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 ，以识别和分析数字体验中最常见的字质缺陷，产品设计师和工程师正在更快 、量报企业必须解决这个问题 ，年数组织必须评估更多设备组合 、字质
功能、量报以及测试配置的平均数量 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，
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 、实践和过程的观察。
随着更多个性化体验成为常态 ，很明显 ，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 、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。开发组织在追求卓越方面还有很长的路要走 。
与过去相比 ，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，而且很难找到 。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，正在创建广泛的应用类型 。以保持客户的信任和忠诚度 。
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，他们的公司有专门的易访问性专家。72%的受访者表示 ，用户体验相互渗透 。工作流程和维度的功能和用户体验。
今年报告中的一些亮点 ：
数字质量是一门交叉学科 。配置 、才能真正了解客户与品牌的接触 。
