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Praxis & Umsetzung

KI-generierter Code: was Barrierefreiheitsprüfungen finden

Was Barrierefreiheitsprüfungen in KI-generiertem Code finden: vier typische Muster von div-Schaltfläche bis Fokusrahmen und wie die Prüfung in den Ablauf kommt.

17 Min. Lesezeit KIWCAG-AuditWebentwicklung

Kurz und einfach erklärt

Viele Teams lassen Code von KI-Programmen schreiben. Der Code sieht oft gut aus. Aber für Menschen mit Behinderung fehlt oft etwas.

Eine große Studie zählt auf Startseiten mehr Fehler als im Jahr davor. Die Forscher meinen: KI-Programme sind vielleicht ein Grund. Sicher wissen sie das nicht.

Diese Fehler sind häufig: Ein Knopf ist kein echter Knopf. Ein Knopf hat keinen Namen. Ein Menü geht nur mit der Maus auf. Man sieht nicht, wo man mit der Taste Tab gerade ist.

Ein Test-Programm findet nur einen Teil davon. Ein Mensch muss die Seite auch mit der Tastatur und mit einem Vorlese-Programm testen.

Das Gesetz fragt nicht, wer den Code geschrieben hat. Die Firma muss dafür sorgen, dass auch Menschen mit Behinderung die Seite nutzen können.

Ein Team lässt sich eine Produktkarte, ein Aufklappmenü oder ein Formular von einem KI-Assistenten schreiben, übernimmt das Ergebnis in die Vorlage und sieht im Browser genau das, was es bestellt hat. Ob ein Screenreader die Schaltfläche als Schaltfläche ansagt und ob sich das Menü mit der Tastatur öffnen lässt, zeigt der Blick in den Browser nicht. Die WebAIM Million 2026 zählt auf den Startseiten der eine Million meistbesuchten Websites im Schnitt 56,1 (WebAIM Million 2026) automatisch erkannte Fehler, nach 51 (WebAIM Million 2026) im Vorjahr. WebAIM vermutet hinter dem Anstieg unter anderem KI-gestützte Programmierpraktiken, bekannt als „Vibe Coding“. Dieser Beitrag zeigt, welche Muster Barrierefreiheitsprüfungen in generiertem Code typischerweise finden und an welchen Stellen die Prüfung in den Entwicklungsablauf gehört.

Das Wichtigste in Kürze

  • Die WebAIM Million 2026 zählt 56,1 automatisch erkannte Fehler je Startseite, 10,1 Prozent mehr als 2025; als einen möglichen Grund nennt WebAIM KI-gestütztes Programmieren, ohne es zu messen (WebAIM Million 2026).
  • Sprachmodelle setzen Kontrast und Alternativtexte oft ordentlich um, tun sich aber mit ARIA-Attributen schwer (Suh et al. 2025); in einer Vorstudie mit 16 Entwicklern ohne Barrierefreiheitsschulung fehlte die Möglichkeit, das Ergebnis zu prüfen (Mowar et al. 2025).
  • Vier Muster tauchen in Prüfprotokollen für generiertes Markup typischerweise auf: div mit Klickhandler statt Schaltfläche, Bedienelement ohne Namen, ARIA-Zustand ohne Tastaturbedienung und entfernter Fokusrahmen (W3C, WCAG 2.2, SC 4.1.2, 2.1.1, 2.4.7).
  • Automatische Tests fangen nur einen Teil: Von 143 Barrieren auf einer Testseite des britischen Government Digital Service übersahen zehn Werkzeuge zusammen 42, das sind 29 Prozent (GDS 2017).
  • Die Prüfung gehört an drei Stellen in den Ablauf: Abnahmekriterien in der Vorgabe und im Prompt, ein automatischer Test vor dem Zusammenführen und ein manueller Durchgang mit Tastatur und Screenreader vor der Abnahme; jeder Befund fließt zurück in die Vorgabe.
  • Das BFSG fragt nicht, wie Code entstanden ist: Wer eine Dienstleistung entgegen § 14 Abs. 1 BFSG anbietet, riskiert eine Geldbuße bis zu 100.000 Euro (BFSG, § 37).

