Los principios de accesibilidad no sólo tienen que ver con el diseño web

 

Como autor o creador de contenidos, tienes un importante rol en la accesibilidad y usabilidad de los sitios web y otros activos digitales, por eejemplo los post de un blog. El objetivo es que el contenido sea fácil de encontrar y comprender. Y para ello, es importante usar el texto alternativo, los encabezados y el lenguaje sencillo, así podrás llegar a todo el mundo, con un lenguaje sencillo y comprensible.

Este post resume los 4 principios de la accesibilidad web de W3.org

Principio 1: Perceptible (Perceivability) - Las personas deben poder percibir el contenido de una página Web. Cuando una persona no puede percibir el contenido, la página no es accesible. Las imágenes y elementos gráficos deben tener descripciones textuales, el texto debe ser legible con buen contraste y escalabilidad, y los contenidos de audio y vídeo deben contar con subtítulos o transcripciones.

Principio 2: Operable (Operability) - todas las funciones y elementos interactivos deben ser fáciles de usar. La navegación debe funcionar sin ratón, los botones y enlaces deben ser claros e intuitivos, y deben evitarse las acciones sensibles al tiempo, permitiendo a los usuarios interactuar a su propio ritmo.

Principio 3: Comprensible (Understandability) - La comprensibilidad garantiza que el contenido y la funcionalidad sean sencillos e intuitivos. El lenguaje debe ser claro y fácil de leer, las instrucciones deben ser directas. aunque los visitantes puedan ver el contenido e interactuar con él, un sitio no es plenamente accesible si no pueden entenderlo.

Principio 4: Robustez (Robustness) - Un sitio web debe funcionar en distintos dispositivos, navegadores y tecnologías de asistencia, como lectores de pantalla. La tecnología debe estar actualizada y ser compatible con las nuevas soluciones digitales para ofrecer a todos los usuarios una experiencia estable y accesible.

Referencia

WCAG 2.0 Guidelines https://www.w3.org/TR/2008/REC-WCAG20-20081211/

OpenEU, hacia una universidad abierta europea

 

La alianza OpenEU, coordinada por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), agrupa 14 universidades y 13 asociaciones académicas, empresariales, rurales, municipales y civiles de toda Europa para crear una universidad abierta paneuropea.

Ver artículo completo en: La alianza OpenEU

OpenEU contribuirá a la transformación digital de las instituciones de educación superior y a la integración de la tecnología en la docencia y el aprendizaje.

El objetivo de OpenEU, como primera universidad abierta paneuropea, es reforzar la dimensión digital, ecológica y social del espacio europeo de educación superior (EEES) ofreciendo acceso a una educación superior de calidad y un aprendizaje a lo largo de la vida.

La OpenEU se plantea crear una universidad abierta a escala europea que garantice oportunidades de aprendizaje para todo el mundo, en cualquier momento y desde cualquier lugar, independientemente de las limitaciones de tiempo, el lugar de residencia o el contexto personal o profesional, a fin de fortalecer el espacio europeo de educación superior.

OpenEU es la unión de las visiones comunes y las experiencias de diez universidades, con una misión compartida y diez metas para los próximos cuatro años:

1. Construir los fundamentos para una universidad abierta europea sólida y sostenible.
2. Fomentar la Innovación en planes de estudios, docencia y evaluación, microcredenciales acumulables que pueden conducir a titulaciones oficiales, proporcionar habilidades transferibles técnicas y no técnicas basadas en necesidades.
3. Hacer realidad el aprendizaje a lo largo de la vida por toda Europa, con Rutas de aprendizaje flexibles, personalizadas que faciliten las competencias necesarias para la sociedad y el mercado laboral.
4. Ampliar la participación de colectivos infrarrepresentados y desfavorecidos en la educación superior (como refugiados e inmigradas, mujeres en ámbito STEM, personas con discapacidad o que viven en áreas poco pobladas).
5. Garantizar la calidad del aprendizaje digital y de soluciones educativas innovadoras, a través de la investigación y la innovación basadas en retos.
6. Impulsar la transformación digital de la educación superior en Europa compartiendo la experiencia, conocimientos y recursos de OpenEU con otras universidades.
7. Democratizar la internacionalización a través de opciones de movilidad innovadoras y flexibles.
8. Potenciar la generación, transferencia y el intercambio de conocimiento basado en retos.
9. Aumentar el impacto social de las universidades en educación, investigación e innovación.
10. Fomentar los valores europeos a través del establecimiento de una cultura común a OpenEU, basada en principios como la calidad, la igualdad, la diversidad, la inclusión, el conocimiento abierto y la sostenibilidad medioambiental, para contribuir a crear sociedades y economías más resilientes.

