Adopción de tecnologías digitales en los aeropuertos por las personas con discapacidad

La literatura confirma los beneficios de las tecnologías digitales para la autonomía personal y la inclusión social de las personas con discapacidad, especialmente las que puedan tener problemas de comunicación con el entorno como las personas con trastorno del espectro autista (TEA).

Desde los Estudios de Economía y Empresa, en colaboración con la Universidad Tecnológica de Sídney, hemos explorado los diferentes usos, preferencias y competencias del empleo de tecnologías digitales en los aeropuertos por parte de personas con trastorno del espectro autista con la participación de AENA, Vueling, Dincat Plena inclusión y TEB Fundació. Mientras que los estudios previos de SITA (2019b) e IATA (2019) recogen el uso de la tecnología digital por los pasajeros en general, concluimos que en algunos segmentos de la población como los pasajeros con TEA hay diferentes niveles de aceptación, habilidades y competencias digitales, así como de influencia social en el uso de la tecnología digital y la inteligencia artificial.

El principal resultado del estudio ya publicado es reconocer que el segmento de pasajeros con TEA no es uniforme en términos de su aceptación de las tecnologías digitales, incluida la inteligencia artificial, sino que presenta diferentes preferencias sobre la tecnología digital que se pueden identificar por medio de segmentación para permitir a los aeropuertos asignar mejor los recursos adecuados a cada clúster.

Así, se identifican tres clústeres:

• Clúster 1: tradicional
• Clúster 2: automatizado con apoyo de otros
• Clúster 3: digital.

En el estudio se identifica la adopción moderada de la tecnología por parte de los pasajeros con TEA, siempre que haya personal de apoyo en caso de necesidad, puesto que los participantes informaron de la importancia de la asistencia al personal.

Este estudio también muestra empíricamente que las tecnologías pueden beneficiar a las personas con discapacidad, especialmente en los clústeres 2 y 3. Los participantes percibieron un beneficio en el uso de las soluciones digitales a la hora de mitigar los principales factores de estrés del viaje en el aeropuerto de los pasajeros con TEA, en particular los tiempos de espera significativos, la cola, etc. En el clúster 3 se dio una sensación de control sobre el viaje en el aeropuerto, cuando el servicio de personal está disponible en caso de necesidad.

Este estudio establece que, a pesar del beneficio que la tecnología digital puede aportar en caso de discapacidad, el apoyo del personal y la interacción humana tienen que estar asegurados durante todo el viaje del aeropuerto si es necesario.

Características de cada clúster

Se ha identificado que el clúster 1 prefiere los servicios manuales y tradicionales del aeropuerto. La mayoría de los participantes prefirieron el viaje tradicional sin digitalización en el aeropuerto a pesar de las diversas desventajas como la cola, puesto que no se sienten cómodos con la tecnología digital, no tienen intención de utilizarla y no poseen las suficientes habilidades y competencias digitales ni tampoco existe una influencia social positiva que los empuje a utilizar la tecnología digital. Para este clúster, el servicio tradicional de asistencia a los pasajeros con discapacidad en los aeropuertos resultó esencial.

Los participantes que pertenecen al clúster 2 (automatización con el apoyo otros) prefieren utilizar tecnologías como el reconocimiento biométrico, que requiere tomar menos decisiones en la interacción tecnología-humano, en vez de tecnologías como los quioscos de facturación, que implican una toma de decisiones constante durante todo el proceso.

Finalmente, los participantes que pertenecen al clúster 3 (digital), el segmento más pequeño, muestran un alto nivel de habilidades digitales, intención de utilizar la tecnología e influencia social positiva. Prefieren el reconocimiento biométrico, pero también los quioscos de facturación, donde el personal está disponible, en caso de necesidad, al viaje tradicional del aeropuerto. Los aeropuertos, por tanto, podrían asignar información adaptada específica, señalización y formación del personal dirigidas a este segmento para evitar actitudes paternalistas en el trato con estos viajeros.

Conclusiones

Como resultado, la tecnología puede beneficiar a las personas con TEA si se gestiona adecuadamente y se ponen en marcha recursos de apoyo, especialmente un servicio de apoyo al personal. Esto es relevante para evitar el abandono de la tecnología y la brecha digital. Desde la perspectiva de la gestión, la segmentación ayudará a los aeropuertos a orientar mejor a los pasajeros con TEA y a atender sus necesidades con una combinación de proceso manual y digital y, lo más importante, con un enfoque humano del pasajero. Los aeropuertos pueden basarse en los clústeres para identificar qué segmentos de pasajeros con TEA están preparados para aceptar la adopción de tecnologías que podrían mejorar su experiencia aeroportuaria accesible, qué grupos requieren asistencia adaptada y personal y qué tipo de asistencia se necesitaría si en el futuro no se dispone de los procesos manuales tradicionales.

Además, se ha demostrado que las expectativas y los niveles de aceptación de las tecnologías digitales y la inteligencia artificial pueden cambiar, ya que pueden experimentar los beneficios de utilizar la tecnología digital, como evitar colas en el check-in y el control de seguridad, y sentirse más confiados al usar la tecnología digital cuando el personal está disponible para prestar servicio en caso de necesidad. Aun así, es bastante concebible que la digitalización total de los servicios del aeropuerto conduzca a la exclusión social de este tipo de pasajeros si el servicio de personal no está asegurado.

Puede consultar el artículo completo en:

Cerdan Chiscano, M. and Darcy, S. (2024), “Segmentation of passengers on the autism spectrum in their use, preferences and acceptance of digital technology at airports in Spain”, Journal of Enabling Technologies, Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. https://doi.org/10.1108/JET-09-2023-0031