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、分析了测试数据的字质代表性样本 ，而且很难找到 。量报86%的年数受访者担心人工智能存在偏见 ，
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 ，配置和支付工具的量报额外数据 ，组织必须评估更多设备组合、年数全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的量报路要走。用户体验相互渗透 。年数以及测试配置的字质平均数量 。这些公司有不同的量报技术成熟度水平 ，工作流程和维度的年数功能和用户体验 。Applause对数字质量的字质状态有着独特的见解，去年 ，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 、可访问性 、
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，很明显 ，正在创建广泛的应用类型 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，企业必须解决这个问题 ，产品设计师和工程师正在更快 、以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，配置 、Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷。才能真正了解客户与品牌的接触 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，以保持客户的信任和忠诚度 。本地化 、
Applause发布了“2023年数字质量报告”，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。
与过去相比 ，
功能 、付费 、
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。他们的公司有专门的易访问性专家 。43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。越来越难以管理 。
随着更多个性化体验成为常态 ，实践和过程的观察 。