L’AI promette un web per tutti, ma da sola non basta

Il tessuto socio-economico contemporaneo si sviluppa su una trama interamente digitale. L’accesso all’informazione, ai servizi finanziari, alle piattaforme di e-learning, alle cure mediche e ai canali della Pubblica Amministrazione non rappresenta più un’alternativa ai canali fisici, bensì la modalità primaria e spesso esclusiva di interazione tra il cittadino e la società. In questo contesto, l’accessibilità del web e delle applicazioni mobili cessa di essere una semplice opzione tecnica relegata alle buone pratiche di sviluppo. Al contrario, si configura come un pilastro essenziale dei diritti civili universali e un elemento cardine della conformità normativa internazionale. ¹

Le tematiche legate all’accessibilità digitale sono state storicamente trattate come requisiti secondari, elementi da implementare solo in presenza di vincoli contrattuali specifici o per rispondere alle esigenze di una ristretta cerchia di utenti affetti da disabilità sensoriali o motorie gravi². Questa visione miope ha generato un ecosistema digitale frammentato, caratterizzato da barriere architettoniche virtuali invisibili ma insormontabili.

Molte interfacce moderne, seppur visivamente accattivanti, risultano del tutto inutilizzabili per chi si affida a tecnologie assistive come screen reader, sistemi di puntamento oculare o tastiere adattive. Quando un portale pubblico o un servizio privato esclude una fetta di popolazione, non sta solo offrendo una cattiva esperienza utente; sta attuando una discriminazione digitale sistematica, poiché lo spazio digitale deve essere strutturalmente antropocentrico ed ecocompatibile, pena l’esclusione sociale dell’individuo.³

IA e accessibilità web tra diritti digitali e conformità europea

Oggi, l’evoluzione del quadro legislativo europeo ed internazionale sta imponendo una netta inversione di tendenza. Le aziende e le istituzioni pubbliche non si trovano più a dover decidere se rendere accessibili i propri ecosistemi digitali, ma come farlo nel modo più rapido, efficiente e strutturale possibile.

La risposta a questa pressante esigenza risiede nell’evoluzione tecnologica: l’integrazione dell’Intelligenza Artificiale (IA) all’interno dei processi di sviluppo software consente di superare i limiti storici dei controlli manuali e degli interventi a posteriori. Automatizzare l’accessibility auditing e la remediation del codice significa abilitare un cambio di paradigma epocale, trasformando l’inclusione da un costo correttivo a un valore nativo del software. Questa evoluzione non mira a sostituire la sensibilità umana, ma a potenziarla, offrendo strumenti in grado di gestire la complessità dei sistemi web moderni su scala industriale.

European Accessibility Act e obblighi di conformità digitale

Il motore principale di questa trasformazione è senza dubbio la spinta legislativa. Il panorama normativo europeo ha tracciato una linea di demarcazione netta con l’introduzione e il progressivo recepimento dell’European Accessibility Act (EAA), formalmente noto come Direttiva (UE) 2019/882⁴. Questa direttiva rappresenta un punto di svolta fondamentale: se la precedente Direttiva (UE) 2016/2102 si concentrava esclusivamente sui siti web e le applicazioni mobili degli enti pubblici, l’EAA estende l’obbligo di accessibilità a una vastissima platea di soggetti privati. L’Europa ha compreso che l’inclusione sociale non può prescindere dall’inclusione commerciale, e che il mercato unico digitale deve essere privo di barriere per chiunque.

Il recepimento italiano dell’EAA ha ridisegnato i confini della responsabilità aziendale e i flussi interni ai singoli rami operativi ⁵. Le organizzazioni che operano in settori chiave dell’economia digitale sono ora legalmente vincolate a garantire la piena accessibilità dei propri servizi⁶. Tra i settori maggiormente impattati figurano:

• Commercio elettronico (E-commerce): Ogni piattaforma di vendita online, dai piccoli negozi digitali ai grandi marketplace, deve consentire l’intero flusso d’acquisto (scelta del prodotto, gestione del carrello, pagamento) a qualunque utente, indipendentemente dalle sue abilità fisiche o cognitive. Un carrello che si blocca durante la lettura vocale non è solo un’occasione persa, è un illecito.
• Servizi bancari e finanziari: I servizi di home banking, i sistemi di pagamento elettronico e le piattaforme di investimento devono essere completamente fruibili. L’autonomia finanziaria è un diritto, e le interfacce non possono ostacolarla.
• Trasporti e logistica: I servizi di trasporto aereo, ferroviario, su autobus e marittimi, inclusi i relativi siti web e app di prenotazione e informazione sul traffico, rientrano pienamente nell’obbligo.
• Servizi di informazione e media: Gli ebook, i software dedicati alla lettura e i siti di notizie devono garantire la massima leggibilità e compatibilità con i sistemi di sintesi vocale.