Was die WebAIM Million 2026 zeigt

Jedes Jahr wertet WebAIM die Startseiten der eine Million meistbesuchten Websites automatisch aus (WebAIM Million 2026). Die Ausgabe 2026 zählt im Schnitt 56,1 Fehler je Startseite (WebAIM Million 2026). Im Jahr davor waren es 51 (WebAIM Million 2026), das entspricht einem Anstieg um 10,1 Prozent (WebAIM Million 2026). Als Fehler zählt WebAIM nur Barrieren, die das Prüfprogramm automatisch erkennt und die mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit gegen WCAG 2.2 auf Stufe A oder AA verstoßen. Was sich nur mit Tastatur, Screenreader oder menschlichem Urteil prüfen lässt, ist in diesen Zahlen nicht enthalten.

Der zweite Wert ist noch deutlicher. Auf 95,9 Prozent (WebAIM Million 2026) der Startseiten fand die Auswertung mindestens einen erkannten WCAG-Fehler. 2025 lag der Anteil bei 94,8 Prozent (WebAIM Million 2026). Damit endet eine Phase, in der sich der Wert sechs Jahre in Folge (WebAIM Million 2026) leicht verbessert hatte. Weil nur automatisch erkennbare Fehler zählen, liegt der Anteil vollständig konformer Startseiten nach WebAIM jedenfalls unter 4,1 Prozent (WebAIM Million 2026).

Als eine Hauptsorge nennt WebAIM zwei Entwicklungen, die beide mit mehr erkannten Fehlern einhergehen: Startseiten werden komplexer, und sie tragen mehr ARIA-Code. Eine Startseite hatte im Schnitt 1.437 Seitenelemente, 14,3 Prozent mehr als ein Jahr zuvor (WebAIM Million 2026). Gezählt wurden außerdem durchschnittlich mehr als 133 ARIA-Attribute je Startseite (WebAIM Million 2026), ein Plus von 27 Prozent in einem Jahr (WebAIM Million 2026). Seiten mit ARIA hatten im Schnitt 59,1 erkannte Fehler, Seiten ohne ARIA 42 (WebAIM Million 2026). WebAIM betont, dass ARIA diese Fehler nicht zwingend verursacht hat, denn Seiten mit viel ARIA sind auch komplexer.

Im Schlussteil des Berichts ordnet WebAIM die Zahlen ein. Die Entwicklung spiegle wahrscheinlich breitere Verschiebungen in der Webentwicklung wider, darunter die stärkere Abhängigkeit von Frameworks und Bibliotheken Dritter sowie automatisierte oder KI-gestützte Programmierpraktiken, die als „Vibe Coding“ bezeichnet werden (WebAIM Million 2026). Das ist eine Einschätzung, keine Messung: Der Bericht weist nicht aus, welche der geprüften Seiten mit KI-Unterstützung entstanden sind. Als Anlass reicht die Einschätzung trotzdem. Wer generierten Code einsetzt, sollte ihn prüfen wie jeden anderen Code, und zwar gezielt auf die Fehler, die bei dieser Arbeitsweise naheliegen.

Was Studien über generierten Code sagen

Die Forschung zur Barrierefreiheit von KI-generiertem Code ist jung, und ihre Ergebnisse passen nicht zur einfachen Erzählung vom schlechten Maschinencode. Eine 2025 veröffentlichte Vergleichsstudie stellte Webcode von zwei Sprachmodellen dem Code menschlicher Entwickler gegenüber (Suh et al. 2025). Die Sprachmodelle lieferten oft zugänglicheren Code, vor allem bei Grundlagen wie Farbkontrast und Alternativtexten, taten sich aber mit komplexeren Punkten wie ARIA-Attributen schwer (Suh et al. 2025). Erweiterte Prompting-Strategien brachten laut der Studie einige Verbesserungen, die jedoch begrenzt blieben.

Eine zweite Arbeit setzt beim Menschen an, der das Werkzeug bedient. In einer Vorstudie mit 16 Entwicklerinnen und Entwicklern ohne Schulung in Barrierefreiheit beobachtete das Forschungsteam drei Kernprobleme beim KI-gestützten Programmieren (Mowar et al. 2025): Die Teilnehmenden forderten Barrierefreiheit im Prompt nicht an, sie ließen nötige Handarbeit aus, etwa das Ersetzen von Platzhalterattributen, und ihnen fehlte die Möglichkeit, die Konformität des Ergebnisses zu prüfen. Der zweite Punkt ist im Alltag tückisch. Ein generierter Vorschlag enthält etwa ein alt="Bild" oder ein aria-label="Button", das die Struktur erfüllt und den Inhalt offenlässt.

