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Remediador de Accesibilidad PDF

Haz que tus PDFs sean accesibles para lectores de pantalla — en minutos, no horas.


El Flujo de Trabajo

PDF Accessibility workflow showing upload, structure detection, figure extraction, link audit, remediation, and compliance report
PasoQué Hace
Subir PDFEnvía el PDF al servicio backend para procesamiento
Análisis de Línea BaseAnaliza estructura, cantidad de figuras, alt-text existente y estado de etiquetas
Detección de EstructuraDetecta la jerarquía de encabezados basándose en tamaño de fuente y formato
Extracción de FigurasExtrae todas las figuras con el contexto circundante para generación de alt-text
Auditoría de EnlacesLista todas las anotaciones de enlaces y señala aquellas sin alt-text
Remediar PDFAplica correcciones: etiquetas de estructura, alt-text generado por IA, correcciones de enlaces — itera hasta alcanzar el objetivo de cumplimiento
Descargar PDF AccesibleDescarga el documento remediado final
Informe de CumplimientoGenera puntuaciones antes/después, correcciones aplicadas y elementos pendientes de revisión

Cómo Se Construyó

"Make this PDF accessible with WCAG 2.1 compliance."

Una oración con una carga de archivo. MorphMind construyó el pipeline de remediación de 8 pasos, lo conectó a un servicio backend de accesibilidad y configuró la puntuación de cumplimiento — listo para procesar cualquier PDF.


Por Qué Funciona Mejor Que un Chatbot

Herramientas como ChatGPT y Claude pueden procesar PDFs — pero tratan todo el archivo como un solo paso. Recibes de vuelta un PDF modificado sin desglose de lo que se cambió. El problema:

  • No puedes saber qué se corrigió — la IA devuelve un archivo, pero no sabes si manejó encabezados, alt-text, etiquetas de enlaces o los tres. Si la auditoría de cumplimiento aún falla, estás adivinando qué parte se omitió.
  • No hay iteración — si el alt-text de una figura está mal, vuelves a subir y reprocesas todo el documento. No puedes corregir una figura sin volver a ejecutar todo.
  • Sin puntuación de cumplimiento — haces cambios y esperas que sean suficientes. La auditoría manual de WCAG es tediosa y propensa a errores. Este agente ejecuta una verificación de cumplimiento antes/después y te dice exactamente qué pasó y qué queda pendiente.
El ProblemaEnfoque de Flujo de Trabajo
Procesamiento en un solo paso — sin visibilidad de lo que se corrigióCada paso (estructura, figuras, enlaces) se ejecuta e informa por separado
¿Un mal alt-text? Reprocesar todo el archivoVuelve a ejecutar solo el paso de extracción de figuras
Sin validación de cumplimientoPuntuación antes/después con aprobado/reprobado detallado
Etiquetado manual en Adobe Acrobat para casos especialesRemediación automatizada que itera hasta alcanzar el objetivo, señala el resto

Cómo Usar

Paso 1: Sube tu PDF

Attaching PDF in chat
Make this PDF accessible with WCAG 2.1 compliance

Paso 2: Revisa el informe de remediación

El agente ejecuta todos los pasos y devuelve un informe de cumplimiento mostrando la puntuación inicial vs. final y cada corrección aplicada.

Compliance report showing score improvement

Paso 3: Descarga tu PDF accesible

El PDF remediado tiene todas las etiquetas de accesibilidad aplicadas — encabezados, alt-text, etiquetas de enlaces, orden de lectura.


Antes y Después

Antes: Etiquetas genéricas <Figure>. Los lectores de pantalla no pueden interpretar el contenido.

Original PDF with generic Figure tags

Después: Etiquetas semánticas <H1>, <P>, <Formula> — todas con alt-text.

Remediated PDF with semantic tags

Prompts de Ejemplo

Make this PDF accessible with WCAG 2.1 compliance
Check this document's accessibility score and tell me what's missing
Generate alt-text for all figures in this PDF

Preguntas Frecuentes

¿Puede la IA hacer PDFs compatibles con WCAG 2.1?

Este agente aplica etiquetas estructurales, genera alt-text para imágenes y fórmulas, corrige etiquetas de enlaces y valida contra los estándares WCAG 2.1 y PDF/UA. Produce una puntuación de cumplimiento y detalla lo que se corrigió y lo que queda para revisión humana.

¿Cómo genera la IA alt-text para figuras de PDF?

El agente extrae cada figura junto con su contexto circundante (pies de figura, texto del cuerpo) y genera alt-text descriptivo que captura lo que la figura comunica — no solo cómo se ve.

¿La remediación automatizada de accesibilidad PDF es tan buena como el etiquetado manual?

El agente maneja el trabajo estructural repetitivo — etiquetas de encabezados, orden de lectura, alt-text de figuras — que constituye la mayor parte de la remediación. Los casos complejos (imágenes decorativas vs. informativas, diseños inusuales) se señalan para revisión humana en el informe de cumplimiento.


Código Abierto

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GitHub: AI-Powered-PDF-Accessibility →