Accesibilidad web e inteligencia artificial: el reto de construir una universidad digital realmente inclusiva
La transformación digital está cambiando profundamente la educación superior. Plataformas educativas, aplicaciones móviles, videoconferencias, servicios en la nube y, más recientemente, inteligencia artificial generativa forman ya parte de la experiencia cotidiana de estudiantes y profesores. Sin embargo, existe una pregunta que deberíamos hacernos con mayor frecuencia:
¿Digitalizar significa necesariamente incluir?
La respuesta es no. Podemos tener una universidad tecnológicamente avanzada y, al mismo tiempo, mantener barreras digitales que impidan a determinados estudiantes utilizar plenamente sus servicios. Y aquí aparece un concepto que quienes trabajamos en informática, desarrollo web, experiencia de usuario e inteligencia artificial deberíamos incorporar como un requisito fundamental de nuestros sistemas: la accesibilidad digital.
Cuando el software funciona, pero el usuario no puede utilizarlo
Pensemos en situaciones relativamente sencillas.
- Un estudiante ciego intenta entregar una actividad, pero su lector de pantalla no puede identificar el botón de envío.
- Una estudiante sorda accede a una clase grabada de dos horas que no tiene subtítulos.
- Una persona con discapacidad motora encuentra un examen donde necesariamente debe utilizar el mouse para arrastrar objetos.
- Un estudiante neurodivergente intenta completar un procedimiento dentro de una interfaz saturada de información, ventanas emergentes, instrucciones ambiguas y temporizadores.
Desde la perspectiva del servidor probablemente todo esté funcionando correctamente.
- La página carga.
- La base de datos responde.
- El usuario inició sesión.
- No existe ningún error 500.
- Pero el estudiante no puede completar la actividad.
Para quienes desarrollamos software, esta diferencia es fundamental. Un sistema puede funcionar técnicamente y ser completamente inaccesible para determinados usuarios. Por eso la accesibilidad no debería considerarse una característica adicional del software. Debería formar parte de nuestra definición de calidad.
El problema no siempre está en la persona
Una de las ideas más importantes sobre accesibilidad consiste en cambiar la manera en que entendemos la discapacidad.
Una persona ciega no tiene problemas para navegar por Internet simplemente porque utiliza un lector de pantalla. La barrera aparece cuando nosotros, como desarrolladores, construimos una página sin una estructura semántica adecuada, utilizamos imágenes sin descripción o creamos controles que las tecnologías de asistencia no pueden interpretar.
Algo similar ocurre con otras condiciones.
Una persona con discapacidad motora puede utilizar perfectamente una aplicación cuando esta permite interacción mediante teclado, voz, pulsadores u otros mecanismos.
Una persona sorda puede acceder al contenido audiovisual cuando existen subtítulos adecuados.
Una persona con determinadas características cognitivas puede desenvolverse mejor cuando encuentra instrucciones claras, navegación predecible y mecanismos sencillos para corregir errores.
Esto conduce a una idea particularmente importante:
La discapacidad también puede surgir de la interacción entre una persona y un entorno digital que no fue diseñado considerando la diversidad humana.
Desde la ingeniería de software, esto cambia bastante nuestra perspectiva.
El mítico “usuario promedio”
En desarrollo de software hablamos permanentemente de usuarios. Creamos historias de usuario, casos de uso, personas, recorridos y pruebas de experiencia de usuario. Sin embargo, muchas veces diseñamos mentalmente para una persona que:
- ve perfectamente;
- escucha perfectamente;
- utiliza mouse;
- comprende inmediatamente nuestras instrucciones;
- mantiene la atención durante todo el proceso;
- tiene buena conexión a Internet;
- utiliza una pantalla convencional.
Ese supuesto usuario promedio realmente no existe, los usuarios son diversos y esa diversidad no se limita a las discapacidades permanentes. Una persona puede tener temporalmente un brazo inmovilizado. Otra puede intentar ver un video en un lugar donde no puede activar el sonido. Alguien puede utilizar nuestra aplicación bajo el sol desde una pequeña pantalla o con una conexión deficiente. Por eso muchas características de accesibilidad terminan beneficiándonos a todos.
Los subtítulos son fundamentales para muchas personas sordas, pero también para alguien que está viendo un video en un lugar ruidoso.
La navegación mediante teclado beneficia a personas con determinadas discapacidades motoras, pero también puede hacer más eficiente el trabajo de usuarios avanzados.
El lenguaje claro beneficia a determinadas personas con dificultades cognitivas, pero también mejora la experiencia del resto de los usuarios.
Diseñar para la diversidad generalmente produce mejores sistemas.