Le sanzioni previste per il mancato adempimento non sono più meramente simboliche. Esse ricalcano la severità dei framework normativi europei come il GDPR, introducendo pesanti sanzioni amministrative pecuniarie, l’obbligo di cessazione dell’infrazione e, nei casi più gravi, l’esclusione dai bandi di gara pubblici e il blocco della commercializzazione del servizio digitale. L’accessibilità è diventata a tutti i livelli un elemento di gestione del rischio aziendale (Risk Management), al pari della cybersecurity e della protezione dei dati personali. I dipartimenti legali e di conformità non possono più ignorare l’architettura tecnica del software aziendale.

L’accessibilità web come leva strategica per il business

Limitare l’analisi dell’accessibilità alla sola conformità legale significa tuttavia ignorare il suo straordinario potenziale come leva di crescita economica e competitività sul mercato. L’inclusione digitale non è un centro di costo a fondo perduto, bensì un investimento strategico ad alto rendimento, capace di generare un impatto positivo misurabile su diverse aree di business. Un’azienda che progetta per tutti non sta semplicemente obbedendo a una legge; sta migliorando la qualità del proprio prodotto per l’intera platea dei suoi clienti, registrando sul lungo periodo impatti fortemente favorevoli sul fatturato netto aziendale ⁷.

Accessibilità web, disabilità e Silver Economy

Secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, oltre il 15% della popolazione mondiale convive con una forma di disabilità ⁸. A questo dato strutturale si aggiunge un trend demografico ineludibile: l’invecchiamento progressivo della popolazione nei paesi occidentali. La cosiddetta Silver Economy identifica una fascia di consumatori Senior dotata di elevata capacità di spesa, ma che sperimenta il naturale declino delle funzioni visive, uditive, motorie e cognitive. Ottimizzare una piattaforma web per l’accessibilità significa aprire le porte a un bacino di milioni di utenti che, di fronte a un’interfaccia complessa o inaccessibile, abbandonerebbero immediatamente il sito a favore di un concorrente più inclusivo.

Esiste inoltre la sfera della disabilità temporanea o situazionale. Un utente con un braccio ingessato, un professionista che naviga sullo smartphone sotto la luce diretta del sole o un genitore che stringe un neonato e ha una sola mano libera sperimentano le stesse identiche barriere di chi ha una disabilità permanente. Progettare un’interfaccia accessibile significa, in ultima analisi, renderla più resiliente, logica e flessibile per chiunque, riducendo l’attrito complessivo dell’esperienza d’uso quotidiana ⁹.

Le sinergie tra accessibilità web e SEO

Esiste una sovrapposizione quasi totale tra le linee guida per l’accessibilità e i fattori di ranking utilizzati dai moderni motori di ricerca. Gli algoritmi di Google o Bing analizzano le pagine web esattamente come farebbe uno screen reader: non “vedono” l’interfaccia grafica nei suoi fronzoli estetici, ma leggono la struttura logica del codice. Un’architettura priva di barriere e basata su standard accessibili innesca una sinergia profonda con l’indicizzazione organica:

• Semantica dei tag HTML: L’uso corretto dei tag di intestazione (<h1>, <h2>, ecc.) definisce una gerarchia chiara, permettendo ai bot dei motori di ricerca di comprendere istantaneamente gli argomenti principali della pagina e la loro rilevanza relativa.
• Testi alternativi per le immagini: L’attributo alt consente l’indicizzazione dei contenuti visivi in Google Immagini, migliorando la rilevanza complessiva del dominio per parole chiave specifiche.
• Architettura e linkabilità: Link descrittivi (che evitano formule generiche come “clicca qui”) migliorano il passaggio del valore di link (link juice) e la comprensione del contesto logico del sito da parte dei crawler.

Accessibilità digitale, reputazione e criteri ESG

Nell’era della trasparenza e della responsabilità sociale d’impresa, i consumatori e gli investitori istituzionali valutano le aziende non solo in base alle performance finanziarie, ma anche rispetto al loro impatto sociale ed etico. L’accessibilità digitale si inserisce perfettamente nei criteri ESG (Environmental, Social, and Governance), in particolare sotto l’asse Social. Dimostrare un impegno concreto nell’abbattimento delle barriere digitali consolida la reputazione del marchio, favorisce la fidelizzazione dei clienti e attrae capitali da fondi d’investimento etici che premiano la sostenibilità, la fiducia dell’utente finale e l’inclusione a lungo termine ¹⁰.

