En los últimos años, la expansión de la inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente la forma en que las personas acceden a información, se comunican y gestionan diversos aspectos de su vida diaria (Zapata, 2023; Hoermann et al., 2017). Más allá de su función operativa, la IA está adquiriendo un rol relevante como herramienta de apoyo informativo y emocional, abriendo nuevas posibilidades de participación para distintos colectivos, incluyendo a aquellos que pueden experimentar mayores limitaciones en la actividad, derivadas de factores contextuales que actúan como barreras o facilitadores, tal como establece la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud (OMS, 2001). En este sentido, las personas con discapacidad constituyen un grupo especialmente relevante para analizar cómo la IA puede contribuir a promover una mayor autonomía, inclusión y bienestar en su vida cotidiana.

En este sentido, gracias a su capacidad de personalización, la IA permite adaptar experiencias digitales a las características individuales de cada usuario, lo que representa una oportunidad para mejorar la autonomía, la interacción social y el acceso a servicios de información y asistencia (Kronemann et al., 2022; Nwokoye et al., 2024; Tilmes, 2022). Este potencial ha motivado un creciente interés científico por evaluar cómo estas tecnologías impactan en los usuarios con tipologías distintas de discapacidad, tanto desde una perspectiva funcional como emocional. Por ejemplo, una revisión sistemática exploró las aplicaciones de IA en accesibilidad digital y concluyó que, pese al crecimiento del campo, existe un foco excesivo en la discapacidad visual y una carencia de atención proporcional a otras tipologías (Chemnad y Othman, 2024). Otra revisión de alcance (“scoping review”) examinó 45 artículos sobre IA y discapacidad y halló predominio de un modelo biomédico que puede reforzar barreras estructurales para personas con discapacidad, alertando sobre la necesidad de un cambio hacia un modelo social de discapacidad en el desarrollo de estas tecnologías (El Morr et al., 2024).

Así, por ejemplo, en personas con discapacidad visual, se ha observado una alta valoración de tecnologías como lectores de pantalla o asistentes por voz que permiten una navegación autónoma y segura (Akter et al., 2019, Haz et al., 2024). De igual forma, quienes presentan discapacidad física tienden a percibir con optimismo la IA, especialmente cuando esta facilita el uso de interfaces mediante comandos de voz, control por movimiento o adaptaciones personalizadas (Díaz Vera et al., 2025). Por el contrario, personas con discapacidad intelectual pueden experimentar dificultades particulares al interactuar con sistemas de IA. Elementos como el lenguaje técnico, la ambigüedad en las respuestas o la complejidad de navegación dificultan su comprensión y uso fluido (Molero et al., 2021). Como resultado, la percepción de utilidad y confianza puede ser menor, lo que condiciona negativamente su experiencia tecnológica. Ante esto, algunas investigaciones proponen enfoques de diseño cognitivo accesible, que incluyen simplificación del lenguaje, uso de elementos visuales claros y retroalimentación inmediata, con efectos positivos sobre su uso (Fernández et al., 2019; Haz et al., 2024).

Por su parte, las personas con discapacidad psicosocial y/o por problemas de salud mental también pueden beneficiarse del uso de IA, especialmente en forma de acompañamiento conversacional a través de chatbots de salud psicosocial. Estos sistemas, aunque no reemplazan el apoyo profesional, permiten expresar emociones en un entorno seguro y ofrecer contención en momentos de ansiedad o aislamiento (Inkster et al., 2018; Lucana y Roldán, 2023). Asimismo, para las personas sordas usuarias de lengua de signos se han desarrollado sistemas basados en IA, aprendizaje profundo y visión artificial que facilitan la comunicación y reconocen lenguas de signos, fomentando su participación y accesibilidad (por ejemplo, ZainEldin et al., 2024). Además, en el ámbito de los trastornos del neurodesarrollo se plantea el uso de interfaces conversacionales multimodales basadas en IA que combinan habla, texto y avatar para ofrecer soporte terapéutico o educativo individualizado (por ejemplo, Curreri y Fiora, 2024). Estas líneas de investigación muestran cómo la IA puede servir tanto en dimensiones informativas como emocionales, adaptándose a necesidades funcionales y de participación específicas de distintos colectivos.

