Automatische Tests, KI und manuelle Prüfung: Was Barrierefreiheits-Tools wirklich finden

Ein Lighthouse-Score von 100, keine Fehler in WAVE, und ein KI-Assistent bestätigt, dass der Code sauber aussieht. Ist die Website damit barrierefrei? Leider nein. Automatische Tests sind wertvoll, aber sie sehen nur einen Teil der Barrieren. Und auch künstliche Intelligenz ändert daran bisher weniger, als viele hoffen.

In diesem Artikel erfahren Sie, was automatische Tools zuverlässig finden, wo sie an Grenzen stoßen und wie Sie automatische und manuelle Prüfung so kombinieren, dass Ihr Produkt wirklich für alle nutzbar wird.

Was automatische Tools gut können

Tools wie axe DevTools, WAVE, Lighthouse, Accessibility Insights, das ARC Toolkit oder Pa11y prüfen den Code einer Seite gegen feste Regeln. Das gelingt zuverlässig bei allem, was sich eindeutig messen lässt:

• Farbkontraste: Hat Text gegenüber dem Hintergrund das Mindestverhältnis von 4,5:1?
• Alternativtexte: Fehlt bei einem Bild das alt-Attribut?
• Überschriftenhierarchie: Werden Ebenen übersprungen, fehlt eine H1?
• Zugängliche Namen: Haben Buttons und Links einen Namen, den ein Screenreader vorlesen kann?
• Klickflächen: Sind Links, Buttons und Eingabefelder groß genug und haben ausreichend Abstand?
• Formulare: Sind Labels mit ihren Eingabefeldern verknüpft, ist autocomplete gesetzt?
• ARIA: Gibt es ungültige Rollen oder Attribute?

Automatische Tests sind schnell, günstig und beliebig wiederholbar. In einer CI-Pipeline, etwa mit Pa11y CI oder Lighthouse CI, fangen sie Rückschritte ab, bevor sie live gehen. Für Design-Dateien gibt es Plugins wie Stark für Figma, die Kontraste schon im Entwurf prüfen.

Wo automatische Tests an Grenzen stoßen

Wie viele Barrieren automatische Tools finden, schätzen verschiedene Quellen unterschiedlich ein. Die meisten Angaben liegen bei etwa 30 bis 50 Prozent. Bezogen auf die einzelnen WCAG-Kriterien ist der Anteil noch kleiner: Nur ein kleiner Teil der Kriterien lässt sich vollständig und zuverlässig automatisch prüfen.

Der Grund ist einfach: Ein Tool sieht den Code, aber nicht die Bedeutung. Einige Beispiele:

• Alternativtexte: Das Tool erkennt, dass ein alt-Attribut fehlt. Ob alt="bild_0815.jpg" oder „Grafik“ den Inhalt eines Diagramms sinnvoll beschreibt, erkennt es nicht.
• Tastaturbedienung: Lässt sich das Menü mit der Tastatur öffnen? Springt der Fokus in den geöffneten Dialog und beim Schließen wieder zurück? Ist die Reihenfolge logisch?
• Screenreader: Wird „Artikel in den Warenkorb gelegt“ angesagt, oder passiert für blinde Nutzerinnen und Nutzer scheinbar nichts?
• Fehlermeldungen: Steht dort „Ungültige Eingabe“ oder „Bitte geben Sie das Datum im Format TT.MM.JJJJ ein“?
• Linktexte: Zehnmal „Mehr erfahren“ auf einer Seite ist technisch korrekt, für Screenreader-Nutzende aber nutzlos.
• Zoom und Umbruch: Funktioniert die Seite bei 400 % Vergrößerung ohne horizontales Scrollen?

Ein einfaches Experiment zeigt das Problem: Testen Sie dieselbe Seite mit Lighthouse und mit WAVE. Die Ergebnisse weichen oft deutlich voneinander ab. Und keines der beiden Tools kann Ihnen sagen, ob die Seite tatsächlich barrierefrei ist.

Und was ist mit KI?

Künstliche Intelligenz ist bei der Barrierefreiheit eine echte Hilfe, aber kein Ersatz für eine fachkundige Prüfung.

Wo KI hilft:

• Entwürfe für Alternativtexte und Bildbeschreibungen erstellen
• Fehlermeldungen von Testtools verständlich erklären
• Code-Vorschläge für die Behebung liefern
• Muster in großen Mengen von Seiten erkennen

Wo KI an Grenzen stößt:

• Kontext: Ob ein Bild Information trägt oder nur Dekoration ist, hängt vom Zweck der Seite ab. Das muss ein Mensch entscheiden.
• Absicht: Um eine Komponente zu prüfen, muss man wissen, was sie leisten soll. Ein Akkordeon, das sich wie ein Tab-Panel verhält, kann technisch fehlerfrei und trotzdem verwirrend sein.
• Echte Nutzung: Menschen mit Behinderungen nutzen sehr unterschiedliche Hilfsmittel und Strategien. Den Durchschnittsnutzer gibt es nicht.
• Plausible Fehler: KI-Vorschläge klingen überzeugend, enthalten aber regelmäßig unnötiges oder falsches ARIA, das die Barrierefreiheit sogar verschlechtert.

Vorsicht gilt auch bei sogenannten Overlays: Skripte oder Widgets, die versprechen, eine Website per Knopfdruck barrierefrei zu machen. Sie beheben die Ursachen im Code nicht und werden von vielen Betroffenen und Fachleuten kritisiert.

Was zu einer manuellen Prüfung gehört

Eine fachkundige manuelle Prüfung ergänzt die automatischen Tests um alles, was Verständnis erfordert:

1. Tastaturtest: Die gesamte Seite nur mit Tab, Enter, Leertaste und Pfeiltasten bedienen.
2. Screenreader-Test: Mit NVDA unter Windows und VoiceOver auf Mac und iPhone prüfen, was tatsächlich vorgelesen wird.
3. Zoom und Textvergrößerung: Darstellung bei 200 % und 400 % sowie mit angepassten Textabständen prüfen.
4. Inhalte: Sind Überschriften, Linktexte, Formularhinweise und Fehlermeldungen verständlich?
5. Systematischer Abgleich: Alle relevanten Kriterien der WCAG beziehungsweise der EN 301 549 werden geprüft und dokumentiert.

Noch aussagekräftiger wird es, wenn zusätzlich Menschen mit Behinderungen das Produkt testen.

So kombinieren Sie beides sinnvoll

Die beste Strategie ist nicht „automatisch oder manuell“, sondern beides an der richtigen Stelle:

1. Im Entwicklungsalltag: Browser-Erweiterungen wie axe DevTools nutzen und automatische Tests in die CI-Pipeline einbauen.
2. Bei jedem neuen Feature: Ein kurzer Tastatur- und Screenreader-Check gehört in die Definition of Done.
3. Vor dem Launch und regelmäßig danach: Ein fachkundiges Audit prüft alle Kriterien und zeigt, wo Sie stehen.
4. Wenn möglich: Nutzertests mit Menschen mit Behinderungen.

Fazit

Automatische Tools und KI machen Barrierefreiheit schneller und günstiger. Sie sind aber Werkzeuge, kein Urteil. Kein Tool kann allein feststellen, ob eine Website barrierefrei ist. Dafür braucht es menschliche Bewertung durch jemanden, der versteht, wie Menschen mit Behinderungen digitale Produkte tatsächlich nutzen.

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