Die Werkzeuge selbst sind im Entwicklungsalltag angekommen. In der Stack Overflow Developer Survey 2025 gaben 84 Prozent der Befragten an, KI-Werkzeuge in der Entwicklung zu nutzen oder dies zu planen (Stack Overflow Developer Survey 2025). Zugleich misstrauen 46 Prozent der Genauigkeit der Ergebnisse, nur 33 Prozent vertrauen ihr (Stack Overflow Developer Survey 2025). Als größten einzelnen Ärgerpunkt nannten 66 Prozent Lösungen, die „fast richtig, aber eben nicht ganz“ sind (Stack Overflow Developer Survey 2025). Für die Barrierefreiheit beschreibt das die typische Lage: Das Ergebnis sieht richtig aus, aber die Bedienung ohne Maus und die Ausgabe für den Screenreader stimmen nicht.

Prüfpflicht statt Werkzeugfrage

Ob ein Sprachmodell besser oder schlechter programmiert als ein Mensch, ändert an der Pflicht nichts. Das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz gilt für Dienstleistungen im elektronischen Geschäftsverkehr, die nach dem 28. Juni 2025 für Verbraucher erbracht werden (BFSG, § 1 Abs. 3). Es misst die Dienstleistung am Ergebnis, nicht am Entstehungsweg ihres Codes.

Vier Muster in generiertem Markup

Die folgenden Muster sind typische Befunde, wenn generierte Komponenten geprüft werden. Keines davon ist neu, und keines ist eine Eigenheit eines bestimmten Werkzeugs. Sie entstehen, wenn aus einer Beschreibung wie „Produktkarte mit Kaufen-Knopf und aufklappbaren Details“ Markup wird, das optisch passt, und wenn danach niemand mit Tastatur und Screenreader nachsieht. Die Zeichnung oben zeigt alle vier in einer einzigen Produktkarte.

Muster 1: Klickfläche statt Schaltfläche

Ein div mit onclick reagiert auf den Mausklick und sieht mit etwas CSS aus wie ein Knopf. Für einen Screenreader ist es aber ein Textcontainer ohne Rolle, und mit der Tabulatortaste ist es nicht erreichbar. Damit verfehlt es zwei Erfolgskriterien der Stufe A: SC 4.1.2 verlangt, dass Name und Rolle jedes Bedienelements programmatisch ermittelbar sind, und SC 2.1.1 verlangt, dass alle Funktionen über eine Tastaturschnittstelle bedienbar sind (W3C, WCAG 2.2). Ergänzt der Code ein role="button", ist nur die Hälfte erledigt. Der ARIA Authoring Practices Guide nennt eine Rolle ein Versprechen: Wer sie setzt, kündigt an, auch die erwartete Tastaturbedienung per JavaScript eingebaut zu haben, denn ARIA-Rollen bringen anders als HTML-Bedienelemente keine Tastaturbedienung mit (W3C, ARIA Authoring Practices Guide). Im Schnitt trugen Startseiten 2026 4,8 Attribute role="button", nach 3,6 im Jahr 2025 (WebAIM Million 2026).

buy-button.html
<!-- Generiert: optisch ein Knopf, technisch ein Textcontainer -->
<div class="btn" onclick="addToCart()">In den Warenkorb</div>

<!-- Geprüft: natives Element, fokussierbar, Enter und Leertaste inklusive -->
<button type="button" class="btn" onclick="addToCart()">In den Warenkorb</button>

Muster 2: Bedienelement ohne Namen

Das zweite Muster betrifft Symbolschaltflächen: ein Warenkorb-Symbol, ein Herz für die Merkliste, ein X zum Schließen. Generiertes Markup setzt dafür häufig ein button-Element mit eingebettetem SVG ein, aber ohne sichtbaren Text, ohne aria-label und ohne Titel im SVG. Ein Screenreader sagt dann nur „Schaltfläche“, und niemand erfährt, was sie tut. Leere Schaltflächen fand die WebAIM Million 2026 auf 30,6 Prozent der Startseiten, leere Links sogar auf 46,3 Prozent (WebAIM Million 2026). Beides fällt unter SC 4.1.2 (W3C, WCAG 2.2). Wie Namen sauber vergeben werden und warum die sichtbare Beschriftung im Namen stehen sollte, zeigt der Beitrag zu leeren Links und Buttons.

