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Dichiarazione di non responsabilità: Questo documento è distribuito esclusivamente a scopo informativo; non costituisce consulenza legale e non deve essere utilizzato come tale.

Un sistema conforme è progettato in modo da rispettare le linee guida legali ed etiche applicabili e la sua osservanza è misurabile e controllabile. Ciò è dimostrato limitando l'accesso ai dati alle persone autorizzate per gli scopi previsti, rispettando le normative legali pertinenti e garantendo un accesso equo per tutti gli utenti autorizzati.

Le misure proattive sono essenziali per prevenire e rilevare le violazioni della conformità. Un approccio reattivo ai regolamenti e agli standard può erodere il Customer Trust, in particolare se i cambiamenti avvengono solo in risposta alle richieste o ai reclami dei clienti. Tali reclami possono danneggiare il marchio e la reputazione dell'organizzazione e causare perdite di reddito.

È possibile garantire la conformità delle soluzioni Salesforce concentrandosi su tre abitudini chiave: osservanza della legge, standard etici e accessibilità.

Aderire ai mandati legali implica seguire le leggi regionali e le normative di settore. In qualità di architetto, una volta che il team legale dell'organizzazione o un auditor esterno ha determinato i requisiti di conformità specifici, è responsabilità dell'utente comprendere tali requisiti e identificare e segnalare in modo proattivo potenziali problemi di conformità nelle prime fasi del processo di progettazione per ridurre il rischio di multe e cause legali.

È possibile migliorare l'osservanza della legge nelle soluzioni Salesforce tramite la privacy dei dati e la localizzazione.

La privacy dei dati riguarda il modo in cui la soluzione raccoglie, archivia ed elabora le informazioni personali (PII), oltre ai regolamenti pertinenti e alla capacità di una persona di controllare l'accesso ai propri dati personali. L'osservanza di questi regolamenti può richiedere aggiornamenti del modello di condivisione e visibilità, modifiche alle configurazioni dei metadati per limitare l'accesso, l'implementazione della crittografia a livello di campo, il monitoraggio di registri ed eventi, la creazione di automazioni per esportare o eliminare i dati di un cliente su richiesta e lo sviluppo di policy che disciplinano l'utilizzo dei dati nelle automazioni e nell'intelligenza artificiale.

Il mancato rispetto dei regolamenti sulla privacy dei dati può portare a multe e azioni legali sostanziali. Inoltre, l'esposizione dei dati degli stakeholder a causa di controlli insufficienti o di una violazione della sicurezza può causare perdite di reddito ed eroso il Customer Trust.

Considerare quanto segue quando si lavora per garantire il rispetto dei requisiti di privacy dei dati:

• Consultare esperti normativi. Collaborare con il proprio team legale o con un auditor esterno per valutare i regolamenti di conformità specifici del settore applicabili alla propria azienda. Ad esempio, le aziende sanitarie devono aderire all'HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act).
• Classificare i dati. La classificazione dei dati aiuta i team di progetto a capire quando i vari elementi di dati dell'organizzazione possono o meno essere utilizzati. Consente inoltre all'azienda di creare rapporti sulla conformità delle policy di gestione dei dati. Classificare i dati nell'organizzazione specificando i regolamenti applicabili a livello di campo per individuare il titolare, il livello di riservatezza e se il campo è attualmente in uso.

Durante il processo di classificazione, è importante pensare a come potrebbero essere utilizzati tutti i campi del modello di dati e non solo quelli che a prima vista sembrano sensibili. In alcuni casi, i campi che sembrano insignificanti possono diventare sensibili se utilizzati nel contesto errato. Ad esempio, i codici postali negli Stati Uniti possono essere un proxy per la razza e quindi se utilizzati in modalità predittiva potrebbero involontariamente aggiungere distorsioni o causare danni. I nomi possono essere utilizzati per prevedere sesso, paese di origine, razza, religione e persino età, poiché i nomi popolari tendono a cambiare di generazione in generazione. Includere classificazioni di tutti i campi e una descrizione chiara di come le funzionalità di intelligenza artificiale associate li utilizzeranno nella documentazione.

