AccIA: Accesibilidad Cognitiva en la Era de las IAs 2.0
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2025
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Este Trabajo de Fin de Grado aborda la insuficiente accesibilidad cognitiva en aplicaciones de Inteligencia Artificial Generativa, que, pese a sus avances, suelen ignorar las necesidades de personas con discapacidad intelectual limitando su inclusión y autonomía digital. Como punto de partida se tomó OlivIA 1.0, una primera versión del asistente conversacional orientado a la accesibilidad. Esta aplicación web había sido diseñada específicamente para personas con discapacidad intelectual, ofreciendo una interfaz sencilla que reducía la sobrecarga cognitiva y favorecía la comprensión.
Para lograrlo, incluía un cuestionario inicial que permitía personalizar la experiencia en función de las preferencias y necesidades de cada usuario, además de un sistema de plantillas de preguntas y botones de ayuda que facilitaban tanto la formulación de consultas como la interacción con las respuestas generadas. Gracias a estas características, OlivIA 1.0 sentó las bases de una comunicación más clara y adaptada, constituyendo el punto de partida.
En esta segunda versión, OlivIA 2.0 amplía las funcionalidades de la aplicación con el objetivo de ofrecer una interacción todavía más accesible y personalizada. Una de las principales incorporaciones es la generación de respuestas mediante pictogramas, que transforma el texto en representaciones visuales y facilita así la comprensión de la información. También se ha desarrollado un sistema de sugerencia automática de preguntas, capaz de analizar el contexto y apoyar a usuarios con menor iniciativa comunicativa. Además, integra un mecanismo de evaluación de la ambigüedad en las consultas y un asistente que solicita información adicional con el fin de proponer las preguntas más probables.
Junto a estas mejoras, se ha incorporado la entrada por voz, que permite formular consultas oralmente y elimina la necesidad de recurrir al teclado. En cuanto a la accesibilidad, el desarrollo ha seguido las pautas de la WCAG
2.2 y las recomendaciones cognitivas del grupo COGA, combinando evaluaciones automáticas y manuales que han permitido validar el nivel alcanzado. De cara al futuro, se plantea ampliar el vocabulario visual con nuevos pictogramas,
incluidos recursos propios, optimizar el motor de IA mediante modelos adaptativos y aplicar un perfilado dinámico que refine la personalización. Asimismo, se prevé la realización de pruebas piloto con validación participativa, así como la incorporación de soporte multilingüe y de mecanismos de adaptación cultural para extender el alcance de la aplicación a un público más diverso.
Description
This Bachelor’s Thesis addresses the issue of insufficient cognitive accessibility in Generative Artificial Intelligence applications which, despite their advances, often overlook the needs of people with intellectual disabilities, thereby limiting their inclusion and digital autonomy. As a starting point, OlivIA 1.0 was taken, a first version of the conversational assistant oriented toward accessibility. This web application was specifically designed for people with intellectual disabilities, offering a simple interface that reduced cognitive overload and supported comprehension.
To achieve this, it included an initial questionnaire that allowed the experience to be personalized according to each user’s preferences and needs, as well as a system of question templates and help buttons that facilitated both the ormulation of queries and the interaction with generated responses. Thanks to these features, OlivIA 1.0 laid the foundation for clearer and more adapted communication, serving as the point of departure.
In this second version, OlivIA 2.0 expands the application’s functionalities with the aim of offering an even more accessible and personalized interaction. One of the main additions is the generation of responses through pictograms, which transforms text into visual representations and thus facilitates comprehension of information. A system of automatic question suggestion has also been developed, capable of analyzing context and supporting users with lower ommunicative initiative. In addition, it integrates a mechanism for evaluating query ambiguity and an assistant that requests additional information in order to propose the most likely questions. Alongside these improvements, voice input has been incorporated, allowing users to formulate queries orally and removing the need to rely on a keyboard.
With regard to accessibility, the development has followed the WCAG 2.2 guidelines and the cognitive recommendations of the COGA group, combining automatic and manual evaluations that have validated the achieved level.
Looking ahead, the project plans to expand the visual vocabulary with new pictograms, including proprietary resources, optimize the AI engine through adaptive models, and apply dynamic profiling to refine personalization. Furthermore, pilot tests with participatory validation are foreseen, as well as the incorporation of multilingual support and cultural adaptation mechanisms to extend the reach of the application to a more diverse audience.