AI en digitale toegankelijkheid: hoe wij de toekomst zien

AI verandert hoe we werken. Dat geldt voor bijna elk vakgebied, en digitale toegankelijkheid is geen uitzondering. Maar hoe dat er precies uit gaat zien, is eerlijk gezegd nog niet zeker. Wat we wél hebben, is een verwachting. Gebaseerd op wat we nu al zien, op wat er technisch in de maak is en op wat wij als toegankelijkheidspecialisten denken dat betekent voor organisaties, voor gebruikers en voor ons vak.

Dit is geen manifest, wel een mening. We schrijven dit als Cardan, een bureau met dagelijkse praktijkervaring in WCAG-audits, training en advies. Onze verwachtingen zijn gebaseerd op wat we nu zien gebeuren. Maar de toekomst laat zich niet vastleggen. Beschouw dit als een uitnodiging om mee te denken.

Waar staan we nu?

AI is in ons vakgebied al aanwezig — maar bescheidener dan de hype doet vermoeden. Automatische scantools detecteren inmiddels zo'n 30 tot 40% van WCAG-fouten. Dat is meer dan vijf jaar geleden, maar het betekent ook dat meer dan 60% van de verplichte eisen nog altijd handmatig moet worden getoetst. Schermleessoftware, toetsenbordnavigatie, logica van formulierflows, alt-teksten die ook echt kloppen, dat vereist menselijk begrip van context.

Tegelijk zien we AI al opduiken op plekken die wél werken. Contentteams die een AI-tool gebruiken om snel een eerste versie van een alt-tekst te genereren. Developers die een chatbot vragen of hun ARIA-labels kloppen. Organisaties die AI inzetten om grote hoeveelheden PDF-documenten sneller toegankelijk te maken (wat overigens nog niet goed gaat). Eerste stappen, die tijd besparen. Maar ze werken alleen als er iemand achterin de keten meekijkt.

Vijf ontwikkelingen die wij verwachten

Dit zijn niet vijf beloftes. Het zijn vijf richtingen die wij zien aankomen, gebaseerd op wat er nu al in de praktijk speelt en wat er technisch volop in ontwikkeling is.

Sneller werken: AI als eerste doorloop — de mens als eindoordeel

Onze verwachting is dat AI steeds beter wordt in het doen van een eerste check. Niet de complete audit, maar de grove doorloop: welke afbeeldingen missen alt-teksten, welke kopenstructuur klopt niet, welke knoppen zijn te klein op mobiel. Die eerste laag neemt AI straks waarschijnlijk grotendeels over.

Dat is goed nieuws voor iedereen die een grote website beheert en nu nog handmatig door honderden pagina's moet. Maar de eindverantwoordelijkheid blijft bij de specialist. Want AI kan wel signaleren dat er een alt-tekst ontbreekt. Het kan niet beoordelen of een afbeelding decoratief is, of juist essentieel informatief. Dat oordeel vraagt context — en context is mensenwerk.

Wat dat betekent voor audits: het handmatige onderzoek wordt niet minder belangrijk, maar de scope verschuift. Minder tijd aan het opsporen van de voor de hand liggende fouten, meer tijd aan de genuanceerde bevindingen die er écht toe doen.

Onze verwachting

AI neemt de grove scan over. Onze specialisten concentreren zich op de bevindingen die je alleen begrijpt als je weet hoe iemand met een schermlezer navigeert.

Betere hulpmiddelen: Slimmere schermlesers en adaptieve interfaces

De huidige generatie schermleessoftware — JAWS, NVDA, VoiceOver — is krachtig, maar ook vrij star. Ze lezen voor wat er staat. Ze interpreteren niet. Als een website slecht gestructureerd is, navigeert de schermlezer moeizaam mee. De last ligt bij de gebruiker om te begrijpen wat er staat, niet bij de interface om het begrijpelijker te maken.

Wij verwachten dat AI hier een serieuze rol gaat spelen. Niet door de schermlezer te vervangen, maar door hem slimmer te maken. Een AI-gedreven hulpmiddel dat niet alleen voorleest wat er staat, maar ook samenvat wat een pagina inhoudt, de navigatiestructuur uitlegt, of een afbeelding beschrijft die geen alt-tekst heeft — dat soort aanvulling is technisch al in de maak. Apple en Meta werken hier al aan.

