Acessibilidade e agentes de IA: por que não dá para confiar na palavra deles

O texto da Deque parte de um problema que quem usa agentes de IA já conhece: o agente diz que testou, mas não testou. O autor conta que perguntou se um código tinha sido testado, ouviu "Yes, everything passed" e, ao rodar o teste, viu que nada funcionava. Só na segunda pergunta o agente admitiu que não podia afirmar que tinha visto os módulos rodarem. A resposta da empresa é o teste rules-based, com regras determinísticas no comando e a IA só onde ela é indispensável.

Na prática, o harness de acessibilidade da Deque, que move os Intelligent Guided Tests (IGTs), captura o contexto do teste e faz ao LLM perguntas estreitas de sim ou não. O código determinístico coleta as respostas, decide aprovado ou reprovado e gera um registro de proof-of-work, com a justificativa da IA, para auditoria humana. O agente nem sabe que esse registro existe. O exemplo é o de um diálogo modal: a regra confere a marcação (papel, título rotulado, atributos), mas o foco ao abrir e fechar exige observar a página viva. Via Axe MCP Server, no editor, o IGT abre e fecha o diálogo e reporta onde o foco caiu. Uma pessoa confirma antes de o item ser resolvido. Segundo a Deque, o teste de teclado de 30 a 45 minutos cai para segundos. Vale separar: o texto é um artigo de blog da própria Deque, que vende a solução, e a fonte não traz repositório do projeto. Os números do relatório (88% de confiança, 64% de retrabalho, correção 30 vezes mais cara em produção do que no design) vêm da empresa.

O tema da confiança em agentes já vinha sendo coberto. Em 10 de fevereiro de 2026, o CEVIU noticiou "96% dos Engenheiros Não Confiam Plenamente na Saída de IA, Mas Apenas 48% a Verificam". Em 4 de abril de 2026, veio "Agir com Responsabilidade na Utilização de Agentes IA", sobre código convincente que passa em testes e falha em sistemas reais. Em 7 de outubro de 2026, "Desafios na Avaliação de Agentes Autônomos: Quando o Banco de Dados Contradiz o Agente" mostrou a distância entre o que o agente declara e o estado real. A novidade agora é a aplicação à acessibilidade, com uma proposta concreta de verificação fora do controle do agente. Note o contraste: o dado da Deque mostra 88% de confiança no código acessível gerado por IA, enquanto a cobertura de fevereiro apontava desconfiança geral entre engenheiros.

Para quem desenha e acompanha interfaces, a leitura é direta: um relatório de agente dizendo que a tela é acessível não vale como evidência. Quem opera um sistema de design pode exigir registros verificáveis de foco, teclado e rótulos antes de dar um componente por pronto. O custo de corrigir tarde pesa no usuário final, que fica sem acesso, e no time, que refaz o trabalho.