Nueva generación de herramientas automáticas de validación de la accesibilidad gracias a la inteligencia artificial

Las herramientas automáticas para la validación de barreras de accesibilidad, aunque conocidas sus limitaciones, son indispensables para las personas que diseñan y desarrollan interfaces digitales. Es conocido que la mayoría de estas barreras sólo pueden evaluar menos del 40% de los criterios de éxito de WCAG y que, en su evaluación, tampoco hay una precisión demasiado elevada.

La Inteligencia Artificial al rescate

Gracias a los últimos avances en la creación de modelos expertos con IA hay empresas como Evinced, que apuestan por el desarrollo de mejores herramientas, hoy podemos decir que tenemos a nuestra disposición la siguiente generación de las herramientas automáticas para la validación de la accesibilidad.

En algunos casos la mejora parece bastante evidente como sucede con Site scanner, una herramienta para analizar las barreras de accesibilidad en un sitio web de forma global ofreciendo resultados agrupados por componentes o incluso zonas que requieran de un usuario y contraseña. Lo interesante de esta herramienta es que, según sus creadores, pueden validar el 80% de los criterios de éxito y los resultados son más fiables. Por ejemplo, que una imagen tenga una cadena de texto ya no es suficiente para validar ese criterio de éxito, la descripción también debe ser algo comprensible y no el nombre del fichero del archivo de imagen.

Otra diferencia importante es que pueden analizar el contenido y la funcionalidad del renderizado del DOM (Document Object Model) por lo que algunos problemas de accesibilidad no visibles para Wave o AXE debido al uso de ReactJS o Angular si son detectados por esta nueva generación de herramientas.

La accesibilidad no sólo es Web

Las Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) también se aplican a las aplicaciones de los smartphones pero las herramientas de automatización de experiencias son pocas y casi ninguna incluye alguna herramienta de validación de la accesibilidad de forma fiable ya que, en muchos casos, el acceso al dispositivo móvil se realiza mediante capturas de pantalla, perdiendo el acceso a la capa semántica de las aplicaciones móviles.

  El Automation SDK de Evinced se integra con los tests automatizados de Selenium, Cypress, Playwright, XCUITest o Appium para dar ese extra para poder evaluar las posibles barreras de accesibilidad en una web o una app móvil.

Accesibilidad desde el diseño

Los diseñadores de contenidos o de experiencia de usuario, en muchos casos, utilizan aplicaciones como Figma para hacer ese diseño de experiencia de una web o una app móvil. Aunque este tipo de herramienta ofrecen algunos plugins relacionados con la accesibilidad, todos ellos son de ejecución manual y, cuando el frame de diseño de un proyecto es demasiado grande, hay muchas posibilidades de que haya componentes o flujos que se hayan quedado sin evaluar.

Con el plugin de Design Assistant para Figma se promete una evaluación automatizada de todos los elementos del proyecto y aplicando los evaluadores mejorados con IA se ofrece la detección y corrección de problemas de contraste de color, problemas de foco y zonas táctiles, flujos ARIA y otras validaciones de criterios de éxito de WCAG.

Además este plugin ofrece la posibilidad de incluir notas para los desarrolladores para que durante la implementación del diseño se incluyan las soluciones a las barreras de accesibilidad y ejemplos para diseñar tests unitarios.

Los desarrolladores también tienen más herramientas

Las herramientas de desarrollo de Google Chrome pueden mejorarse gracias a Debugger, una extensión para este navegador que usando IA mejora la detección de errores de contraste de color o de navegación por teclado y también mejora la detección de problemas con etiquetas de accesibilidad. Además proporciona ejemplos para solucionar los problemas detectados.

En el apartado para el CI/CD (Integración continua y distribución continua) Evinced ofrece Unit Tester, una herramienta automática para crear tests para la validación de criterios de éxito WCAG 2.1 nivel AA para problemas de roles, teclado y lectores de pantalla.

Se puede integrar de forma sencilla en los pipelines de Jenkins, Travis o CircleCI.

Conclusiones y realidades

Esta empresa ofrece otras herramientas para el apoyo de diseñadores, testers, desarrolladores y analistas. Todo enfocado en la detección y solución de barreras de accesibilidad.

Como con cualquier solución automática, no reemplaza la evaluación manual ni pruebas con usuarios reales con discapacidad. La experiencia final de un usuario es la única prueba que validará la accesibilidad al 100%. Estas herramientas ayudan a los profesionales a poder mejorar su trabajo y, de forma voluntaria o involuntaria, hacer que todo sea más accesible.

