Un compañero me mandó el titular por Telegram a las siete de la mañana. Debajo, una sola línea: "¿Entonces pueden saber que este commit lo escribí con Claude Code?".
Es la pregunta correcta. Y la respuesta corta es incómoda: hoy nadie te lo puede demostrar, porque el detector público de las marcas de agua de Claude todavía no existe.
La respuesta larga es más interesante. Va de por qué estas marcas funcionan razonablemente bien sobre prosa y se deshacen casi solas dentro de un repositorio de código.
La familia de marcas de agua más documentada en la literatura no es un carácter oculto ni un metadato: es un sesgo estadístico introducido durante la generación, en la elección misma de las palabras, que deja una firma detectable sin alterar el significado. Anthropic no ha confirmado que la suya funcione así. Solo dice que va "tejida dentro del propio texto".
He leído la documentación entera. Esto es lo que dice, y lo que no.
Documentación de Anthropic actualizada el 11 de agosto de 2026. Última revisión de este post: 12 de agosto de 2026.
Qué ha anunciado Anthropic exactamente
Cuatro hechos, sin adornos.
- Anthropic ha firmado el Código de Buenas Prácticas del Artículo 50(2) del Reglamento Europeo de IA sobre transparencia del contenido generado por IA. Esto no es marketing: es cumplimiento normativo.
- Los modelos Claude lanzados a partir del 2 de agosto de 2026 salen con marcado machine-readable desde el primer día. Para los modelos anteriores hay un periodo transitorio y Anthropic dice que está trabajando en incorporarlo.
- El alcance cubre Claude Platform (la API), Claude, Claude Code, Claude Cowork y Claude Tag, además de Claude servido desde AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry. Se aplica en todo el mundo, no solo en la Unión Europea. Con una salvedad que conviene retener para más adelante: la marca en el texto sí viaja por esas tres nubes, pero los metadatos de procedencia firmados "puede que no estén soportados en todas las plataformas, según las funcionalidades que ofrezca cada una".
- La documentación no contempla ningún opt-out: el marcado se aplica a la salida de los modelos soportados, también cuando consumes la API.
Que Claude Code aparezca escrito con todas las letras en esa lista es lo que hace que este post exista.
Sobre el mecanismo, la documentación de Anthropic dice esto y nada más:
"Teje una marca de agua imperceptible directamente en el propio texto. No la verás, y no cambia el significado, la calidad ni la legibilidad de la respuesta de Claude."
("…it weaves an imperceptible watermark directly into the text itself. You won't see it, and it doesn't change the meaning, quality, or readability of Claude's response.")
Punto. No publican el algoritmo.
Cómo se mete una marca de agua dentro de un texto
La técnica estándar sesga la elección de tokens: en cada paso el modelo parte el vocabulario en una lista verde y una roja usando un hash secreto, y empuja suavemente la generación hacia la verde. El texto sigue siendo natural, pero contiene más tokens verdes de los que el azar explicaría.
Aclaración previa: Anthropic no ha publicado su algoritmo. Lo que viene ahora es cómo funciona la familia de técnicas conocida en la literatura académica —sobre todo el trabajo de Kirchenbauer et al., "A Watermark for Large Language Models" (2023)—, no una descripción de lo que hace Claude por dentro.
Lo explico porque es didáctico y porque es la familia plausible. No porque sea un dato confirmado.
Un modelo de lenguaje no escribe palabras: escribe tokens. En cada paso genera un vector de logits, una puntuación para cada token del vocabulario, y de ahí sale la distribución de la que se muestrea el siguiente. Si nunca has visto por dentro cómo se trocea el texto, en Tokens en español: por qué cuestan un 26 % más que en inglés lo explico con ejemplos reales.
La técnica clásica hace esto:
- Toma los últimos tokens generados y calcula un hash con una clave secreta.
- Usa ese hash como semilla para partir el vocabulario en dos: una lista verde y una lista roja.
- Suma un pequeño sesgo a los logits de la lista verde antes de muestrear.
- Repite en cada token.
El texto resultante es perfectamente natural. Pero contiene muchos más tokens "verdes" de los que el azar justificaría. Quien tenga la clave recalcula las listas y saca un valor estadístico de confianza.
