Warum automatische Tests nur einen Teil finden: Die Grenzen von KI-Scannern

Drei Personen analysieren konzentriert gemeinsam einen Laptop-Bildschirm – Warum automatische KI-Scanner nur einen Teil der WCAG-2.2-Barrieren finden und Human-in-the-Loop-Audits nach BFSG unverzichtbar sind

Es gibt einen Moment in fast jedem Audit, der mich zuverlässig schmerzen lässt: Der Kunde zeigt mir das Ergebnis seines automatischen Barrierefreiheit-Tests, der eine grüne Ampel anzeigt, und fragt, warum wir trotzdem einen tieferen Test machen sollen. Dann muss ich ihm erklären, dass die grüne Ampel mathematisch nicht falsch ist – sie zeigt nur eine sehr kleine Wahrheit an. Automatische Scanner und KI-gestützte Werkzeuge finden einen Teil der WCAG-Verstöße. Der andere, größere Teil bleibt unsichtbar – nicht weil die Tools schlecht sind, sondern weil bestimmte Kriterien grundsätzlich nicht maschinell prüfbar sind. In diesem Ratgeber zeige ich Ihnen, wo diese Grenze konkret verläuft und warum eine grüne Scanner-Ampel oft gefährlicher ist als gar kein Test.

Was ein automatisierter Barrierefreiheit-Test leistet

Lassen Sie mich fair anfangen: Ein guter automatischer Test ist ein nützliches Werkzeug. Scanner wie axe, WAVE, Lighthouse oder unsere eigene Access-Score-Engine prüfen eine Website binnen Minuten gegen Hunderte technischer Regeln und finden Verstöße, die ein Mensch nur mit großem Zeitaufwand entdecken würde – fehlende Alt-Attribute, unzureichende Kontraste in Standard-Textsituationen, Formularfelder ohne verknüpftes Label, kaputte HTML-Strukturen, fehlende Sprach-Attribute, viele ARIA-Syntaxfehler. Diese maschinell prüfbaren Kriterien sind real, sie sind wichtig, und es lohnt sich, sie zu adressieren. Wo Scanner aufhören, beginnt allerdings der größere Teil der Wahrheit.

Die Zahl, die niemand gerne hört: 30 bis 40 Prozent

In der Forschung und Audit-Praxis hat sich eine Größenordnung etabliert, die immer wieder ähnlich auftaucht: Etwa 30 bis 40 Prozent der WCAG-Erfolgskriterien lassen sich automatisch zuverlässig prüfen. Der Rest – also 60 bis 70 Prozent – verlangt menschliche Beurteilung. Diese Zahl variiert je nach untersuchter Methode und Tool, aber die Größenordnung ist konsistent. Sie bedeutet: Selbst ein perfekter Scanner mit grüner Ampel hat Ihre Seite gegen etwa ein Drittel der Anforderungen getestet. Die anderen zwei Drittel sind weder geprüft noch konform – sie sind schlicht ungeprüft. Das ist die Aussage, die jede Marketing-Kommunikation rund um „Ein-Klick-Konformität“ ausblendet.

Was Maschinen prinzipiell nicht prüfen können

Die Grenze ist nicht willkürlich oder eine Frage besserer Algorithmen. Sie ergibt sich aus der Natur der jeweiligen Kriterien. Sieben Bereiche fallen in Audits immer wieder durch, weil sie inhaltliche Beurteilung verlangen, die kein Tool leisten kann.

Die inhaltliche Qualität von Alternativtexten

Ein Scanner sieht, dass ein Bild ein alt-Attribut hat. Was er nicht beurteilen kann: ob der Inhalt dieses Alt-Textes das Bild im Kontext sinnvoll beschreibt. „IMG_4523.png“ als Alt-Text passiert die technische Prüfung, ist aber wertlos. „Diagramm“ sagt einem Screenreader-Nutzer nichts darüber, was das Diagramm zeigt. Ob ein dekoratives Bild als Artefakt markiert oder fälschlich beschrieben wird, beurteilt nur ein Mensch, der den Kontext kennt.

Die Sinnhaftigkeit von Linktexten und Überschriften

WCAG 2.4.4 verlangt, dass Linktexte ihren Zweck verständlich machen. WCAG 2.4.6 fordert beschreibende Überschriften. Ein Scanner kann zählen, ob ein Linktext vorhanden ist und wie lang er ist – aber „Mehr erfahren“ als Linktext ist technisch korrekt und inhaltlich nichtssagend. Ob eine H2 wirklich beschreibt, worum es im folgenden Abschnitt geht, lässt sich nicht maschinell beurteilen. Das ist eine inhaltliche Frage, die nur jemand beantworten kann, der den Text liest.

