Inteligencia artificial en auxiliares auditivos: ¿qué puede hacer realmente por tu audición?

La inteligencia artificial está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana. Teléfonos, automóviles, buscadores, aplicaciones y diferentes dispositivos utilizan sistemas capaces de analizar grandes cantidades de información y tomar decisiones de manera automatizada. La tecnología auditiva no es la excepción.

Actualmente es común encontrar expresiones como “inteligencia artificial”, “aprendizaje automático” o “redes neuronales” asociadas a nuevos auxiliares auditivos. Sin embargo, para una persona que busca escuchar mejor surge una pregunta mucho más importante:

¿Qué significa realmente que un auxiliar auditivo utilice inteligencia artificial?

La respuesta es más interesante —y también más compleja— que simplemente decir que se trata de un aparato “más inteligente”.

Primero: un auxiliar auditivo no solamente aumenta el volumen

Durante mucho tiempo ha existido la idea de que un auxiliar auditivo funciona básicamente como un amplificador: recibe un sonido y lo hace más fuerte.

Los dispositivos actuales son considerablemente más complejos.

Un auxiliar auditivo digital recibe el sonido mediante sus micrófonos, lo transforma en información que puede procesarse digitalmente y realiza diferentes ajustes antes de presentarlo nuevamente al usuario.

El desafío consiste en que no todos los sonidos necesitan ser tratados de la misma manera.

Pensemos en una cafetería.

Frente a nosotros puede estar hablando la persona con la que queremos conversar, pero alrededor también existen otras voces, música, platos, máquinas, sillas y sonidos provenientes de diferentes direcciones.

Hacer todo más fuerte no necesariamente facilita la conversación.

El verdadero reto tecnológico es ayudar a que la información relevante resulte más accesible sin amplificar indiscriminadamente todo lo demás.

Entonces, ¿qué hace la inteligencia artificial?

En términos sencillos, algunos sistemas de inteligencia artificial pueden ser entrenados utilizando grandes cantidades de información para reconocer patrones y realizar determinadas tareas.

Dentro de la audiología se investigan aplicaciones de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) para diferentes objetivos, entre ellos detección y clasificación de sonidos, procesamiento del habla, reducción de ruido, diagnóstico y personalización de dispositivos.

Una revisión publicada por Aksoy Koçak (2026) analizó 127 publicaciones científicas sobre inteligencia artificial y aprendizaje automático aplicados a la audiología entre 1995 y 2025. La investigación encontró un crecimiento notable de este campo después de 2020 y aplicaciones relacionadas con diagnóstico, detección de pérdida auditiva, implantes cocleares, predicción, teleaudiología y personalización de auxiliares auditivos.

Esto muestra que la inteligencia artificial aplicada a la audición no corresponde a una sola función. Es un conjunto de tecnologías con aplicaciones muy diferentes.

Uno de los grandes retos: entender conversaciones con ruido

Para muchas personas con pérdida auditiva, escuchar una conversación en un ambiente tranquilo puede ser considerablemente más sencillo que hacerlo en un restaurante, una reunión familiar o cualquier lugar donde varias personas hablen simultáneamente.

Precisamente aquí se concentra una parte importante de la investigación.

Hanegan et al. (2026) realizaron una revisión de alcance específicamente sobre la implementación de inteligencia artificial en dispositivos auditivos. Analizaron 46 estudios científicos y encontraron que el mejoramiento del habla (speech enhancement) fue la aplicación más frecuente, presente como tarea principal en 58.7 % de los trabajos incluidos.

También identificaron investigaciones sobre reducción de ruido, clasificación del ambiente acústico, supresión del ruido producido por el viento, separación del habla y otras funciones.

Esto ayuda a comprender por qué la IA resulta particularmente interesante para la tecnología auditiva: el mundo sonoro cambia constantemente.

No escuchamos en las mismas condiciones cuando estamos en casa, caminando por una calle, conversando en un restaurante o participando en una reunión.

¿Un auxiliar auditivo puede reconocer dónde estamos?

Más que “saber” que estamos en un restaurante o en una reunión en el sentido humano de la palabra, algunos sistemas pueden analizar características del ambiente acústico y clasificarlas para modificar determinados parámetros de procesamiento.

Por ejemplo, un sistema puede identificar patrones relacionados con presencia de habla, ruido u otras características acústicas y utilizar esa información para ajustar su funcionamiento.

Aquí es importante no convertir una tecnología compleja en una promesa exagerada.

La inteligencia artificial no significa que el dispositivo comprenda una conversación como lo hace una persona. Lo que hace es procesar información, reconocer patrones para los cuales fue diseñado o entrenado y ejecutar determinadas funciones.

¿La inteligencia artificial puede separar una voz del ruido?

Ésta es una de las áreas más interesantes.

Las redes neuronales y otros sistemas de aprendizaje profundo pueden entrenarse para identificar características del habla y distinguirlas de diferentes tipos de ruido.

