Dina — La primera voz de texto a voz de Nepal, codiseñada con jóvenes ciegos y con baja visión
Nepal
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Un chatbot de IA que convierte el árabe hablado/escrito en vídeo en lengua de signos árabe, permitiendo a los egipcios sordos acceder a información sanitaria y gubernamental sin intermediarios. Presentado como el primero de su tipo en África/MENA; el PNUD reporta más de 25.000 usuarios.
Egipto tiene una población estimada de 7 millones de personas con discapacidad, y los ciudadanos sordos y con discapacidad auditiva han enfrentado históricamente barreras para acceder a orientaciones de salud pública e información gubernamental, una brecha que se agravó durante la pandemia de COVID-19.
Wasel ('conectado' en árabe) es un chatbot impulsado por IA, desarrollado por el PNUD Egipto junto con el Ministerio de Comunicaciones y Tecnología de la Información (MCIT) y el socio tecnológico Avaya, que convierte el árabe hablado o escrito en Lengua de Signos Árabe presentada en vídeo por un presentador en pantalla, con subtítulos para que los usuarios oyentes también puedan seguirlo.
Se lanzó primero como herramienta de verificación de síntomas de COVID-19, alineada con los protocolos de la OMS y del Ministerio de Salud, y después se amplió a consultas generales de servicios accesibles; está alojado en la plataforma oficial de servicios accesibles de Egipto, Tamkeen, y se distribuye como aplicaciones en Google Play y la App Store de Apple.
El PNUD Egipto informa de que el chatbot ha llegado a más de 25.000 beneficiarios, y tanto el PNUD como la prensa tecnológica independiente lo describen como la primera tecnología de chatbot en lengua de signos árabe implementada en África y Oriente Medio.
La cifra de alcance y la afirmación de ser 'el primero en la región' se basan actualmente en los propios informes del PNUD y no en una auditoría independiente de terceros, y los propios materiales del PNUD ofrecen fechas de lanzamiento inconsistentes (2019–2021) —el servicio subyacente y su disponibilidad continuada están bien documentados, pero las métricas precisas deben leerse como cifras autodeclaradas por el PNUD.
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