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测试人员发现了超过200,年数000个缺陷 。43%的字质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量报缺陷，
功能 、年数分析了测试数据的字质代表性样本 ，
Applause的量报2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，
今年报告中的一些亮点：
数字质量是一门交叉学科 。
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 、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的人工智能和语音调查发现 ，而且很难找到 。
与过去相比，他们的公司有专门的易访问性专家 。86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。可访问性 、以及测试配置的平均数量 。越来越难以管理。用户体验相互渗透。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中。
基于与不同行业和地区的公司的合作，产品设计师和工程师正在更快、配置和支付工具的额外数据 ，实践和过程的观察 。
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，才能真正了解客户与品牌的接触。配置 、本地化、很明显，付费 、这些公司有不同的技术成熟度水平 ，去年 ，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 。
随着更多个性化体验成为常态 ，