Proyecto ABACO — subtitulado automático con IA para alumnos sordos y con discapacidad auditiva en Trieste

ABACO ('Abbattimento delle Barriere Comunicative') es un proyecto de la Oficina de Políticas de Discapacidad de la Región de Friuli Venezia Giulia, ideado y coordinado por el Departamento de Audiología del Hospital Pediátrico IRCCS Burlo Garofolo de Trieste junto con el Consejo Nacional de Sordos (Ente Nazionale Sordi), la Universidad de Perugia y el Hospital de Perugia, y la asociación de defensa de los derechos de las personas sordas FIADDA, financiado con 4 millones de euros por la Regione Friuli Venezia Giulia.

Ayudar a los estudiantes con pérdida auditiva a acceder a clases orales mediante subtitulado de voz a texto impulsado por IA, junto con medidas para reducir el ruido de fondo en las aulas.

La primera fase se centró en niños en edad escolar, implementando sistemas de subtitulado por IA; una evaluación estratégica estructurada, publicada en Audiology Research (MDPI, agosto de 2025), encuestó a 22 partes interesadas vinculadas al proyecto (profesionales, docentes de educación especial, investigadores, un estudiante con pérdida auditiva y un progenitor afiliado a FIADDA), de las cuales 16 completaron una encuesta DAFO estructurada, generando 194 respuestas abiertas; rondas de cuestionarios anteriores pusieron a prueba el enfoque con estudiantes de la Universidad de Perugia y escuelas secundarias de Friuli Venezia Giulia.

El análisis DAFO/TOWS identificó fortalezas (comunicación mejorada, apoyo a prácticas inclusivas, adaptabilidad a necesidades de aprendizaje diversas), debilidades (carga cognitiva para los estudiantes, retrasos de sincronización, variabilidad entre perfiles de estudiantes) y amenazas (mala acústica en las aulas, riesgo de estigma social), generando 17 recomendaciones concretas para mejorar la usabilidad y la personalización.

Se trata de un estudio cualitativo de percepción de las partes interesadas, no de una evaluación controlada de los resultados de aprendizaje, extraído de una muestra pequeña y reclutada internamente; su valor radica en documentar de forma transparente tanto la promesa como los riesgos reales de implementación del subtitulado por IA, y no en demostrar ganancias de aprendizaje causales a gran escala.