En febrero de 2024, Emmanuel Quartey perdió temporalmente la audición de un oído. Las conversaciones cotidianas se volvieron frustrantes, e incluso las interacciones más rutinarias requerían notablemente más esfuerzo. La experiencia le dio una comprensión breve pero vívida de cómo la pérdida de un solo sentido puede transformar la vida diaria. Un amigo entonces le planteó una pregunta que cambiaría su trayectoria como ingeniero: "Imagina que fueran tus ojos. ¿Qué harías?"

En ese momento, Quartey era un estudiante de segundo año de Tecnologías de la Información en la Universidad Pentecost en Ghana, donde experimentaba con visión por computadora e inteligencia artificial. Ya había pasado años desarrollando sistemas de automatización, proyectos de robótica y tecnologías agrícolas. La tecnología asistiva nunca había estado en su radar, pero la pregunta persistía.

A medida que continuaba su trabajo con visión por computadora, comenzó a explorar cómo podría abordar los desafíos que enfrentan las personas con discapacidades. Días después, una amiga canceló una reunión para acompañar a su amiga con discapacidad visual, Angela Kona, al hospital. Cuando finalmente se conocieron, Quartey le demostró un proyecto de visión por computadora capaz de reconocer moneda y extraer texto impreso. Ver a Kona usarlo lo convenció de que estaba construyendo algo significativo.

"Fue entonces cuando me di cuenta de que esto no debería quedarse solo como un proyecto", recuerda.

Dos años después, ese experimento se ha convertido en Steward Vision Assistant, una plataforma impulsada por IA que permite a usuarios ciegos y con discapacidad visual reconocer moneda, identificar objetos, leer texto impreso y navegar su entorno con mayor independencia.

Construyendo para las realidades africanas

Steward surge en un momento en que la inteligencia artificial está transformando la tecnología asistiva. Capacidades que antes requerían años de ingeniería especializada —incluyendo el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), la visión por computadora, la descripción de escenas y el reconocimiento de voz— ahora pueden integrarse en modelos de IA existentes. Esto permite que equipos más pequeños se concentren en adaptar la tecnología a las necesidades locales en lugar de construir cada función desde cero.

La necesidad es sustancial y creciente. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que más de 200 millones de personas en la región africana necesitan al menos un producto de asistencia, una cifra que se espera se duplique para 2050. Entre ellos, un estimado de 26 millones de personas viven con algún grado de discapacidad visual, muchas de las cuales dependen de tecnologías asistivas para leer, navegar e interactuar con mayor independencia. La OMS también ha señalado que en los países de ingresos bajos y medianos, solo entre el 5 y el 15 por ciento de las personas que necesitan productos de asistencia realmente tienen acceso a ellos.

Ghana promulgó su propia Ley de Personas con Discapacidad (Ley 715) en 2006, estableciendo un marco legal para la accesibilidad y la inclusión. Sin embargo, la disponibilidad de dispositivos asistivos asequibles y relevantes a nivel local no ha mantenido el ritmo de la intención política, dejando un vacío que los innovadores locales intentan cada vez más llenar.

A pesar de la magnitud de la demanda, la mayoría de las tecnologías asistivas más avanzadas han sido diseñadas para usuarios en mercados desarrollados, y su importación puede costar miles de dólares. Dispositivos impulsados por IA como Envision Glasses, que parten de aproximadamente $1.900, pueden leer texto impreso, reconocer rostros, identificar objetos y describir el entorno del usuario. Ayudas de navegación como WeWalk, con un precio superior a $600, combinan IA y sensores para ayudar a los usuarios ciegos a moverse de manera más segura. Aplicaciones móviles gratuitas como Be My Eyes, que conecta a usuarios ciegos con voluntadores videntes mediante videollamadas en vivo, y Seeing AI de Microsoft, que narra el mundo visual, han ampliado aún más el acceso, aunque ambas dependen de la propiedad constante de teléfonos inteligentes y de una conectividad a internet confiable que sigue siendo desigual en muchas comunidades africanas.

Si bien estos productos y aplicaciones han ampliado las posibilidades para los usuarios ciegos a nivel global, Quartey vio espacio para la adaptación a contextos africanos. En lugar de replicar dispositivos existentes, se propuso construir una plataforma moldeada por las realidades vividas de sus usuarios previstos.

