%.

Un estudio publicado en agosto y basado en 14.419 ebooks autopublicados en Amazon encontró que uno de cada cinco superaba el 25% de texto generado, umbral que los investigadores consideran uso sustancial. Merca2 resume las cifras de ese trabajo: entre 2023 y 2026 el catálogo creció 38 veces y los ingresos del mercado solo nueve, con un desplome del ingreso medio por título. El 20% del catálogo con más de 25% de texto generado captura apenas el 12,1% de las ventas.

La paradoja es útil para cualquier negocio de contenido: la IA pesada no vende más, pero satura el ranking. Según el mismo análisis, quince autores generativos superan el millón de dólares combinados y su cuota en el top-25 por género pasó de casi el 0% a más del 30% en poco más de tres años.

Por qué los autores consagrados no dan positivo

Los libros de Javier Cercas, Antonio Muñoz Molina, Isabel Allende, María Dueñas y Dolores Redondo dieron 0%, igual que los ganadores del Planeta y el Nadal y los de no ficción política de Iván Espinosa de los Monteros o el juez Manuel Marchena.

Aun así, 9 libros de editorial tienen alguna traza, incluidos cuatro de no ficción con entre 12% y 34% de IA. Y el uso discreto crece: en no ficción de editorial, ninguno de los 16 títulos de 2019-20 daba señal; en 2025-26 dan positivo 7 de 22.

Miguel Aguilar, editor de Penguin Random House, describe el estándar del sector: "Nuestra regla es que todo debe empezar con un humano y acabar con un humano".

¿Qué tan fiable es un detector de IA?

Pangram no es infalible: en fragmentos cortos, cambiar una palabra puede alterar el veredicto. La compañía reporta una tasa de falsos positivos de 0,01%, y una auditoría de la Universidad de Chicago de octubre de 2025 le atribuyó una tasa de error "casi nula", según recogió The Dartmouth. Un trabajo del National Bureau of Economic Research de septiembre de 2025 también describió su tasa de falsos positivos como "esencialmente cero".

El matiz que importa para cualquier negocio: un detector señala patrones, no autoría. Un preprint de la Universidad de Notre Dame de agosto, aún sin revisión por pares, concluyó que los detectores "no pueden distinguir la edición con IA de un borrador completo generado por un modelo". Y un estudio de Stanford de julio de 2023 encontró que los detectores tienden a clasificar como IA textos escritos por personas no nativas de inglés.

Los patrones que suelen delatar texto generado son concretos: contrastes negativos del tipo "no es X ni Y, sino Z", enumeraciones de tres elementos, paralelismos, abuso de dos puntos y guiones, resúmenes aforísticos y un ritmo de frases demasiado uniforme.

El debate ya es global

El caso que encendió la mecha en 2026 fue la novela del autor haitiano-canadiense Thélyson Orélien, retirada de la lista corta del Premio Goncourt tras acusaciones de uso de IA. Según The Conversation, el libro vendió unas 35.000 copias y ganó el premio de novela de Fnac antes del escándalo; Orélien niega haber usado IA.

En paralelo, el ganador del premio Caine de escritura africana, valorado en 11.800 euros, estaba probablemente escrito con IA, según supo EL PAÍS el lunes. Y en Amazon, un análisis de Originality.ai citado por La Razón en 2025 encontró que el 82% de 558 títulos de la subcategoría de remedios herbales estaban "probablemente escritos" por IA, con casos de autores sin ninguna presencia online fuera de la plataforma.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si publicas contenido, libros, cursos o infoproductos, este análisis te toca de cerca. Amazon exige identificar el contenido generado con IA y considera "generado por IA" incluso el texto con ediciones sustanciales posteriores. La transparencia dejó de ser un detalle editorial y pasó a ser gestión de riesgo de marca.

• Audita antes de publicar. Pasa tus textos por un detector y revisa las directrices de la plataforma donde vendes. Un libro o un curso marcado como IA sin declarar es un pasivo reputacional, no un atajo.
• Compite por calidad, no por volumen. Los datos del estudio de 14.419 obras muestran que la IA pesada captura una minoría de las ventas. Publicar veinte títulos al mes satura el ranking y diluye el ingreso medio de todos.
• Fija una política interna de IA. El estándar de Penguin Random House es replicable en cualquier equipo: define qué se puede delegar a un modelo, qué no, y quién firma el resultado final.
• Si construyes producto sobre contenido, la trazabilidad es tu diferencial. Etiquetas de procedencia, detección y verificación son una categoría en formación, con compradores que ya preguntan por ella.

Conclusión

El dato central no es que la IA haya llegado a los libros, sino dónde llegó: a la autopublicación, a los géneros de volumen y a los títulos que se descubren por ranking. Los autores consagrados y las editoriales tradicionales siguen dando 0%, y el control sobre libros de 2019-2020 confirma que los detectores distinguen algo real.

Para un founder, la lectura es doble. Primero, la ventaja competitiva se mueve del volumen a la confianza: en un catálogo saturado, la procedencia verificable se vuelve un atributo de producto. Segundo, ninguna herramienta de detección es un juez definitivo, porque señala patrones y no autoría, así que la política interna importa más que el veredicto de un software.

Lo que viene es un debate sobre autoría que el sector editorial no va a resolver solo. Y como pasó con la Wikipedia o los bancos de imágenes, la pregunta no será si se usa IA, sino si el cliente final lo sabe.

Fuentes

• EL PAÍS: ¿Cuánta IA hay en los libros más vendidos? (fuente original)
• EL PAÍS (English): How much AI is in Spain's bestselling books?
• Merca2: Los libros escritos con IA ya venden más que los humanos en Amazon
• La Razón: El fraude de la IA en Amazon
• The Conversation: A bestselling novel was pulled from a French literary prize after AI accusations
• The Dartmouth: Works by Provost Santiago Schnell flagged as AI-written by Pangram