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