IA y accesibilidad: alt generado, subtítulos automáticos, lectura fácil con IA, riesgos y supervisión humana

La inteligencia artificial generativa y los modelos de visión y voz han cambiado la economía de varias tareas de accesibilidad: describir imágenes, transcribir audio, simplificar textos o detectar problemas en código. Pero una descripción plausible no es una descripción correcta, y un subtítulo fluido no es un subtítulo fiel. Esta lección examina caso por caso qué aporta la IA, qué errores comete, qué dice la normativa y cómo organizar un flujo de trabajo en el que la IA acelera y las personas garantizan.

Marco: la IA como herramienta, la conformidad como responsabilidad

Ninguna norma de accesibilidad distingue entre contenido hecho por personas o por máquinas: 1.1.1 exige que el alt cumpla su propósito, 1.2.2 que los subtítulos sean correctos, y la responsabilidad recae en quien publica. El Reglamento (UE) 2024/1689 (Reglamento de Inteligencia Artificial) incluye entre las obligaciones de los proveedores de sistemas de IA de alto riesgo el cumplimiento de los requisitos de accesibilidad de las Directivas (UE) 2016/2102 (PDF, se abre en una ventana nueva) y 2019/882 (PDF, se abre en una ventana nueva) (artículo 16). La IA puede ayudar a cumplir, y además debe ser accesible ella misma.

Generación de texto alternativo

Los modelos de visión describen imágenes con una calidad sorprendente para fotografías genéricas y fallan de forma sistemática en lo que importa en accesibilidad:

• Contexto: el alt depende de la función de la imagen en la página (decorativa, informativa, funcional), que el modelo no conoce si solo ve el píxel. La misma foto de un edificio necesita alts distintos en una noticia, en un enlace a «Sede central» o como decoración.
• Texto en la imagen: los modelos a veces lo transcriben bien y a veces lo inventan o lo omiten; en carteles, infografías y capturas de pantalla es el contenido principal.
• Gráficos y datos: tienden a describir la forma («gráfico de barras azul») y a inventar o redondear valores. La alternativa de un gráfico es su mensaje y sus datos, no su aspecto.
• Alucinación: añaden elementos que no están (personas, objetos, emociones) con total seguridad.
• Sesgos: describen género, edad, etnia o discapacidad de las personas a partir de estereotipos, algo que un alt casi nunca debería hacer.
• Verborrea: generan párrafos donde hacen falta ocho palabras.

Uso recomendado: como borrador que un editor revisa con el contexto delante, con una guía de estilo de alt (longitud, qué incluir, cuándo marcar decorativo), y nunca como relleno automático en el CMS sin revisión. Los lectores de pantalla (VoiceOver, NVDA con complementos, TalkBack) ya generan descripciones bajo demanda para imágenes sin alt; es una red de seguridad para la persona usuaria, no una excusa para el autor.

Subtítulos y transcripciones automáticas

El reconocimiento automático de voz (ASR) con audio limpio, una sola persona y vocabulario común alcanza tasas de error de palabra bajas; con ruido, acentos, solapamientos, nombres propios, siglas y cifras, los errores crecen y se concentran justo en la información crítica. Además, el ASR puro no identifica hablantes, no describe sonidos relevantes, no puntúa de forma fiable ni segmenta los subtítulos según las normas (UNE 153010). Por tanto, los subtítulos automáticos:

• Son un excelente punto de partida para vídeo grabado: el flujo es generar, corregir en un editor con vídeo (YouTube, Subtitle Edit, Aegisub), añadir hablantes y sonidos, revisar segmentación y sincronía, y publicar.
• No cumplen 1.2.2 ni 1.2.4 sin revisión en contenido público; en directo, sirven de respaldo del subtitulado profesional. El rehablado es, de hecho, IA con supervisión humana en tiempo real.

Lectura fácil y lenguaje claro con IA

Los modelos de lenguaje simplifican textos con fluidez: acortan frases, sustituyen palabras y reorganizan. Aportan un borrador útil para lenguaje claro, que un redactor formado revisa. Para lectura fácil, el borrador puede ahorrar tiempo a la persona adaptadora, pero la validación por personas con discapacidad intelectual que exige la UNE 153102 EX sigue siendo imprescindible: la IA no sabe qué entiende ese grupo, introduce errores de contenido al simplificar (cambia plazos, elimina condiciones, convierte una obligación en una opción) y no aplica las reglas de maquetación. Un texto simplificado por IA sin validar no puede llevar el logotipo de lectura fácil. Riesgo adicional: la «simplificación» de normas, contratos o información sanitaria puede alterar el sentido jurídico; siempre debe indicarse que la versión adaptada es informativa y remitir al texto original.

Remediación automática, overlays y detección de problemas

Hay que separar tres cosas que se venden juntas:

1. Detección asistida por IA: herramientas que combinan reglas con modelos para detectar más problemas (nombres accesibles poco descriptivos, orden visual frente a DOM, falsos encabezados) y reducir falsos positivos. Útiles y en mejora; siguen necesitando revisión humana y no sustituyen la auditoría manual.
2. Asistentes de código: proponen correcciones (añadir label, aria-*, roles). Aceleran a desarrolladores que saben qué es correcto; a quien no sabe, le entregan ARIA mal usado con la misma confianza. La regla «no ARIA es mejor que mal ARIA» sigue vigente.
3. Overlays «con IA»: scripts que prometen hacer accesible un sitio inyectando alts generados, roles adivinados y menús de ajustes. No pueden corregir la estructura, el orden del foco, los formularios ni la lógica de la aplicación; generan alts incorrectos, interfieren con las tecnologías de apoyo y crean una falsa declaración de conformidad. Muchas organizaciones de personas con discapacidad y profesionales de la accesibilidad los rechazan de forma mayoritaria. Las WCAG se cumplen en el código y el contenido, no con un parche.

Riesgos transversales

• Confianza indebida: la fluidez disfraza los errores; la revisión se hace comparando con el original (imagen, audio, texto fuente), no leyendo solo la salida.
• Privacidad: enviar documentos, grabaciones o imágenes a servicios externos exige base jurídica y, en el sector público, cumplir el RGPD y el Esquema Nacional de Seguridad; para contenido sensible, modelos en entorno controlado.
• Sesgos: descripciones estereotipadas de personas, transcripciones que «normalizan» acentos, simplificaciones que infantilizan.
• Trazabilidad: registrar qué se generó con IA, quién lo revisó y cuándo, para responder ante una queja o una revisión.

Flujo de trabajo responsable

Resumen

• Las normas no distinguen contenido humano o automático: la responsabilidad de que el alt, los subtítulos o la adaptación sean correctos es de quien publica; el Reglamento de IA exige además accesibilidad a los sistemas de alto riesgo.
• Alt por IA: buen borrador, mal resultado final sin contexto; falla en texto en imagen, datos, alucinaciones y sesgos.
• Subtítulos automáticos: punto de partida eficaz para grabado, insuficientes sin corrección; en directo, respaldo del profesional.
• Lectura fácil con IA: borrador para la persona adaptadora; la validación con el público destinatario es irrenunciable y la simplificación puede alterar el sentido.
• Los overlays «con IA» no cumplen las normas; detección y asistentes de código ayudan a profesionales formados. Flujo: la IA genera, la persona revisa, el público valida, todo registrado.