La inteligencia artificial está transformando la forma en que se desarrolla el software. Desde hace unos años, el auge de los modelos de lenguaje y de las herramientas de autocompletado inteligente ha abierto nuevas posibilidades que van mucho más allá de la simple ayuda para escribir código más rápido.
Para una persona ciega que se dedica a programar, estas tecnologías representan no solo un aumento de productividad, sino un refuerzo de autonomía y acceso a recursos que antes resultaban más costosos de alcanzar.
Uno de los ámbitos donde la IA muestra mayor potencial es en la asistencia al escribir código. Los asistentes de programación, integrados ya en entornos como Visual Studio Code, Xcode o Android Studio, permiten recibir sugerencias de código completas que se adaptan al contexto de lo que se está escribiendo. Esto reduce el tiempo invertido en consultar la documentación del lenguaje y la plataforma así como el esfuerzo extra en la memorización de esta información.
La Inteligencia artificial también está entrando en el terreno de la depuración de código. Existen herramientas capaces de analizar un bloque de código y proponer explicaciones de por qué falla una prueba, dónde puede estar el error lógico o qué cambios podrían mejorar su rendimiento. Para un programador ciego, este acompañamiento supone un ahorro de tiempo, pero también un refuerzo pedagógico. Además, en muchos casos, las herramientas de depuración habituales resultan inaccesibles para las personas ciegas por problemas de accesibilidad en estas herramientas de depuración. Poder obtener una idea o una explicación de por qué está fallando algo puede ayudar al proceso de depuración de bloques de código.
La documentación es otro frente donde la inteligencia artificial está marcando la diferencia. Generar comentarios, crear documentación técnica a partir de funciones o clases, traducir explicaciones a varios idiomas o resumir artículos largos son tareas que, integradas en el flujo de desarrollo, facilitan la comunicación con otros equipos y el mantenimiento de los proyectos.
Falta de accesibilidad en la Inteligencia artificial
Aunque la aparición de estas herramientas, aparentemente, impliquen beneficios para todos los programadores, en realidad estas herramientas presentan un problema común para mucho del software utilizado para trabajar. Este problema es la falta de accesibilidad. En muchos casos estas herramientas integradas en los entornos de desarrollo utilizan componentes visuales o un lenguaje visual que resulta inaccesible para lectores de pantalla o, en otros casos, no existe la posibilidad de controlar las funciones de estas herramientas de autocompletado de código desde el teclado. Esto hará que el catálogo de entornos de desarrollo disponible para las personas ciegas se reduzca ya que, en un futuro, no sólo se tendrá que observar si el editor de código o los botones del entorno de desarrollo son accesibles, también se deberá observar si la forma en que el asistente de autocompletado de código es accesible.
En muchos casos, poco a poco, gracias al feedback de los programadores ciegos que notifican a los responsables de estos entornos de desarrollo de los problemas de accesibilidad, las herramientas de autocompletado van siendo un poco más accesible cada día. El problema es el de siempre: pocos programadores ciegos reportan y ayudan a hacer más accesibles los entornos de desarrollo y las herramientas que los acompañan.
La solución está en la personalización
La capacidad de muchas herramientas de poder personalizar distintos aspectos visuales y comportamientos permiten superar, en muchos casos, la falta de accesibilidad de estas herramientas. Poder asignar un atajo de teclado a una función de la herramienta de autocompletado o personalizar los colores de la pantalla de visualización para que las funciones de OCR del lector de pantallas puedan identificar cual es la zona del editor y cual es la zona de la recomendación facilita la identificación de estos elementos.
En cualquier caso estos son parches para la falta de una accesibilidad plena y completa en estas herramientas. Los programadores ciegos debemos seguir aportando feedback y reclamando accesibilidad para estos elementos del desarrollo de software.
El futuro para la programación
No debemos olvidar que la IA no sustituye la necesidad de criterio propio. La dependencia excesiva de las sugerencias puede llevar a errores invisibles, y la accesibilidad de estas herramientas aún tiene un largo camino por recorrer. Las interfaces gráficas, los atajos de teclado mal diseñados o la falta de descripciones adecuadas en los resultados pueden generar barreras nuevas. Por eso, la adopción de la IA debe ir acompañada de una mirada crítica y de una exigencia a los proveedores de que sus soluciones sean inclusivas desde el diseño.
Además, muchas de las soluciones propuestas para el código no incluyen atributos o elementos de accesibilidad. Sería muy irónico que un programador ciego desarrollase interfaces de usuario con problemas de accesibilidad por limitar su trabajo a copiar el código propuesto por una Inteligencia artificial sin prestar ni revisar el código propuesto por la herramienta.