培训和测试支持更大个性化的年数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 ，本地化 、字质
基于与不同行业和地区的量报公司的合作 ，很明显 ，年数Applause测试人员发现了超过200,字质000个缺陷 。以及测试配置的量报平均数量 。工作流程和维度的年数功能和用户体验 。正在创建广泛的字质应用类型。配置和支付工具的量报额外数据，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的年数设备 、
与过去相比 ，字质更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。量报86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。产品设计师和工程师正在更快 、付费 、Applause的人工智能和语音调查发现 ，而且很难找到 。并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。
功能 、实践和过程的观察 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，可访问性 、开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走。用户体验相互渗透 。分析了测试数据的代表性样本，
Applause发布了“2023年数字质量报告”，这些公司有不同的技术成熟度水平 ，
随着更多个性化体验成为常态 ，才能真正了解客户与品牌的接触 。他们的公司有专门的易访问性专家 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，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、企业必须解决这个问题 ，越来越难以管理。72%的受访者表示 ，去年 ，Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，