Un factor central que influye en estas percepciones es la frecuencia de uso de la tecnología. De acuerdo con el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), propuesto por Davis (1989), el uso frecuente de una herramienta incrementa su familiaridad y reduce la ansiedad, lo que favorece una mayor valoración y continuidad en el uso. En jóvenes con discapacidad física o visual, este efecto se observa claramente: el contacto habitual con dispositivos adaptados mejora su confianza y percepción de utilidad. En contraste, cuando el acceso a IA es esporádico, existe una falta de adaptación o no cumple con las necesidades requeridas por parte del usuario, la experiencia puede resultar frustrante, como ocurre en algunos casos con personas con discapacidad intelectual o auditiva (Fernández et al., 2019; Rashed, 2024).

Asimismo, la percepción del riesgo representa una dimensión clave en la aceptación de la IA. Las preocupaciones sobre privacidad, errores en la información o respuestas inadecuadas pueden limitar su uso, especialmente entre quienes tienen mayores dificultades para evaluar la veracidad de los contenidos o interpretar correctamente los mensajes (Akter et al., 2019). Por ejemplo, los usuarios con discapacidad intelectual pueden sentirse inseguros ante sistemas que utilizan lenguaje complejo, mientras que las personas con discapacidad auditiva pueden enfrentar barreras si no se incluyen alternativas visuales claras (Thara et al., 2025).

A pesar del creciente cuerpo de literatura sobre IA y discapacidad, persiste una notable escasez de investigaciones que integren de forma sistemática las dimensiones funcionales, emocionales y perceptuales del uso de estas tecnologías. La mayoría de los estudios disponibles se centran en contextos clínicos o educativos específicos, y rara vez consideran variables como el tipo de discapacidad, la frecuencia de uso o el riesgo percibido de forma integrada. Esta fragmentación limita la comprensión global del fenómeno y obstaculiza el diseño de políticas públicas y desarrollos tecnológicos más inclusivos (Villatoro y Moreno, 2025; Morocho et al., 2023).

El presente estudio se orienta a reducir la brecha existente en la literatura mediante un enfoque cuantitativo destinado a examinar las percepciones de jóvenes con diferentes tipos de discapacidad, visual, auditiva, física, intelectual y psicosocial y/o por problemas de salud mental, respecto a la utilidad de la inteligencia artificial (IA) como recurso de apoyo emocional e informativo. A diferencia de investigaciones previas, predominantemente centradas en aspectos técnicos o en colectivos específicos, este trabajo adopta una perspectiva comparativa e integradora que considera la diversidad funcional y contextual de las personas con discapacidad. De este modo, se pretende aportar evidencia empírica que contribuya a una comprensión más amplia y matizada del potencial de la IA como herramienta inclusiva en el ámbito del apoyo psicosocial y la accesibilidad informativa. De este modo, se busca generar evidencia empírica que oriente el diseño de tecnologías más inclusivas y adaptadas a las necesidades funcionales y contextuales de este grupo de jóvenes.

A partir de estas consideraciones, el objetivo general consiste en explorar y comparar la percepción de la inteligencia artificial como herramienta de apoyo emocional e informativo entre jóvenes con diferentes tipos de discapacidad, evaluando dimensiones como la utilidad, la accesibilidad, la confianza, la frecuencia de uso y el riesgo percibido. De este objetivo se desprenden los siguientes objetivos específicos:

De estos objetivos se plantean las siguientes hipótesis de estudio:

Este estudio proporcionó una visión integral sobre cómo jóvenes con discapacidad perciben la utilidad de la inteligencia artificial (IA) como herramienta de apoyo emocional e informativo, considerando tanto la diversidad funcional como la frecuencia de uso y aportando un análisis novedoso del riesgo percibido asociado a estas tecnologías. De este modo, los resultados obtenidos en este estudio permiten confirmar, en líneas generales, las hipótesis planteadas, aportando evidencia empírica sobre la influencia del tipo de discapacidad y la frecuencia de uso en la percepción de la inteligencia artificial (IA) como recurso de apoyo.