Come l’IA automatizza l’auditing dell’accessibilità web

La conformità tecnica all’accessibilità si misura globalmente attraverso il rispetto delle WCAG (Web Content Accessibility Guidelines), sviluppate dal World Wide Web Consortium (W3C) ¹¹. Il passaggio dalle WCAG 2.1 alle WCAG 2.2 ha introdotto criteri di successo ancora più stringenti, focalizzati sulla navigazione da tastiera, sui dispositivi touch e sulle interfacce cognitive. Garantire che migliaia di pagine web dinamiche rispettino costantemente questi standard è un compito impossibile senza il supporto dell’automazione.

L’Intelligenza Artificiale ha ridefinito i confini dell’automazione nell’accessibilità. I vecchi strumenti di validazione statica basati su regole rigide erano in grado di intercettare solo una frazione minima degli errori, stimata tra il 20% e il 40% delle violazioni totali ¹². Sistemi dotati di algoritmi di Machine Learning, Computer Vision e Modelli Linguistici Avanzati (LLM) permettono invece un’analisi profonda, contestuale e dinamica dell’interfaccia, trasformando l’intero sistema da puramente descrittivo a prescrittivo.

Parsing e analisi semantica del codice

Il primo livello di intervento dell’IA riguarda il parsing e la comprensione semantica del codice sorgente. Quando un algoritmo analizza una pagina web, non si limita a verificare la presenza fisica di un tag, ma ne interpreta il significato nel contesto d’uso complessivo.

Un esempio lampante è la gestione dell’attributo alt per le immagini. Un validatore tradizionale si limita a verificare che l’attributo esista. Se uno sviluppatore distratto ha inserito un’etichetta non comunicativa, il vecchio validatore considererà il criterio soddisfatto, sebbene l’informazione sia del tutto inutile per un utente non vedente. L’IA, grazie ai moderni modelli di computer vision, analizza la componente visiva dell’immagine e il testo circostante¹³. Se rileva la fotografia di una spiaggia al tramonto all’interno di un sito di viaggi, comprende l’intento comunicativo e genera dinamicamente una descrizione semantica accurata (es. “Spiaggia deserta al tramonto con sfumature arancioni e onde leggere”).

L’analisi semantica si estende alla struttura delle intestazioni. Molto spesso i designer utilizzano i tag di intestazione per ragioni puramente estetiche. L’IA analizza le proprietà strutturali e l’ordine logico del documento, segnalando o correggendo le inversioni gerarchiche che disorientano gli utenti che navigano saltando da un’intestazione all’altra. L’algoritmo impara a riconoscere l’intento strutturale al di là dell’aspetto visivo.

Remediation automatizzata sul DOM

Il vero salto quantico abilitato dall’IA risiede nella capacità di effettuare la remediation (la correzione dell’errore) direttamente sul DOM in tempo reale o durante la fase di compilazione del codice¹⁴. Intervenire a questo livello permette di correggere l’esperienza d’uso prima che l’utente finale interagisca con l’elemento difettoso.

IA e calcolo del contrasto cromatico

Il contrasto tra il colore del testo e lo sfondo è uno dei requisiti WCAG più frequentemente violati. Le linee guida richiedono un rapporto di contrasto minimo di 4.5:1 per il testo normale e di 3:1 per il testo grande. L’IA monitora costantemente il foglio di stile (CSS) applicato al DOM. Nel caso in cui un testo violi la soglia minima, l’algoritmo calcola matematicamente la variante cromatica più vicina al colore originale del brand che soddisfi il criterio di successo WCAG, applicando la modifica istantaneamente via CSS sul DOM, salvaguardando l’identità del marchio e la leggibilità.

Navigazione da tastiera e gestione degli stati ARIA

Molti utenti con disabilità motorie non possono utilizzare il mouse e si affidano esclusivamente al tasto Tab della tastiera per spostarsi all’interno di un sito. Se il codice non è strutturato correttamente, il focus della tastiera può diventare invisibile o intrappolarsi all’interno di un elemento (keyboard trap).