Utilizzare strumenti come Data Detect per identificare i dati sensibili all'interno dell'organizzazione. Se i campi sono classificati come sensibili o se si sa quali campi sono sensibili, strumenti come Selezione contenuto Einstein identificheranno anche i campi che sono strettamente correlati e quindi possono essere proxy per quei campi sensibili.

• Stabilire procedure consigliate per la governance dei dati. Assicurarsi che tutta la documentazione pertinente sia completa, aggiornata e archiviata centralmente in modo che sia facilmente disponibile per tutti gli stakeholder. Ciò aggiungerà un livello di protezione per l'organizzazione contro la responsabilità legale, mantenendo al contempo Trust con i clienti e i partner. Ad esempio, un dizionario dei dati documenta le definizioni e le classificazioni a livello di oggetto e di campo per tutti gli elementi di dati che verranno memorizzati nel sistema, i documenti di progettazione contengono dettagli su eventuali automazioni create per conformarsi ai regolamenti e una matrice di protezione definisce i dati a cui gli utenti hanno accesso. In modo fondamentale, questa documentazione completa diventa la fonte autorevole per la generazione aumentata di recupero (RAG), radicando direttamente sistemi agentici come Agentforce in un contesto operativo verificato e conforme, evitando così output incoerenti o allucinati.

L'elenco degli schemi e antischemi riportato di seguito mostra come si presenta una corretta (e scarsa) gestione della privacy dei dati all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzarli per convalidare i progetti prima di crearli o identificare le aree del sistema che devono essere sottoposte a refactoring.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti Salesforce per la privacy dei dati, vedere Tools Relevant to Be Compliant (Strumenti pertinenti per essere conformi).

La localizzazione consiste nell'adattare un prodotto in modo che sia allineato a una lingua, una cultura e un'estetica locale specifiche. Ciò include anche l'adeguamento alle normative specifiche delle regioni, ad esempio le leggi sulla residenza dei dati, che possono variare in modo significativo da un paese all'altro e persino dai comuni. Di conseguenza, i sistemi potrebbero dover soddisfare più quadri normativi, a seconda di dove si trovano i clienti e di come l'azienda introduce i propri prodotti e servizi sul mercato.

Oltre alle variazioni delle leggi sulla privacy dei dati, molti paesi stanno anche emanando leggi sulla residenza dei dati. Come minimo, le leggi sulla residenza dei dati richiedono che tutti i dati relativi ai cittadini di un paese siano archiviati fisicamente entro i confini di quel paese. Alcune leggi si spingono oltre, richiedendo l'archiviazione locale di tutti i dati (inclusi i dati su prodotti e servizi) potenzialmente accessibili dai cittadini. In alcuni casi, i regolamenti richiedono che i dati dei cittadini siano conservati solo da altri cittadini di quel paese o regione.

Il mancato rispetto potrebbe portare a ingenti multe e cause legali. Ad esempio, le autorità dell'UE per la protezione dei dati possono infliggere ammende fino a 20 milioni di euro o al 4% del reddito globale, a seconda del valore più elevato. Negli Stati Uniti, l'ufficio del procuratore generale della California può richiedere sanzioni significative sia per violazioni intenzionali che non intenzionali.