Respecto a la H1, que proponía la existencia de diferencias significativas en la percepción de la IA en función del tipo de discapacidad, los datos confirmaron esta hipótesis. Se observaron variaciones sistemáticas entre los grupos: los participantes con discapacidad física y visual reportaron percepciones más favorables en dimensiones como utilidad informativa, accesibilidad, confianza y apoyo emocional. Los resultados coinciden con investigaciones previas que destacan la heterogeneidad en las experiencias digitales de estos grupos. Por ejemplo, Espinosa-Rodríguez (2022) encontró que personas con discapacidad visual reportan mayor autonomía y satisfacción con tecnologías asistivas basadas en IA, similar a lo observado en este estudio, donde los jóvenes con discapacidad visual y física valoraron más positivamente la utilidad informativa y la accesibilidad. Esto se relaciona con la disponibilidad y la eficacia de herramientas adaptativas, como lectores de pantalla y dispositivos hápticos, que facilitan una interacción más fluida con la IA (Smith et al., 2022).

Estos resultados pueden explicarse porque las personas con discapacidad visual y física suelen tener mayor exposición a tecnologías de apoyo y a soluciones tecnológicas adaptadas, lo que favorece una experiencia más positiva con la IA. La accesibilidad funcional y la capacidad de la IA para compensar limitaciones físicas o sensoriales refuerzan la percepción de utilidad, confianza y apoyo, mientras que en otros tipos de discapacidad, como la intelectual o psicosocial y/o por problemas de salud mental, las barreras cognitivas o emocionales pueden limitar la comprensión y la confianza en estos sistemas (Molero et al., 2021).

En esta misma dirección, se reflejó que los participantes con discapacidad psicosocial y /o por problemas de salud mental indicaron percepciones positivas hacia la IA, principalmente destacándose el valor del apoyo emocional que la IA puede ofrecer, lo que coincide con estudios como los de Fitzpatrick et al. (2017), quienes evidenciaron que los chatbots terapéuticos pueden aliviar sentimientos de soledad y servir como complemento accesible para intervenciones en salud mental, siempre y cuando se mantenga una supervisión adecuada para evitar riesgos éticos y clínicos.

Sin embargo, al atender a los grupos con menos puntuaciones medias, fueron los jóvenes con discapacidad intelectual los que mostraron percepciones notablemente más bajas en todas las dimensiones evaluadas, lo que sugiere barreras cognitivas y comunicativas más pronunciadas. Estos resultados son coherentes con investigaciones previas que destacan la importancia de interfaces adaptadas para mejorar la experiencia de usuarios con discapacidad cognitiva (Seale et al., 2015; Braun et al., 2025). Estos resultados son respaldados por Piccioli (2023), quien encontró que los usuarios con discapacidad intelectual señalaron las dificultades cognitivas como una barrera principal para la adopción tecnológica. Lo que está en línea con lo señalado por Martínez Torán y Esteve Sendra (2022), quienes describen una “brecha digital emocional” que afecta a usuarios con discapacidad intelectual debido a la complejidad percibida y el temor a cometer errores o recibir información errónea.

En este sentido, la menor percepción positiva en personas con discapacidad intelectual se explica por las dificultades de comprensión de los procesos automatizados y la falta de confianza generada por interacciones complejas o poco predecibles. Cuando la interfaz no está suficientemente adaptada a sus necesidades cognitivas, la experiencia con la IA puede resultar confusa o frustrante, lo que reduce la percepción de utilidad y accesibilidad. Además, la ansiedad tecnológica y el miedo a cometer errores intensifican la distancia emocional y cognitiva frente a estas herramientas (Braun et al., 2025; Sweeney, 2021).

En relación con el segundo objetivo, la percepción de utilidad y la frecuencia de uso, se confirma la segunda hipótesis, es decir, los jóvenes con mayor frecuencia de uso percibirían la IA como más útil, accesible y confiable. Los análisis mostraron una tendencia clara: a mayor frecuencia de uso, mayor valoración en todas las dimensiones. Esto coincide con teorías como el Modelo de Aceptación Tecnológica (TAM), que señala que la experiencia práctica con una tecnología incrementa su percepción de utilidad y facilidad de uso (Davis, 1989; Venkatesh y Bala, 2008). Asimismo, estudios recientes en contextos de inclusión digital han encontrado que la familiaridad tecnológica es un factor clave para reducir la ansiedad y fomentar la confianza en herramientas digitales, incluyendo la IA (Beldad et al., 2010; Goyal y Singh, 2025). Posiblemente, el aumento en la percepción positiva con mayor frecuencia de uso se explica porque el contacto continuado con la IA reduce la incertidumbre y la resistencia inicial (Goyal y Singh, 2025). La práctica genera familiaridad, incrementa la autoeficacia tecnológica y permite descubrir beneficios concretos, lo que fortalece la confianza y la percepción de utilidad. En términos del TAM, el aprendizaje experiencial actúa como mediador entre el uso y la aceptación (Venkatesh y Bala, 2008).