L’IA simula l’interazione da tastiera analizzando l’albero del DOM. Se rileva un pulsante personalizzato creato utilizzando un generico tag <div>, l’IA interviene arricchendo l’elemento con gli attributi ARIA (Accessible Rich Internet Applications) necessari e iniettando i gestori di eventi per la tastiera (es. l’attivazione tramite il tasto Invio o la barra spaziatrice). L’elemento diventa così visibile e “L’elemento diventa così accessibile per lo screen reader senza richiedere una riscrittura strutturale immediata da parte dei programmatori.”

IA e accessibilità web nello Shift Left e nelle pipeline CI/CD

Nonostante l’efficacia delle soluzioni di remediation a runtime sul DOM, l’applicazione di correttivi esclusivamente sulla pagina già pubblicata mostra dei limiti strutturali se considerata come unica strategia a lungo termine. Per anni il mercato ha visto la diffusione di “overlay” JavaScript di terze parti: widget esterni che promettevano di rendere accessibile qualsiasi sito web con una sola riga di codice. L’esperienza d’uso ha dimostrato che questi sistemi fungono spesso da mera “pezza a colore”, rallentando le performance del sito e, in molti casi, entrando in conflitto con le configurazioni personalizzate degli screen reader degli utenti, peggiorando l’accessibilità complessiva e sollevando forti perplessità da parte degli organi di standardizzazione ¹⁵.

La vera rivoluzione guidata dall’IA consiste nello spostamento di questa intelligenza artificiale a monte del processo produttivo, adottando la filosofia dello Shift Left all’interno dell’SDLC (Software Development Life Cycle). L’obiettivo è intercettare l’errore dove costa meno correggerlo: nella fase di progettazione e scrittura del codice.

Integrazione dell’IA nelle pipeline di CI/CD

Invece di intervenire sul prodotto finito, gli agenti di auditing basati su IA vengono integrati direttamente nei sistemi di controllo versione (come Git) e nei flussi di Continuous Integration e Continuous Deployment (CI/CD)¹⁶. L’integrazione di questi strumenti di compliance permette di non sacrificare la velocità di rilascio, garantendo al contempo un controllo ferreo sul software prima della sua distribuzione su ambiente di produzione.

L’IA agisce in questa fase come un assistente di programmazione evoluto (un “linter” semantico avanzato). Se uno sviluppatore tenta di rilasciare un modulo di registrazione in cui i campi di input non sono associati in modo univoco alle rispettive etichette (<label>), la pipeline di CI/CD blocca il rilascio, mostra l’errore e suggerisce la correzione esatta direttamente nel codice sorgente. Questo meccanismo previene la frammentazione del codice e istruisce costantemente il team di sviluppo.

La nascita dell’Inclusive Design Nativo

Questo approccio trasforma radicalmente la cultura ingegneristica dell’organizzazione. L’accessibilità non è più l’ultima fase del progetto, spesso sacrificata per mancanza di tempo o di budget prima del go-live, ma diventa una condizione imprescindibile per la qualità del software stesso. Si parla dunque di Inclusive Design Nativo: l’accessibilità è radicata nell’architettura stessa dell’applicazione, nel sistema di design (Design System) e nel DNA del codice. I designer progettano pensando alla flessibilità, gli sviluppatori scrivono codice semanticamente ineccepibile e l’IA funge da guardiano instancabile e continuo del livello di qualità inclusiva. Il software nasce accessibile e i sistemi inclusivi plasmano nativamente il modo in cui i prodotti vengono sviluppati ¹⁷.

Validazione umana dell’IA per un web davvero accessibile

L’entusiasmo attorno alle capacità dell’Intelligenza Artificiale non deve indurre nell’errore opposto: pensare che l’automazione possa sostituire integralmente l’esperienza, la sensibilità e il giudizio umano. L’accessibilità non è una semplice checklist matematica da spuntare; è, prima di tutto, un’esperienza d’uso qualitativa, sfaccettata ed empatica. Un codice formalmente perfetto può comunque risultare frustrante o incomprensibile se manca una visione d’insieme incentrata sull’essere umano.

I limiti dell’automazione nell’accessibilità

L’IA eccelle nell’individuare violazioni strutturali oggettive, ma mostra forti limiti interpretativi di fronte ad aspetti contestuali e soggettivi. Questa frizione logica tra modelli matematici ed etica dell’interazione risiede alla base delle attuali sfide di allineamento degli algoritmi ¹⁸. Ad esempio:

• Pertinenza del testo alternativo: Un’IA può generare una descrizione accurata di un’immagine, ma solo un essere umano può stabilire se quella descrizione ha senso rispetto al messaggio specifico che l’autore dell’articolo voleva trasmettere, o se l’immagine ha una funzione puramente decorativa e dovrebbe quindi essere nascosta alle tecnologie assistive (alt=””).
• Flussi logici complessi: La comprensione se un processo di checkout o la compilazione di un modulo per la richiesta di un prestito siano “semplici e intuitivi” per una persona con disabilità cognitive sfugge alla capacità di analisi di un modello matematico. La linearità e l’intelligibilità di un percorso utente richiedono una validazione psicologica e comportamentale che solo l’esperienza umana possiede.

