Te cuento algo que a veces se mezcla en conversaciones de clientes: la inteligencia artificial como aliada del lenguaje claro. No es un titular vacío. En España llevamos años con textos administrativos que mucha gente no acaba de entender y con fondos de ayudas que, en parte por la complejidad de las convocatorias no se gastan del todo. Ahí el lenguaje claro deja de ser un capricho editorial y pasa a ser un problema de acceso.
En la práctica el debate ya no es solo «escribir mejor»: es medir si un texto es comprensible, asistir a quien lo redacta y en algunos casos generar o simplificar borradores. Eso es justo donde entra el procesamiento del lenguaje natural y la IA.
Tres usos que sí tienen sentido
Según la línea de trabajo que recogen varias instituciones y proyectos en nuestro entorno, las herramientas encajan en tres cajas.
1) Medir la claridad. Sirve para tener evidencias cuando un organismo publica cosas oscuras: comparar versiones, ver si una guía interna está teniendo efecto en los textos reales. Un ejemplo citado con frecuencia en este ámbito es Clara, pensada para evaluar documentos administrativos y contratos en español (Prodigioso Volcán e Instituto de Ingeniería del Conocimiento). Es el tipo de herramienta que a mí me interesa porque obliga a pasar del «a mí me parece claro» al «esto cumple criterios».
2) Redacción asistida. Aquí la IA no te suelta un texto acabado y listo para timbrar. Te guía mientras escribes para que vayas aplicando recomendaciones de lenguaje claro. El caso que más suena en España es arText claro (UNED y proyectos con administraciones como el Ayuntamiento de Madrid): reglas y PLN más clásico, con foco en jurídico-administrativo en español y catalán.
3) Generación automática de textos más claros. Pensad en resoluciones masivas, modelos de notificación o adaptar un papel burocrático a algo entendible. Es donde más brilla la IA generativa tipo ChatGPT, Gemini o Copilot si les das instrucciones serias. Pero también donde más duele cuando algo falla.
Las normas y Manuales Panhispánicos sobre lenguaje claro dan criterios que se pueden traduir a prompts: audiencia concreta, frases cortas, evitar jerga innecesaria y dejar claro qué tiene que hacer el lector al final. Si entregas eso al modelo antes de pedirle una versión simplificada reduces bastante el ruido. En mi experiencia el fallo no suele ser el modelo en sí sino el encargo vago: «hazlo más claro» sin decir para quién ni con qué límite legal.
El truco que nadie debería saltarse
Los modelos generan frases bien construidas incluso cuando mienten o cuando recortan un matiz legal importante. Sustituciones léxicas mal elegidas o párrafos eliminados pueden tener repercusión jurídica; de ahí que en los trabajos serios sobre el tema se insista en revisión humana por alguien del ámbito. Yo lo veo como el mismo principio que aplicarías a un junior muy rápido: útil para un primer pase, peligroso si lo firmas sin leer.
También hay que tener presente sesgos, derechos de autor y el embrollo normativo europeo alrededor de la IA: no es excusa para no usar herramientas, sí para no usarlas con prisa en procesos sensibles.
Cómo lo encajas si trabajas en web o producto
Aunque tu cliente no sea una administración, las lecciones son las mismas: claridad medible, flujos donde la máquina apoya y no sustituye y controles antes de publicar. Si vendes servicios digitales puedes proponer un checklist: tono y estructura alineados con las guías y normas de lenguaje claro cuando aplique, prueba con usuarios reales y un paso de validación legal o de negocio antes de subir textos generados.
No hace falta teatrillo: a veces bastan versiones en lenguaje claro para formularios y páginas de ayuda y dejar el detalle técnico en un anexo. Lo importante es que la gente encuentre lo que busca y entienda las consecuencias.
Si eres agencia o freelance, te puede servir documentar al cliente que las propuestas automáticas son borradores y quién firma la versión final. En proyectos con WooCommerce o SaaS el paralelo es el mismo: textos legales, correos transaccionales y onboarding que parecen triviales hasta que alguien reclama porque no entendió una condición. La IA acelera iteraciones; no sustituye el criterio de negocio.