Principios de Confianza y Seguridad en IA

(image: https://es.vecteezy.com/)

Título original: The Vector Institute’s AI Trust and Safety Principles, june, 2023
(traducción libre)

Este instituto ha compartido un fuerte compromiso de desarrollar IA segura y confiable. Los modelos actuales de IA generativos muestran gran poder y fácil acceso. Al mismo tiempo, revelan riesgos tanto existenciales como a corto plazo de la IA.

El instituto Vector de Canadá ha propuesto seis principios de confianza y seguridad en IA para organizaciones internacionales que reflejan el diálogo, valores y mejores prácticas de las empresas, gobiernos y comunidades de investigación de renombre mundial.

Seguir estos principios desde la investigación hasta la implementación o comercialización ayudará a garantizar que los sistemas de IA sean seguros y confiables. Estos principios de confianza y seguridad pueden brindar orientación a otras organizaciones que desarrollan su propio código de conducta y políticas de IA.

Principios fundamentales de la IA

1. La IA debe beneficiar a las personas y al planeta

Nos comprometemos a desarrollar IA que promueva un crecimiento inclusivo, un desarrollo sostenible y el bienestar de la sociedad. El desarrollo y despliegue responsable de sistemas de IA deben considerar el acceso equitativo, y el impacto en la fuerza laboral, la educación, en el mercado, el medio ambiente y otras esferas de la sociedad. Este compromiso implica rechazar explícitamente el desarrollo de IA perjudicial, como sistemas de armas autónomas letales y métodos manipuladores para impulsar la participación, incluida la coerción política.

2. Los sistemas de IA deben diseñarse para reflejar valores democráticos

Nos comprometemos a incorporar adecuadas medidas de protección en los sistemas de IA para garantizar que cumplan con los derechos humanos, el estado de derecho, la equidad, la diversidad y la inclusión, y contribuyan a una sociedad justa y equitativa. Los sistemas de IA deben cumplir con las leyes y regulaciones y ajustarse a los requisitos multijurisdiccionales que respalden la interoperabilidad internacional de los sistemas de IA.

3. Los sistemas de IA deben reflejar los intereses de privacidad y seguridad de las personas

Reconocemos la importancia fundamental de la privacidad y la seguridad, y nos comprometemos a garantizar que los sistemas de IA reflejen adecuadamente estos valores para sus usos previstos.

4. Los sistemas de IA deben mantenerse robustos, seguros y seguros a lo largo de su ciclo de vida.

Reconocemos que mantener sistemas de IA seguros y confiables requiere la evaluación y gestión continua de sus riesgos. Esto implica implementar la responsabilidad en toda la cadena de valor a lo largo del ciclo de vida de un sistema de IA.

5. La supervisión de los sistemas de IA debe incluir la divulgación responsable.

Reconocemos que los ciudadanos y los consumidores deben poder comprender y cuestionar críticamente los resultados basados en IA. Esto requiere la transparencia y divulgación responsable de información sobre los sistemas de IA, y el apoyo a la alfabetización y formación en IA para todas las partes interesadas.

6. Las organizaciones deben ser responsables.

Reconocemos que las organizaciones deben rendir cuentas a lo largo del ciclo de vida de los sistemas de IA que implementen u operen de acuerdo con estos principios, y que la legislación gubernamental y los marcos regulatorios son necesarios.

Metodología

Los Principios Fundamentales de IA del Vector Institute se basan en el enfoque de IA ética desarrollado por la OCDE. Además de los principios de confianza y seguridad, también son necesarias definiciones claras para el despliegue responsable de los sistemas de IA. Como punto de partida, el Vector Institute reconoce la definición de un sistema de IA de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE). 

A partir de mayo de 2023, la OCDE define un sistema de IA de la siguiente manera:

"Un sistema de IA es un sistema basado en máquinas capaz de influir en el entorno al producir una salida (predicciones, recomendaciones o decisiones) para un conjunto dado de objetivos. Utiliza datos e insumos basados en máquinas y/o humanos para (i) percibir entornos reales y/o virtuales; (ii) abstraer estas percepciones en modelos a través de análisis de manera automatizada (por ejemplo, con aprendizaje automático) o manual; y (iii) utilizar la inferencia de modelos para formular opciones de resultados. Los sistemas de IA están diseñados para operar con diversos niveles de autonomía".

Vector Institute también reconoce que las definiciones ampliamente aceptadas de los sistemas de IA pueden revisarse con el tiempo. Hemos visto cómo el desarrollo rápido de modelos de IA puede cambiar tanto la perspectiva experta como la opinión pública sobre los riesgos de la IA. A través del proyecto de gestión de riesgos de IA de Vector, colaboramos con muchas organizaciones y reguladores para evaluar varios tipos de riesgos de IA. Estas discusiones informaron el lenguaje sobre riesgos e impacto en los principios.