Considerare quanto segue per gestire meglio i requisiti di localizzazione e residenza dei dati:

• Consultare esperti normativi. Collaborare con il proprio team legale o con un auditor esterno per valutare le leggi nelle regioni in cui opera l'azienda e determinare quali sono applicabili. Ad esempio, il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e la Legge AI dell'UE e il California Consumer Privacy Act (CCPA).
• Memorizzare dati localmente. Assicurarsi che i dati specifici di una regione rimangano in un'organizzazione separata. Utilizzare Hyperforce, il substrato del cloud pubblico di Salesforce per ospitare l'organizzazione in una regione specifica.
• Evitare repliche dati. Archiviazione dati locale significa che i dati sono memorizzati a riposo nel paese; naturalmente, possono sorgere problemi di conformità quando i dati vengono trasferiti al di fuori del paese tramite interfacce standard. Ad esempio, la creazione e la gestione di record localmente ma la loro replica in un data warehouse in un altro paese per la creazione di rapporti violerà le leggi sulla residenza dei dati. Se si lavora per un'azienda globale con requisiti di reporting interregionale, aggregare prima i dati all'interno del paese in cui sono archiviati, rimuovere tutte le informazioni che potrebbero identificare i cittadini associati e quindi replicare solo le informazioni aggregate. Questo approccio può richiedere la comunicazione delle limitazioni dei rapporti agli stakeholder in modo che sappiano che, sebbene saranno disponibili dati più granulari a livello nazionale o regionale, saranno disponibili solo dati di riepilogo a livello globale.

L'elenco di schemi e antischemi riportato di seguito mostra l'aspetto corretto (e inadeguato) dei processi di localizzazione e residenza dei dati all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzare questi elementi per convalidare i progetti prima di creare o identificare le aree che devono essere rifattorizzate.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti Salesforce per la localizzazione, vedere Tools Relevant to Be Compliant (Strumenti pertinenti per essere conformi).

La tabella seguente mostra una selezione di schemi da cercare (o creare) nell'organizzazione e di schemi anti-schemi da evitare o a cui destinare la riparazione.

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Nei contesti aziendali, gli standard etici sono le linee guida per il modo in cui aziende e individui si comportano da un punto di vista valoriale o morale. In Salesforce, i nostri valori fondamentali guidano tutto ciò che facciamo come azienda e come dipendenti. Disponiamo inoltre di un team di policy sull'uso che aiuta a garantire che i clienti utilizzino il nostro software in modo etico. La nostra Acceptable Use Policy (AUP) e la AI Acceptable Use Policy (AI AUP) sono un'estensione dei nostri valori fondamentali e aiutano a guidare le nostre decisioni in caso di domande sull'utilizzo.

L'organizzazione può disporre di una serie aggiuntiva di policy che vanno oltre il semplice rispetto delle normative locali. Queste policy possono assumere varie forme, dall'adesione alle normative di altre regioni, al rifiuto di intrattenere rapporti commerciali con determinate organizzazioni o mercati, al monitoraggio delle interazioni dipendenti-clienti per prevenire discriminazioni o comportamenti distorti. Per rispettare queste policy, potrebbe essere necessario aggiornare gli standard di progettazione o la configurazione di sistema come si farebbe per l'osservanza legale.

Per favorire una maggiore osservanza degli standard etici nelle soluzioni Salesforce, allinearsi alle policy aziendali e valutare l'utilizzo dell'intelligenza artificiale.

Le policy aziendali sono linee guida che definiscono come devono funzionare i vari aspetti dell'azienda (tra cui persone, processi e tecnologia). I clienti preferiscono fare affari con organizzazioni di loro Trust. La maggior parte delle policy aziendali sono progettate in modo da riflettere questo principio. Il Customer Trust si eroderà rapidamente se i sistemi creano esperienze utente non in linea con le policy dichiarate.

Politiche efficaci derivano naturalmente da una cultura dell'etica. Ogni dipendente, dall'ingegneria e progettazione alla scienza dei dati, al marketing e alle vendite, deve essere educato alla propria responsabilità per un uso etico. In tale cultura, i dipendenti vedono chiare strutture di incentivi per premiare il comportamento etico e chiare e coerenti conseguenze per il comportamento non etico.

