Proč AI generované opravy přístupnosti předčí automatizované záplaty

Překryvné nástroje přístupnosti, jako accessiBe a UserWay, vkládají JavaScript za běhu, aby „opravily" porušení WCAG bez zásahu do zdrojového kódu. Nefungují: v průzkumu WebAIM označilo 72 % uživatelů s postižením překryvné nástroje za neúčinné. V lednu 2025 uzavřela americká FTC s accessiBe vyrovnání na 1 milion $ za klamavá tvrzení o automatické shodě s WCAG a weby s překryvnými nástroji se v USA opakovaně objevují v žalobách, stovky případů ročně. Alternativa bývala nudná: najmout konzultanta, čekat šest týdnů, dostat PDF s porušeními bez kódu. Dnes tuto mezeru zavírají jazykové modely. Moderní LLM přečte ARIA kontext nálezu, okolní HTML a popis dopadu a vygeneruje přesnou opravu kódu, včetně vysvětlení juniorovi, proč na změně záleží. Axively prožene každé porušení AI s ukotvenými prompty a přiloží k reportu rovnou diff. Opravu pořád vlastníte vy; jen přeskočíte problém prázdné stránky.