Un equipo de investigación de la Universidad de Kansas ha desarrollado con éxito un sistema de detección de IA académica con una precisión del 98%, utilizando 20 características y el algoritmo XGBoost, enfocado en artículos académicos de un área específica. El sistema mostró un rendimiento excepcional en las pruebas, especialmente en el manejo de textos generados por GPT-3.5 y GPT-4. Este sistema de detección personalizado ofrece una solución eficiente para revistas científicas, permitiendo evaluar la penetración de textos generados por IA en el ámbito académico. Sin embargo, su aplicabilidad está limitada a otros campos.