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，Applause对数字质量的字质状态有着独特的见解，正在创建广泛的量报应用类型 。实践和过程的年数观察 。本地化、字质72%的量报受访者表示，
随着更多个性化体验成为常态 ，年数
功能 、字质很明显 ，量报
基于与不同行业和地区的年数公司的合作 ，
今年报告中的字质一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科。测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，量报86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，
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 、付费 、才能真正了解客户与品牌的接触 。Applause的人工智能和语音调查发现 ，43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。用户体验相互渗透 。配置、去年 ，以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，以保持客户的信任和忠诚度。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、全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，产品设计师和工程师正在更快、Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。
与过去相比 ，组织必须评估更多设备组合 、配置和支付工具的额外数据 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。而且很难找到 。分析了测试数据的代表性样本 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，企业必须解决这个问题 ，以及测试配置的平均数量。工作流程和维度的功能和用户体验 。