Considerare quanto segue per assicurarsi che le policy dell'organizzazione si riflettano nei progetti:

• Siate consapevoli delle conseguenze indesiderate. In qualità di architetto, è tua responsabilità anticipare i potenziali impatti delle tue soluzioni e come verranno utilizzate. Non cadere nella trappola di considerare o testare solo percorsi felici. Applicare invece la propria esperienza nel testare i casi limite e valutare i compromessi per considerare a fondo le implicazioni etiche delle soluzioni. Pensare a tutti coloro che saranno interessati dal prodotto, soprattutto a coloro che sono sottorappresentati, emarginati o vulnerabili. Valutare la moltitudine di modi in cui qualcuno o qualcosa potrebbe interagire con la soluzione e creare conseguenze indesiderate. Utilizzare il kit Build With Intention (Crea con intenzione) per progettare pensando all'inclusione.
• Integrare l'etica nella policy di utilizzo accettabile della propria azienda. Collaborare con il proprio team legale o con una terza parte per includere l'etica nella policy di utilizzo accettabile per garantire che l'uso delle soluzioni sia in linea con i valori aziendali. La documentazione deve includere informazioni sui valori e le policy dell'organizzazione supportate dalle soluzioni, siano esse sviluppate con strumenti low-code o pro-code. Pubblicare la policy di utilizzo accettabile per dimostrare il proprio impegno a creare Trust con dipendenti e clienti.
• Utilizzare linguaggio inclusivo. Comprendere i diversi modi in cui le persone sperimentano la soluzione e perfezionare il linguaggio nell'interfaccia utente, nel codice e nella documentazione per riflettere più accuratamente l'inclusività. Iniziare identificando e rimuovendo prima il linguaggio esclusivo e poi impegnarsi a capire i tipi di abitudini o pratiche che possono portare all'esclusione.

L'elenco degli schemi e antischemi riportato di seguito mostra l'aspetto di una corretta (e scarsa) osservanza delle policy aziendali all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzare questi elementi per convalidare i progetti prima di creare o identificare le aree del sistema che devono essere sottoposte a refactoring.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti di Salesforce per allineare i progetti alle policy aziendali, vedere Strumenti pertinenti per essere conformi.

L'intelligenza artificiale utilizza i sistemi computazionali per eseguire operazioni che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come il ragionamento, la percezione e il processo decisionale. Le funzionalità di intelligenza artificiale di Salesforce Platform si estendono alle tecnologie predittive, generative e agentiche, offrendo una suite completa di strumenti per migliorare le esperienze dei clienti e le operazioni aziendali:

• L'intelligenza artificiale predittiva analizza i dati storici e prevede gli esiti futuri, ad esempio le tendenze di vendita o l'abbandono dei clienti. Einstein AI offre questi approfondimenti analizzando gli schemi nei dati per fornire consigli e prevedere i risultati aziendali.
• L'intelligenza artificiale generativa si concentra sulla creazione di nuovi contenuti sfruttando modelli di lingua di grandi dimensioni. Einstein GPT è un componente centrale che funziona con i dati CRM per generare contenuti personalizzati come email, risposte alle chat e comunicazioni con i clienti.
• L'intelligenza artificiale fa un ulteriore passo avanti consentendo agli agenti di ragionare e agire in autonomia per raggiungere un obiettivo specifico. Agentforce è la piattaforma per la creazione di questi agenti intelligenti, che possono automatizzare processi aziendali complessi come la risoluzione dei casi dei clienti o l'ottimizzazione delle campagne di marketing. Questi agenti possono interagire con i dati in tempo reale tramite Data 360 e sfruttare i flussi di lavoro e le API esistenti. Tutte queste funzionalità di intelligenza artificiale sono protette da Einstein Trust Layer, che garantisce un utilizzo etico.