Il modello cooperativo Human in the Loop

Il futuro dell’accessibilità su scala industriale poggia sul modello cooperativo Human in the Loop (HITL). In questo scenario, l’IA e l’esperto umano uniscono le proprie forze per ottenere un risultato superiore a quello che ciascuno potrebbe raggiungere da solo:

1. L’IA si fa carico del lavoro pesante e ripetitivo: Scansiona milioni di righe di codice, corregge i contrasti elementari, genera bozze di testi alternativi per migliaia di immagini di un catalogo e mappa l’ordine del focus. Questo azzera i tempi morti e abbatte i costi di gestione.
2. L’esperto umano si concentra sul valore aggiunto: Convalida i suggerimenti più complessi dell’IA, supervisiona l’architettura dell’informazione e, soprattutto, conduce test di usabilità reali coinvolgendo persone con disabilità.

Questo approccio ottimizza le risorse economiche e temporali: il consulente di accessibilità non perde più ore a segnalare tag mancanti o contrasti errati, ma dedica il proprio tempo prezioso a perfezionare la reale esperienza utente della piattaforma, garantendo che il sistema sia non solo conforme, ma realmente accogliente

Fonte: Elaborazione Personale.

Sfide tecniche ed etiche dell’IA applicata all’accessibilità

L’adozione di pipeline di IA per l’accessibilità comporta una serie di sfide architetturali ed etiche che i responsabili dei sistemi informativi (CIO e CTO) devono affrontare con consapevolezza strategica. L’automazione è un potente acceleratore, ma richiede una governance rigorosa per evitare di introdurre nuove vulnerabilità o inefficienze nel sistema complessivo ¹⁹.

Performance e sovraccarico del DOM

L’esecuzione di script di IA complessi direttamente all’interno del browser dell’utente può comportare un sensibile degrado delle performance della pagina, aumentando metriche critiche come il Time to Interactive (TTI) o il Total Blocking Time (TBT). Se l’algoritmo deve analizzare e correggere la pagina mentre l’utente la sta leggendo, l’esperienza d’uso complessiva ne risentirà negativamente, soprattutto su dispositivi meno performanti o connessioni instabili.

È fondamentale che la remediation sul DOM avvenga in modo asincrono e ottimizzato. La strategia preferibile consiste nello spostare il carico computazionale a monte: l’applicazione delle correzioni dovrebbe avvenire lato server (Server Side Rendering) o direttamente durante la fase di build del software nelle pipeline di CI/CD. In questo modo, l’utente riceve un codice già ottimizzato e conforme, riducendo al minimo l’elaborazione dinamica sul proprio dispositivo client.

Allucinazioni dei modelli di IA ed etica dei dati

I modelli linguistici avanzati (LLM) utilizzati per generare descrizioni testuali o per correggere frammenti di codice possono essere soggetti a fenomeni di “allucinazione“, ovvero alla generazione di informazioni errate, fuorvianti o del tutto prive di senso. Se un’IA interpreta erroneamente un pulsante di “Conferma Pagamento” etichettandolo tramite attributi ARIA come “Annulla”, l’impatto sull’utente finale è catastrofico.

È necessario implementare layer di controllo probabilistico, validazioni deterministiche e limitare rigorosamente l’autonomia dell’IA nei nodi critici dell’applicazione, come i flussi transazionali, i moduli sanitari o i sistemi di autenticazione. Inoltre, i dati utilizzati per addestrare questi modelli devono essere monitorati costantemente per evitare bias discriminatori. Un’IA deve essere addestrata su un concetto di accessibilità universale, garantendo che le descrizioni generate siano sempre inclusive, neutre e prive di pregiudizi culturali o di genere, in conformità con i principi etici espressi dal quadro regolatorio comunitario in materia di intelligenza artificiale ²⁰.