Tegelijk zien we dat AI in interfaces zelf steeds meer mogelijkheden biedt. Systemen die zich aanpassen aan de gebruiker: grotere knoppen als iemand dat nodig heeft, vereenvoudigde navigatie op basis van gedrag, tekst die automatisch wordt herschreven naar een lager taalniveau. Personalisatie die niet meer instellen vereist, maar ontstaat.

Onze verwachting

Hulpmiddelen worden slimmer. Maar dit maakt een goed gebouwde website niet overbodig — het maakt het juist aantrekkelijker om er vanaf het begin goed in te investeren. Een slimme schermlezer werkt beter op een toegankelijke basis.

Cognitieve toegankelijkheid: Eindelijk serieuze aandacht voor begrijpelijkheid

Visuele en technische toegankelijkheid — alt-teksten, kleurcontrast, toetsenbordnavigatie — zijn de meest bekende onderdelen van de WCAG. Maar cognitieve toegankelijkheid, de vraag of een tekst begrijpelijk is voor mensen met een cognitieve beperking, lage leesvaardigheid of taalproblemen, heeft altijd relatief weinig aandacht gekregen. Grotendeels omdat het zo moeilijk te meten is.

Hier liggen voor AI echte kansen. Tekst herschrijven naar B1-niveau. Complexe instructies vereenvoudigen. Samenvatten. Signaleren wanneer een zin te ingewikkeld is voor een aanzienlijk deel van je bezoekers. Dat is geen sciencefiction — het werkt al, zij het nog onvolmaakt. En WCAG 2.2 heeft voor het eerst expliciete criteria voor cognitieve toegankelijkheid toegevoegd, wat de aandacht hiervoor alleen maar gaat vergroten.

Voor contentteams betekent dit concreet dat AI een rol gaat spelen in het schrijfproces zelf. Niet als vervanger van de schrijver, maar als een editor die attendeert: "Dit is te ingewikkeld voor je doelgroep."

Onze verwachting

Cognitieve toegankelijkheid krijgt eindelijk het gewicht dat het verdient — mede dankzij AI-tools die begrijpelijkheid meetbaar maken. Dit is een van de gebieden waar we de meeste progressie verwachten.

Ontwikkelproces: Toegankelijkheid ingebakken, niet achteraf geplakt

Een van de hardnekkigste problemen in ons vakgebied is dat toegankelijkheid te laat in het proces wordt meegenomen. Een website gaat live, er volgt een audit, er komt een lange lijst met bevindingen, en dan begint het echte werk. IBM berekende dat fouten achteraf zes keer zo duur zijn om te fixen als wanneer ze vanaf het begin worden vermeden.

AI-gedreven ontwikkelomgevingen gaan hier verandering in brengen. We zien al de eerste tools verschijnen die toegankelijkheidscontroles inbouwen in de codeeromgeving zelf. Terwijl een developer een formulier bouwt, signaleert de tool direct: dit label ontbreekt, deze focusvolgorde klopt niet. Niet na oplevering, maar tijdens het bouwen.

De volgende stap, die we verwachten maar nog niet standaard zien, is dat AI ook actief alternatieven voorstelt. Niet alleen: "dit klopt niet" — maar: "zo zou je het toegankelijker kunnen bouwen, wil je dat ik dat aanpas?" Dat maakt toegankelijkheid een integraal onderdeel van het ontwikkelproces, in plaats van een checklist die er achteraan komt.

Onze verwachting

Toegankelijkheid wordt steeds meer 'shift left': eerder in het proces, structureler geborgd. Dat is precies waar we al jaren voor pleiten. AI maakt het eindelijk schaalbaar.

AI-content: Het nieuwe risico: AI-gegenereerde content die niet toegankelijk is

Dit is de keerzijde van het verhaal, en we vinden het belangrijk om die ook te benoemen. Als AI steeds meer content genereert — teksten, afbeeldingen, video's, documenten — neemt ook het risico toe dat die content niet toegankelijk is. Niet kwaadwillig, maar gewoon omdat de modellen er niet standaard op zijn getraind.

In 2026 is naar schatting al 90% van alle nieuwe online content mede gegenereerd met AI-hulp. Als die content geen alt-teksten heeft, niet leesbaar is voor schermleessoftware, of te complex is voor mensen met een cognitieve beperking, dan schaalt het toegankelijkheidsprobleem mee met de productiesnelheid van AI. Dat is een reëel risico.

