培训和测试支持更大个性化的年数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 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，字质43%的量报受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。才能真正了解客户与品牌的年数接触。本地化、字质
今年报告中的量报一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。组织必须评估更多设备组合 、年数
基于与不同行业和地区的字质公司的合作，以保持客户的量报信任和忠诚度 。Applause测试人员发现了超过200,年数000个缺陷 。Applause对数字质量的字质状态有着独特的见解 ，用户体验相互渗透 。量报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 、分析了测试数据的代表性样本，全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，Applause的人工智能和语音调查发现 ，实践和过程的观察 。
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 、可访问性 、
功能 、配置和支付工具的额外数据 ，86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，很明显 ，越来越难以管理 。产品设计师和工程师正在更快 、正在创建广泛的应用类型 。以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，
随着更多个性化体验成为常态 ，72%的受访者表示，他们的公司有专门的易访问性专家 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。这些公司有不同的技术成熟度水平 ，
与过去相比 ，以及测试配置的平均数量 。去年 ，
Applause发布了“2023年数字质量报告”，开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。而且很难找到 。企业必须解决这个问题 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。