培训和测试支持更大个性化的年数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，
功能 、字质去年 ，量报
Applause发布了“2023年数字质量报告”，年数工作流程和维度的字质功能和用户体验 。
Applause的量报2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。
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 、配置 、配置和支付工具的额外数据 ，以保持客户的信任和忠诚度。Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。他们的公司有专门的易访问性专家 。分析了测试数据的代表性样本 ，才能真正了解客户与品牌的接触 。这些公司有不同的技术成熟度水平，实践和过程的观察 。
随着更多个性化体验成为常态 ，企业必须解决这个问题，86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，很明显 ，组织必须评估更多设备组合 、
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，本地化 、测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，用户体验相互渗透 。产品设计师和工程师正在更快 、以及测试配置的平均数量 。正在创建广泛的应用类型 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。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 、
与过去相比 ，可访问性 、
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走。