¿Cómo puede contribuir la inteligencia artificial con la comunidad sorda?

Imagina ser una persona sorda en el Perú: Observas cómo la gente mueve los labios y sus expresiones faciales cambian rápidamente, pero lo que dicen todavía es un misterio para ti. Caminas por la ciudad mientras sientes el aire rozar tu piel y las vibraciones de tu entorno. Ves los autos pasar velozmente y a las personas apresurarse al cruzar la calle cuando el semáforo cambia. Todo sucede en un silencio absoluto. En la niñez intentabas comprender los textos que para los oyentes parecían sencillos, pero cada oración representaba un desafío para ti. En la universidad, un intérprete te ayudaba a entender las clases, aunque cuando la sesión terminaba volvías a sentirte aislado. Tus compañeros no conocían la lengua de señas peruana (LSP) y quedabas al margen de sus conversaciones. Ahora, cuando debes ir a un lugar desconocido te sientes ansioso y te preguntas: “¿cómo explicaré lo que necesito?”, “¿quién me ayudará si nadie puede comunicarse conmigo?”. Algunas veces, intentas escribir oraciones en tu celular; en otras ocasiones, llevas apuntes en una libreta, pero todavía es difícil lograr comunicarte. El mundo en el que vives, aunque no es triste, es solitario, pues son pocos los que se comunican contigo. Es un mundo diseñado para los que oyen y donde pocas personas se animan a aprender lengua de señas.

Las líneas anteriores nos invitan a reflexionar sobre las dificultades que enfrentan las personas sordas en una sociedad diseñada para los oyentes. El acceso a servicios básicos, como educación, salud u otros, es un desafío que se vuelve más complejo por la falta de intérpretes que faciliten la comunicación. En el Perú, la demanda de la comunidad sorda supera la cantidad de intérpretes oficialmente reconocidos a nivel nacional (Ministerio de Educación, 2021). Todas estas barreras han llevado a los sordos a luchar por sus derechos. A pesar de la necesidad de una educación inclusiva, la inversión pública en este sector representa apenas el 0,62 % del presupuesto total destinado a educación (Defensoría del Pueblo, 2019), lo que refleja la urgencia de implementar políticas que garanticen una verdadera accesibilidad.

Por otro lado, la población sorda en el Perú va en aumento cada año. Según el último censo del Instituto Nacional de Estadística e Informática (2019), hay más de 250 000 personas sordas y 232 176 con dificultad auditiva. Sin embargo, solo 8790 personas con discapacidad reconocen la lengua de señas peruana (LSP) como su lengua materna, lo que indica que no todos los sordos la dominan ni tienen habilidades de lectoescritura en español. Asimismo, a nivel global, la Federación Mundial de Sordos estima que existen 72 millones de personas sordas y más de 300 lenguas de señas diferentes (Defensoría del Pueblo, 2020). Así, cada país tiene su propia lengua de señas y dentro de cada territorio pueden existir variaciones regionales en su uso (Silva et al., 2020).

Frente a esta problemática, investigadores y académicos han centrado sus esfuerzos en desarrollar estudios que promuevan la inclusión social de los sordos mediante el uso de inteligencia artificial (IA). Sabemos que esta avanza rápidamente impulsada por el desarrollo tecnológico, el que permite entrenar modelos cada vez más potentes y complejos. En este contexto, la comunidad sorda se ve beneficiada con estos avances; por ejemplo, con la IA generativa, que abre nuevas oportunidades para mejorar la accesibilidad y la comunicación.

Algunas empresas han incorporado IA generativa en la lengua de señas para mejorar el acceso y para reducir la brecha comunicacional. De este modo, la plataforma web Signapse traduce videos a lengua de señas británica y americana en tiempo real mediante IA generativa, lo cual facilita el acercamiento a contenido digital inclusivo. Asimismo, SignForDeaf (s. f.) emplea IA para convertir la lengua de señas americana en lenguaje hablado y viceversa. En Brasil, el Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos (s. f.)., en colaboración con la Universidad Federal de Paraíba, ha desarrollado la plataforma VLibras, que permite a las personas sordas acceder a contenidos digitales traducidos a lengua de señas brasileña mediante avatares 3D que actúan como intérpretes virtuales. Por otro lado, Nvidia (2025) ha desarrollado una plataforma para aprender lengua de señas americana a través de avatares 3D que brindan retroalimentación en tiempo real sobre la precisión de las señas. Además de estos avances, se han creado aplicaciones móviles especializadas en la traducción y el reconocimiento de lengua de señas.

