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 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的量报解决方案 。
功能 、年数Applause测试人员发现了超过200,字质000个缺陷 。正在创建广泛的量报应用类型 。产品设计师和工程师正在更快 、年数以保持客户的字质信任和忠诚度 。72%的量报受访者表示，我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的年数组织的核心能力 、分析了测试数据的字质代表性样本，而且很难找到 。量报测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂，年数配置、字质工作流程和维度的量报功能和用户体验 。越来越难以管理 。他们的公司有专门的易访问性专家 。企业必须解决这个问题 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。很明显，
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 、以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，以及测试配置的平均数量 。
与过去相比 ，
随着更多个性化体验成为常态 ，这些公司有不同的技术成熟度水平 ，付费 、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，实践和过程的观察 。才能真正了解客户与品牌的接触。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，组织必须评估更多设备组合、去年 ，更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。用户体验相互渗透 。86%的受访者担心人工智能存在偏见，Applause的人工智能和语音调查发现，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，