  

# AI optimizator pristupačnosti za sigurnosna pitanja u stvarnom vremenu  

U brzom svijetu SaaS nabave, sigurnosni upitnici postali su ritual koji filtrira partnere. Dok se pažnja najčešće usmjerava na točnost, potpunost i brzinu, jedna kritična dimenzija često je zanemarena: **pristupačnost**. Potencijalni kupci koji se oslanjaju na čitače ekrana, glasovne asistente ili alate za slabovidnost mogu se suočiti s loše strukturiranim obrascima, nedostatkom alt teksta ili gustim žargonom. Posljedica su duži rokovi, veći troškovi podrške i, u najgorem slučaju, izgubljeni poslovi.  

Uđite u **AI optimizator pristupačnosti (AIAO)** — motor u stvarnom vremenu koji automatski procjenjuje svaki resurs povezan s upitnikom, prepisuje sadržaj radi jasnoće, ubacuje ARIA atribute i generira kontekstualni alt tekst za ugradjene medije. Pokretan velikim jezičnim modelima (LLM‑ovima), vizualnim modelima i petljom povratnih podataka iz interakcija korisnika, AIAO osigurava WCAG 2.2 Level AA usklađenost bez kompromisa na sigurnosnoj orijentaciji.  

U nastavku istražujemo motivaciju, arhitekturu, temeljne algoritme i mjerljive rezultate implementacije AIAO‑a u modernoj platformi za usklađenost.  

---  

## Zašto je pristupačnost bitna za sigurnosne upitnike  

| Prednost | Utjecaj na proces dobavljača | Utjecaj na iskustvo kupca |
|----------|-----------------------------|---------------------------|
| Brže ispunjavanje | Smanjuje cikluse ručne pojašnjenja | Poboljšava percepciju brzine reakcije |
| Manji pravni rizik | Ublažava odgovornost po ADA‑u | Pokazuje inkluzivni pristup usklađenosti |
| Veća stopa konverzije | Uklanja prepreke za raznolike timove | Proširuje adresibilno tržište |
| Bolja kvaliteta podataka | Čistiji unos za downstream AI pipeline | Povećava auditabilnost i sljedivost |

Sigurnosni upitnici su često gusti PDF‑ovi, markdown datoteke ili web obrasci. Mnogi dobavljači ih isporučuju s:  

- Nedostajućim `alt` atributima za dijagrame i snimke zaslona.  
- Kompleksnim pravnim žargonima koje korisnici čitača ekrana moraju parsirati.  
- Nepravilnom hijerarhijom naslova (`<h1>` korištenim više puta).  
- Nedostatkom tipki‑navigabilnih interaktivnih elemenata.  

Usklađivanje s WCAG 2.2 Level AA — de‑facto industrijskim standardom — popunjava ove praznine i otvara mogućnost automatiziranih odgovora u većoj skali.  

---  

## Temeljne komponente optimizatora pristupačnosti  

```mermaid
graph TD
    A[Dolazni resurs upitnika] --> B[AI Analizator pristupačnosti]
    B --> C[Pojačivač sadržaja (LLM)]
    B --> D[Generator alt‑teksta (Vision‑LLM)]
    B --> E[ARIA & Semantički poboljšivač]
    C --> F[Ažurirani tekstualni sadržaj]
    D --> G[Generirani alt opisi]
    E --> H[ARIA‑obogaćeni HTML]
    F --> I[Kompozitni optimizirani upitnik]
    G --> I
    H --> I
    I --> J[Petlja povratnih informacija u stvarnom vremenu]
    J --> B
```  

### 1. AI Analizator pristupačnosti  
- **Svrha**: Detektira pristupačne nepravilnosti kroz razne tipove resursa (HTML, Markdown, PDF, slike).  
- **Tech Stack**: Kombinacija skenera baziranih na pravilima (axe‑core, pdf‑accessibility‑checker) i LLM‑vođene semantičke analize za kontekst‑osjetljivo otkrivanje.  