Entonces llegó la inteligencia artificial Aquí es donde el tema se vuelve todavía más interesante. La inteligencia artificial ofrece posibilidades extraordinarias para mejorar la accesibilidad digital. Actualmente podemos utilizar IA para:
- generar subtítulos;
- transcribir audio;
- convertir texto en voz;
- reconocer objetos;
- describir imágenes;
- simplificar determinados contenidos;
- traducir información;
- generar interfaces conversacionales;
- adaptar contenidos a diferentes formas de representación.
Para una persona ciega, un sistema de visión por computadora puede generar una primera descripción de una imagen.
Para una persona sorda, el reconocimiento automático del habla puede producir subtítulos prácticamente en tiempo real.
Para determinadas personas neurodivergentes, un asistente basado en IA puede dividir una tarea compleja en pasos más pequeños o explicar nuevamente una instrucción utilizando otra estructura.
Hace algunos años implementar algunas de estas funciones podía requerir una cantidad considerable de recursos. Hoy podemos generar muchas de ellas casi instantáneamente, pero existe un problema, la IA también se equivoca. Algo que debemos recordar permanentemente cuando trabajamos con inteligencia artificial generativa es lo siguiente:
una respuesta que parece correcta no necesariamente lo es.
Un subtítulo automático puede cambiar una palabra fundamental.
Una descripción generada mediante IA puede ignorar precisamente la información importante de una gráfica.
Una herramienta puede simplificar un texto hasta modificar su significado.
Y un modelo generativo puede inventar información y presentarla utilizando un lenguaje completamente convincente.
Ahora llevemos esto al contexto universitario.
¿Qué sucede si un estudiante pregunta a un asistente de IA cuáles son los requisitos para obtener una beca y recibe información incorrecta?
¿Qué ocurre si obtiene una fecha equivocada para realizar un trámite?
¿O si un sistema automatizado interpreta incorrectamente determinada condición para acceder a un servicio?
En ese momento el error deja de ser únicamente tecnológico, porque puede afectar oportunidades y derechos. No creo que la solución sea rechazar la inteligencia artificial. Pero tampoco considero adecuado automatizar todo simplemente porque ahora podemos hacerlo. La IA puede convertirse en una herramienta extraordinaria para mejorar la accesibilidad, siempre que mantengamos un principio:
La inteligencia artificial puede generar el resultado, la responsabilidad continúa siendo humana.
Además, no todos los errores tienen las mismas consecuencias, si utilizamos IA para generar una primera propuesta de texto alternativo para una imagen informativa, podemos revisarla y corregirla. Pero cuando hablamos de evaluaciones académicas, becas, trámites, seguridad o decisiones que pueden afectar derechos, necesitamos controles mucho más estrictos. Una regla práctica podría ser:
A mayor consecuencia del error, mayor supervisión humana.
WCAG 2.2: un estándar que todo desarrollador web debería conocer
Si trabajas en desarrollo web y nunca has revisado WCAG, probablemente vale la pena hacerlo. WCAG significa Web Content Accessibility Guidelines y constituye una de las principales referencias internacionales para desarrollar contenido web accesible. Actualmente, WCAG 2.2 organiza la accesibilidad alrededor de cuatro principios conocidos como POUR:
- Perceptible. La información debe presentarse de manera que diferentes usuarios puedan percibirla.
- Operable. La interfaz debe poder utilizarse mediante diferentes mecanismos de interacción.
- Comprensible. La información y el funcionamiento de la interfaz deben ser entendibles.
- Robusto. El contenido debe funcionar correctamente con diferentes navegadores, dispositivos y tecnologías de asistencia.
Personalmente considero que WCAG 2.2 nivel AA debería convertirse progresivamente en una referencia habitual para el desarrollo de sistemas universitarios. Pero también para cualquier desarrollador que aspire a crear productos digitales de calidad.
Lighthouse no puede resolverlo todo
Aquí existe otro punto interesante para quienes desarrollamos software. Podemos utilizar herramientas como Lighthouse, axe, WAVE o Accessibility Insights para detectar numerosos problemas de accesibilidad., son extraordinariamente útiles, pero no pueden resolverlo todo. Una herramienta automática puede verificar que una imagen tenga un atributo alternativo. Pero difícilmente puede comprender completamente si esa descripción explica lo que realmente necesita saber el usuario. Podemos obtener una excelente puntuación automática y aun así tener una experiencia deficiente. Por eso una evaluación seria de accesibilidad debería combinar:
- herramientas automáticas;
- inspección manual;
- navegación mediante teclado;
- tecnologías de asistencia;
- pruebas con usuarios reales.
En otras palabras:
automatizar las pruebas ayuda, pero probar con personas sigue siendo indispensable.