"Cuando analizamos algunas de las gafas inteligentes existentes, la detección de moneda ni siquiera incluía el cedi ghanés", dice. "Si un ghanés comprara esas gafas, una de las características más importantes simplemente no funcionaría".

La misma brecha se extendía al reconocimiento de voz. Los modelos de voz entrenados principalmente con acentos estadounidenses o británicos frecuentemente tienen dificultades con los patrones de habla africanos. Quartey dice que su equipo ha comenzado a entrenar sus modelos para reconocer acentos ghaneses y está explorando el soporte para idiomas regionales como el hausa y el suajili. El equipo también planea añadir idiomas ghaneses, incluidos el twi y el ga.

Para Olamide Daniel, consultor de inclusión de discapacidades, ese enfoque local es lo que da significado a productos como Steward. Señala que África ha dependido durante mucho tiempo de tecnologías asistivas importadas que son costosas y no siempre adecuadas para las realidades de los usuarios en el continente.

"Es alentador ver a personas pensando en construir tecnología asistiva para uso local", dice Daniel. "Muchos de los productos que usamos vienen del extranjero y son costosos de importar. Envision AI, por ejemplo, ofrece capacidades similares, pero está fuera del alcance de muchos africanos comunes. Si Steward puede cumplir lo que promete y mantenerse asequible, podría marcar una verdadera diferencia".

De prototipo a herramienta práctica

Steward consta actualmente de dos dispositivos diseñados para usuarios ciegos y con discapacidad visual.

El primero es un par de gafas inteligentes con IA que combinan una cámara, visión por computadora e IA generativa para interpretar información visual. Los usuarios enfocan las gafas hacia texto impreso, moneda, objetos cotidianos o entornos desconocidos, y el sistema analiza lo que la cámara captura antes de entregar descripciones habladas a través del audio. También puede condensar documentos extensos en explicaciones más breves, haciendo que la información impresa sea más accesible. Quartey dice que la función de lectura de texto se inspiró en parte en visitas a escuelas para estudiantes ciegos, donde descubrió que las bibliotecas Braille estaban abastecidas con materiales desactualizados mientras que los libros de texto más recientes seguían sin estar disponibles.

El segundo dispositivo es manual y utiliza sensores ultrasónicos para detectar obstáculos por encima del nivel del suelo. A medida que los usuarios se acercan a un objeto, el dispositivo responde con vibraciones progresivamente más fuertes, alertándolos sobre peligros como objetos colgantes, letreros y mesas que un bastón blanco podría no detectar inmediatamente.

Este no era el plan original de Quartey. "Cuando comencé a construirlo, pensé que podría reemplazar el bastón blanco", dice. "Pero cuando me involucré con usuarios con discapacidad visual, me di cuenta de que el bastón blanco en realidad hace mucho más de lo que pensaba. Proporciona retroalimentación táctil que la tecnología no puede reemplazar fácilmente".

Esas conversaciones rediseñaron la concepción de Steward. En lugar de reemplazar el bastón blanco, Quartey reposicionó el dispositivo manual como una herramienta complementaria, que detecta obstáculos más allá del alcance del bastón mientras preserva una ayuda de movilidad que los usuarios ya conocían y confiaban.

Los comentarios también impulsaron cambios en el hardware. Durante las pruebas iniciales con miembros de la Ghana Blind Union, los participantes informaron que el primer prototipo de las gafas era demasiado pesado y sugirieron mejoras en el tamaño del marco y la ubicación de los botones. Quartey dice que esas discusiones informaron múltiples iteraciones de diseño antes de llegar a la versión actual.

William, un usuario con discapacidad visual que probó Steward, dice que la función de detección de objetos causó una fuerte primera impresión. "Pudo detectar cosas en mi habitación, y fue maravilloso", dice. "Le doy un aprobado. El primer prototipo era bastante pesado, pero ha mejorado. Si puede volverse aún más ligero y cómodo para uso prolongado, sería mejor".

Las pruebas de usuario también revelaron un caso de uso inesperado. Mientras Quartey anticipaba que las características prácticas como el reconocimiento de moneda y la lectura de texto serían los principales atractivos, muchos usuarios se sintieron atraídos por la herramienta de descripción del entorno. Durante una sesión, los miembros de la Ghana Blind Union la usaron para escuchar descripciones de amigos que habían conocido solo después de perder la vista.

