REDACCIÓN IA. La novela corta Donde el agua trabaja, del escritor peruano David Silva Rojas, se encuentra en el centro de una intensa polémica literaria tras revelarse que una herramienta de detección atribuye a la inteligencia artificial el 99% de su contenido.
La obra fue galardonada en julio de 2026 con el prestigioso I Premio Internacional de Novela Breve Almadía-Ventosa Arrufat, un reconocimiento dotado con un estímulo económico de 20,000 euros.
El jurado del certamen estuvo compuesto por las reconocidas escritoras Cristina Rivera Garza, Selva Almada y Mónica Ojeda, quienes seleccionaron el manuscrito sin notar ninguna anomalía durante el proceso de evaluación.
La controversia estalló tras un reporte publicado por el diario El País, en el cual se detalla que las aproximadamente 26,000 palabras que componen el libro fueron analizadas por la plataforma Pangram. De acuerdo con los resultados de la versión 4.1 de este software especializado, prácticamente la totalidad del texto muestra patrones característicos de haber sido generado mediante un modelo de lenguaje automatizado.
Ante estos señalamientos, la editorial mexicana Almadía comunicó que el autor firmó un contrato legal donde bajo protesta de decir verdad asegura no haber utilizado herramientas digitales de este tipo en su proceso creativo.
Tanto el sello editorial como los miembros del jurado han coincidido en que la calidad literaria de la pieza no levantó sospechas de un origen no humano durante las fases previas de dictaminación y edición.
Como medida precautoria mientras se esclarecen los hechos, la editorial tomó la determinación de suspender de forma temporal la gira de presentaciones que Silva Rojas tenía programada en varias ciudades españolas, incluyendo Madrid, Barcelona, Sevilla y Cádiz. Asimismo, la organización del premio ha iniciado una auditoría interna del manuscrito.
Este caso ha reavivado con fuerza el debate global sobre los límites de la tecnología en la creación artística, la transparencia en los concursos literarios y el verdadero margen de fiabilidad que poseen los detectores de IA actuales, propensos en ocasiones a generar falsos positivos.