El desconocimiento de la accesibilidad es el primer problema que tiene el mundo de la accesibilidad digital. Muchos profesionales del diseño o el desarrollo usan sus herramientas de trabajo sin molestarse en comprender que hay elementos técnicos que se salen de su tecnología de trabajo. Gracias a estas herramientas esos profesionales tienen un contacto con la accesibilidad de forma más cómoda, guiada y no les exige un esfuerzo inicial de aprendizaje. Lo toman como algo a solucionar en su trabajo y siguen los consejos e indicaciones de la IA para solucionar ese problema de accesibilidad.

Estas herramientas siguen en desarrollo y están abiertas a mejora ya que todavía hay casos complejos de accesibilidad que la IA no sabe resolver. Además, por ahora, sólo se da soporte para contenidos en inglés.

Lo interesante de este conjunto de herramientas es que el enfoque se aplica a todos los sectores relacionados con un proyecto web o una app móvil. La responsabilidad de la accesibilidad no recae en un único profesional. Con estas herramientas todos los profesionales, desde el diseñador al desarrollador y el tester tienen contacto con la accesibilidad. Esto maximiza la posibilidad de que la mayor cantidad posible de barreras de accesibilidad sean detectadas y solucionadas antes de que el producto sea puesto a disposición de los usuarios. Un enfoque interesante y muy alineado con el concepto de que la accesibilidad debe aplicarse a todas las etapas de un proyecto.

Esperemos que pronto veamos que este tipo de herramientas automáticas mejoran el trabajo de muchos profesionales y facilitan que la accesibilidad sea parte real de los proyectos.

Tesis sobre accesibilidad a los videojuegos y audiodescripción

Se ha publicado la tesis doctoral La accesibilidad a los videojuegos: Estado actual y potencial de la audiodescripción para mejorar la experiencia de las personas con discapacidad visual, escrita por María Eugenia Larreina Morales y dirigida por la Dra. Carme Mangiron en la Universitat Autònoma de Barcelona.
Esta investigación representa un avance fundamental en el ámbito de la accesibilidad, centrándose en cómo la audiodescripción una técnica tradicionalmente asociada al cine y la televisión puede integrarse en los videojuegos para hacerlos más accesibles a las personas con discapacidad visual.

Entre los logros del trabajo destacan: un análisis del estado actual de la accesibilidad en los videojuegos más vendidos en España entre 2020 y 2024, un cuestionario con 106 participantes con discapacidad visual y 15 entrevistas en profundidad, la identificación de barreras comunes y oportunidades de mejora y la elaboración de 10 pautas concretas para mejorar la accesibilidad, tanto en contenido interactivo como no interactivo.

Conclusiones

Una de las conclusiones más relevantes es el alto interés de la comunidad de personas ciegas en utilizar audiodescripción durante las partidas (más del 80% de personas encuestadas). También se aborda cómo adaptar la audiodescripción a la naturaleza interactiva y dinámica del juego, proponiendo enfoques flexibles y técnicamente viables.

Recomendaciones dentro de la tesis

Algunas de las pautas que propone la tesis son:

  • Incluir la accesibilidad desde el inicio del desarrollo.
  • Implicar a personas con discapacidad en el proceso de diseño y testeo.
  • Aumentar la concienciación en la industria del videojuego.
  • Establecer estándares de calidad y legislación específica.

Acceso al documento

La tesis está disponible bajo una licencia Creative Commons y puede consultarse íntegramente en el repositorio de la Universitat Autònoma de Barcelona. Se puede descargar el documento de la tesis en formato PDF.

Code File Catcher: una herramienta para dar contexto a tus consultas a la IA

Muchas veces, cuando queremos pedir ayuda a una IA para depurar un fallo, revisar una estructura o mejorar un código, necesitamos enviar más que una simple función. Necesitamos compartir el contexto completo del proyecto: otros archivos, dependencias, configuraciones, etc.

Los entornos de desarrollo incluyen un navegador de archivos para moverte entre los distintos ficheros de un proyecto pero, en la mayoría de los casos, el navegador de archivos incluye alguna barrera de dificultad o la cantidad de ficheros es bastante grande lo que dificulta la tarea a los desarrolladores con discapacidad o con poca destreza a la hora de moverse en su entorno de desarrollo. Con Code File Catcher puedes hacer eso fácilmente.

Code File Catcher es una aplicación sencilla pero poderosa que te permite seleccionar una carpeta de tu disco, elegir los tipos de archivos de código que quieres incluir, y obtener automáticamente un texto con todo el contenido de esos archivos perfectamente organizado y listo para copiar o exportar.