Accesibilidad desde el diseño, no al final
Uno de los errores que cometemos con frecuencia en desarrollo consiste en construir primero y corregir después.
Terminamos la plataforma.
La publicamos.
Y entonces alguien pregunta:
“¿Es accesible?”
Para ese momento modificar determinadas decisiones arquitectónicas o de interfaz puede resultar considerablemente más costoso.
La accesibilidad debería formar parte del ciclo completo de desarrollo.
- Desde los requisitos.
- Desde el diseño UX/UI.
- Desde nuestros componentes.
- Desde las historias de usuario.
- Desde los criterios de aceptación.
- Desde las pruebas automatizadas.
- Y desde nuestra definición de Done.
Si utilizamos metodologías ágiles, por ejemplo, una historia de usuario relacionada con una interfaz no debería considerarse completamente terminada si sus funciones esenciales no pueden utilizarse mediante diferentes mecanismos de interacción. Esto no es solamente accesibilidad, es ingeniería de software de calidad.
El reto para las universidades mexicanas
En el contexto universitario mexicano tenemos además retos particulares. No podemos simplemente importar herramientas de inteligencia artificial desarrolladas y evaluadas principalmente en otros contextos lingüísticos y asumir que funcionarán exactamente igual. Debemos considerar nuestro español, nuestros acentos, terminología regional, lenguas indígenas y la Lengua de Señas Mexicana. Un sistema con una precisión extraordinaria en inglés puede comportarse de manera diferente en nuestro contexto. La inclusión digital también requiere diversidad lingüística y cultural.
Una propuesta: AIA-IES
Precisamente a partir de esta problemática, recientemente hemos trabajado académicamente en una propuesta denominada AIA-IES: Accesibilidad e Inteligencia Artificial en Instituciones de Educación Superior. La idea central es sencilla: la accesibilidad no puede depender únicamente de la buena voluntad de un profesor, un desarrollador o un departamento, debe convertirse en una responsabilidad institucional.
La propuesta considera seis componentes:
- Gobernanza y alcance.
- Participación de las personas usuarias.
- Diseño y producción accesibles.
- Automatización asistida mediante inteligencia artificial.
- Evaluación multimétodo.
- Mejora continua y transparencia.
La intención no es crear otro estándar que sustituya a WCAG. Es plantear una forma de integrar accesibilidad, inteligencia artificial, participación humana y responsabilidad institucional dentro de una misma estrategia.
Algunas preguntas para quienes desarrollamos software
La próxima vez que desarrolles una plataforma web, una aplicación móvil o un sistema basado en inteligencia artificial, podrías hacerte algunas preguntas:
¿Puedo utilizar completamente la aplicación sin mouse?
¿Los controles tienen nombres comprensibles para un lector de pantalla?
¿Existe suficiente contraste?
¿Las imágenes importantes tienen alternativas adecuadas?
¿Los videos incluyen subtítulos?
¿Los mensajes de error realmente explican cómo solucionar el problema?
¿Las animaciones pueden detenerse?
¿La interfaz sigue funcionando al aumentar considerablemente el tamaño del contenido?
¿Estoy utilizando IA para tomar alguna decisión importante?
¿Qué sucede cuando esa IA se equivoca?
Y quizá la más importante:
¿alguna persona diferente a quienes desarrollamos el sistema lo ha probado realmente?
Accesibilidad + IA: una oportunidad extraordinaria
La inteligencia artificial puede convertirse en una de las tecnologías más importantes para mejorar la accesibilidad digital. Puede ayudarnos a transformar información entre modalidades, generar apoyos, reducir barreras lingüísticas y crear interfaces mucho más adaptables, pero la misma IA también puede introducir errores, sesgos y nuevas formas de exclusión. La diferencia estará en cómo decidamos utilizarla.
Como profesor, investigador y alguien que disfruta profundamente desarrollar software, creo que quienes trabajamos en informática tenemos una responsabilidad particular. Estamos construyendo buena parte de los espacios donde las personas estudian, trabajan, compran, realizan trámites, se comunican y participan en la sociedad. Por eso debemos dejar de pensar la accesibilidad como una característica opcional.
La accesibilidad es parte de la calidad del software y quizá esa sea una de las lecciones más importantes de esta nueva etapa de la inteligencia artificial. No necesitamos construir sistemas que simplemente sean más inteligentes, necesitamos construir sistemas que puedan ser utilizados por más personas. Porque la mejor tecnología no necesariamente es aquella que utiliza el modelo de IA más avanzado, tiene más funciones o genera más información. La mejor tecnología es aquella que realmente permite a las personas hacer lo que necesitan hacer.
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