No. Desafortunadamente, no podemos automatizar la accesibilidad. Y no es probable que eso cambie en el futuro.
Ya existen herramientas que analizan automáticamente la accesibilidad de un sitio web. Por ejemplo, WAVE es un conjunto de herramientas que nos ayuda a identificar fallos en el cumplimiento de las pautas de accesibilidad. Si usamos una de sus extensiones para diferentes navegadores, tenemos una lista de posibles incumplimientos mientras navegamos por la misma página, señalando el punto donde se incumple y con información sobre cómo solucionarlo.
Otro ejemplo es Axe-core. Es una herramienta de código abierto que podemos usar para analizar automáticamente un sitio web completo. También tenemos una lista de incumplimientos con información precisa sobre cómo localizarlos. Estos son solo dos ejemplos de herramientas gratuitas, pero existen muchas otras herramientas y servicios de pago.
Entonces, ¿por qué no podemos automatizar la accesibilidad en un sitio web?
Primero, porque las herramientas generalmente informan de un incumplimiento, pero no necesariamente son capaces de solucionarlo. El ejemplo más sencillo es con las imágenes. Una herramienta nos indica que una imagen no tiene texto alternativo, pero no puede valorar si esa imagen es puramente decorativa o no, ni qué texto alternativo sería apropiado.
Y puede que estés pensando: ¿Y no puede una IA ver lo que hay en la imagen? Y la respuesta es sí, más o menos. Porque el texto alternativo de una imagen depende de una decisión humana intencionada de usar esa imagen, y hay que conocer esa intención para ofrecer un buen texto alternativo.
Un ejemplo: uno de los miembros del equipo de una empresa recibe un premio, y publicamos una foto en el blog de la compañía. En esa foto vemos a «dos personas, una de ellas con un premio en la mano». ¿Sería ese un buen texto alternativo? Porque si lo publicamos para dar a conocer que alguien ha ganado ese premio, tendríamos que incluir su nombre, mencionar que forma parte del equipo de la empresa, y si el premio está relacionado con un proyecto de la empresa, probablemente mencionarlo también. Todo depende de la intención que teníamos al publicar esa foto.
Otra razón por la que las herramientas automáticas a veces no son suficientes es porque hay errores (incluso los que son errores en el código) que son imposibles de detectar.
Otro ejemplo: si tenemos en una parte del sitio web una navegación por pestañas, la implementación requiere relacionar cada pestaña con su contenido correspondiente, marcar cuál está activa o visible en ese momento, hacer que sea navegable con el teclado, etc. Puedes ver ejemplos completos de una implementación del patrón de pestañas en la Accessible Rich Internet Applications (ARIA) Authoring Practices Guide. Si hemos hecho toda la implementación correctamente y sólo se nos ha olvidado marcar qué pestaña está activa, una herramienta automática podría reconocer el patrón de implementación e indicar la parte que falta.
Pero si sólo lo hemos implementado visualmente sin añadir ninguna de las partes necesarias en el código, ¿cómo puede saber la herramienta automática que estamos implementando una navegación por pestañas?
Esas limitaciones hacen que automatizar la detección de problemas de accesibilidad sea muy útil, pero insuficiente. Nos puede ayudar a detectar descuidos y mejorar el desarrollo e implementación de nuevos contenidos, pero no puede detectar todo ni ofrecer soluciones. Y podemos caer en el error de pensar que si una herramienta automática no detecta ningún fallo es porque no hay ninguno, cuando no necesariamente es así. Las herramientas nos ayudan, pero no sustituyen ni el conocimiento ni factores humanos como la intención.
Fran Rosa, Desarrollador Senior y Advocate especializado en desarrollo centrado en las personas