Muster 3: ARIA-Zustand ohne Tastaturbedienung

Aufklappbare Details, Akkordeons und Menüs entstehen in generiertem Code gern mit ARIA-Attributen. Das sieht nach Sorgfalt aus: aria-expanded="false" steht im Markup, vielleicht auch aria-controls. Sitzt das Attribut aber an einem div ohne Fokus und ohne Reaktion auf Enter und Leertaste, lässt sich das Element nur mit der Maus öffnen. Vergisst das Skript zudem, den Zustand beim Öffnen umzuschalten, sagt der Screenreader weiterhin „zugeklappt“. Wie riskant ARIA ohne passende Bedienung ist, zeigt ein verwandtes Muster: 22 Prozent der ARIA-Menüs auf Startseiten verursachten Barrieren, weil nötiges Markup oder nötige Interaktionen fehlten (WebAIM Million 2026).

Der ARIA Authoring Practices Guide beschreibt für jedes Muster, welche Tasten welche Wirkung haben, und stellt seiner Anleitung den Satz voran, dass kein ARIA besser ist als schlechtes ARIA (W3C, ARIA Authoring Practices Guide). Für aufklappbare Details genügt oft ein natives details-Element oder ein button, dessen aria-expanded das Skript beim Öffnen und Schließen pflegt. Mehr dazu im Beitrag zu ARIA-Rollen, Zuständen und Live-Regions und im Praxisteil zur Tastaturnavigation.

Muster 4: Fokus unsichtbar, Text zu blass

Das vierte Muster steckt im CSS. Nicht selten enthalten generierte Stylesheets eine Regel wie outline: none, die den Fokusrahmen beim Klick unterdrückt, ohne einen Ersatz zu liefern. Wer mit der Tastatur navigiert, sieht dann nicht mehr, wo er sich befindet. SC 2.4.7 verlangt auf Stufe AA einen sichtbaren Fokusindikator für jede tastaturbedienbare Oberfläche (W3C, WCAG 2.2). Daneben stehen blasse Grautöne für Hinweise, Lieferzeiten oder Platzhalter. SC 1.4.3 verlangt für normalen Text ein Kontrastverhältnis von mindestens 4,5:1 (W3C, WCAG 2.2). Zu geringer Textkontrast fand sich 2026 auf 83,9 Prozent der Startseiten und war damit der am häufigsten erkannte Fehler (WebAIM Million 2026).

BefundTypischer CodeWCAG 2.2Automatisch erkennbar?
Klickfläche ohne Rollediv mit onclick4.1.2, 2.1.1eingeschränkt, Tastaturtest manuell
Schaltfläche ohne Namenbutton mit SVG ohne Text4.1.2ja, leerer Name wird gemeldet
Name ohne Aussagearia-label="Button"4.1.2nein, Sinnprüfung manuell
ARIA-Zustand ohne Tastaturaria-expanded am div2.1.1, 4.1.2nein, Bedienung manuell prüfen
Fokusrahmen entferntoutline: none2.4.7eingeschränkt, Sichtprüfung mit Tab
Blasser HinweistextGrau auf Weiß1.4.3ja, Kontrast wird berechnet

Was automatische Tests finden und was nicht

Automatische Prüfwerkzeuge gehören in jeden Ablauf mit generiertem Code, weil sie schnell und günstig sind und viele Seiten abdecken. Ihre Grenze benennen die Herausgeber der Richtlinien selbst: Werkzeuge können nicht alle Aspekte der Barrierefreiheit automatisch prüfen, es braucht menschliches Urteil, und sie können Barrierefreiheit nicht feststellen, sondern nur dabei helfen (W3C WAI). Auch WebAIM schreibt, dass das Fehlen erkannter Fehler nicht bedeutet, dass eine Seite barrierefrei oder konform ist (WebAIM Million 2026).

Wie groß die Lücke sein kann, hat der Government Digital Service der britischen Regierung gemessen. Das Team baute eine Testseite mit 143 Barrieren und ließ zehn verbreitete Prüfwerkzeuge darüber laufen. 42 der Barrieren fand keines der Werkzeuge, das sind 29 Prozent (GDS 2017). Zusammen fanden die Werkzeuge 71 Prozent, den Rest hätte nur eine manuelle Prüfung entdeckt (GDS 2017). Der Test ist eine Momentaufnahme aus dem Jahr 2017. An der Grundaussage ändert das wenig: Ob ein Name den Zweck trifft, ob die Fokusreihenfolge der Bedienlogik folgt und ob ein Menü per Tastatur vollständig bedienbar ist, beurteilt ein Mensch.

