Adaptation, ethical traceability and regulatory compliance in conversational artificial intelligence agents: An inclusive research framework for cognitive and sensory diversity

• Teresa Celestino-Buentello ^[1] ; Guillermo Hernández ^[2]
  1. [1] AIR Institute

     AIR Institute

     Carbajosa de la Sagrada, España

     
  2. [2] Universidad de Salamanca

     Universidad de Salamanca

     Salamanca, España

     
• Localización: Inteligencia artificial aplicada al reto demográfico / coord. por Ana Belén Gil González , Laura Grande Pérez, Javier Parra Domínguez , 2026, ISBN 978-84-1091-189-5, págs. 139-143
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Adaptación, trazabilidad ética y cumplimiento normativo en agentes de inteligencia artificial conversacional: Un marco de investigación inclusivo para la diversidad cognitiva y sensorial
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• Resumen
  • español

    Esta investigación doctoral propone el desarrollo de un marco inclusivo para la inteligencia artificial conversacional que integre la adaptación funcional, la trazabilidad ética y el cumplimiento normativo. El diseño de la investigación aborda las persistentes deficiencias de accesibilidad que afectan a los usuarios con discapacidades del habla, auditivas y cognitivas a través de tres estudios empíricos: la evaluación del rendimiento del reconocimiento del habla para el habla desordenada, la evaluación de la comprensión del habla sintética frente a la natural entre los usuarios con discapacidad auditiva y el análisis de la adaptación cognitiva en los agentes conversacionales generativos. Mediante la combinación de métodos cuantitativos y cualitativos, el proyecto establece métricas estandarizadas y protocolos éticos alineados con la Ley de IA de la UE, las WCAG 2.2 y el RGPD. Al incorporar la accesibilidad y la transparencia en todo el ciclo de vida de la IA, esta investigación promueve principios de diseño basados en la evidencia para sistemas conversacionales fiables y centrados en el ser humano, lo que contribuye a una sociedad digital más equitativa y sostenible.

  • English

    This doctoral research proposes the development of an inclusive framework for conversational Artificial Intelligence that integrates functional adaptation, ethical traceability, and regulatory compliance. The research design addresses persistent accessibility gaps affecting users with speech, hearing, and cognitive disabilities through three empirical studies: the evaluation of speech recognition performance for disordered speech, the assessment of comprehension of synthetic versus natural speech among hearing-impaired users, and the analysis of cognitive adaptation in generative conversational agents. By combining quantitative and qualitative methods, the project establishes standardized metrics and ethical protocols aligned with the EU AI Act, WCAG 2.2, and the GDPR. By embedding accessibility and transparency throughout the AI lifecycle, this research advances evidence-based design principles for trustworthy, human-centered conversational systems, contributing to a more equitable and sustainable digital society