### 2. Pojačivač sadržaja (LLM)  
- **Proces**: Uzima gusto pravno phrasing i prepisuje ga prema smjernicama za jednostavan jezik (≤ 12‑grade čitalačka razina) uz očuvanje namjere.  
- **Primjer upita**:  
  ```  
  Prepiši sljedeću sigurnosnu klauzulu na jednostavan hrvatski, zadržavajući pravno značenje nepromijenjeno i osiguravajući da je tekst prijateljski prema čitačima ekrana.  
  ```  

### 3. Generator alt‑teksta (Vision‑LLM)  
- **Proces**: Za ugradjene dijagrame, snimke zaslona ili protokole, multimodalni model (npr. Florence‑2) generira sažete opisne alt tekstove.  
- **Sigurnosne barijere**: Krst‑provjera generiranih opisa kroz filter za curenje povjerljivih podataka kako bi se izbjeglo otkrivanje osjetljivih informacija.  

### 4. ARIA & Semantički poboljšivač  
- **Funkcija**: Ubacuje odgovarajuće ARIA uloge, oznake i landmark regije. Također ispravlja redoslijed naslova (`<h1>` → `<h2>`…) i osigurava konzistentnost fokusa.  

### 5. Petlja povratnih informacija u stvarnom vremenu  
- **Izvori podataka**: Mjerne metrike interakcija korisnika čitača ekrana (vrijeme do dovršetka, stopa grešaka), ručne revizije pristupačnosti i korisnički podnesene korekcije.  
- **Učenje**: Fino podmaže LLM parametre i pragove vizualnog modela, postupno smanjujući lažno‑pozitivne i lažno‑negativne rezultate.  

---  

## Detaljan pregled arhitekture  

### 2.1 Mikrouslužna struktura  

| Usluga | Odgovornost | Okruženje |
|--------|-------------|-----------|
| Ingestor | Prima učitavanja upitnika (API, webhook) | Go |
| Analyzer | Izvršava rule‑based provjere + LLM upite | Python (FastAPI) |
| Transformer | Orkestrira pojednostavljenje, alt‑tekst i ARIA injekciju | Node.js |
| Feedback Engine | Prikuplja telemetriju, ažurira modele | Rust + Kafka |
| Storage | Šifrirani objektni spremnik za izvorne i optimizirane resurse | S3‑kompatibilan s SSE‑KMS |

Sve usluge komuniciraju putem gRPC‑a, osiguravajući nisku latenciju za rad u stvarnom vremenu (prosječna end‑to‑end latencija < 1,2 s po stranici).  

### 2.2 Sigurnost i privatnost  

- **Zero‑Trust mreža**: Mutual TLS između usluga.  
- **Rezidencija podataka**: Klijent‑specifični enkripcijski ključevi; modeli se izvršavaju u izoliranim kontejnerima.  
- **Differencijalna privatnost**: Telemetrija se agregira s epsilon = 0,5 radi zaštite individualnih korisničkih uzoraka.  

### 2.3 Upravljanje modelima  

| Model | Veličina | Učestalost finog podešavanja |
|-------|----------|------------------------------|
| LLM (GPT‑4‑Turbo) | 175 B parametara | Mjesečno (na temelju povratnih informacija) |
| Vision‑LLM (Florence‑2) | 2 B parametara | Tromjesečno |
| Rule Engine | Naïve Bayes | Kontinuirano (auto‑retrain) |

---  

## Koraci implementacije  

### Korak 1: Učitaj ili sinkroniziraj upitnik  
Klijenti šalju markdown ili HTML upitnik putem **Ingestor** API‑ja. Usluga validira tip datoteke i pohranjuje sirovu verziju u šifrirani spremnik.  

### Korak 2: Skener pristupačnosti  
**Analyzer** povlači sirovu datoteku, izvršava axe‑core provjere, izdvaja binarne slike i prosljeđuje ih Vision‑LLM‑u za prijedloge alt‑teksta. Paralelno, LLM prima problematične rečenice označene metriku čitljivosti.  

### Korak 3: Transformacija sadržaja  
**Transformer** koordinira tri paralelna pod‑zadatka:  

1. **Pojednostavljenje** – LLM prepisuje rečenice, očuvavajući referencije na klauzule.  
2. **Generiranje alt‑teksta** – Vision‑LLM vraća koncizne opise (≤ 125 znakova).  
3. **Dodavanje ARIA** – Engine za pravila ubacuje ARIA atribute temeljem vrsta elemenata.  

Rezultati se spajaju u jedinstveni **Optimizirani upitnik**.  