Esto resulta especialmente útil si estás trabajando con asistentes de inteligencia artificial como ChatGPT, Gemini o similares, que requieren el contexto completo del código para ofrecer respuestas precisas y útiles.

Entre las distintas operaciones que puede realizar actualmente están: recopila todos los archivos fuente relevantes de un proyecto o carpeta, muestra un texto estructurado con el nombre del archivo y su contenido y puede copiar ese texto al portapapeles o exportarlo como archivo `.txt`.

El proyecto está disponible bajo una licencia libre en GitHub. Puedes consultarlo, usarlo, modificarlo y, si lo deseas, contribuir con mejoras o sugerencias. El proyecto está abierto a colaboraciones, especialmente si pueden ayudar a que la herramienta sea aún más útil para más personas.

Puedes encontrar el código del proyecto y participar en él en el repositorio de Code File Catcher en Github.

Cómo escribir matrices con MathML

Una matriz es una tabla de números organizada en filas y columnas. Las matrices se utilizan ampliamente en muchas ramas de las matemáticas y ciencias aplicadas. Se utilizan para resolver sistemas de ecuaciones lineales, representar transformaciones geométricas, modelar datos en inteligencia artificial o describir redes eléctricas o circuitos.

Para las personas ciegas, escribir y leer matrices puede plantear diversas barreras de accesibilidad como la incapacidad de memorizar toda la información contenida en la matriz, incompatibilidad del producto de apoyo con el formato utilizado para mostrar la matriz, limitaciones de los sistemas de formateado de texto y marcado semántico, etc. En el caso de otros perfiles de discapacidad el producto de apoyo puede encontrar problemas para navegar por los datos de la matriz o no existir una semántica suficiente para identificar filas, columnas o celdas concretas por lo que una persona que utilice un sistema de control por voz o un barredor no podrá interactuar de forma apropiada con la matriz.

Utilizando MathML podemos solucionar muchos de estos problemas ya que aporta semántica y compatibilidad con los diversos productos de apoyo. Con MathML, no solo podemos mostrar una matriz, sino también describirla de forma que cualquier persona, con o sin discapacidad, pueda acceder a su contenido.

Cómo escribir una matriz con MathML

En MathML tenemos el elemento mtable para representar matrices. Además podemos encerrarla entre corchetes utilizando el elemento mfenced como se requiere en algunos ejercicios matemáticos o de física.

El siguiente ejemplo muestra una matriz de 2×2 celdas con los valores 1, 2, 3 y 4:

<math>
<mfenced open="[" close="]">
<mtable>
<mtr>
<mtd><mn>1</mn></mtd>
<mtd><mn>2</mn></mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd><mn>3</mn></mtd>
<mtd><mn>4</mn></mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</math>

Con el elemento mtr marcamos una fila de la matriz y con mtd marcamos una celda concreta.

En el navegador la matriz se mostraría de la siguiente forma:

1 2 3 4

También podemos escribir la matriz con variables para la resolución de problemas de álgebra:

<math>
<mtable>
<mtr>
<mtd><mi>a</mi></mtd>
<mtd><mi>b</mi></mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd><mi>c</mi></mtd>
<mtd><mi>d</mi></mtd>
</mtr>
</mtable>
</math>

En el navegador se mostraría de la siguiente forma:

a b c d

AsoPMR y Park4Dis: Cómo la tecnología está transformando la movilidad para miles de personas

La tecnología tiene el poder de cambiar vidas. Y a veces, todo empieza con una experiencia personal, una barrera que se convierte en motor de cambio. Este es el caso de AsoPMR, la Asociación de Personas con Movilidad Reducida, y su proyecto estrella conocido como Park4Dis.

Carlo Castellano, fundador de AsoPMR, vivió en primera persona un problema al que se enfrentan miles de personas con movilidad reducida que es el de localizar plazas de aparcamiento accesibles, entender la normativa aplicable en cada ciudad y notificar incidencias cuando algo no funciona. Lo que parecía un obstáculo cotidiano escondía un problema estructural que consistía en la falta de información accesible y unificada sobre las plazas PMR (personas con movilidad reducida) en Europa.

Así nació Park4Dis, una app que permite localizar plazas accesibles, compartir información útil y mejorar la movilidad de las personas con discapacidad. Lo que empezó como una solución puntual, hoy es un proyecto con más de 11.000 usuarios en más de 350 ciudades de 10 países europeos.