De oplossing is niet AI minder gebruiken. De oplossing is AI-content onderwerpen aan dezelfde toegankelijkheidseisen als andere content — en liefst die eisen inbouwen in het generatieproces zelf. Toegankelijkheid as a Service wordt daarmee ook relevant voor teams die werken met AI-content pipelines.

Onze verwachting

Dit is het risico dat we het meest actief in de gaten houden. Organisaties die AI gebruiken voor contentproductie, moeten toegankelijkheidscontroles meebakken in hun workflow. Anders groeit het probleem sneller dan ze het kunnen bijhouden.

Wat AI níet gaat oplossen

De grenzen van de machine

We zijn enthousiast over wat AI kan betekenen voor ons vak. Maar we zijn ook eerlijk over wat het niet kan. En dat is, naar ons oordeel, precies wat mensen soms vergeten als ze enthousiast worden over technologie.

1. AI begrijpt geen intentie. Een afbeelding kan decoratief zijn of informatief essentieel. Een tabel kan data bevatten of opmaak zijn. Dat verschil bepaalt hoe je het toegankelijk maakt, en dat oordeel vereist begrip van de context die een gebruiker heeft. Geen model kan dat betrouwbaar vanuit zichzelf.

2. AI-gegenereerde alt-teksten zijn een eerder een startpunt dan een eindresultaat. Ze zijn vaak te generiek, soms feitelijk incorrect, en missen de specifieke context die een gebruiker nodig heeft. "Een groep mensen bij een gebouw" is niet hetzelfde als "De gemeenteraad van Tilburg bij de opening van het nieuwe stadhuis." Dat detail maakt het verschil.

3. Automatische conformiteitsclaims zijn nog steeds een belofte, geen bewijs. Overlays die claimden dat hun AI je website compliant maakte, zijn door rechtbanken en de FTC afgestraft. Dezelfde logica geldt voor elke tool die beweert dat AI alleen voldoende is als bewijs voor je toegankelijkheidsverklaring. Dat is het niet.

4. Bias in AI is een reëel toegankelijkheidsrisico. Als AI-modellen zijn getraind op data die bepaalde groepen ondervertegenwoordigt — mensen met een beperking, ouderen, mensen met een andere taalachtergrond — dan kunnen de gegenereerde interfaces en content voor juist die groepen slechter werken. Toegankelijkheid en AI-bias zijn geen losse vraagstukken. Ze raken elkaar direct.

Wat dit betekent voor hoe wij werken

Wij zien AI op dit moment vooral als een versneller, niet als een vervanger. De vaardigheden die nodig zijn om een goede WCAG-audit te doen, veranderen door AI — maar ze verdwijnen niet. Ze verschuiven. Van het opsporen naar het beoordelen. Van het uitvoeren naar het interpreteren. Van het repareren naar het inbouwen.

Dat geldt ook voor de organisaties die wij begeleiden. AI maakt het makkelijker om op schaal te werken aan toegankelijkheid. Maar het maakt de menselijke laag, de specialist die weet wat een echte gebruiker ervaart, de trainer die een team leert waaróm iets toegankelijk moet zijn, de adviseur die meekijkt bij elke stap — niet overbodig. Als het goed is, juist meer nodig.

We verwachten dat Accessibility as a Service steeds relevanter wordt in een wereld waarin websites sneller veranderen, content sneller wordt geproduceerd en de druk om compliant te zijn groeit. Niet één audit per drie jaar, maar een doorlopend proces. En AI als onderdeel van dat proces, niet als de kern ervan.

Cardan's standpunt

De mooiste toekomst voor digitale toegankelijkheid is er een waarin AI het makkelijker maakt om het goed te doen en mensen de ruimte krijgen om na te denken over de vragen die er echt toe doen. Niet of een alt-tekst aanwezig is, maar of die klopt. Niet of de code valideert, maar of de ervaring werkt. Dat is waar ons vak over gaat. En dat blijft mensenwerk.

Vind je het interessant om verder te praten over hoe AI jouw organisatie kan helpen bij digitale toegankelijkheid? Of wil je weten hoe een WCAG-audit in een wereld met AI eruitziet? We zijn er voor het gesprek.

Meer lezen? Bekijk ook onze blog over waarom AI-overlays géén oplossing zijn, ons artikel over wat een handmatig WCAG-onderzoek oplevert en de uitleg over Accessibility as a Service.