La IA como apoyo para textos accesibles: estudio de la UPM

Una investigación liderada por la Universidad Politécnica de Madrid evalúa la capacidad de los chatbots para adaptar contenidos complejos a lectura fácil.

Imagen genérica de una pantalla de ordenador con código abstracto y texto, en un entorno de laboratorio de investigación.
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Imagen genérica de una pantalla de ordenador con código abstracto y texto, en un entorno de laboratorio de investigación.

La Universidad Politécnica de Madrid ha liderado un estudio que evalúa la capacidad de los chatbots conversacionales como ChatGPT, Claude y Copilot para adaptar textos complejos a versiones más sencillas, concluyendo que pueden ser una herramienta de apoyo, pero no reemplazan a profesionales de accesibilidad cognitiva.

La complejidad de los textos oficiales y digitales se ha convertido en una barrera para millones de personas. La lectura fácil, basada en la Norma UNE 153101:2018 EX, busca eliminar estas dificultades. La inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta para agilizar la adaptación de contenidos a versiones más comprensibles.
El estudio, realizado por 31 grupos de trabajo de la UPM, analizó cómo los chatbots detectan obstáculos de comprensión y adaptan textos. Los resultados indican que, en promedio, identificaron correctamente el 68% de los problemas de accesibilidad cognitiva. La precisión varió según la pauta evaluada, destacando en la detección de gerundios y adverbios terminados en "-mente" (80%), mientras que la voz pasiva se identificó un 70% de las veces.
Sin embargo, los chatbots mostraron debilidades en el diseño visual, detectando solo el 38% de problemas como el uso de "etc." o puntos suspensivos, y un porcentaje similar para el punto y coma. Esto se debe a que la IA procesa el texto como secuencias abstractas, sin percibir la distribución espacial del documento. Por ejemplo, iniciar cada frase en una línea nueva solo alcanzó un 43% de acierto.
En cuanto a la adaptación de textos, los chatbots eliminaron contexto clave como cifras y siglas en lugar de explicarlos, generando textos artificiales. Aunque "matemáticamente" fáciles, no siempre resultan comprensibles para una persona.
Para superar estas limitaciones, los equipos propusieron un flujo de trabajo en tres fases: preprocesamiento para fragmentar el documento, interpretación de conceptos complejos por un modelo como Gemini, y recombinación y ajuste de estilo por otro modelo como ChatGPT, seguido de una revisión humana obligatoria.
Javier Manobanda, de la UPM, concluye que los chatbots generales no reemplazan a un profesional de accesibilidad cognitiva, pero sí actúan como asistentes para agilizar el análisis previo y la primera adaptación de contenidos. La investigadora Mari Carmen Suárez de Figueroa, responsable del estudio, enfatiza que la validación humana sigue siendo imprescindible, ya que "lograr que lo complejo resulte sencillo continúa siendo uno de los mayores retos de la comunicación."
Se destaca la necesidad de herramientas específicas como FACILE, una herramienta basada en IA desarrollada en la UPM por el grupo Ontology Engineering Group (OEG).
Información elaborada a partir de la fuente oficial: Fundación para el Conocimiento madri+d (notiweb) (03/11/2026)