"Empezaron a usarla para describir cómo se veían sus amigos", dice Quartey. "Algunos se habían imaginado que sus amigos se veían diferentes".

Financiamiento e iteración

Antes de atraer apoyo institucional, Quartey financió los primeros prototipos de Steward enseñando clases de robótica y STEM en escuelas privadas.

"Me di cuenta de que si esperaba hasta tener financiamiento, nunca comenzaría", dice.

Su experiencia refleja un desafío más amplio para los innovadores de tecnología asistiva en toda África, donde el financiamiento sigue siendo una de las barreras más significativas para llevar productos del prototipo al mercado. Según AT4D, una iniciativa que apoya la innovación en tecnología asistiva, un gran porcentaje de emprendedores de tecnología asistiva identifica el financiamiento como su mayor obstáculo para entrar al mercado. Los flujos de capital de riesgo en el continente también han tendido a concentrarse en sectores como fintech, dejando a las startups de salud y accesibilidad con menos vías para inversión en etapas tempranas.

Esas restricciones fueron visibles en el primer prototipo de Steward. Al no poder conseguir marcos adecuados para las gafas inteligentes, Quartey improvisó con tubos de PVC. El dispositivo funcionaba, pero era voluminoso e incómodo. Los primeros evaluadores dijeron que tendrían dificultades para usarlo durante períodos prolongados. En lugar de conformarse, Quartey aprendió por su cuenta modelado e impresión 3D para producir un marco más ligero y ergonómico. Cada ronda de comentarios de los usuarios dio forma a la siguiente iteración, reforzando su convicción de que la tecnología asistiva efectiva debe construirse con sus usuarios, no solo para ellos.

El desarrollo de Steward también se benefició de oportunidades fuera del laboratorio. En noviembre de 2024, Quartey se asoció con Kona —la misma persona cuya interacción temprana con su proyecto de visión por computadora lo había convencido de que podía convertirse en algo más que un ejercicio académico. Compitiendo como Team CodeCraft Mavericks, ganaron el Hackathon de Inclusión de Discapacidades de Ghana. Quartey dice que cada cedi del dinero del premio se reinvirtió en mejorar el diseño, la funcionalidad y la experiencia del usuario del producto.

La asequibilidad se ha convertido desde entonces en un principio fundamental. En lugar de seleccionar materiales premium o componentes costosos, Quartey dice que el equipo equilibra deliberadamente el rendimiento con el costo para mantener la tecnología al alcance de sus usuarios previstos.

William cree que la asequibilidad determinará en última instancia si productos como Steward pueden llegar a quienes más los necesitan. "Le dije que el precio no es tanto", dice. "Pero en África, donde las personas luchan para pagar muchas cosas, conseguir 2.000 cedis es bastante". Espera que Steward pueda asociarse con gobiernos, organizaciones de discapacidades y otras instituciones para subsidiar el costo, ampliando el acceso en toda la región.

Mirando hacia el futuro

A medida que Steward continúa su piloto en Ghana, Quartey dice que las prioridades inmediatas del equipo son perfeccionar las características existentes, mejorar la velocidad y el rendimiento de sus modelos de IA, y ampliar el soporte de idiomas. Aunque la plataforma ya reconoce acentos ghaneses, el equipo está trabajando para añadir idiomas locales como el twi y el ga, y está explorando el soporte para otros idiomas africanos de amplia difusión mientras se prepara para expandirse más allá de Ghana.

Asegurar el financiamiento necesario para pasar de las pruebas piloto a una implementación más amplia sigue siendo otra prioridad. Durante el próximo año, Quartey tiene como objetivo alcanzar al menos 1.500 usuarios, comenzando en Ghana antes de expandirse a otros países de África Occidental, con Nigeria como próximo destino en la hoja de ruta.

Para Quartey, Steward representa más que construir otro producto de IA. Se trata de demostrar que la tecnología asistiva para usuarios africanos debe diseñarse en torno a sus realidades en lugar de adaptarse como una ocurrencia tardía.

"Si se supone que la tecnología debe mejorar la vida de las personas", dice, "entonces debe mejorar la vida de todos".