¿Es tu software accesible en personas con diversidad funcional?

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La industria tecnológica avanza a pasos de gigante. En una sociedad cada vez más sensibilizada e inclusiva es imperativo asegurar que el producto que se está gestando sea usable para usuarios con diferentes habilidades y limitaciones. 

En este post, vamos a poner varios ejemplos de cómo la IA está mejorando la experiencia de todo tipo de usuarios y cómo impacta en el ámbito de QA en software.

De hecho, gigantes como Google o Microsoft, han dado cada vez más peso para rankear plataformas en sus directorios en base al nivel de accesibilidad que detectan en los sites.

¿Has oído hablar de las pruebas asistidas con Inteligencia Artificial?

Sugerimos algunas de las herramientas populares y ejemplos de su aplicación que pueden ayudarte en el proceso de control de calidad:

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1. Testeo Automático de Accesibilidad

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Rastrean sitios web y apps mediante I.A. para identificar incidencias relativas a su usabilidad y accesibilidad. 

• Google Lighthouse: Evalúa la accesibilidad de sitios web y sugiere mejoras.

• Axe by Deque Systems: Tool para testing que utiliza IA para detectar problemas de accesibilidad.

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2. Reconocimiento de Voz y Texto a Voz

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Las tecnologías de reconocimiento de voz y texto a voz basadas en IA pueden ayudar a usuarios con discapacidades visuales o motoras:

• Amazon Alexa y Google Assistant: Transforma comandos de voz en acciones.

• VoiceOver de Apple: Un lector de pantalla que describe lo que aparece en la pantalla para usuarios con discapacidades visuales.

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3. Descripción de Imágenes

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Analizan y describen rápidamente imágenes para usuarios con discapacidades visuales:

• Microsoft Azure Cognitive Services: Servicios de IA que pueden describir archivos visuales en detalle.

• Seeing AI:  App que emplea IA para narrar el mundo visual para personas con discapacidades visuales.

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4. Evaluación de Contrastes/Colores

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Verifican si los colores y/o contrastes usados en software son adecuados para usuarios con problemas visuales:

• Stark: Un plugin para herramientas de diseño que facilita a los diseñadores a asegurarse de que sus elecciones de color sean accesibles.

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5. Análisis del Lenguaje Natural (NLP)

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Las técnicas de NLP pueden analizar la claridad y simplicidad del lenguaje en sitios web y aplicaciones para asegurar que sean comprensibles para personas con discapacidades cognitivas:

• Grammarly: Utiliza NLP para sugerir mejoras en la escritura, ayudando a simplificar el lenguaje y hacerlo más accesible.

• Readable.io: Evalúa la legibilidad del contenido y propone ajustes para mejorar la accesibilidad.

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6. Pruebas de Navegación y Usabilidad

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La IA puede simular el comportamiento del usuario para identificar problemas de navegación y usabilidad para personas con discapacidades motoras:

• Testim.io: Utiliza IA para crear y ejecutar pruebas automatizadas que simulan interacciones de usuarios.

• Applitools: Una plataforma de testing visual que puede detectar problemas de usabilidad mediante la comparación visual automatizada.

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7. Generación de Contenido Alternativo

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La IA puede generar contenido alternativo para multimedia, por ejemplo, subtítulos para vídeos:

• YouTube Automatic Captions: IA para subtitular vídeos.

• Rev.ai: Servicios de transcripción y subtitulado impulsados por inteligencia artificial.

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Suena bien, ¿verdad?

En conclusión, además del uso de tecnología basada en I.A. es importante que el equipo encargado del proceso de Quality Assurance tenga un enfoque integral que combine testing manual, evaluaciones automáticas y el uso estratégico de tecnologías basadas en IA que puedan ayudar a crear productos digitales más accesibles y adaptados a las diferentes realidades y retos de cada usuario.

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