Die Verständlichkeit von Fehlermeldungen und Formularlabels

WCAG 3.3.1 bis 3.3.3 betrifft die Identifikation und Behebung von Fehlern in Formularen. Ein Scanner erkennt, ob eine Fehlermeldung existiert. Ob sie spezifisch ist („Bitte geben Sie eine gültige E-Mail-Adresse mit @ ein“) oder generisch und unbrauchbar („Eingabe falsch“), erkennt er nicht. Ob das Label „E-Mail“ tatsächlich das richtige Feld beschreibt oder ob „Name“ hier eigentlich „Nachname“ heißen sollte, ebenfalls nicht. Diese Beurteilungen sind inhaltlich, nicht strukturell.

Die logische Lesereihenfolge bei komplexen Layouts

WCAG 1.3.2 verlangt eine sinnvolle Sequenz. Bei einfachen Layouts ist das maschinell prüfbar, bei mehrspaltigen Layouts mit Sidebars, Karten und eingeschobenen Kästen scheitert die Automatisierung an einer einfachen Frage: Was ist die logische Reihenfolge des Inhalts? Eine Seitenleiste kann visuell rechts stehen, aber inhaltlich entweder am Anfang oder am Ende des Hauptinhalts erscheinen müssen. Diese Entscheidung trifft nur jemand, der den Text versteht.

Die Tastatur-Bedienbarkeit komplexer Komponenten

Tastatur-Tests sind technisch automatisierbar, sofern sie sich auf „ist das Element erreichbar“ beschränken. Sobald komplexe Custom-Widgets im Spiel sind – Tabs, Akkordeons, Karussells, Datepicker – stellt sich die Frage, ob die Tastatur-Interaktion sinnvoll funktioniert. Springt der Fokus zur richtigen Position, wenn ein Modal öffnet? Schließt Escape das Overlay zuverlässig? Wird der Fokus nach dem Schließen zurück zum Auslöser gesetzt? Diese Bedienfluss-Fragen kann kein Scanner prüfen, weil sie eine echte Bedienung erfordern. Wie das in der Praxis aussieht, habe ich in Was ist ein Screenreader? Funktion, Bedeutung und Auswirkung auf Ihre Website mit einem transkribierten Beispiel gezeigt.

Die Tabellen-Header-Zuordnung im inhaltlichen Sinn

Bei einer einfachen Tabelle kann ein Scanner prüfen, ob Kopfzellen als th ausgezeichnet sind. Bei einer Bilanztabelle mit Zwischensummen, Mehrfach-Headern und verschachtelten Zell-Gruppen muss inhaltlich beurteilt werden, ob jede Datenzelle der richtigen Kopfzelle zugeordnet ist. Eine falsche Zuordnung passiert die maschinelle Prüfung problemlos, macht die Tabelle für Screenreader-Nutzer aber nahezu unbenutzbar.

Die zeitlich korrekte Auslösung von Live-Region-Ansagen

Eine Live-Region mit aria-live ist im Code vorhanden – das prüft der Scanner. Ob die Ansage zum richtigen Zeitpunkt ausgelöst wird, ob sie inhaltlich Sinn ergibt, ob sie nicht abgeschnitten wird durch eine zweite, gleichzeitig ausgelöste Ansage, das alles fällt in den Bereich des dynamischen Verhaltens, das nur in einer echten Nutzungssituation beurteilt werden kann.

Aufschlüsselung: Was Maschine sieht, was Mensch braucht

Die folgende Übersicht stellt die typischen Prüfsituationen gegenüber. Sie ist keine vollständige WCAG-Auflistung, sondern zeigt das Muster.

PrüfbereichWas die Maschine siehtWas nur ein Mensch beurteilen kann
Bildbeschreibungenalt-Attribut vorhanden, LängeInhaltliche Passung zum Bild und Kontext
LinktexteTextinhalt vorhanden, nicht leerAussagekraft („Mehr erfahren“ reicht nicht)
ÜberschriftenKorrekte Hierarchie, kein SprungBeschreibung des nachfolgenden Inhalts
Formular-LabelsLabel-Element vorhanden und verknüpftVerständlichkeit der Beschriftung
FehlermeldungenMeldung wird erzeugtSpezifische, hilfreiche Formulierung
Tastatur-BedienungFokussierbarkeit, Tab-ReihenfolgeBedienfluss bei komplexen Komponenten
Tabellenth-Auszeichnung vorhandenKorrekte inhaltliche Header-Zuordnung
Live-Regionenaria-live im Code vorhandenSinnvoller Zeitpunkt und Inhalt der Ansage
Sprachelang-Attribut auf html-TagSprachwechsel bei fremdsprachigen Passagen