La gracia del método es que el detector no necesita el modelo. Solo la clave y suficiente texto.
Ahí está la palabra que lo condiciona todo: suficiente.
Marca de agua no es lo mismo que detector de IA
Un detector de IA adivina a partir del estilo; un detector de marca de agua busca una firma concreta que el propio modelo insertó. Son dos tecnologías distintas, con tasas de error distintas, y confundirlas es el error que más circula esta semana.
|
Detector de IA |
Detector de watermark |
| Analiza estilo |
Sí |
No |
| Conoce la firma |
No |
Sí |
| Necesita clave |
No |
Posiblemente |
| Es probabilístico |
Sí |
Sí |
| Identifica proveedor |
Difícil |
Potencialmente |
Un detector de IA clásico —los que llevan años suspendiendo a estudiantes por escribir demasiado bien— hace estadística sobre el estilo: perplejidad, longitud de frase, variedad léxica. Adivina. Un detector de watermark no adivina: busca una firma concreta que sabe que está ahí.
Anthropic dice que "está trabajando para permitir que usuarios y terceros detecten las marcas de agua incrustadas de Claude y los metadatos de procedencia" y que publicará los detalles más adelante. Traducido: hoy no hay detector público de la marca de agua de Claude, ni fecha.
De ahí sale la frase que más falta hace repetir esta semana: cualquier web que hoy te diga "este texto contiene el watermark de Claude" sin acceso al mecanismo de verificación de Anthropic, está vendiendo humo. Sin ese mecanismo no hay verificación posible. Hay marketing.
El problema de la baja entropía cuando escribes código
Una marca de agua estadística es más débil sobre código que sobre prosa porque el código tiene poca entropía: en cada punto hay muy pocas continuaciones válidas y casi ningún margen para elegir un token en lugar de otro equivalente.
Y esto no me lo invento yo. Kirchenbauer et al. le dedican una sección entera del paper, titulada "A caveat: The difficulty of watermarking low-entropy sequences", y la abren así: "El texto de baja entropía crea dos problemas para el marcado. El primero: tanto humanos como máquinas producen terminaciones parecidas, si no idénticas, ante prompts de baja entropía, lo que hace imposible distinguir unas de otras."
Lo que sí es inferencia mía es aplicárselo a Claude. Anthropic no ha publicado su algoritmo ni ninguna política específica sobre código.
Una marca de agua estadística necesita libertad de elección. Si el modelo tiene veinte formas igual de válidas de continuar una frase, puede empujar hacia la lista verde sin que se note. En prosa esto sobra: "rápido" o "veloz", "por tanto" o "así que".
El código no funciona así.
Después de const user = await this.userService. hay dos o tres continuaciones razonables y el resto son errores de compilación. La entropía se hunde. El modelo no puede elegir un nombre de método "más verde" si el método se llama como se llama en la interfaz, y no puede reordenar los argumentos porque la firma es la que es.
Cuanto más determinista es la salida, menos sitio hay donde esconder señal. Y el código es el texto más determinista que produce un modelo. Es la misma naturaleza probabilística que explico en por qué la IA se inventa cosas: ese margen de maniobra permite tanto la alucinación como la marca de agua. En código, el margen se estrecha.
Añade que la mayoría de los diffs que revisas en un PR son de veinte o treinta líneas. Anthropic no da ningún umbral, pero sí reconoce el límite: un pasaje muy corto deja "demasiado poco texto para una señal fiable".
El paper de Kirchenbauer sí da números. En sus experimentos detectan el 98,4 % de las generaciones al umbral z=4, que se alcanza a los 128 tokens. Y avisan, en la misma sección: "Las secuencias de alta entropía se detectan con relativamente pocos tokens, mientras que las de baja entropía requieren más tokens para ser detectadas."
Junta las dos frases y verás por qué el número engaña. Ciento veintiocho tokens son del orden de diez o quince líneas de TypeScript, bastante menos que un commit cualquiera. Parece buena noticia para quien quiera detectarte. No lo es: ese 98,4 % está medido sobre prosa periodística, y el código es exactamente el material de baja entropía que, según los propios autores, necesita bastantes más tokens. Cuántos más, no lo dice nadie. Echa tú la cuenta con el tamaño de tus commits.
