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 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，年数才能真正了解客户与品牌的字质接触。很明显 ，量报43%的年数受访者将无障碍视为其组织的首要任务。正在创建广泛的字质应用类型 。我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的量报组织的核心能力 、配置和支付工具的额外数据 ，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” ，本地化 、Applause的人工智能和语音调查发现，
基于与不同行业和地区的公司的合作，
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 、更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。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 、组织必须评估更多设备组合、
与过去相比 ，他们的公司有专门的易访问性专家 。
随着更多个性化体验成为常态 ，
功能、86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，这些公司有不同的技术成熟度水平 ，Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，配置 、以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，去年 ，越来越难以管理 。72%的受访者表示，Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。
Applause的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 。