El Perú no se queda atrás en el desarrollo de tecnologías para la LSP, dado que varios académicos de distintas universidades han publicado artículos científicos sobre el reconocimiento y la traducción de la LSP. Sin embargo, la mayoría de estos estudios presentan metodologías aplicadas a un vocabulario limitado. Un ejemplo de este avance se ve en la Pontificia Universidad Católica del Perú (López, 2024), que creó el primer diccionario virtual bilingüe de LSP. No obstante, este diccionario aún cuenta con un vocabulario restringido a 750 palabras. De este modo, si bien se han logrado avances significativos, todavía hay un largo camino por recorrer.

El proyecto SignoPerú, financiado por la Universidad de Lima a través de su Instituto de Investigación Científica, surge en este contexto. Es una iniciativa desarrollada en colaboración con la comunidad sorda cuyo objetivo es el desarrollo de un sistema de reconocimiento automático de palabras en LSP mediante visión computacional. Una de las principales contribuciones es la creación de una base de datos de palabras basadas en el concepto de pares mínimos. Es decir, términos que, a pesar de tener significados distintos, comparten una configuración y una ejecución similares. Estas particularidades hacen que el reconocimiento automático de estas señas sea un desafío. Para abordar este reto, se han desarrollado modelos computacionales basados en el aprendizaje profundo. Estos analizan videos, de forma que incorporan diferentes tipos de información, tales como datos del esqueleto, color y profundidad. Los resultados obtenidos hasta el momento han sido prometedores y abren nuevas oportunidades en el reconocimiento y la traducción automática de la LSP.

El proyecto SignoPerú se encuentra en crecimiento con el objetivo de expandir su base de datos para incluir una mayor variedad de situaciones conversacionales entre sordos. Esto permitirá realizar un análisis más profundo mediante IA y, de esta manera, mejorar la precisión y la aplicabilidad de los modelos de reconocimiento en LSP.

Referencias

Defensoría del Pueblo. (2019). El derecho a la educación inclusiva. Barreras en la implementación de los servicios educativos públicos y privados para estudiantes con discapacidad y con otras necesidades educativas (Informe Defensorial N.º 183). Defensoría del Pueblo. https://www.defensoria.gob.pe/informes/informe-defensorial-no-183-el-derecho-a-la-educacion-inclusiva/ 

Defensoría del Pueblo. (2020, 24 de septiembre). Defensoría del Pueblo: debe facilitarse el aprendizaje de la lengua de señas peruana y promover la identidad lingüística y cultural de las personas sordas. Defensoría. https://www.defensoria.gob.pe/defensoria-del-pueblo-debe-facilitarse-el-aprendizaje-de-la-lengua-de-senas-peruana-y-promover-la-identidad-linguistica-y-cultural-de-las-personas-sordas/#:~:text=Seg%C3%BAn%20el%20Censo%20Nacional%20de,(LSP)%20como%20lengua%20materna. 

Instituto Nacional de Estadística e Informática. (2019). Perfil sociodemográfico de la población con discapacidad, 2017.  Instituto Nacional de Estadística e Informática. https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1675/libro.pdf

López, J. (2024, 12 de abril). Gran impulso a la inclusión: la PUCP desarrolla el primer diccionario virtual bilingüe de lengua de señas peruana a español. Punto.edu.PUCP. https://puntoedu.pucp.edu.pe/investigacion-y-publicaciones/investigacion/primer-diccionario-virtual-bilingue-de-lengua-de-senas-peruana-a-espanol/

Ministério da Gestão e da Inovação em Serviços Públicos. (s. f.). VLibras. https://www.gov.br/governodigital/pt-br/acessibilidade-e-usuario/vlibras 

Ministerio de Educación. (2021, 23 de septiembre). Más de 4200 estudiantes con discapacidad auditiva se encuentran matriculados en IIEE del Minedu. Ministerio de Educación. https://www.gob.pe/institucion/minedu/noticias/527771-mas-de-4200-estudiantes-con-discapacidad-auditiva-se-encuentran-matriculados-en-iiee-del-minedu 

Nvidia. (2025, 20 de febrero). It’s a Sign: AI Platform for Teaching American Sign Language Aims to Bridge Communication Gaps. Nvidia. https://blogs.nvidia.com/blog/ai-sign-language/ 

Signapse. (s. f.). AI Sign Language Translator. Signapse.ai. Consultado el https://www.signapse.ai/about 

SignForDeaf. (s. f.). Artificial Intelligence Supported Sign Language Translator System. SignForDeaf. Consultado el   https://www.signfordeaf.com/

Silva, E. et al. (2020). SILFA: Sign Language Facial Action Database for the Development of Assistive Technologies for the Deaf. [Ponencia de conferencia]. 15th IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2020) de 2020, Buenos Aires, Argentina.