Estos resultados van en la dirección de los encontrados en el tercer objetivo. La tercera hipótesis, que preveía una relación positiva entre la utilidad percibida y la frecuencia de uso, también fue confirmada por los análisis estadísticos. Esta relación fue consistente en todos los grupos, aunque con menor fuerza en el grupo con discapacidad intelectual. Este patrón sugiere que el uso continuo de IA contribuye a una percepción más positiva, pero que dicha percepción también puede estar mediada por otros factores, como el tipo de apoyo recibido o el nivel de alfabetización digital. Esta hipótesis es apoyada por investigaciones que relacionan la autoeficacia tecnológica y la experiencia previa con mayor aceptación de tecnologías emergentes en poblaciones vulnerables (Espinosa-Castañeda y Medellín-Castillo, 2022; Jaeger, 2019; Seale y Chadwick, 2017).

Finalmente, en lo referente a la cuarta hipótesis que sugería diferencias significativas en el riesgo percibido según el tipo de discapacidad, también fue confirmada. Los datos revelaron que los jóvenes con discapacidad intelectual y psicosocial y/o por problemas de salud mental perciben un mayor riesgo en el uso de IA, tanto en términos de desinformación como de posibles consecuencias negativas asociadas al uso excesivo o a la dependencia emocional de estas tecnologías. Estos hallazgos son consistentes con estudios como los de Almufareh et al. (2023), que destacan una menor capacidad de evaluación crítica de los contenidos generados por sistemas de IA en personas con dificultades cognitivas. Además, investigaciones centradas en salud mental (Gracia et al., 2020) han señalado que las personas con trastornos psicosociales y/o por problemas de salud mental pueden ser más vulnerables a desarrollar vínculos emocionales con tecnologías que simulan empatía, como los chats, sin el correspondiente filtro.

Así, la percepción elevada de riesgo en los grupos con discapacidad intelectual y psicosocial y/o por problemas de salud mental puede atribuirse a una menor capacidad para discernir entre respuestas automatizadas y humanas, así como a una sensibilidad emocional mayor ante posibles fallos o sesgos del sistema (Espinosa-Castañeda y Medellín-Castillo, 2022). La falta de control percibido y la preocupación por la privacidad o la dependencia emocional aumentan la desconfianza, lo que limita la adopción sostenida de estas tecnologías (Almufareh et al., 2023).

La percepción del riesgo es una variable crítica para la adopción y el uso continuo de la IA, especialmente en grupos con discapacidad intelectual y psicosocial y/o por problemas de salud mental, que manifestaron niveles más altos de preocupación. Filkins et al. (2022) evidencian que la inquietud por la privacidad, la fiabilidad y los posibles efectos emocionales negativos puede disuadir el uso regular. Binns et al. (2018) subrayan la necesidad de garantizar transparencia, control y supervisión humana para minimizar estos riesgos.

Estos hallazgos coinciden con Shinohara y Wobbrock (2016), quienes indican que los usuarios tienden a desconfiar de sistemas que pueden responder de manera inesperada, lo que afecta directamente la percepción de utilidad. En este sentido, diseñar sistemas seguros, comprensibles y confiables es fundamental para fomentar la inclusión digital.

