Mit KI und menschlicher Expertise zur digitalen Barrierefreiheit

Rund 1,3 Milliarden Menschen weltweit leben laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) mit einer signifikanten Behinderung – etwa körperlicher, sensorischer, kognitiver oder psychischer Art.

Für sie entscheidet digitale Barrierefreiheit darüber, ob sie Online-Banking, Ticketbuchungen oder Webshops selbstständig nutzen können. Für Unternehmen ist das Thema zugleich eine Pflichtaufgabe: Seit dem 28. Juni 2025 gilt in Deutschland das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG), die deutsche Umsetzung des European Accessibility Act (EAA). Es verpflichtet erstmals private Anbieter, ihre digitalen Produkte und Dienstleistungen barrierefrei zu gestalten – von Messenger-Diensten über E-Books bis zu Routern und SB-Terminals. Im öffentlichen Sektor gilt diese Pflicht nach BITV 2.0 bereits seit 2019; die bewährten Standards kommen damit nun auch auf private Anbieter zu.

Ein Jahr nach Inkrafttreten zeigt sich: Der Anspruch ist hoch, die Umsetzung schleppend. Was das für Betroffene bedeutet, zeigt ein Beispiel: Eine Nutzerin mit eingeschränkter Feinmotorik möchte online einen Arzttermin buchen. Weil präzise Mausbewegungen schmerzhaft sind, steuert sie die Webseite per Tastatur. Doch der Kalender funktioniert nur per Drag-and-drop, der Fokus springt unvorhersehbar über die Seite, ein Dialogfenster bleibt für die Tastaturbedienung verschlossen. Was wie ein kleiner Funktionsfehler wirkt, wird für sie zur Barriere. 

Indes benennt die EU-Kommission in ihrer Strategie für die Rechte von Menschen mit Behinderungen bis 2030 KI-Assistenztechnologien als Schlüsselhebel. Doch kann KI tatsächlich die Lücke schließen?

Standards sind da, die Umsetzung hinkt hinterher

Bevor sich diese Frage beantworten lässt, lohnt der Blick auf den Status quo – und der ist ernüchternd. Der WebAIM Million Report 2026 analysiert jährlich die Startseiten der meistbesuchten Websites: 95,9 Prozent zeigen automatisch erkennbare Verstöße gegen die Web Content Accessibility Guidelines (WCAG), und manuelle Prüfungen decken weitere auf. Damit kehrt sich der Trend nach sechs Jahren mit jährlich kleinen Verbesserungen um, die Fehlerquote steigt erstmals wieder an. Im Schnitt finden sich 56,1 Fehler pro Startseite, rund zehn Prozent mehr als im Vorjahr.

Besorgniserregend ist, dass es sich um wenige, aber gängige Aspekte handelt. 96 Prozent aller Fehler entfallen auf nur sechs Kategorien: zu geringe Kontraste, fehlende Alternativtexte, Formularfelder ohne korrekte Beschriftung, leere Links, leere Buttons und fehlende Sprachkennzeichnung der Seite, damit Screenreader Texte überhaupt korrekt vorlesen können. Das sind grundlegende Anforderungen und damit der schnellste Hebel für jedes Programm zur Barrierefreiheit. 

Während sich schon bei grundlegenden Anforderungen großer Nachholbedarf zeigt, wächst gleichzeitig die Komplexität: Die durchschnittliche Zahl der Seitenelemente stieg binnen eines Jahres um 22,5 Prozent, der Einsatz von ARIA-Attributen sogar um 27 Prozent. ARIA-Attribute sollen Screenreadern Informationen über Bedienelemente liefern. Doch Seiten mit ARIA wiesen im Schnitt 17 zusätzliche potenzielle Barrieren auf. 

KI hilft früh im Prozess

Wo liegt also der Hebel? KI wirkt dort am stärksten, wo Teams Barrierefreiheit früh, kontinuierlich und skalierbar in ihre Prozesse einbauen. Die fachliche Grundlage bilden die EN 301 549 und die WCAG. Vier Anwendungsmöglichkeiten bieten sich dabei besonders an.

KI als Co-Pilot für barrierefreien Code: KI-Co-Piloten wie GitHub Copilot oder Cursor können Entwicklungsteams dabei unterstützen, Accessibility-Anforderungen früher im Entwicklungsprozess zu berücksichtigen. Sie schlagen semantisches HTML vor, erinnern an fehlende Labels oder machen unklare Button-Texte sichtbar. Gerade in agilen Teams, in denen Wissen über Barrierefreiheit unterschiedlich verteilt ist, kann das helfen, eine Grundqualität in der Codebasis zu verankern.

Automatisch entsteht Barrierefreiheit dadurch aber nicht. Laut WebAIM sind 22 Prozent aller ARIA-Menüs unzugänglich, weil die nötigen Markup- und Interaktionsregeln fehlen. KI-Assistenz liefert nur dann verlässliche Ergebnisse, wenn Teams klare Qualitätskriterien, Coding-Standards und Review-Prozesse vorgeben. Eine KI ist also nur so hilfreich wie die Standards, Beispiele und Prüfmechanismen, die Teams ihr mitgeben. Aktuelle Entwicklungen zeigen hier, dass Accessibility-Code-Agenten diese Aufgaben zukünfitg auch übernehmen werden.

