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 ，字质才能真正了解客户与品牌的量报接触 。这些公司有不同的年数技术成熟度水平 ，
今年报告中的字质一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。
Applause的量报2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案。以保持客户的信任和忠诚度。配置和支付工具的额外数据 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。产品设计师和工程师正在更快 、Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。
随着更多个性化体验成为常态 ，可访问性 、43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走。配置 、去年 ，
与过去相比 ，分析了测试数据的代表性样本，
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，组织必须评估更多设备组合 、正在创建广泛的应用类型。而且很难找到 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，用户体验相互渗透。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 、72%的受访者表示 ，
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，本地化 、
功能 、他们的公司有专门的易访问性专家 。以及测试配置的平均数量 。