Innovación con propósito

AsoPMR es una organización sin ánimo de lucro fundada en 2019 con la misión de facilitar la autonomía, movilidad e inclusión social de las personas con movilidad reducida usando la tecnología. Su enfoque combina escucha activa, soluciones prácticas y un fuerte compromiso comunitario.

Su visión es global y colaborativa buscando crear un mundo donde la movilidad no dependa del lugar en el que se vive o se viaja, sino del derecho universal a moverse con dignidad.

AsoPMR está abierta a todas las personas con movilidad reducida que buscan mejorar su autonomía y calidad de vida, así como a cualquier persona comprometida con la inclusión social y la movilidad sostenible. Los socios tienen acceso a recursos exclusivos, apoyo en distintas áreas y la posibilidad de participar en proyectos e iniciativas que impactan directamente en la comunidad PMR.

Datos y accesibilidad

Park4Dis funciona como un gran mapa colaborativo que permite localizar más de 62.000 plazas PMR registradas. Utiliza datos oficiales, tecnología geoespacial y la participación activa de su comunidad de usuarios. La app no solo localiza plazas, sino que informa sobre sus características, condiciones de uso e incluso permite reportar incidencias.

Este enfoque participativo y centrado en las personas la ha convertido en una herramienta de referencia. AsoPMR ha recibido varios reconocimientos a lo largo de los años, a destacar en 2024 el Premi Mobilicat a la Innovación en Movilidad y el Premio Madrid de IA y tecnologías avanzadas en el ámbito Accesibilidad.

Tecnología que derriba barreras

En AsoPMR se trabaja también en otros proyectos como Spot4Dis, que utiliza la inteligencia artificial y ha recibido financiación a través del Google.org Impact Challenge. El objetivo de este proyecto es automatizar y ampliar el mapeado de plazas PMR a través de visión por computadora y análisis de imágenes. Poder planificar una salida para ir al médico, al trabajo o simplemente disfrutar de un paseo, es algo que muchas veces se da por sentado. Para una persona con movilidad reducida, contar con herramientas como Park4Dis significa mucho más que encontrar un aparcamiento: es recuperar tiempo, dignidad y libertad. Es poder decidir con confianza, sabiendo que la ciudad gracias a la tecnología y al compromiso colectivo empieza a responder a sus necesidades. Park4Dis no solo mapea plazas, sino que traza caminos hacia una movilidad más humana e inclusiva para todos.

Participar en el cambio

AsoPMR no podría haber logrado estos avances sin el apoyo de sus socios, voluntarios y colaboradores. Si quieres formar parte de una comunidad comprometida con la inclusión y la accesibilidad, la asociación está abierta a nuevos socios. Puedes afiliarte a la asociación y participar en ella para conseguir un mundo más accesible.

Escribiendo Derivadas e Integrales con MathML

MathML (Mathematical Markup Language) es un lenguaje basado en XML diseñado para describir contenido matemático de forma estructurada y accesible en la web y, en muchos casos, es una de las pocas formas de poder escribir matemáticas para personas con discapacidad visual y que puedan compartirlas con personas sin discapacidad y todos puedan leer lo mismo. Cuando tenemos que escribir matemáticas simples como operaciones aritméticas es suficiente con un documento de texto plano pero cuando tenemos que utilizar operaciones de cálculo diferencial o integral entonces necesitamos utilizar un lenguaje que nos permita estructurar el contenido que estamos escribiendo siguiendo las normas de escritura definidas por las operaciones de cálculo. Las derivadas e integrales pueden representarse fácilmente con las etiquetas adecuadas, permitiendo mostrar contenido matemático accesible en la web.

¿Qué son las derivadas?

Las derivadas son un concepto fundamental del cálculo diferencial. Representan la tasa de cambio de una función respecto a una variable.

En MathML podemos representar una derivada con el siguiente código:

<math>
<mfrac>
<mi>d</mi>
<mrow>
<mi>d</mi><mi>x</mi>
</mrow>
</mfrac>
<mi>f</mi>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
</math>

En el navegador se visualizaría de la siguiente forma:

 
d dx f ( x )

¿Qué son las integrales?

Las integrales son el concepto central del cálculo integral. Se utilizan para calcular áreas bajo curvas, volúmenes y resolver ecuaciones diferenciales.

En MathML podemos escribir una integral siguiendo este código:

<math>
<mo>&#x222B;</mo>
<mi>f</mi>
<mo>(</mo>
<mi>x</mi>
<mo>)</mo>
<mo>d</mo><mi>x</mi>
</math>

En el navegador veríamos lo siguiente:

f ( x ) dx