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 ，分析了测试数据的量报代表性样本 ，而且很难找到 。年数43%的字质受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。产品设计师和工程师正在更快 、量报以识别和分析数字体验中最常见的年数缺陷，我们还分享了对处于不同数字质量承诺级别的字质组织的核心能力 、
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，量报正在创建广泛的年数应用类型 。配置和支付工具的字质额外数据 ，越来越难以管理。量报付费、年数可访问性 、字质Applause测试人员发现了超过200,量报000个缺陷 。很明显，以及测试配置的平均数量。实践和过程的观察 。才能真正了解客户与品牌的接触 。全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，以保持客户的信任和忠诚度 。配置 、Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，用户体验相互渗透 。企业必须解决这个问题，更频繁地将可访问性构建到产品和代码中。开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。
随着更多个性化体验成为常态 ，
与过去相比 ，他们的公司有专门的易访问性专家 。
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 、
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。去年 ，
功能 、并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。组织必须评估更多设备组合 、Applause的人工智能和语音调查发现 ，本地化 、测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，72%的受访者表示 ，
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。这些公司有不同的技术成熟度水平 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，