La maggior parte degli algoritmi di base di Einstein AI non sono configurabili, ma per alcune funzioni i clienti potrebbero essere in grado di perfezionare i modelli utilizzando i propri dati come indicato nella documentazione. Inoltre, è possibile basare i modelli AI nel proprio CRM, negli articoli della Knowledge Base e in altri documenti tramite Retrieval Augmented Grounding (RAG) per rendere gli output ancora più precisi per l'organizzazione, i clienti e i casi d'uso. Tuttavia, se i dati sottostanti sono distorti o distorti, anche gli output potrebbero diventare distorti e imprecisi. Un esempio di distorsione è non includere membri di una determinata razza, sesso o etnia nell'elenco dei referenti anche se la base di clienti è varia e include membri di quel gruppo. Per ulteriori informazioni, fare riferimento al modulo Creazione responsabile di AI Trailhead di Salesforce, Understanding Trusted Agentic AI Trailhead, AI Ethics Maturity Model, Salesforce’s Intelligenza artificiale affidabile, Responsible Generative AI Guidelines e Responsible Agentic AI Guidelines.

Non tenere conto dei regolamenti legali applicabili e degli standard etici della propria azienda può causare distorsioni all'interno dell'intelligenza artificiale, con conseguenti cause legali, perdita di reddito, problemi di customer Trust e danni all'immagine pubblica della società.

Ecco cosa considerare per un uso responsabile ed etico dell'intelligenza artificiale:

• Esaminare le serie di dati e i documenti. Assicurarsi che le serie di dati siano rappresentative di tutti gli effetti delle funzionalità di intelligenza artificiale. Ciò può richiedere una ricerca degli utenti per capire chi sono e confermare che i dati li rappresentino tutti in modo preciso per ridurre eventuali distorsioni potenziali. È inoltre fondamentale rivedere i dati CRM, gli articoli Knowledge e qualsiasi altra documentazione basata sui modelli per assicurarsi che siano aggiornati, precisi e completi. Basare i modelli su una grande quantità di dati non è utile e può causare allucinazioni se i dati sono vecchi, contraddittori o incompleti.
• Tieni un essere umano al timone. Non si desidera che gli esseri umani intervengano in ogni singola interazione di intelligenza artificiale, ma consentire ai dipendenti di concentrarsi sugli elementi di giudizio elevato che richiedono più attenzione. Testare i sistemi di intelligenza artificiale finché non si è certi che possano assumersi maggiori responsabilità e monitorare i risultati per assicurarsi che continuino a funzionare in modo preciso ed efficace. Assicurarsi inoltre che i sistemi di intelligenza artificiale o gli agenti ricevano istruzioni per l'inoltro a un livello umano per i casi d'uso ad alto rischio e quando il livello di confidenza dell'intelligenza artificiale è basso.
• Dare priorità alla sicurezza degli output e degli esiti del modello. Eseguire valutazioni della distorsione, della spiegabilità e della solidità e del red teaming etico. Assegnare priorità alla protezione della privacy tramite le risposte e le azioni degli agenti per qualsiasi informazione di identificazione personale (PII) presente nei dati utilizzati per l'addestramento e creare guardrail per evitare danni aggiuntivi. Se si rilevano risultati dannosi durante il test, aggiungere istruzioni ai prompt di sistema e ripetere il test. Può anche essere necessario migliorare la qualità o la rappresentatività dei dati utilizzati per la generazione aumentata di recupero (RAG).
• Preparatevi ai regolamenti. Oltre alle preoccupazioni etiche nei confronti dell'intelligenza artificiale, molti governi hanno approvato o stanno approvando leggi per regolamentare l'uso dell'intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni che operano all'interno delle loro giurisdizioni. Questa normativa può includere l'obbligo di pubblicare schede modello che descrivono come è stata creata e funziona una soluzione AI. Prima di implementare una soluzione basata sull'intelligenza artificiale, tenere presente quale tipo di funzionalità correlata all'intelligenza artificiale è accettabile o meno nelle regioni in cui verranno utilizzati i sistemi e apportare le modifiche necessarie alla strategia. In alcune regioni potrebbe essere necessario disabilitare alcune funzioni per conformarsi alle normative locali; in tal caso, assicurarsi che i sistemi possano continuare a funzionare senza di esse. Molte giurisdizioni richiedono trasparenza anche quando i clienti o gli utenti finali interagiscono con i sistemi di intelligenza artificiale.
• Monitorare i modelli AI della propria organizzazione. Gli utenti interessati dovrebbero sapere quando è stata utilizzata un'intelligenza artificiale e avere la possibilità di segnalare facilmente i danni e richiedere un risarcimento. È importante tenere presente che i rapporti da soli potrebbero non essere sufficienti per determinare se la funzionalità AI sta causando danni agli utenti. Monitorare costantemente i modelli per verificare la fluttuazione dei dati, le variazioni dei punteggi di equità/bias, la precisione e la solidità. Assicurarsi di disporre di piani per gestire gli avvisi qualità e rispondere rapidamente quando vengono rilevati impatti negativi.

