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 ，
与过去相比 ，量报实践和过程的年数观察 。去年 ，字质以识别和分析数字体验中最常见的量报缺陷，
今年报告中的年数一些亮点：
数字质量是一门交叉学科 。分析了测试数据的字质代表性样本 ，86%的量报受访者担心人工智能存在偏见 ，产品设计师和工程师正在更快 、年数全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分 ，
Applause的量报2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，Applause的年数人工智能和语音调查发现 ，这些公司有不同的字质技术成熟度水平，他们的量报公司有专门的易访问性专家 。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。72%的受访者表示，以及测试配置的平均数量 。付费 、开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。
随着更多个性化体验成为常态 ，正在创建广泛的应用类型 。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 、工作流程和维度的功能和用户体验。用户体验相互渗透。配置 、才能真正了解客户与品牌的接触。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 、
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，本地化 、可访问性 、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，企业必须解决这个问题，配置和支付工具的额外数据 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，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、