  • Automatisch gut erkennbar: fehlende Alternativtexte, leere Links und Schaltflächen, fehlende Formularbeschriftungen, fehlende Dokumentsprache und zu geringer Textkontrast.
  • Automatisch nur als Hinweis: Klickhandler an nicht interaktiven Elementen, ARIA-Attribute ohne passende Rolle, entfernte Fokusrahmen und auffällige Platzhalternamen.
  • Nur manuell prüfbar: ob ein Name den Zweck trifft, ob alle Funktionen mit der Tastatur erreichbar und auslösbar sind, ob Zustände beim Bedienen korrekt angesagt werden und ob der Fokus nach dem Schließen eines Dialogs an die richtige Stelle zurückkehrt.

Welche Prüfmethoden es gibt und wie sie zusammenspielen, beschreibt unser Überblick zu Accessibility Testing. Dort steht auch, warum ein Score von 100 Punkten nur belegt, dass kein automatisch erkennbarer Fehler gefunden wurde. Ähnlich wie bei Overlays gilt: Eine Automatik, die Barrierefreiheit verspricht, ersetzt nicht die Prüfung des ausgelieferten Markups, wie der Beitrag zu Accessibility-Overlays ausführt.

Die Prüfung in den Ablauf bringen

Eine Prüfung, die erst kurz vor dem Livegang stattfindet, findet in generiertem Code oft dieselben Muster in vielen Komponenten wieder, und jede Korrektur kostet dann eine eigene Runde. Wirksamer ist es, die Prüfung an die Stellen zu legen, an denen Code entsteht und übernommen wird. Vier Schritte haben sich dafür bewährt:

  1. Vorgabe: Die Anforderung an eine Komponente nennt Barrierefreiheit ausdrücklich, als Abnahmekriterium und als fester Baustein im Prompt. Statt „Akkordeon für die Produktdetails“ steht dort: natives button-Element mit aria-expanded, bedienbar mit Enter und Leertaste, sichtbarer Fokus, Textkontrast mindestens 4,5:1.
  2. Zusammenführen: Vor dem Merge läuft ein automatischer Test über die gerenderte Komponente. Er fängt die offensichtlichen Fehler ab, bevor sie sich über die Vorlage in viele Seiten verbreiten.
  3. Abnahme: Vor der Freigabe prüft eine Person die Komponente mit Tastatur und mindestens einem Screenreader. Weil die Prüffragen feststehen, bleibt der Aufwand je Komponente überschaubar.
  4. Rückkanal: Jeder Befund wandert zurück in die Vorgabe, etwa als Regel im Design System oder als Satz im Prompt-Baustein, damit derselbe Fehler in der nächsten Komponente nicht wieder auftaucht.

Der dritte Schritt fällt in Teams mit KI-Unterstützung erfahrungsgemäß am leichtesten weg. Der generierte Code läuft, der automatische Test ist grün, die Komponente sieht aus wie im Entwurf. Genau dort setzen die vier Muster an: Sie sind optisch unauffällig und fallen erst bei der Bedienung ohne Maus auf. Die Vorstudie von Mowar et al. nennt als drittes Kernproblem die fehlende Möglichkeit, die Konformität des Ergebnisses zu prüfen (Mowar et al. 2025). Abnahmekriterien schließen diese Lücke, wenn sie so konkret sind, dass jede Person im Team sie abhaken kann.

acceptance-criteria.md
## Abnahmekriterien: Komponente "Produktdetails aufklappen"

- [ ] Auslöser ist ein natives <button type="button">
- [ ] aria-expanded wechselt beim Öffnen und Schließen
- [ ] Bedienbar mit Tab, Enter und Leertaste
- [ ] Fokusrahmen sichtbar, kein outline: none ohne Ersatz
- [ ] Name im Screenreader enthält die sichtbare Beschriftung
- [ ] Text erreicht einen Kontrast von mindestens 4,5:1
- [ ] Automatischer Test ohne Befund, manueller Durchgang protokolliert

Am meisten bringt die Prüfung dort, wo generierter Code auf vorhandene Bausteine trifft. Gibt das Design System eine geprüfte Schaltfläche, ein geprüftes Akkordeon und einen Fokusstil vor, kann die Vorgabe an das Werkzeug lauten, diese Bausteine zu verwenden, statt neue zu erzeugen. Wie ein solches System aufgebaut wird, zeigt der Beitrag zum barrierefreien Design System. Für bestehenden Code übernimmt unsere barrierefreie Webentwicklung die Umstellung auf native Elemente und sauber gepflegte Zustände.

