Autor del archivo de: Veronica Esteban

Imaginemos una situación muy sencilla y cada vez más habitual. Un equipo utiliza un agente de IA para “mejorar” una página de su producto digital. El agente detecta que el formulario principal tarda demasiado en cargar y decide optimizarlo. Reordena estilos, elimina elementos que considera innecesarios y la página se vuelve más rápida. Los tests automáticos pasan sin problemas y el cambio se aprueba casi sin revisión porque, en apariencia, “solo tocaba detalles visuales”. Pero entre esos “detalles visuales” había un indicador de foco que permitía a las personas que navegan con teclado saber dónde están. La página sigue funcionando… salvo para quienes dependen de ese foco para poder moverse por el formulario. Este tipo de situaciones ya no son excepciones. Son señales de un cambio profundo: por primera vez, una parte de las decisiones de desarrollo puede quedar en manos de sistemas que no forman parte del equipo humano. Y esto plantea una pregunta que afecta directamente a la accesibilidad: Si la IA participa en la creación del producto, ¿quién garantiza que las decisiones que toma sean accesibles? La respuesta no puede ser simplemente “el desarrollador” ni “la herramienta de IA”. La responsabilidad debe formar parte de un modelo de trabajo y gobernanza que permita aprovechar la IA sin perder el control sobre sus resultados. De asistente a agente: un cambio de escenario No todos los usos de IA implican el mismo nivel de riesgo. Un asistente que propone código que después revisa un profesional tiene una capacidad limitada. La situación cambia cuando utilizamos agentes capaces de analizar un repositorio, modificar código o aprobar cambios sin supervisión constante. Cuanta más autonomía, más necesidad de establecer límites. Esto obliga a distinguir entre IA que recomienda e IA que actúa La primera amplía la capacidad del equipo; la segunda empieza a formar parte del proceso de producción. Y esa diferencia es fundamental para la accesibilidad. La oportunidad: escalar capacidades sin perder control La IA no debe verse solo como un riesgo. También puede ayudar a los equipos a trabajar de forma más consistente y reducir tareas repetitivas. Por ejemplo: aplicar patrones accesibles definidos por la organización detectar regresiones en componentes, sugerir alternativas accesibles en textos o diseños revisar automáticamente criterios básicos de WCAG. Esto abre una oportunidad para organizaciones con múltiples productos: hacer que ciertos criterios de accesibilidad sean más escalables y menos dependientes de acciones manuales aisladas Pero para que esto funcione, la IA necesita un marco claro dentro del que operar. La accesibilidad necesita un marco de decisión Trabajar con IA implica definir no solo qué debe cumplir el producto, sino cómo puede utilizarse la IA para construirlo Por ejemplo: qué herramientas están autorizadas qué tareas pueden automatizarse qué decisiones requieren revisión humana qué componentes deben usarse qué cambios no pueden aprobarse automáticamente. Estas reglas no tienen por qué ser iguales para todos los proyectos. El nivel de control debe depender del impacto y de la autonomía concedida a la IA. Cuanta mayor capacidad de actuación tenga la IA, mayor debe ser la capacidad de la organización para supervisarla y detenerla. Gobernanza: convertir las reglas en responsabilidad Una política de uso responsable de IA no debería limitarse a privacidad o seguridad. La accesibilidad también debe formar parte de ella. La organización necesita determinar: quién define los criterios quién supervisa su cumplimiento quién puede aceptar un riesgo quién puede rechazar una decisión generada por IA. Si un agente introduce una barrera, debe poder responderse con claridad: qué ocurrió, qué sistema intervino, qué controles existían, quién revisó el resultado y quién tomó la decisión final. La trazabilidad deja de ser opcional. Supervisión proporcional al riesgo No es viable revisar manualmente cada resultado generado por IA. La alternativa es establecer niveles de supervisión según el riesgo Cambios rutinarios y reversibles → controles mínimos. Funcionalidades críticas o interacciones complejas → revisión especializada. Este enfoque permite mantener la velocidad que hace atractiva la IA sin convertir la supervisión en un cuello de botella. Una responsabilidad compartida La llegada de la IA no convierte la accesibilidad en responsabilidad exclusiva del especialista. Requiere una responsabilidad compartida entre: producto diseño desarrollo QA accesibilidad. El especialista en accesibilidad adquiere un papel más estratégico: definir criterios, patrones y mecanismos de supervisión que permitan a los equipos utilizar IA de forma segura y escalable. Su función ya no es solo detectar problemas, sino ayudar a diseñar el marco que evita que esos problemas se reproduzcan a escala. ¿Estamos preparados para delegar decisiones en IA? La adopción de IA suele medirse en productividad: cuánto tiempo ahorra o cuántas tareas automatiza. Pero una organización madura debería preguntarse también: ¿Qué decisiones estamos delegando? ¿Qué riesgos introducen? ¿Qué nivel de autonomía estamos permitiendo? ¿Podemos explicar y rastrear sus decisiones? ¿Podemos intervenir cuando sea necesario? En accesibilidad, estas preguntas son especialmente relevantes: una decisión aparentemente pequeña puede afectar a la capacidad de determinadas personas para utilizar un producto. Conclusión: la IA no asume la responsabilidad La inteligencia artificial puede convertirse en una nueva capacidad para los equipos digitales y ayudar a escalar la forma en que construyen productos. Pero delegar tareas en una IA no significa delegar la responsabilidad. A medida que los sistemas pasan de sugerir a actuar, las organizaciones necesitan límites, responsabilidades, supervisión y trazabilidad. La accesibilidad debe formar parte de ese marco. El reto no es conseguir que una IA “sepa de accesibilidad”. Es conseguir que la organización sepa gobernar el uso de IA cuando sus decisiones pueden afectar a la accesibilidad. Porque en un futuro en el que humanos y agentes de IA trabajarán juntos, la pregunta ya no será quién escribe el código. Será: ¿Quién garantiza que lo que estamos construyendo sigue siendo accesible? Y esa responsabilidad seguirá siendo humana.

Acerca de Verónica Esteban

Entradas de] Verónica Esteban

Cuando la IA entra en el equipo de desarrollo, ¿quién garantiza la accesibilidad?