La naturaleza dinámica de este desafío exige que las empresas y las organizaciones estén preparadas para revisar sus principios a medida que responden a la cambiante naturaleza de la tecnología de IA.

Accesibilidad impulsada por la IA

Cómo la inteligencia artificial AI puede ayudar a universalizar el acceso a los contenidos digitales

Artículo original: Accessibility Powered by AI: How Artificial Intelligence Can Help Universalize Access to Digital Content (traducción libre del autor del blog)

Mientras asistimos al pánico generado por el posible del impacto de la IA en la educación, estos autores destacan cómo la IA abrirá el acceso a más personas. Hacen referencia a que: "Más de mil millones de personas en todo el mundo tienen algún tipo de discapacidad[1] (visual, auditiva, cognitiva, de aprendizaje, de movilidad, etc.) que afecta a su acceso a los contenidos digitales.”

La transformación digital puede tener un efecto inclusivo para personas con discapacidad, con ayuda de la inteligencia artificial. Este artículo ofrece una visión general de cómo la IA puede mejorar la accesibilidad de diferentes maneras, ilustrada con aplicaciones y ejemplos del mundo real.

La IA y la accesibilidad

Herramientas de visión, como Seeing AI de Microsoft permiten a los ordenadores comprender imágenes digitales o vídeos, lo que puede ayudar a las personas con problemas de visión y a quienes tienen dificultades para comprender contenidos visuales.

Herramientas de reconocimiento del habla, como Siri de Apple permiten a los ordenadores entender y crear el habla humana, lo que puede ser muy útil para las personas con problemas de audición o limitaciones de movilidad.

Gráficos de conocimiento, como Google Knowledge Graphs, una base de conocimiento estructurada en forma de grafo para mejorar los resultados obtenidos con el motor de búsqueda mediante información de búsqueda semántica recolectada de una amplia gama de recursos. Ayuda a comprender el significado semántico del contenido en lugar de sólo las palabras individuales.

Herramientas de procesamiento del lenguaje natural como ChatGPT de Open AI permiten a las máquinas procesar y comprender el contenido de los textos, no sólo para mejorar la calidad de la escritura, sino también para identificar y extraer información clave que puede utilizarse para automatizar el procesamiento de contenidos y evitar errores humanos.

Los autores exploran otras aplicaciones útiles de la IA para mejorar la accesibilidad

Acceso a textos y otros materiales visuales

La IA puede mejorar o convertir los contenidos a otros formatos de más fácil acceso y comprensión, como texto alternativo, conversión de texto a audio y mejora de imágenes.

El texto alternativo de una imagen describe el aspecto o la función de una imagen y puede ser leído en voz alta por lectores de pantalla para ayudar a los usuarios con problemas de visión a entender el contenido de su página. (La IA puede generar automáticamente texto alternativo para describir imágenes. Microsoft Edge, Amazon y Google Chrome pueden autogenerar texto alternativo para muchas imágenes simples, pero no funcionan bien para imágenes complejas. Los últimos modelos de IA, como ChatGPT 4 de Open AI, podrían entender y describir imágenes científicas complejas.

 Texto --> Audio

Muchos ordenadores y otros dispositivos incorporan programas de conversión de texto en voz, y los lectores de pantalla ofrecen funciones importantes, como la navegación por los títulos.

Microsoft, Google y Samsung ofrecen aplicaciones gratuitas para ayudar a las personas con problemas de visión narrando el mundo que les rodea.

Además de manejar todas estas herramientas, la IA puede utilizarse incluso para generar audio en diferentes idiomas y acentos.

 Mejoramiento/optimización de imagen

La IA puede aumentar automáticamente el contraste de las imágenes o mejorar su resolución y calidad. Esto ayuda a los usuarios con baja visión o escasa sensibilidad al contraste, aumentar automáticamente el contraste o mejorar la resolución y calidad de las imágenes para mejorar la legibilidad. 

Soluciones de IA como Segment Anything pueden extraer automáticamente elementos de una figura compuesta.

Búsqueda de Contenidos Multimedia

Las búsquedas de imágenes y vídeos son vitales para el descubrimiento de contenidos, pero muchos recursos multimedia carecen de los metadatos necesarios. Las herramientas de IA pueden extraer automáticamente metadatos pertinentes de los contenidos multimedia para facilitar su localización.

Por ejemplo, todos estamos familiarizados con "las personas que leyeron este artículo también leyeron estos otros". Esta es una de las aplicaciones más comunes de la IA, que puede sugerir contenidos relevantes, así como ofrecer noticias personalizadas en función de los intereses de cada usuario.

---

[1] https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/disability-and-health#:~:text=Key%20facts,earlier%20than%20those%20without%20disabilities