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 ，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的年数设备 、实践和过程的字质观察 。付费 、量报Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，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 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。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、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。Applause的人工智能和语音调查发现 ，用户体验相互渗透 。去年 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，
随着更多个性化体验成为常态 ，
功能 、
与过去相比，这些公司有不同的技术成熟度水平 ，
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。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 。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，配置 、以保持客户的信任和忠诚度。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，他们的公司有专门的易访问性专家。