Los resultados obtenidos muestran patrones consistentes con las hipótesis planteadas, lo que sugiere que factores como el tipo de discapacidad y la frecuencia de uso influyen de manera significativa en la percepción de la inteligencia artificial (IA). No obstante, es necesario considerar algunas limitaciones que condicionan el alcance y la generalización de los hallazgos. En primer lugar, el tamaño y el tipo de la muestra constituyen una restricción relevante, ya que la participación fue relativamente reducida y obtenida mediante un muestreo no probabilístico, centrado principalmente en contextos urbanos y semiurbanos. Esto limita la posibilidad de extrapolar los resultados a la población general de jóvenes con discapacidad, especialmente a quienes viven en entornos rurales o con menor acceso tecnológico. En consecuencia, futuras investigaciones deberían ampliar la muestra e incorporar una mayor diversidad de contextos geográficos, niveles socioeconómicos y grados de alfabetización digital, con el propósito de incrementar la representatividad y la validez externa de los resultados.

Asimismo, el carácter autoadministrado del cuestionario pudo introducir sesgos en la comprensión y la respuesta, particularmente entre participantes con discapacidad intelectual o psicosocial. Aunque se realizaron adaptaciones para favorecer la accesibilidad, la heterogeneidad en las modalidades de acceso, como el uso de intérpretes de lengua de signos o lectores de pantalla, pudo generar diferencias en la interpretación de los ítems y en la experiencia de respuesta. En este sentido, futuras investigaciones deberían implementar versiones multimodales de los instrumentos, en formatos de lectura fácil, audio o vídeo, acompañadas de apoyos personalizados que garanticen la participación equitativa y la comprensión plena de todos los grupos funcionales.

El diseño transversal del estudio también limita la posibilidad de establecer relaciones causales entre las variables analizadas, como la frecuencia de uso, la percepción de utilidad o el riesgo percibido. Para superar esta limitación, se propone el desarrollo de estudios longitudinales que permitan observar la evolución de la percepción y el uso de la IA a lo largo del tiempo, identificando cómo varían la confianza, la utilidad percibida y el riesgo conforme aumenta la experiencia tecnológica.

Otra limitación importante radica en el alcance de las variables evaluadas, ya que la investigación se centró en dimensiones generales, utilidad informativa, apoyo emocional, confianza, accesibilidad percibida y frecuencia de uso, sin incorporar factores personales, funcionales o contextuales que podrían influir significativamente en la interacción con la IA. Modelos como el Matching Person and Technology (MPT), en consonancia con la Clasificación Internacional del Funcionamiento, de la Discapacidad y de la Salud (CIF), permitirían analizar de manera más integral la relación entre las características individuales, el entorno y la tecnología. La adopción de este enfoque en futuros estudios posibilitaría una comprensión más completa de la interacción entre la IA y las distintas tipologías de discapacidad.

En relación con la percepción del riesgo, si bien el estudio exploró esta variable, no se profundizó en sus dimensiones específicas ni en los mecanismos psicológicos que la sustentan, como la confianza, el control percibido o la ansiedad tecnológica. En esta línea, sería pertinente desarrollar investigaciones que aborden estos aspectos mediante metodologías mixtas, combinando análisis cuantitativos con aproximaciones cualitativas. Este enfoque permitiría comprender en profundidad las experiencias subjetivas, desafíos y necesidades particulares de los distintos grupos funcionales, especialmente de aquellos con discapacidad intelectual y auditiva, que enfrentan mayores barreras de accesibilidad y comprensión.

Asimismo, resulta esencial impulsar líneas de investigación centradas en el diseño inclusivo de tecnologías basadas en IA. Ello implica involucrar activamente a los usuarios en el proceso de desarrollo, evaluar prototipos con lenguaje simplificado y sistemas multimodales y establecer protocolos que reduzcan el riesgo percibido y fortalezcan la confianza. Paralelamente, será necesario explorar los aspectos éticos, la protección de la privacidad y el papel de la supervisión humana, con el fin de garantizar la seguridad y el bienestar de las personas usuarias.

En conjunto, estas consideraciones ponen de manifiesto que, aunque el presente estudio aporta evidencia preliminar sobre la relación entre el tipo de discapacidad, la frecuencia de uso y la percepción de la IA, se requieren investigaciones más amplias, inclusivas y metodológicamente adaptadas para consolidar un marco sólido de comprensión y aplicación. Avanzar en esta dirección permitirá promover el desarrollo de tecnologías de IA éticas, accesibles y adaptativas, que favorezcan la autonomía, el bienestar y la participación plena de las personas con discapacidad en los entornos digitales.