La semana pasada un cliente me pidió «pasar la política de cookies a lenguaje claro con IA» para cumplir antes de una auditoría. Le dije que no lo haría así. No por purismo: porque hace meses que circula un informe de la Autistic Self Advocacy Network (ASAN) donde probaron varios modelos generativos traduciendo textos a lenguaje claro y todos cambiaron el significado de forma grave. Mientras tanto, en España seguimos leyendo titulares optimistas sobre la inteligencia artificial como aliada del lenguaje claro, como si bastara con pulsar un botón.
Yo trabajo con webs de pymes y administraciones pequeñas. Lo que veo en el día a día no es maldad: es prisa. Copias el párrafo jurídico, lo tiras a un chat, pegas el resultado en una página «versión fácil» y das el trabajo por hecho. El problema es que lenguaje claro no es sinónimo de frases cortas. Es que la persona a la que va dirigido pueda encontrar lo que necesita, entenderlo y usarlo. Esa definición no la inventé yo: es la base de normas como el estándar canadiense de lenguaje claro CAN-ASC-3.1, y encaja con lo que llevan años pidiendo colectivos de personas con discapacidad.
ASAN no dice «no a la tecnología». Distinguen herramientas que miden legibilidad (Readable, Hemingway) de la IA generativa que reescribe por ti. Las primeras señalan palabras difíciles; la responsabilidad sigue siendo tuya. La segunda te devuelve un texto nuevo que parece accesible y a menudo infantiliza el tono, asume mal el público y elimina matices legales o de consentimiento que no puedes perder. En una web de servicios, perder un matiz no es un error de estilo: es un riesgo.
En foros y blogs técnicos en inglés el debate va un paso más allá del marketing. El equipo de comunicaciones de Minnesota (MNIT) lo resume con crudeza: la IA entrenada con textos de internet reproduce malos hábitos —párrafos hinchados, signos raros, frases que suenan a redacción de instituto— justo lo contrario de lo que pide un buen lenguaje claro. El borrador del W3C sobre accesibilidad e IA insiste en lo mismo en otro registro: hay tareas donde el modelo ayuda (vocabulario común, simplificar estructuras) y otras donde falla en sentido literal, tiempos verbales o contexto cultural. Traducir metafóricamente «fleece white as snow» y acabar con «snowed sheep hair» no es una anécdota graciosa; es la misma clase de error que convierte «puedes revocar el consentimiento en cualquier momento» en «puedes dejar de aceptar cuando quieras», omitiendo plazos o consecuencias.
¿Y la regulación? Canadá publicó el resumen de CAN-ASC-6.2:2025, sobre sistemas de IA accesibles y equitativos. Pide información en lenguaje claro sobre cómo funcionan las decisiones automatizadas, vías de feedback accesibles y participación de personas con discapacidad en diseño y despliegue. Traducido al mundo web: si vendes un chatbot en la home, no basta con un tooltip bonito; si simplificas textos con IA sin revisión humana, estás desplegando un sistema opaco del que eres responsable.
Lo que me irrita del discurso dominante es la asimetría. A quien desarrolla plugins de «plain language AI» le interesa que creas que el problema es la longitud del PDF. El problema es el proceso: quién define la audiencia, quién valida que el mensaje sigue siendo correcto, quién responde si alguien tomó una decisión errónea por un resumen mal hecho. En ticweb.es ya hemos hablado de lenguaje claro con herramientas; este ángulo es otro: la IA generativa no sustituye ese trabajo, y las pruebas independientes van en dirección contraria a la moda del «texto fácil en un clic».
Si gestionas contenidos, mi recomendación es práctica y aburrida (a propósito). Usa IA, si quieres, para detectar párrafos densos o proponer titulares alternativos, pero no publiques la salida sin revisión de alguien que entienda el tema y conozca a la audiencia. Para textos legales, médicos o de consentimiento, exige revisión paralela del original y del simplificado. Documenta en tu CMS qué pasó por máquina y quién firmó la versión final. Y deja de prometer «accesible» en el pie de página si solo has acortado frases.
La pregunta no es si la IA te ahorra horas —seguro que sí— sino cuánto te costaría explicar en un tribunal o ante una reclamación por accesibilidad que tu «versión fácil» la escribió un modelo que nadie en tu equipo entiende y que, según pruebas como las de ASAN, altera el sentido con frecuencia. Si mañana te pidieran demostrar que tu página simplificada dice exactamente lo mismo que la legal, ¿tendrías trazabilidad y revisores humanos para sostenerlo, o solo un historial de prompts?