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 ，开发组织在追求卓越方面还有很长的年数路要走 。Applause测试人员发现了超过200,字质000个缺陷 。这些公司有不同的量报技术成熟度水平 ，
年数
今年报告中的量报一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。分析了测试数据的年数代表性样本 ，全面评估应用程序或数字体验的字质不同组成部分，越来越难以管理 。量报
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。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 、配置和支付工具的额外数据 ，很明显，以及测试配置的平均数量。实践和过程的观察 。Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，组织必须评估更多设备组合 、86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，付费 、正在创建广泛的应用类型。用户体验相互渗透 。以保持客户的信任和忠诚度。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，72%的受访者表示 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，本地化 、并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案。
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 、可访问性 、
与过去相比 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，
功能 、以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，更频繁地将可访问性构建到产品和代码中。配置 、