En la revisión de Hanegan et al. (2026), las redes neuronales profundas fueron la arquitectura de IA más frecuente entre los estudios analizados. Los autores encontraron múltiples propuestas para procesamiento del habla y ruido, aunque también señalaron limitaciones importantes en la evidencia disponible.

Esto no significa que un auxiliar pueda eliminar mágicamente todos los sonidos que no queremos escuchar. El procesamiento ocurre en ambientes complejos y existen restricciones de velocidad, batería, capacidad computacional y latencia.

En otras palabras: la tecnología ha avanzado mucho, pero escuchar en ruido continúa siendo uno de los grandes retos de la rehabilitación auditiva.

No todo lo que dice “IA” funciona de la misma manera

Éste probablemente sea el punto más importante para un consumidor.

La expresión “inteligencia artificial” no describe por sí sola la calidad de un auxiliar auditivo.

Dos dispositivos pueden anunciar funciones relacionadas con IA y utilizar tecnologías, algoritmos y objetivos completamente diferentes.

Hanegan et al. (2026) encontraron precisamente una gran diversidad entre los modelos estudiados. Además, la mayor parte de los sistemas incluidos en su revisión había sido evaluada principalmente mediante bases de datos, simulaciones o condiciones experimentales; muy pocos habían llegado a validarse con personas con pérdida auditiva en situaciones reales.

Aksoy Koçak (2026) llegó a una conclusión similar al analizar el panorama general de IA y audiología: gran parte de la investigación continúa en etapas de prueba de concepto o validación interna, y todavía hace falta mayor validación externa y evaluación clínica prospectiva. Esta precisión es fundamental.

La inteligencia artificial ofrece posibilidades muy prometedoras, pero no debemos convertir esas posibilidades en promesas clínicas que la evidencia todavía no permite hacer.

Entonces, ¿un auxiliar con más tecnología siempre es mejor?

No necesariamente.

Una persona que pasa gran parte del día conversando en ambientes tranquilos puede tener necesidades diferentes a alguien que trabaja en reuniones, frecuenta restaurantes, conduce constantemente o participa en actividades sociales con mucho ruido. También influyen el tipo y grado de pérdida auditiva, la comprensión del habla, destreza manual, conectividad que necesita la persona, experiencia previa con auxiliares auditivos, preferencias y presupuesto.

Por eso, comparar auxiliares exclusivamente por el número de funciones o por palabras como premium, IA o última generación puede llevar a una decisión incompleta.

La pregunta más útil no es:

“¿Cuál tiene más tecnología?”

sino:

“¿Qué tecnología necesito para las situaciones en las que quiero escuchar mejor?”

La tecnología no sustituye una buena adaptación

La evolución de los auxiliares auditivos abre posibilidades que hace algunos años eran difíciles de imaginar. Sin embargo, incluso un dispositivo tecnológicamente avanzado necesita formar parte de un proceso adecuado de atención.

Conocer las características de la pérdida auditiva, identificar las necesidades de comunicación, seleccionar una solución apropiada, realizar la adaptación y dar seguimiento siguen siendo elementos fundamentales.

La propia literatura científica sobre IA advierte que todavía existe una distancia entre demostrar que un algoritmo funciona experimentalmente y demostrar que produce un beneficio consistente en la vida cotidiana de diferentes usuarios.

Por ello, la tecnología debe entenderse como una herramienta al servicio de la rehabilitación auditiva, no como un sustituto de la valoración profesional.

Inteligencia artificial y audición: ¿hacia dónde vamos?

La investigación está avanzando rápidamente.

Entre las áreas que actualmente se estudian se encuentran el procesamiento y mejoramiento del habla, clasificación de ambientes acústicos, personalización, diagnóstico, predicción, teleaudiología y optimización de diferentes tecnologías auditivas. La producción científica en este campo ha crecido con especial rapidez durante los últimos años.

Es probable que durante los próximos años veamos sistemas capaces de realizar procesamientos cada vez más complejos y personalizados.

Pero existe algo que no debería cambiar: la tecnología debe adaptarse a la persona, y no la persona a la tecnología.

Al elegir un auxiliar auditivo, lo importante no es solamente encontrar el dispositivo con más funciones, sino identificar cuáles de esas funciones pueden aportar un beneficio real de acuerdo con la audición, actividades y necesidades de cada usuario.

Porque al final, detrás de toda esa tecnología, el objetivo sigue siendo profundamente humano: volver a participar en una conversación, entender una voz importante y recuperar la alegría de escuchar.

¡Oye! Soluciones Auditivas

• Aksoy Koçak, C. (2026). Artificial intelligence and machine learning in audiology and hearing disorders: A scoping review with bibliometric and thematic mapping (1995–2025). Audiology Research, 16(2), 29. https://doi.org/10.3390/audiolres16020029 PubMed

• Hanegan, C., Andos, A., Ranganath, R., Ezeldin, A., Price, H., Ford, J., Mangan, A., & Richter, G. (2026). Hearing smarter: A scoping review of artificial intelligence implementation in hearing devices. Journal of Clinical Medicine, 15(20), 8124. https://doi.org/10.3390/jcm15208124