Mundo Escena, S.L.

Mundo Escena es una compañía del sector de servicios lingüísticos y de accesibilidad audiovisual que ofrece subtitulado, audiodescripción y localización de contenidos para televisiones, plataformas de streaming, productoras y organismos públicos. Gestiona anualmente varias decenas de miles de horas de contenido, cuenta con equipos multidisciplinares de traductores, subtituladores y revisores especializados. Se posiciona como un actor de referencia en la mejora de la accesibilidad y la calidad del contenido audiovisual en el mercado hispanohablante.

Optimización de Subtítulos con IA Generativa

Se ha diseñado y desarrollado una aplicación que integra un modelo de IA generativa para depurar y optimizar subtítulos producidos a partir de transcripción automática, garantizando el cumplimiento de la norma UNE 153010. La solución automatiza la corrección lingüística, el ajuste de sincronía y el formato, reduciendo de forma muy significativa el tiempo de edición manual y elevando la calidad y consistencia de los subtítulos entregados al mercado.

Reto

La creciente demanda de contenidos audiovisuales accesibles y multicanal (TV, plataformas OTT, redes sociales, contenidos corporativos) incrementaba la presión sobre los equipos de subtitulado del cliente. Aunque ya utilizaban herramientas de transcripción automática, los ficheros resultantes presentaban:

• Erratas lingüísticas y de puntuación.
• Desajustes de sincronización respecto a la locución.
• Incumplimientos recurrentes de la norma UNE 153010 en longitud de líneas, segmentación, organización y formato.

Todo ello se traducía en un elevado esfuerzo de revisión manual, plazos de entrega tensionados y un riesgo creciente de inconsistencias normativas entre proyectos y clientes.

El cliente, con una clara orientación a la innovación y a la accesibilidad, se marcó como objetivo convertir este reto en una oportunidad para modernizar su cadena de valor: quería reducir el tiempo de edición sin renunciar a la máxima calidad, asegurar el cumplimiento normativo de forma sistemática y liberar a los profesionales del subtitulado para que se enfocasen en tareas de mayor valor añadido.

Enfoque

Para abordar este desafío se diseñó un enfoque estructurado en varias fases:

1. Diagnóstico y diseño funcional
   • Análisis de los flujos de subtitulado existentes: desde la transcripción automática hasta la entrega final al cliente.
   • Identificación de puntos de fricción: tipos de errores más frecuentes, tiempos de edición por minuto de vídeo, variabilidad entre subtituladores.
   • Traducción de la norma UNE 153010 a un conjunto de reglas operativas aplicables por un sistema automatizado (longitud y distribución del texto, tiempos mínimos y máximos en pantalla, segmentación por unidades de sentido, etc.).
2. Diseño de la solución y arquitectura de alto nivel
   • Definición de una aplicación especializada que consume archivos de subtítulos procedentes de motores de transcripción automática.
   • Selección e integración de un modelo de IA generativa de última generación, operando en un entorno cloud seguro, capaz de comprender contexto lingüístico y aplicar reglas formales y normativas.
   • Diseño de una interfaz y un flujo de trabajo orientados al subtitulador, de modo que la herramienta se integre de forma natural en los procesos existentes.
3. Desarrollo de funcionalidades clave
   La aplicación se construyó en torno a tres capacidades principales:
   • Depuración inicial de subtítulos
     A partir del archivo generado por la transcripción automática, la IA:
     • Identifica y corrige erratas ortográficas y gramaticales.
     • Detecta irregularidades de sincronización y tiempos en pantalla.
     • Ajusta formato y organización del texto para alinearse con la UNE 153010.
   • Verificación continua y corrección iterativa
     • El modelo incorpora un mecanismo de autoevaluación que revisa la adecuación del archivo a la norma.
     • Ante cualquier desviación, la propia IA propone y aplica nuevas correcciones, iterando hasta alcanzar una conformidad del 100 % con los criterios definidos.
   • Entrega de archivos optimizados
     • El resultado son subtítulos prácticamente listos para publicar, que el subtitulador solo necesita revisar y validar.
     • El flujo pasa de “corregir línea a línea” a “revisar y afinar sobre una base ya optimizada”.
4. Piloto, calibración y despliegue
   • Ejecución de un piloto con diferentes tipos de contenido (ficción, informativos, documentales, contenido corporativo) para calibrar la sensibilidad de las reglas y la configuración del modelo.
   • Ajuste fino de parámetros (segmentación, tiempos de lectura, estilo lingüístico) y definición de plantillas por cliente o canal.
   • Despliegue progresivo en las operaciones del cliente, acompañado de formación a subtituladores y modificación de protocolos internos para maximizar la adopción de la herramienta.

La solución se diseñó con una arquitectura adaptable, que permite incorporar otras normativas o requisitos específicos de clientes internacionales, manteniendo el núcleo basado en IA generativa y reglas de negocio parametrizables.

Resultados

La implantación de la aplicación ha generado impactos cuantificables y diferenciales en el negocio del cliente:

• Aumento de la eficiencia operativa
  • Reducción del tiempo de edición manual en torno al 70–80 %, acortando de forma significativa los plazos de entrega por proyecto.
  • Se estima un incremento del volumen de minutos de vídeo procesados por equipo de subtituladores de hasta 2–3 veces, a capacidad constante.
• Cumplimiento normativo sistemático
  • Automatización del ajuste a la norma UNE 153010, garantizando consistencia en formato, segmentación y sincronización de los subtítulos.
  • Disminución muy notable de revisiones de calidad internas asociadas a incumplimientos formales, lo que reduce retrabajos y riesgos reputacionales.
• Mejora de la calidad y reducción de errores
  • Descenso significativo de erratas lingüísticas y desajustes de sincronía en las entregas finales, con un nivel de calidad más homogéneo entre proyectos y equipos.
  • La reflexión iterativa del modelo (auto-evaluación y corrección en varias pasadas) reduce márgenes de error residuales y estabiliza el estándar de calidad.
• Impulso a la accesibilidad y al posicionamiento de marca
  • Al facilitar la creación de subtítulos normativamente correctos y de alta calidad, se mejora la experiencia de personas con discapacidad auditiva y de audiencias que consumen contenido subtitulado.
  • El cliente se refuerza como socio estratégico de referencia en accesibilidad audiovisual y cumplimiento normativo en su mercado.
• Modernización tecnológica y ventaja competitiva
  • Introducción de una herramienta basada en IA generativa que transforma un proceso tradicionalmente manual en un flujo apoyado en tecnologías emergentes.
  • Capacidad de personalización adaptable para trabajar con otras normativas y requisitos específicos de grandes clientes, generando una propuesta de valor difícilmente replicable por competidores sin capacidades similares.

En conjunto, el proyecto demuestra cómo la integración de IA generativa en procesos industriales de subtitulado permite abordar retos complejos de eficiencia, calidad y cumplimiento normativo, aportando un retorno tangible en productividad y reforzando el papel del cliente como actor clave en la transformación digital del sector audiovisual.

Reconocimientos