L'elenco di schemi e antischemi riportato di seguito mostra l'aspetto di una progettazione AI corretta (e scadente) all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzarli per convalidare i progetti prima di crearli o identificare le aree del sistema che devono essere sottoposte a refactoring.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti Salesforce per implementare policy di intelligenza artificiale più etiche, vedere Tools Relevant to Be Conliant (Strumenti pertinenti per essere conformi).

La tabella seguente mostra una selezione di schemi da cercare (o creare) nell'organizzazione e di schemi anti-schemi da evitare o a cui destinare la riparazione.

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L'accessibilità nella tecnologia si riferisce alla fruibilità di sistemi o soluzioni per persone con competenze diverse. Progettare sistemi che funzionino per tutti gli utenti, indipendentemente dalle loro capacità, è un obbligo legale in alcune sedi e settori. Oltre ai requisiti legali, la creazione di sistemi accessibili aiuta l'organizzazione a promuovere e aumentare il Trust con gli stakeholder. Per le applicazioni indirizzate ai clienti, ciò può persino aumentare il reddito poiché i clienti possono scegliere di utilizzare i sistemi anziché alternative meno accessibili.

Salesforce pubblica i Rapporti conformità accessibilità, ovvero documenti standard del settore che descrivono in dettaglio in che modo il nostro software è conforme agli standard di accessibilità. La maggior parte dei controlli basati sull'interfaccia utente, inclusi i componenti Web Lightning e i modelli Experience Cloud, sono progettati per rispettare questi standard. Benché le nostre funzioni di accessibilità di base possano essere sufficienti per molte aziende, è importante rivedere i documenti ACR e le note di rilascio prima di iniziare qualsiasi progetto. Ciò consentirà di identificare e documentare eventuali requisiti di accessibilità aggiuntivi che vanno oltre i nostri standard, a seconda dell'approccio go-to-market del prodotto o servizio.

È possibile migliorare l'accessibilità dei sistemi concentrandosi su due aree chiave: l'immissione dei dati e la navigazione.

Le attività di immissione dati si verificano ogni volta che un utente deve inserire informazioni in un campo, modulo o in un'altra parte di un'interfaccia utente. Mentre le tastiere e i mouse sono i metodi di input più comuni, alcuni utenti possono fare affidamento su dispositivi vocali o simili. Inoltre, gli utenti possono comunicare in lingue diverse.

Le soluzioni non progettate per l'accessibilità possono escludere le persone con determinate disabilità dall'interazione con esse.

Durante la progettazione per l'accessibilità, tenere presente quanto segue:

• La lingua preferita dagli utenti. A seconda di dove opera la propria azienda, si può decidere di impostare un'unica lingua standard per i propri sistemi o di offrire funzionalità multilingue. Se il testo viene visualizzato in più lingue, gli standard di progettazione devono includere un elenco di etichette di campi e altri elementi dell'interfaccia utente (ad esempio notifiche e messaggi di errore) che richiedono la traduzione. Coinvolgere un madrelingua per verificare la precisione e il significato delle traduzioni. Utilizzare le funzioni di traduzione di Salesforce per la traduzione dei metadati e dei dati in tempo reale e testare a fondo tutte le funzioni multilingue.
• I tipi di dispositivi di input che verranno utilizzati. Elencare gli strumenti che possono essere utilizzati per l'input dei dati oltre una tastiera e un mouse standard negli standard di progettazione. Includere i test di accessibilità nei piani di test e assicurarsi che tutti gli input vengano testati con più tipi di dispositivi di input.
• La fruibilità dei moduli. Assicurarsi che i moduli includano etichette visibili, forniscano messaggi di errore utili, guidino l'utente verso il completamento, lo informino dell'avanzamento e gli consentano di rivedere, confermare e modificare i propri input.

L'elenco di schemi e antischemi riportato di seguito mostra l'aspetto dell'immissione dei dati quando è correttamente (e scarsamente) progettata per l'accessibilità all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzare questi elementi per convalidare i progetti prima di creare o identificare le aree del sistema che devono essere sottoposte a refactoring.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti Salesforce per creare un'immissione dati più accessibile, vedere Strumenti pertinenti per essere conformi.

La navigazione prevede che gli utenti spostino l'attivazione tra le schermate e tra i campi all'interno di una schermata. Gli utenti potrebbero dover navigare tra i vari elementi dell'interfaccia utente nel sistema in vari modi, inclusi clic e sequenze di tasti, affidandosi alla vista, all'udito e al tatto. Assicurarsi che gli standard di progettazione includano un elenco dei dispositivi di navigazione che si prevede di supportare. I team di implementazione devono fare riferimento a questo elenco durante i test per assicurarsi che tutte le possibilità di navigazione siano considerate.

Considerare le seguenti domande e le relative risposte durante la progettazione della navigazione accessibile:

• Come si muoveranno gli utenti nella soluzione? Elencare tutti i dispositivi che possono essere utilizzati per la navigazione oltre una tastiera e un mouse standard negli standard di progettazione.
• La navigazione è coerente? Stabilire standard di progettazione per i controlli di navigazione per garantire la coerenza in tutto il sistema. I percorsi di navigazione devono essere simili in tutto il sistema. La navigazione incoerente, ad esempio un pulsante blu "Avanti" in basso a destra in una schermata e un pulsante verde "Avanti" al centro di quella successiva, potrebbe essere un lieve fastidio per alcuni utenti ma potrebbe rendere l'applicazione inutilizzabile per le persone con disabilità.
• I test tengono conto dell'accessibilità? Includere i test di accessibilità nei piani di test e assicurarsi che tutti i flussi di navigazione siano testati con più tipi di dispositivi di input.
• Il focus della tastiera è sempre visibile? Visualizzare sempre visivamente lo stato attuale della tastiera per aiutare gli utenti che utilizzano una tastiera per navigare.
• La navigazione si basa sul colore? Evitare di utilizzare il solo colore per presentare informazioni o richiedere un'azione. Rispettare le Linee guida Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 2.0 per un uso corretto del colore per trasmettere significato e applicare il giusto livello di contrasto.
• I tuoi progetti sono stati rivisti? Eseguire revisioni periodiche per assicurarsi che l'interfaccia utente sia coerente e facile da comprendere.

L'elenco di schemi e antischemi riportato sotto mostra l'aspetto della navigazione quando è correttamente (e scarsamente) progettata per l'accessibilità all'interno di una soluzione Salesforce. Utilizzarli per convalidare i progetti prima di crearli o identificare le aree del sistema che devono essere sottoposte a refactoring.

Per ulteriori informazioni sugli strumenti Salesforce per la creazione di una navigazione più accessibile, vedere Strumenti pertinenti per essere conformi.

La tabella seguente mostra una selezione di schemi da cercare (o creare) nell'organizzazione e di schemi anti-schemi da evitare o a cui destinare la riparazione.

✨ Scopri altri schemi per l'accessibilità in Pattern & Anti-Pattern Explorer.

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