Por qué tu flujo de trabajo real lava la marca
Formatear, refactorizar, renombrar y revisar código altera la secuencia de tokens, y eso es lo que deshace una marca estadística sin que nadie se lo proponga.
Separemos las dos mitades del argumento, porque solo una está documentada. La documentada: Anthropic dice que la marca puede dejar de detectarse si el texto "ha sido editado en profundidad, parafraseado, traducido o mezclado con otra escritura" ("heavily edited, paraphrased, translated, or mixed into other writing"). La mía: que tu flujo de trabajo normal, el de cualquier martes, cuenta como editar en profundidad.
Conviene citar también la otra mitad, porque Anthropic la dice y casi nadie la está recogiendo: la marca "viaja con el texto cuando se copia y pega en otro sitio, y puede sobrevivir a algunas ediciones". Es cierto y no contradice lo anterior. Copiar y pegar no toca la secuencia de tokens: la marca sigue ahí intacta. Lo que la rompe es cambiar el orden de esos tokens, y eso es precisamente lo que hacen el formateador, la extracción de método y el renombrado.
Lee las dos frases otra vez y piensa en cómo trabajas de verdad con Claude Code a diario.
Spec-Driven Development reduce la libertad del modelo
Cuando trabajas con una spec detallada —nombres de tipos, contratos, estructura de carpetas, criterios de aceptación— no le pides al modelo que invente. Le pides que transcriba una decisión que ya tomaste tú.
Si la marca funciona como creo —y esto sigue siendo inferencia mía—, cuanto más rigurosa sea la spec, menos libertad probabilística le queda al modelo y menos espacio hay donde incrustar señal. Un efecto secundario curioso de una metodología que adopté por razones completamente distintas, y que tienes desarrollada entera en el libro de Spec-Driven Development.
El efecto Prettier
Esto es más brutal todavía, y pasa cada día sin que lo pienses.
Guardas el archivo y el formateador reparte los saltos de línea a su manera. Extraes un método. Renombras data por invoiceLines porque el nombre no decía nada. Mueves el bloque a otro archivo. El linter reordena los imports. Pasa por code review y alguien cambia tres cosas.
Cada una de esas operaciones altera la secuencia de tokens. Y cualquier marca estadística de la familia que describí arriba depende, literalmente, del orden exacto de esos tokens. Que la de Claude funcione así es inferencia mía. Que editar en profundidad pueda dejarla indetectable lo dice Anthropic.
No es que estés intentando borrar nada. Es que hacer bien tu trabajo la borra. Auditar y refactorizar lo que genera el asistente en lugar de aceptarlo tal cual es justo el flujo que enseño en Construye con IA, y resulta que además tiene este efecto colateral.
Lo que sí aguanta: C2PA en los archivos que genera Claude
Hay un caso donde la marca sí resiste: los archivos. Cuando Claude genera un .svg, .png o .jpg entra un segundo mecanismo: incrusta metadatos de procedencia firmados criptográficamente con el estándar C2PA, de la Coalition for Content Provenance and Authenticity. Anthropic no dice que esto sustituya a la marca del texto; dice que esos formatos llevan además procedencia.
Otra liga. Una firma criptográfica no es probabilística: o valida o no valida. Y permite detectar si el archivo fue manipulado después.
Y aquí está el contraste que más importa: la marca de agua del texto no la puede verificar nadie fuera de Anthropic, pero el C2PA sí se verifica ya hoy con herramientas públicas como c2patool o contentcredentials.org. Uno es una promesa; el otro funciona esta tarde.
Un detalle técnico que conviene fijar: un .svg es un archivo de texto, XML, no un binario. Los metadatos viven dentro del propio documento. Y aplica a los archivos que Claude genera, no a los que ya tienes en el proyecto.
O sea: si le pides a tu agente los iconos SVG de la aplicación y los commiteas tal cual, esos archivos sí llevan procedencia verificable dentro del repo. Puedes comprobarlo tú mismo:
c2patool icono-generado.svg
Durarán hasta que alguien los pase por un optimizador, los convierta de formato o los vuelva a guardar: Anthropic avisa de que la conversión de formato, el re-guardado y las capturas de pantalla eliminan los metadatos.
