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