Acessibilidade: Analisando a aptidão do LLM Claude em melhorar a inclusão em páginas web

Abstract

Atualmente, a acessibilidade web é um desafio constante, com milhões de páginas falhando em atender as diretrizes Web Content Accessibility Guidelines (WCAG). Este estudo investiga a capacidade do Claude Code, um modelo de linguagem em larga escala desenvolvido pela Anthropic — empresa fundada por ex-integrantes da OpenAI — de identificar e corrigir problemas de acessibilidade no desenvolvimento web. Três experimentos foram conduzidos: o primeiro testou 53 critérios WCAG dos níveis A e AA, revelando altas taxas de sucesso para problemas estruturais, visuais e de navegação, mas claras limitações com conteúdo de áudio e vídeo. No segundo, uma página foi construída do zero utilizando diretrizes de acessibilidade, alcançando zero erros em uma análise usando a ferramenta Wave após ajustes mínimos. Já no terceiro e último, uma análise das páginas iniciais de 27 universidades brasileiras revelou 1.128 erros de acessibilidade, grande parte sendo de contraste (96% das instituições) e rótulos ausentes (74%). O cruzamento desses dados mostrou que a maioria dos erros encontrados nos sites das universidades seriam possivelmente corrigidos com o uso do Claude Code. Os resultados sugerem que ferramentas baseadas em Modelo de linguagem de grande escala (LLM) podem ajudar a preencher a lacuna de conhecimento em acessibilidade entre desenvolvedores, contribuindo para experiências web mais inclusivas.