En este trabajo, estudiamos el rendimiento de detección de datos de valor complejo en sistemas masivos de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO). Nos enfocamos en el problema de recuperar una señal de -dimensiones cuyas entradas provienen de una constelación arbitraria a partir de medidas lineales ruidosas, con un canal complejo Gaussiano independiente e idénticamente distribuido (i.i.d.). Dado que el detector óptimo de máxima verosimilitud (ML) es computacionalmente prohibitivo para dimensiones grandes, se han propuesto muchos métodos heurísticos de relajación convexa para resolver el problema de detección. En este artículo, consideramos una versión regularizada de esta relajación convexa a la que llamamos detector de relajación convexa regularizada (RCR) y derivamos de manera precisa expresiones asintóticas para su error cuadrático medio y probabilidad de error de símbolo. Se proporcionan simulaciones de Monte Carlo para validar los resultados analíticos derivados.