La calidad de los requerimientos impacta directamente en el desarrollo del software. Una especificación ambigua o incompleta puede generar un costo de retrabajo para corregir código incorrecto de entre 100 y 200 veces el esfuerzo invertido en especificar requerimientos. El lenguaje natural es el más utilizado para especificar requerimientos dado que los requerimientos es el medio de comunicación entre los usuarios y el equipo de desarrollo. Ahora bien, es común encontrar diferentes defectos en especificaciones de lenguaje natural tales como: ambigüedad, falta de precisión, redundancia, etc. La detección de estos defectos es muy útil, dado que permite reducir el retrabajo por errores. Este artículo tiene por objetivo presentar una serie de guías para revisar ciertos aspectos de oraciones escritas en lenguaje natural con el fin de mejorar la calidad de las mismas. Si bien las guías pueden ser consideradas como una lista de chequeo para el ingeniero de requerimientos, este artículo también muestra una herramienta que utiliza Inteligencia Artificial y que implementa servicios para que las revisiones puedan ser reutilizables por otra aplicaciones.