IA e accessibilità web come infrastruttura sociale

L’automazione dell’accessibilità web tramite intelligenza artificiale segna il passaggio definitivo da un’era di interventi artigianali e reattivi a una nuova era di inclusione industriale e proattiva. La tecnologia non deve essere intesa come un espediente per aggirare la responsabilità umana o per spuntare una casella di conformità burocratica, bensì come l’infrastruttura abilitante che permette di scalare l’inclusione fino a renderla una caratteristica intrinseca, universale e indissolubile della rete.

La piena applicazione dei requisiti dell’European Accessibility Act impone oggi a tutto il comparto digitale un cambio di marcia immediato. Le organizzazioni che sanno cogliere questa sfida non solo si mettono al riparo da pesanti sanzioni legali e rischi reputazionali, ma si posizionano come leader di mercato. Sono aziende capaci di intercettare una domanda di servizi digitali sempre più attenta all’etica, all’usabilità e al rispetto dei diritti individuali.

L’Intelligenza Artificiale, se governata con rigore ingegneristico, monitoraggio costante e una profonda visione etica, si dimostra lo strumento più potente mai creato per abbattere le barriere digitali. Il suo ruolo finale è quello di restituire al web la sua promessa originaria: essere uno spazio aperto, democratico, paritario e accessibile a ogni essere umano, senza distinzioni.

Note

Cfr. Regolamento (UE) 2024/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 13 giugno 2024 (Legge sull’intelligenza artificiale / AI Act) ↩

Cfr. World Wide Web Consortium (W3C), Introduction to Web Accessibility, W3C Web Accessibility Initiative (WAI), risorsa consultabile online. ↩

Cfr. G. Goggin, Digital Technology and Society, in W. H. Dutton (a cura di), The Oxford Handbook of Internet Studies, Oxford, Oxford University Press, 2013, pp. 216-234. ↩

Cfr. L. Floridi, Il verde e il blu: Idee ingenue per migliorare la politica, Milano, Raffaello Cortina Editore, 2020. ↩

Direttiva (UE) 2019/882 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 17 aprile 2019, relativa ai requisiti di accessibilità dei prodotti e dei servizi, in Gazzetta ufficiale dell’Unione europea, L 151, 7 giugno 2019, pp. 70–115. ↩

Decreto Legislativo 12 maggio 2022, n. 57, Attuazione della direttiva (UE) 2019/882 del Parlamento europeo e del Consiglio, del 17 aprile 2019, relativa ai requisiti di accessibilità dei prodotti e dei servizi, in Gazzetta Ufficiale della Repubblica Italiana, Serie Generale, n. 125, 30 maggio 2022. ↩

Cfr. Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), Linee Guida sull’accessibilità degli strumenti informatici, emanate in attuazione del quadro normativo nazionale ed europeo. ↩

Cfr. Accenture, Disability:IN, American Association of People with Disabilities (AAPD), The Disability Inclusion Advantage, Research Report, 2018. ↩

Cfr. World Health Organization, World report on disability, Geneva, WHO, 2011. ↩

Cfr. D. A. Norman, La caffettiera del masochista. Il design degli oggetti quotidiani, Milano, Giunti Editore, 2019. ↩

Cfr. McKinsey & Company, The ESG premium: New perspectives on value and performance, McKinsey Sustainability Insights, 2020. ↩

Cfr. World Wide Web Consortium (W3C), Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2, W3C Recommendation, 5 ottobre 2023. ↩

Cfr. G. Brajnik, Comparing accessibility evaluation tools on a large scale, in Procedia Computer Science, vol. 14, 2012, pp. 320-329. ↩

Cfr. C. Gleason et al., Making the Web More Accessible with AI: A Survey, in Proceedings of CHI 2019, New York, ACM Press, 2019. ↩

Cfr. M. Monperrus, Automatic Software Repair: A Bibliography, in ACM Computing Surveys, vol. 51, n. 1, 2018, pp. 1-24. ↩

Cfr. IAAP (International Association of Accessibility Professionals), Joint Statement on Accessibility Overlays, 2021. ↩

Cfr. M. Alshayban et al., Accessibility of Mobile Applications: An Empirical Study, in Proceedings of ICSE 2020, New York, ACM Press, 2020. ↩

Cfr. Microsoft Design, Inclusive: A Microsoft Design Toolkit, Redmond, Microsoft Corporation, 2016. ↩

Cfr. I. Gabriel, Artificial Intelligence, Values, and Alignment, in Minds and Machines, vol. 30, n. 3, 2020, pp. 411-437. ↩

Cfr. Gartner, Top Strategic Technology Trends for 2024: AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM), Gartner Research Report, 2024. ↩