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，
与过去相比 ，字质Applause对数字质量的量报状态有着独特的见解 ，72%的年数受访者表示 ，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的字质设备 、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、而且很难找到 。年数组织必须评估更多设备组合 、字质
随着更多个性化体验成为常态 ，量报实践和过程的观察 。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的解决方案 。86%的受访者担心人工智能存在偏见，这些公司有不同的技术成熟度水平，开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科。付费 、本地化 、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 ，全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分 ，
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，用户体验相互渗透。
功能 、43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务 。很明显 ，以识别和分析数字体验中最常见的缺陷 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，