Y hay una limitación más, la que dejé apuntada al principio: los metadatos firmados "puede que no estén soportados en todas las plataformas". Si consumes Claude a través de AWS, Google Cloud o Microsoft Foundry, la marca del texto viaja igual, pero la procedencia de los archivos depende de lo que ofrezca cada plataforma. Anthropic lo incluye entre las causas por las que un contenido marcado puede no dar señal: haberse producido "a través de una plataforma, funcionalidad o tipo de archivo donde ese tipo de marcado no estaba soportado".
Robusto, pero no indestructible.
El falso positivo: detectar la marca no prueba autoría
Todo lo anterior va de falsos negativos: la marca está y se pierde. Pero hay un problema en la dirección contraria, y lo reconoce la propia Anthropic.
Detectar una marca de Claude te dice que el contenido "puede haber sido procesado por Claude" ("may have been processed by Claude"). No que Claude lo escribiera. La documentación lo desarrolla sin rodeos: "Claude puede no ser el autor original. La gente usa Claude a menudo para corregir, traducir, resumir o convertir archivos."
Léelo despacio, porque cambia la conversación entera.
Si coges una función que escribiste tú y le pides a Claude que la refactorice, que le añada tipos o que te traduzca los comentarios al inglés, la salida sale marcada igual. La marca prueba paso por el modelo, no autoría del modelo.
Y el reverso también está escrito: "la ausencia de marca detectada no significa que el contenido no fuera generado o procesado por IA".
O sea que la señal falla en las dos direcciones. Quien pretenda usar una detección como prueba de que no escribiste tú el código está leyendo mal la herramienta, y ahora tienes la frase del fabricante para decírselo.
¿Qué otras IAs marcan el contenido que generan?
Anthropic no es la primera ni va sola. El Artículo 50(2) empuja a todo el sector en la misma dirección, pero cada uno ha llegado hasta un punto distinto.
| Proveedor |
Marca el texto |
Marca archivos |
¿Verificable hoy por ti? |
| Anthropic (Claude) |
Sí, desde agosto de 2026 |
Sí, C2PA en .svg, .png, .jpg |
Texto: no. Archivos: sí, C2PA |
| Google (Gemini) |
Sí, SynthID-Text |
Sí, SynthID en imagen, audio y vídeo |
No: leer SynthID requiere la clave de Google |
| OpenAI (ChatGPT) |
No |
Sí, C2PA en imágenes y SynthID en audio |
Solo lo que expone C2PA |
Google llegó antes: SynthID-Text lleva desplegado en Gemini desde 2024 y fue el primer marcado de texto en producción a escala. Firmó el mismo Código de Buenas Prácticas el 24 de julio de 2026, una semana antes de que el Artículo 50 fuera aplicable, y anunció acuerdos con Apple, ElevenLabs, Kakao, NVIDIA y OpenAI para que el marcado sea interoperable entre proveedores.
Fíjate en la casilla que se repite: nadie tiene detector público de texto. Ni Anthropic ni Google. SynthID lleva dos años funcionando y sigue necesitando la clave privada de Google para leerse. Eso te dice más sobre el plazo real de Anthropic que cualquier promesa de documentación futura.
Y el caso de OpenAI merece un párrafo, porque es el más honesto sobre los incentivos del negocio: tenía el marcado de texto construido y lo aparcó en septiembre de 2024, cuando una encuesta interna reveló que cerca del 30 % de los usuarios de ChatGPT lo usarían menos si supieran que marca lo que escribe. Marca imágenes y audio, donde nadie protesta. Texto no.
Entonces, ¿debería preocuparte?
Respuesta corta: no, si escribes software y auditas lo que genera el asistente. Sí, si tu empresa firma contratos con cláusulas sobre uso de IA y nadie las ha leído.
La iniciativa es buena ingeniería y buena regulación. La web abierta se está llenando de texto sintético que se hace pasar por humano, y marcarlo en origen es mejor que dejarlo en manos de detectores que funcionan por corazonadas estilísticas.
Para quien escribe software, el código sigue siendo código.
Tu repositorio no es un canal de distribución de texto sintético. Es un artefacto de ingeniería que pasa por specs, revisión, formateo, refactor y tests. Mientras controles la arquitectura y audites lo que genera el asistente, es poco probable que una marca estadística sobreviva a ese recorrido. Y mientras no haya detector público, ni tú ni nadie puede comprobarlo.
