GitHub lanza un plugin para detectar texto alternativo de imágenes que los chequeos automáticos no marcan

GitHub presentó un plugin para su Accessibility Scanner que detecta texto alternativo deficiente en imágenes, un problema que afecta a más de una de cada cuatro imágenes en los sitios web más populares, según el informe WebAIM Million 2026 citado por la propia empresa. El nuevo complemento combina cinco reglas deterministas, que se activan por defecto, con un chequeo optativo que usa un modelo de visión y contexto de la página para evaluar si la descripción es útil. La publicación, difundida en el blog oficial de GitHub, detalla que el 16,2% de las imágenes analizadas por WebAIM carecen por completo de atributo alt y otro 10,8% lo tienen pero con un valor poco descriptivo, como 'image' o un nombre de archivo.

La herramienta nace de una limitación de los chequeos automáticos actuales: comprueban que exista un atributo alt, pero no si su contenido dice algo útil sobre la imagen. El post explica que las reglas orientadas a calidad con falsos positivos suelen ser desactivadas por los equipos de desarrollo, así que el plugin separa lo que puede probar de lo que apenas puede sospechar. Las reglas deterministas —que detectan atributos ausentes, nombres de archivo, placeholders, palabras genéricas y repeticiones— son baratas y se activan por defecto; la revisión con modelo de IA es optativa, requiere credenciales y se apaga si no se configura.

El punto de partida es el informe WebAIM Million 2026, que analizó el estado del texto alternativo en las portadas de un millón de sitios web y que el propio post cita como evidencia del problema. Según ese relevamiento, más de una de cada cuatro imágenes de las portadas web más populares tiene un texto alternativo ausente, vago o copiado de imágenes vecinas. La publicación también enlaza con el repositorio del plugin y con recursos de WebAIM, el W3C y POET, que se usaron como base para calibrar la revisión con modelo.

El plugin ya está disponible para usar en flujos de trabajo de escaneo de accesibilidad, y los usuarios pueden reportar errores a través de los issues del repositorio. La propia publicación advierte sobre sus límites: solo cubre etiquetas HTML <img>, no SVG ni fondos CSS; las reglas deterministas no detectan texto fluido pero incorrecto; la regla con modelo produce falsos positivos; y superar los chequeos no garantiza conformidad real, porque la prueba definitiva requiere testear con usuarios de tecnologías de asistencia. Además, el envío de imágenes a un modelo implica decisiones de privacidad y costo: la regla está apagada por defecto, se redactan URLs y los datos enviados se tratan como no confiables.