Investigadores UPM han estudiado la capacidad de diversos chatbots para adaptar textos complejos y concluyen que sí pueden adaptarlos para hacerlos cognitivamente accesibles, pero es imprescindible verificar la calidad de los resultados
¿Alguna vez te has sentido perdido al leer un trámite o una notificación oficial? Con la digitalización, la complejidad de los textos en internet se ha convertido en una barrera para millones de personas. La lectura fácil (Norma UNE 153101:2018 EX) se puede utilizar para eliminar las barreras que dificultan la comprensión de textos complejos.
Actualmente, la inteligencia artificial (IA) se puede utilizar para agilizar la adaptación de contenidos a versiones más comprensibles. Un estudio realizado por 31 grupos de trabajo liderado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), ha puesto a prueba diversos chatbots conversacionales como ChatGPT, Claude y Copilot para evaluar su capacidad de adaptación de textos complejos. Los resultados muestran que, por un lado, los chatbots no pueden reemplazar a un profesional de accesibilidad cognitiva, pero pueden ser una herramienta de soporte inicial y, por otro, que es necesaria la existencia de aplicaciones centradas en adaptación de textos a lectura fácil, como FACILE, una herramienta basada en IA desarrollada en la UPM, para poder llevar a cabo procesos de adaptación formales.
El estudio ha consistido en analizar cómo los chatbots detectan obstáculos de comprensión en textos y cómo adaptan textos a versiones más sencillas. Para ello, se utilizó un subconjunto de las conocidas como pautas de lectura fácil, es decir, las normas y recomendaciones de redacción, diseño, maquetación y validación diseñadas para hacer que los textos sean accesibles y fáciles de entender para cualquier persona. Los resultados mostraron que, en promedio, los chatbots identificaron correctamente el 68% de los problemas de accesibilidad cognitiva. Sin embargo, su eficacia varió según la pauta evaluada, por ejemplo, las herramientas demostraron un excelente dominio de la gramática formal al detectar gerundios y adverbios terminados en "-mente" con un 80% de precisión, mientras que la voz pasiva se identificó un 70% de las veces.
Por otro lado, los chatbots fallaron en el diseño visual. Detalles que para un ojo humano son obvios, como el uso de "etc." o la presencia de puntos suspensivos (que las pautas de lectura fácil recomiendan evitar), solo se detectaron el 38% de las veces. Un porcentaje similar se obtuvo para la identificación del punto y coma, que es un signo ortográfico complejo. Esto ocurre porque la IA procesa el texto como secuencias abstractas y no ve la distribución espacial del documento. Por ello, una regla básica de lectura fácil como iniciar cada frase en una línea nueva solo alcanzó un 43% de acierto.
Como parte del estudio, se abordó también la adaptación de textos complejos a lectura fácil. Este proceso consistió en enviar de forma directa el texto complejo al chatbot junto con las indicaciones de adaptación, incluyendo reglas específicas como evitar el uso de voz pasiva, usar la estructura sujeto, verbo y complemento, así como evitar el uso de tecnicismo y separar las ideas en líneas independientes.
Al medir la complejidad de uno de los textos adaptados usando métricas, los valores fueron relativamente buenos, sin embargo, la evaluación cualitativa humana reveló que la IA arruinaba la naturalidad, generaba textos artificiales y eliminaba sin motivo contexto clave como cifras y siglas. En lugar de explicar estos elementos como exige la metodología de lectura fácil, los chatbots simplemente los eliminaban. Esto significa que un texto "matemáticamente" fácil en base a métricas de complejidad, no siempre es comprensible para una persona.
Lo más relevante del estudio de la UPM no han sido las limitaciones de la tecnología, sino cómo los grupos propusieron superarlas con flujos de trabajo estructurados para la adaptación de textos. La clave está en diseñar instrucciones específicas que exijan a los chatbots explicar el porqué de cada cambio.
Para lograr la máxima calidad, los equipos propusieron un proceso de adaptación en tres fases. Primero se aplica un preprocesamiento que fragmenta el documento en oraciones individuales para evitar pérdidas de información. Después, un modelo como Gemini divide e interpreta los conceptos complejos frase a frase. Finalmente, otro modelo como ChatGPT recombina el texto, ajusta el estilo al formato de lectura fácil y lo deja listo para una revisión y validación humana obligatoria.
En opinión de Javier Manobanda, de la UPM: "La conclusión del estudio es clara, los chatbots de uso general no pueden reemplazar a un profesional de accesibilidad cognitiva. No obstante, pueden ser una herramienta de apoyo para creadores y adaptadores de textos a lectura fácil, actuando como un asistente que agiliza el análisis previo y facilita la primera adaptación de contenidos grandes." Sin embargo, en base a la complejidad del proceso propuesto por los equipos de trabajo, parece evidente la necesidad de herramientas específicas para la adaptación de textos a lectura fácil, como FACILE, herramienta basada en IA desarrollada en la UPM.
"En cualquier caso", declara Mari Carmen Suárez de Figueroa, investigadora UPM y responsable del estudio, "el resultado de la máquina nunca es definitivo, por lo que una validación final y una revisión humana siguen siendo imprescindibles antes de publicar el texto. Al fin y al cabo, lograr que lo complejo resulte sencillo continúa siendo uno de los mayores retos de la comunicación."
Más información sobre la herramienta UPM FACILE desarrollada por el grupo de investigación Ontology Engineering Group (OEG) de la Universidad Politécnica de Madrid.