Lo único que te recomiendo hacer hoy: si tu empresa firma contratos con cláusulas sobre uso de IA, sube el tema tú antes de que lo suba un cliente. No para justificarte —usar Claude Code no es hacer trampas—, sino para tener una política escrita en lugar de una improvisación en una llamada incómoda.
Si quieres seguir estas cosas con gente que las aplica en producción y no solo lee titulares, en Dominicode Labs es de lo que hablamos cada semana.
Preguntas frecuentes
¿Puede alguien saber hoy si usé Claude para escribir este código?
No. Anthropic no ha publicado ni el algoritmo ni un detector público, y no ha dado fecha. Dice que trabaja para que usuarios y terceros puedan detectar las marcas, y que compartirá los detalles en documentación técnica futura. Hasta entonces, cualquier herramienta que afirme lo contrario no puede demostrarlo.
¿La marca de agua afecta a la calidad del código que genera Claude?
Anthropic afirma que no cambia el significado, la calidad ni la legibilidad. En prosa es creíble: el sesgo se reparte entre alternativas equivalentes. En código las alternativas equivalentes escasean, así que —y esto es deducción mía, no dato publicado— cualquier esquema de marcado tendría mucho menos margen de actuación. No hay motivo para esperar peor código por esto.
¿Puedo desactivar la marca de agua?
La documentación de Anthropic no menciona ninguna opción para desactivarlo, tampoco para quien usa la API. Se aplica a Claude Platform, Claude, Claude Code, Claude Cowork y Claude Tag, incluido Claude servido a través de AWS, Google Cloud y Microsoft Foundry, y rige en todo el mundo.
¿La marca de agua sobrevive a copiar y pegar el código?
Sí. Anthropic dice que la marca "viaja con el texto cuando se copia y pega en otro sitio, y puede sobrevivir a algunas ediciones". Copiar y pegar no altera la secuencia de tokens, así que no hay motivo para que se pierda. Lo que sí puede romperla, según la propia documentación, es editar en profundidad, parafrasear, traducir o mezclar el texto con otra escritura.
Con c2patool desde la terminal (c2patool archivo.svg) o subiendo el archivo a contentcredentials.org. Esto es lo único verificable hoy sin depender de Anthropic, y solo aplica a archivos .svg, .png y .jpg generados por Claude. Los metadatos desaparecen si conviertes el formato, vuelves a guardar el archivo o haces una captura de pantalla.
¿Afecta la marca de agua a quién es dueño del código que genera Claude?
No. La marca es un mecanismo de transparencia sobre el origen del contenido, no un mecanismo de propiedad. La titularidad de lo que generas con Claude se rige por los términos de servicio de Anthropic y por el contrato que tengas con tu cliente o tu empresa, no por si el texto lleva firma estadística. Lo que sí conviene es que esa relación esté escrita antes de que alguien pregunte.
¿Los detectores de IA como GPTZero o Turnitin detectan la marca de agua de Claude?
No. Son mecanismos distintos. Un detector convencional analiza el estilo y estima una probabilidad; no conoce ninguna firma y se equivoca a menudo en las dos direcciones. Un detector de watermark busca una señal concreta que sabe cómo se incrustó. Que un detector clásico marque tu texto como generado por IA no significa que haya encontrado la marca de Anthropic, porque no puede.
Si detectan la marca, ¿significa que el código lo escribió Claude?
No, y lo dice Anthropic: detectar una marca de Claude indica que el contenido "puede haber sido procesado por Claude", no que Claude lo escribiera. Si le pasas tu propio código para que lo refactorice o te lo traduzca, la salida sale marcada igual. La marca prueba paso por el modelo, no autoría del modelo. Cualquiera que use una detección como prueba de que no escribiste tú el código está leyendo mal la señal.
¿Me afecta si no estoy en la Unión Europea?
Sí. El marcado nace del Código de Buenas Prácticas del Artículo 50(2) del Reglamento Europeo de IA, pero Anthropic lo aplica globalmente. Dónde esté tu empresa no cambia nada.
Por Bezael Pérez — Developer senior con más de 15 años de experiencia y fundador de Dominicode.