Die Prüffrage vor jeder Übernahme

Kann eine Person, die nur die Tastatur nutzt, jede Funktion der Komponente erreichen und auslösen, sieht sie dabei an jeder Stelle, wo der Fokus steht, und sagt der Screenreader zu jedem Bedienelement einen Namen, der seinen Zweck nennt?

Was das für die BFSG-Pflichten heißt

Das Barrierefreiheitsstärkungsgesetz gilt für Dienstleistungen im elektronischen Geschäftsverkehr, die nach dem 28. Juni 2025 für Verbraucher erbracht werden (BFSG, § 1 Abs. 3). Es unterscheidet nicht nach dem Entstehungsweg des Codes. Wer einen Onlineshop im Anwendungsbereich des Gesetzes betreibt, verantwortet die Schaltfläche im Warenkorb unabhängig davon, ob ein Mensch oder ein Werkzeug sie geschrieben hat. Bietet ein Dienstleistungserbringer seine Dienstleistung entgegen § 14 Abs. 1 an, kann das als Ordnungswidrigkeit mit einer Geldbuße bis zu 100.000 Euro geahndet werden (BFSG, § 37).

Auch die Ausnahme für Inhalte Dritter hilft hier nicht weiter. Sie gilt nur für Inhalte, die der betreffende Wirtschaftsakteur weder finanziert noch entwickelt und die nicht seiner Kontrolle unterliegen (BFSG, § 1 Abs. 4 Nr. 4). Code, den ein Team mit einem Werkzeug erzeugt und in die eigene Seite übernimmt, ist in aller Regel eigener Code. Welche Anforderungen im Einzelnen gelten, fassen unsere BFSG-Anforderungen zusammen. Wer Komponenten von einer Agentur oder einem Dienstleister bezieht, sollte die Abnahmekriterien in den Vertrag schreiben; wie das geht, beschreibt der Beitrag zu Barrierefreiheit in Vertrag und Abnahme.

Hinter den Kriterien stehen Menschen, die auf Tastatur, Screenreader oder ausreichenden Kontrast angewiesen sind. Zum Jahresende 2025 lebten in Deutschland gut 7,8 Millionen Menschen mit schwerer Behinderung (Destatis). Nicht alle nutzen assistive Technik, und viele Barrieren aus den vier Mustern treffen auch Menschen ohne anerkannte Behinderung: wer die Maus wegen einer Sehnenscheidenentzündung meidet, wer im Sonnenlicht auf ein Display schaut oder wer mit der Tastatur schlicht schneller ist.

Wie ein Audit generierten Code einordnet

Ein Audit nach WCAG 2.2 behandelt generierten Code wie jeden anderen. Es prüft repräsentative Seiten und Komponenten automatisch und manuell, per Tastatur und an der Ausgabe für Screenreader, und ordnet jeden Befund einem Erfolgskriterium zu. Für Teams, die viel mit KI-Unterstützung arbeiten, lohnt sich ein zweiter Blick auf die Herkunft der Befunde: Tauchen dieselben Muster in vielen Komponenten auf, liegt die Ursache meist in der Vorgabe und nicht in der einzelnen Komponente. Dann ist ein geprüfter Baustein mit angepasster Vorgabe wirksamer als eine lange Liste von Einzelkorrekturen. Unser WCAG-Audit liefert dafür eine Befundliste mit Kriterium und Lösungsweg, der Screenreader-Test zeigt, was die Komponenten an Screenreader übergeben.

Nach dem Audit kommt der Alltag, und mit generiertem Code wächst der Bestand oft schneller als zuvor. Ein laufendes BFSG-Monitoring verbindet automatische Scans mit manuellen Stichproben und meldet, wenn neue Komponenten alte Fehler mitbringen. Und weil eine Vorgabe nur so gut ist wie das Wissen derer, die sie schreiben und prüfen, gehören Schulungen für Entwicklungsteams mit in den Plan. Einen Überblick von der Prüfung bis zur Umsetzung geben unsere Leistungen.

Quellen

Dieser Artikel basiert auf Daten aus: WebAIM Million 2026, Stack Overflow Developer Survey 2025, Suh et al. 2025 (Human or LLM? A Comparative Study on Accessible Code Generation Capability), Mowar et al. 2025 (Studie zu KI-Programmierassistenten und barrierefreier Webentwicklung), Government Digital Service (GDS 2017), W3C WCAG 2.2, W3C ARIA Authoring Practices Guide, W3C WAI (Selecting Web Accessibility Evaluation Tools), Barrierefreiheitsstärkungsgesetz (BFSG) und Statistisches Bundesamt (Destatis).

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