### Korak 4: Trenutna isporuka  
Optimizirani resurs se vraća klijentu putem potpisane URL adrese. Korisnici mogu pregledati usklađenost u ugrađenom pregledu revizije.  

### Korak 5: Kontinuirano učenje  
Kada korisnik prijavi lažno‑pozitiv ili korigira alt‑tekst, **Feedback Engine** bilježi događaj. Nakon dosezanja praga (npr. 100 događaja), pokreće se finije podešavanje modela, poboljšavajući buduće prijedloge.  

---  

## Stvarne prednosti: KPI‑i  

| KPI | Prije AIAO | Nakon AIAO (3 mj.) | Δ |
|-----|------------|---------------------|---|
| Prosječno vrijeme dovršetka | 18 min | 11 min | –38 % |
| Pristupačni nedostaci po upitniku | 7,4 | 0,9 | –88 % |
| Ticketi podrške vezani uz pristupačnost | 42 /mj | 5 /mj | –88 % |
| Brzina zatvaranja posla (dani) | 45 d | 38 d | –16 % |
| NPS zadovoljstvo kupaca | 58 | 71 | +13 |

Fintech SaaS dobavljač zabilježio je **70 % smanjenje** vremena odziva nakon integracije AIAO‑a, pripisujući dobit manjem broju pojašnjenja i fluidnijoj navigaciji čitačima ekrana.  

---  

## Izazovi i mitigacije  

| Izazov | Mitigacija |
|--------|------------|
| **Lažni alt tekst** (odavanje povjerljivih podataka) | Filter za curenje podataka + ljudska revizija za visoko‑rizične resurse |
| **Gubitak pravne nijanse** (pretjerano pojednostavljenje) | Predlošci upita prisiljavaju “zadrži pravno značenje” i logovi čuvaju originalnu klauzulu |
| **Drift modela** (promjena WCAG kriterija) | Automatizirano provjeravanje verzije najnovijeg WCAG spec-a; ponovno treniranje na novim pravilima |
| **Opterećenje performansi** | Edge cache optimiziranih resursa; asinkrono pada na vrlo velike PDF‑ove |

---  

## Plan budućnosti  

1. **Višejezična pristupačnost** – Proširiti pojednostavljenje i generiranje alt‑teksta na 20+ jezika uz promptove svjesne prijevoda.  
2. **Glas‑prvi način upitnika** – Pretvoriti obrasce u konverzacijske tokove optimizirane za glasovne asistente.  
3. **Interaktivni ARIA widgeti** – Automatski generirati pristupačne tablice podataka s mogućnostima sortiranja i tipkovničkim prečacima.  
4. **Certifikacijski “badge”** – Izdavati “WCAG‑AA Certified Questionnaire” oznaku koja se ažurira u stvarnom vremenu.  

---  

## Kako započeti s AIAO‑om  

1. **Registrirajte se** na platformi za usklađenost i omogućite značajku “Optimizator pristupačnosti”.  
2. **Podesite** željenu WCAG razinu (AA je zadano). Opcionalno unesite vlastiti stilistički priručnik za terminologiju.  
3. **Učitajte** prvi upitnik. Pregledajte generirani izvještaj u kartici “Revizija pristupačnosti”.  
4. **Iterirajte** – Koristite gumb za povratnu informaciju kako biste ispravili eventualne netočnosti; sustav će se automatski učiti.  
5. **Izvezite** – Preuzmite optimizirani upitnik ili ugradite potpisani URL u svoj portal za dobavljače.  

---  

## Zaključak  

Sigurnosni upitnici više nisu izolirani, nepristupačni zadaci. Ugradnjom AI‑pogona inteligencije za pristupačnost izravno u životni ciklus upitnika organizacije mogu:  

- **Ubrzati** vrijeme odgovora,  
- **Smanjiti** pravni izloženost,  
- **Proširiti** tržišni doseg, i  
- **Pokazati** istinsku predanost inkluzivnoj sigurnosti.  

AI optimizator pristupačnosti pretvara usklađenost iz statičkog popisa u živu, pristupačnu praksu — spremnu za današnju raznoliku radnu snagu i sutrašnja regulatorna očekivanja.  

---  

## Vidi također  

- [Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.2 Pregled](https://www.w3.org/WAI/WCAG22/quickref/)