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