L’Intelligenza Artificiale rappresenta una grande risorsa per i professionisti dell’accessibilità e i piccoli team, consentendo di automatizzare le attività di routine, velocizzare la stesura di report di audit e generare idee iniziali. Tuttavia, affidarsi ciecamente all’IA comporta forti rischi: poiché i modelli di linguaggio sono addestrati su dati storici privi di criteri inclusivi, tendono a generare codice privo di semantica, etichette errate o testi alternativi imprecisi. Pratiche come il “Vibe Coding” rischiano di aumentare le barriere digitali sul web anziché abbatterle. La regola d’oro è usare l’IA come supporto solo in ambiti in cui si ha già esperienza, mantenendo sempre la supervisione e il giudizio critico umano.
Per supportare questa idea che mi sono fatto, vi condivido questo video interessantissimo in inglese, ma volendo con il doppiaggio automatico fatto dall’intelligenza artificiale, che rende molto bene l’idea.
In questo video Simon Miner, imprenditore non vedente, racconta la sua esperienza con l’intelligenza artificiale e l’uso che ne fa come esperto di accessibilità.
Ecco i punti chiave del discorso
1. Le sfide per i liberi professionisti e piccoli team
Chi lavora in piccole realtà o da solo deve gestire molteplici ruoli contemporaneamente (audit di accessibilità, sviluppo, formazione, vendite, marketing, amministrazione, risorse umane). L’IA rappresenta un’opportunità strategica per automatizzare ed accelerare le attività ripetitive e strutturate, permettendo di ampliare l’impatto del proprio lavoro senza necessariamente dover assumere personale.
2. Il rapporto complesso tra IA e Accessibilità
L’impatto dell’IA sull’accessibilità presenta luci e ombre:
Benefici (Come l’IA aiuta): Velocizza i controlli di routine, aiuta a generare report di audit, supporta la stesura di linee guida per risolvere eventuali problemi(remediation) e suggerisce soluzioni per rendere i contenuti accessibili.
Criticità (Come l’IA danneggia): Genera spesso codice, siti e documenti non accessibili. Questo accade perché i modelli di linguaggio (LLM) sono addestrati su dati web preesistenti che per anni sono stati privi di requisiti di accessibilità. L’IA tende inoltre a creare interfacce con cattiva semantica, “allucinare” testi alternativi per le immagini (alt text) o ignorare la comunità di persone con disabilità nella fase di progettazione.
Il fenomeno del “Vibe Coding”: La tendenza crescente a scrivere codice tramite semplici prompt testuali senza una verifica manuale sta aumentando gli errori di accessibilità sul web, come evidenziato anche dal report WebAIM Million 2026.
3. Linee guida per un uso sicuro dell’IA
Simon Miner suggerisce regole rigide per l’integrazione dell’IA nel proprio flusso di lavoro:
Cosa fare con l’IA: Usarla per bozze di contenuti, idee iniziali, brainstorming, compiti amministrativi (template, e-mail personalizzate), formattazione di note e sintesi.
Cosa EVITARE di delegare all’IA: Decisioni strategiche e legali di alto livello, interazioni umane complesse (coaching, risoluzione di conflitti, relazioni con i clienti) e valutazioni di usabilità su casi limite che richiedono intuito ed esperienza vissuta.
Regola d’oro: Utilizzare l’IA solo per attività in cui si è già esperti, in modo da poter revisionare e correggere gli output. L’IA non deve mai sostituire il giudizio critico umano (situational disempowerment).
4. Casi d’uso pratici
Contenuti e Comunicazione: Generazione di bozze per post social, stesura di testi alternativi (alt text) dettagliati fornendo il contesto adeguato, creazione di script per audiodescrizioni video e generazione di immagini/grafiche con strumenti orientati all’accessibilità (es. Venngage).
Operatività aziendale: Creazione di modelli riutilizzabili per proposte commerciali ed e-mail di follow-up personalizzate per i clienti, oltre a modelli organizzativi (es. fogli di calcolo per il monitoraggio della sales pipeline).
Design e Sviluppo: Sebbene gli strumenti automatici di creazione siti (es. Lovable) o i generatori di codice promettano accessibilità al 100%, spesso falliscono su aspetti cruciali (gestione del focus, etichette ARIA non corrispondenti). Strumenti come GitHub Copilot e nuovi agenti dedicati stanno comunque muovendo passi avanti nel segnalare problemi di struttura e ordine di lettura del codice.
Io ho reputato questo intervento molto interessante ed essendomi da poco iscritto alla IAAP, di cui vi parlerò prossimamente, ho reputato utile condividerlo!
E voi che ne pensate? Siete d’accordo o avete esperienze diverse da voler condividere?