Wie KI-Scanner besser werden – und wo die Grenze bleibt

Ja, die Werkzeuge entwickeln sich. KI-gestützte Scanner können heute bessere Vorschläge für Alt-Texte machen, Inhaltsstrukturen plausibel erkennen, Lesereihenfolgen vorschlagen. Das ist ein echter Fortschritt gegenüber den klassischen regelbasierten Tools. Was sich nicht ändert: Eine KI vorschlägt einen Alt-Text – aber ob er das Bild im konkreten Kontext richtig beschreibt, kann nur jemand entscheiden, der den Kontext kennt. Eine KI kann die Lesereihenfolge schätzen – aber bei einem Geschäftsbericht mit Infografiken stößt sie zuverlässig an ihre Grenzen. Der Unterschied ist nicht „Maschinen werden bald alles können“, sondern „Maschinen werden Vorarbeit immer besser leisten“. Die Endbeurteilung bleibt beim Menschen, weil Barrierefreiheit am Ende eine Frage der Erfahrung in der Bedienung ist, nicht nur eine Frage der Code-Konformität.

Das Risiko der grünen Ampel

Hier liegt der eigentliche Schmerzpunkt. Eine grüne Scanner-Ampel ist nicht neutral – sie ist eine aktive Falle. Wer sieht „Ihre Seite ist WCAG-konform“, schließt daraus, dass alles in Ordnung ist. Das ist sachlich falsch, weil der Scanner einen Großteil der Kriterien gar nicht prüfen konnte. Aber es ist auch rechtlich gefährlich: Eine Erklärung zur Barrierefreiheit, die auf Basis eines reinen Maschinen-Tests „vollständige Konformität“ behauptet, kann zur angreifbaren Falschaussage werden, wenn ein Verfahren kommt. Dieses Risiko habe ich im Detail in einem anderen Ratgeber beschrieben – die grüne Ampel ist die häufigste Quelle dafür. Es ist also nicht nur so, dass der Scanner-Test weniger findet als ein vollständiges Audit. Es ist auch so, dass er Sie in falscher Sicherheit wiegen kann, die im Streitfall teuer wird.

Der ehrliche Test-Ansatz und wie er aussieht

Ein verlässlicher Barrierefreiheit-Test kombiniert drei Ebenen. Erstens, einen automatisierten Scan über die volle Breite der Seite, um die maschinell prüfbaren Verstöße effizient zu finden – die typischen 30 bis 40 Prozent der Verstöße, oft niedrig hängende Früchte. Zweitens, eine manuelle Expertenprüfung für die Kriterien, die menschliches Urteil verlangen: Lesereihenfolge, Inhaltsbewertung, Strukturlogik. Drittens, einen Test mit echten Nutzern assistiver Technologien, die die Seite mit JAWS, NVDA oder VoiceOver tatsächlich bedienen – nur sie erleben den Bedienfluss so, wie er real stattfindet. Welche Methoden und Tools sich dabei für den Einstieg eignen, habe ich in Barrierefreiheit testen: Methoden, Tools und eine Checkliste für den Einstieg zusammengestellt.

Unser Tiefen-Audit Access Ready macht genau das. Wir kombinieren automatisierte Werkzeuge mit menschlicher Expertise und echten AT-Nutzern, prüfen gegen die vollständige EN 301 549 und dokumentieren das Ergebnis in einem belastbaren Bericht, der die volle Wahrheit zeigt – nicht nur den maschinell prüfbaren Teil. Das ist die Grundlage, auf der eine Erklärung zur Barrierefreiheit wahrheitsgemäß ausgefüllt werden kann und auf der ein BFSG-Zertifikat im Verfahren trägt. Wenn Sie zunächst nur eine schnelle, ehrliche Standortbestimmung des maschinell prüfbaren Teils wollen, ist der kostenlose Access Score der richtige erste Schritt – mit dem klaren Wissen, dass er die Vorprüfung ist, nicht das ganze Bild.

Bild von Lukas Maximilian Langer

Lukas Maximilian Langer

Als Gründer der IFDB GmbH setzt sich Lukas Maximilian Langer dafür ein, digitale Barrierefreiheit vom Pflichtthema zum Selbstverständnis zu machen. Sein Ziel: Websites, Apps und Dokumente, die für alle zugänglich sind – unabhängig von Einschränkungen.

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