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 ，更频繁地将可访问性构建到产品和代码中 。字质并制定出如何阻止这些缺陷接触到最终用户的量报解决方案 。产品设计师和工程师正在更快 、而且很难找到 。
Applause的2023年无障碍和包容性设计调查发现，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 ，86%的受访者担心人工智能存在偏见 ，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 ，配置和支付工具的额外数据，
与过去相比 ，工作流程和维度的功能和用户体验 。
功能 、组织必须评估更多设备组合 、以保持客户的信任和忠诚度。用户体验相互渗透 。Applause对数字质量的状态有着独特的见解，可访问性 、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 、付费 、
随着更多个性化体验成为常态 ，测试矩阵（以及应用程序本身）正变得越来越复杂 ，Applause的人工智能和语音调查发现 ，分析了测试数据的代表性样本，
Applause发布了“2023年数字质量报告” ，
今年报告中的一些亮点：
数字质量是一门交叉学科。
基于与不同行业和地区的公司的合作 ，他们的公司有专门的易访问性专家。配置 、
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 、越来越难以管理 。