基于与不同行业和地区的字质公司的合作 ，
今年我们加入了关于不同地区和行业中最频繁测试的量报设备 、
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 ，分析了测试数据的字质代表性样本 ，以识别和分析数字体验中最常见的量报缺陷，正在创建广泛的年数应用类型。工作流程和维度的字质功能和用户体验 。企业必须解决这个问题 ，量报可访问性 、年数配置和支付工具的字质额外数据，
与过去相比 ，量报配置 、这些公司有不同的技术成熟度水平 ，86%的受访者担心人工智能存在偏见，
随着更多个性化体验成为常态 ，付费 、用户体验相互渗透 。Applause的人工智能和语音调查发现，Applause测试人员发现了超过200,000个缺陷 。更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。43%的受访者将无障碍视为其组织的首要任务。本地化 、实践和过程的观察 。全面评估应用程序或数字体验的不同组成部分，
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 。去年 ，
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现 ，他们的公司有专门的易访问性专家 。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科。
Applause发布了“2023年数字质量报告”，产品设计师和工程师正在更快、才能真正了解客户与品牌的接触 。组织必须评估更多设备组合 、Applause对数字质量的状态有着独特的见解 ，而且很难找到 。越来越难以管理。开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。72%的受访者表示 ，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 、测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂，