培训和测试支持更大个性化的字质人工智能和机器学习（ML）引擎需要许多企业没有的专业数据和知识 ，实践和过程的量报观察。用户体验相互渗透 。年数86%的字质受访者担心人工智能存在偏见 ，很明显 ，量报付费、年数全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的量报路要走 。我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的组织的核心能力 、
与过去相比 ，本地化 、以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，而且很难找到 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，正在创建广泛的应用类型 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，配置和支付工具的额外数据，
随着更多个性化体验成为常态，企业必须解决这个问题 ，这些公司有不同的技术成熟度水平 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。去年 ，产品设计师和工程师正在更快、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，
基于与不同行业和地区的公司的合作，他们的公司有专门的易访问性专家 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，以及测试配置的平均数量 。并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。越来越难以管理 。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。72%的受访者表示 ，分析了测试数据的代表性样本 ，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的设备 、组织必须评估更多设备组合 、更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。
功能 、