KI für barrierearme Content-Erstellung: Sprach- und Bildmodelle entlasten Content-Teams, indem sie Vorschläge für Alt-Texte, einfache Sprache, Untertitel oder Zusammenfassungen liefern. Und das ist dringend nötig, denn laut WebAIM hat mehr als jedes vierte Bild auf populären Webseiten einen fehlenden oder unbrauchbaren Alt-Text. Automatisch erzeugter Alt-Text benötigt allerdings einen prüfenden menschlichen Blick: Was auf einem Bild sichtbar ist, beschreibt KI – ob es informativ, funktional oder dekorativ wirkt, beurteilt der Mensch.

KI als Treiber zeitgemäßer Barrierefreiheits-Tests: Der pragmatischste Ansatzpunkt sind automatisierte Scanner wie Axe DevTools oder IBM Equal Access. Sie prüfen regelbasiert auf WCAG-Verstöße und können, in CI/CD-Pipelines integriert, kontinuierlich mit laufen. Erweiterte Werkzeuge wie Axe DevTools for Web (Bundle) ergänzen diese automatisierten Scans um KI-gestützte und geführte Tests. Damit lassen sich unter anderem Tastaturbedienung, modale Dialoge, Formulare, Tabellen, Bilder, Seitenstruktur und interaktive Elemente systematischer prüfen, also Bereiche, die automatisierte Scans allein häufig nicht vollständig abdecken. Zusätzlich unterstützen solche Tools bei Priorisierung, Deduplizierung, User-Flow-Analysen, Reporting und der Übergabe von Findings etwa an Jira. Der eigentliche Mehrwert liegt im Shift Left: Accessibility wird nicht erst am Ende auditiert, sondern kontinuierlich während Entwicklung und Qualitätssicherung überprüft. So fallen Barrieren früher auf, idealerweise bereits im Pull Request oder vor dem Merge statt erst kurz vor dem Release. Das ist umso wichtiger, weil die Marktüberwachungsstelle der Länder (MLBF) perspektivisch Stichproben bei Produkten und Dienstleistungen durchführt. Bei Verstößen drohen Bußgelder von bis zu 100.000 Euro – im Extremfall kann sie die betroffenen Online-Dienste sogar abschalten.

KI als Assistenztechnologie für mehr Nutzer-Autonomie: Die ersten drei Felder betreffen Unternehmen in der Produktentwicklung, doch KI wirkt auch direkt bei den Anwender*innen. KI-gestützte Screenreader wie JAWS, TalkBack oder VoiceOver erkennen Text in Bildern oder Symbole zunehmend automatisch und beschreiben auch interaktive Elemente sowie komplette Screens detailliert. Das bedeutet: Der Screenreader liest nicht mehr nur vor, sondern leistet echte Assistenz. Für Menschen mit Behinderung bedeutet das konkrete Autonomiegewinne im Alltag, gleichzeitig sinkt die Fehlertoleranz. Wer auf KI angewiesen ist, um digitale Angebote überhaupt nutzen zu können, braucht verlässliche, nachvollziehbare und korrigierbare Ergebnisse. Halluzinierende Sprachmodelle gefährden hier die digitale Teilhabe.

Die Gefahr der Scheinsicherheit

So unterschiedlich diese vier Wirkungsfelder sind, sie teilen eine Gefahr: die Scheinsicherheit. Automatisierte Tools können nur einen Teil der WCAG-Verstöße zuverlässig erkennen. KI kann dies mit semantischen Analysen ergänzen und verbessern. Dennoch erfordern Tastaturführung, Screenreader-Logik, kognitive Verständlichkeit, sinnvolle Fokus-Reihenfolge oder die tatsächliche Nutzungserfahrung eine menschliche Bewertung.

Wer Barrierefreiheit ausschließlich auf Tools stützt, riskiert einerseits regulatorische Sanktionen und andererseits, genau jene Menschen auszugrenzen, zu deren Gunsten das Gesetz ursprünglich entstanden ist.Manuelle Barrierefreiheitstests sowie Tests mit assistiven Technologien und Anwender*innen mit Behinderung bleiben unverzichtbar.

Vom Gesetz zur Praxis

Die regulatorische Lage wird in den kommenden Monaten dichter. Die Marktüberwachungsstelle der Länder (MLBF) bereitet ihre Prüfungen vor, der European Accessibility Act setzt europaweit Maßstäbe, und der EU AI Act (KI-Verordnung) ergänzt für viele KI-Anwendungen Transparenz- und Dokumentationspflichten. Unternehmen adressieren diese Aktualisierungen besser in einem Vorgang als in separaten Strängen.

Die Regulierung verändert auch die Rolle von KI. Unternehmen müssen künftig zeigen, wie ihre KI-Funktionen arbeiten und wie verlässlich ihr Output ist. Daher gehört Barrierefreiheit von Anfang an in die Produktentwicklung – früh im Prozess, lange vor der finalen Compliance-Prüfung. Sie verdient denselben Status wie IT-Sicherheit oder Datenschutz, mit klaren Zuständigkeiten zwischen Engineering, Product Ownership und Compliance. Wer so vorgeht, gewinnt zweifach: organisatorisch, weil sich die Pflichten aus BFSG, EAA und AI Act gemeinsam adressieren lassen. Und am Markt, weil 13 Millionen Menschen in Deutschland und 90 Millionen in der EU damit zur festen Nutzergruppe digitaler Produkte werden. Hier entscheidet sich, wer digitale Produkte für alle baut – und wer nur für die Mehrheit.