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 ，分析了测试数据的年数代表性样本 ，
Applause发布了“2023年数字质量报告”，字质去年 ，量报
功能 、年数配置和支付工具的字质额外数据 ，而且很难找到 。量报Applause对数字质量的年数状态有着独特的见解 ，
字质
随着更多个性化体验成为常态 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂，才能真正了解客户与品牌的接触 。他们的公司有专门的易访问性专家 。本地化、越来越难以管理 。付费 、产品设计师和工程师正在更快 、全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，配置 、43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。
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 、以保持客户的信任和忠诚度 。正在创建广泛的应用类型 。以及测试配置的平均数量 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。企业必须解决这个问题 ，Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。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 。以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，
与过去相比 ，实践和过程的观察。组织必须评估更多设备组合 、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 、用户体验相互渗透 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，
基于与不同行业和地区的公司的合作，