KI-gestützte Accessibility-Review 2025 — Neuer Bild-QA-Workflow für Webagenturen

In Branchen wie Verwaltung, Finanzwesen und Gesundheitswesen, in denen Barrierefreiheitsstandards strikt umgesetzt werden, müssen Webagenturen „KI nutzen und zugleich Qualität sichern“ – für jedes ausgelieferte Bild oder Motion-Asset. ALT-Texte, Audiobeschreibungen und Untertitel in großem Umfang für Hero-Bilder, UI-Mockups und Interaktions-GIFs unter Zeitdruck bereitzustellen, verlangt einen hybriden Workflow aus KI-Unterstützung und menschlichem Review.

Dieser Beitrag behandelt KI-gestützte Erstellung und Prüfung, die Ausrichtung an WCAG 2.2 sowie an die japanische Gesetzesnovelle 2024 (Gesetz zur Beseitigung von Diskriminierung gegenüber Menschen mit Behinderungen) und zeigt, wie Audit-Dashboards den Kund:innen Einblick geben.

TL;DR

• KI-Ausgaben bleiben Entwürfe: ALT-Texte und Untertitel in Batches generieren, aber klare Review-Verantwortung zuweisen.
• WCAG-2.2-Erfolgskriterien taggen: Kriterien wie 1.1.1 „Nicht-Text-Inhalte“ oder 1.2.3 „Audiodeskription“ zuordnen und mit automatischen Audits abgleichen.
• Varianz überwachen: Bias in KI-generierten Texten messen, um kulturelle oder geschlechtsspezifische Verzerrungen zu eliminieren.
• Runbook und Tools verknüpfen: Reports von alt-text-linter mit KI-Ausgabelogs koppeln, um Verbesserungszyklen zu steuern.
• Transparenzberichte veröffentlichen: Wöchentliche Fortschrittsberichte stärken Compliance und Markenvertrauen beim Kunden.

End-to-End-Flow für KI-gestützte Accessibility

Vorlage für KI-Entwürfe

Prompts standardisieren, um reproduzierbare KI-Ausgaben zu erzielen.

prompt: |
  Du bist Accessibility-Editor. Nutze die JSON-Beschreibung unten, um
  * das visuelle Element in ≤ 120 Zeichen zusammenzufassen
  * Subjekt, Aktion und Kontext einzubeziehen
  * subjektive oder emotionale Sprache zu vermeiden
  * Zahlen und Eigennamen unverändert zu lassen
  Liefere JSON mit den Schlüsseln "alt" und "longDescription".
styleGuide:
  - Auf Diversität in der Farbwahrnehmung achten
  - Kulturell sensible Formulierungen vermeiden

Speichere Ausgaben als alt-drafts/*.json und lasse sie via Pull Requests reviewen.

ALT-Review automatisieren

Binde den alt-text-linter in CI ein, um Mindestqualität sicherzustellen.

npx uit-alt-text-linter \
  --input content/ja/articles/**/assets/alt.json \
  --rules wcag22 \
  --locale ja-JP \
  --fail-on warning

Der Linter prüft unter anderem:

• Länge ≤ 120 Zeichen, falls erforderlich
• Entfernung leerer Floskeln wie „Bild“ oder „Foto“
• Konsistenz von Zahlen und Eigennamen
• Hinweise auf Farbkontraste, sofern nötig

Varianz erkennen: Bias sichtbar machen

KI-Texte werden von Leser:innen unterschiedlich wahrgenommen. Nutzen Sie einen Variance Index, der Review-Kommentare aggregiert und Risiken quantifiziert.

{
  "id": "hero-2025-landing",
  "varianceIndex": 0.32,
  "flags": [
    "gendered-language",
    "cultural-reference"
  ],
  "reviewers": 4,
  "status": "needs-rewrite"
}

Liegt der Wert über 0,5, sollten KI-Parameter angepasst oder der Styleguide aktualisiert werden.

WCAG-2.2-Mapping-Board

Echtzeit-Audit-Dashboards

image-trust-score-simulator liefert Scores, die Accessibility und Provenienz vereinen.

{
  "score": 86,
  "signals": {
    "hasAltText": true,
    "manualReview": true,
    "hasConsent": true,
    "restricted": false
  },
  "recommendations": [
    "Sprach-Tags zu Untertiteln ergänzen",
    "Audiodeskriptionsskript teilen"
  ]
}

Empfohlene Widgets für Looker Studio:

• Abschlussrate ALT-Review
• Variance-Index-Heatmap
• Abdeckung je WCAG-Erfolgskriterium
• Compliance-Status nach nationalem/internationalem Recht

Runbook-Beispiel

# ALT Review Runbook

## 1. Incident-Definition
- Fehlender ALT-Text
- Unangemessene KI-Formulierung
- Verdacht auf WCAG-1.1.1-Verstoß

## 2. Erstreaktion
1. Jira-Ticket mit "A11Y-Incident" anlegen
2. Seite temporär depublizieren (`noindex` + Banner)
3. Response-Team zusammenstellen (A11Y Lead, QA, Copy)

## 3. Behebung
- KI-Entwurf neu erstellen
- Styleguide aktualisieren
- Regel im `alt-text-linter` ergänzen

## 4. Nachbereitung
- Postmortem binnen 48h abschließen
- Bericht an Kundschaft senden
- Schulungsinhalte ins LMS stellen

Fallstudie: Medizinportal

• Ausgangslage: Über 600 Diagramme und Fotos ohne ALT-Text auf einer medizinischen Fallstudienplattform.
• Maßnahmen:
  • Metadaten (Behandlungsname, Patiententyp, Equipment) in KI-Prompts eingebunden, um Genauigkeit zu erhöhen.
  • Reviews mit Variance Index > 0,4 priorisiert, um Tonalitätsunterschiede auszuräumen.
  • Mit animation-governance-planner Audiodeskriptionsplanung für Motion-Assets ergänzt.
• Ergebnis: WCAG-AA-Konformität in externer Prüfung erreicht; KI-Unterstützung reduzierte Aufwand um 45 %, Kundenzufriedenheit stieg auf 4,8/5,0.

Zusammenfassung

• KI beschleunigt Entwürfe, doch Review-Verantwortung muss klar bleiben und Bias kontinuierlich überwacht werden.
• alt-text-linter, animation-governance-planner und image-trust-score-simulator integrieren, um WCAG 2.2 und rechtliche Vorgaben einzuhalten.
• Transparenzberichte und Runbooks halten Kund:innen über Fortschritt und Audit-Fähigkeit auf dem Laufenden – Accessibility wird zum strategischen Differenzierungsmerkmal.

KI-gestützte Accessibility ist mehr als Compliance; sie eröffnet neue Beratungsangebote. 2025 werden hybride Review-Prozesse zum Standard, um Geschwindigkeit und Qualität gleichzeitig zu liefern.