Quan parlem d'IA i ML, molts de nosaltres dèiem que la gent com nosaltres no hi té res a veure. Però us convidem a mirar-ho més de prop. Sense ni adonar-se'n, estàs envoltat d'IA i ML en el teu dia a dia. Un nombre creixent d'aparells intel·ligents ha fet gairebé totes les llars més intel·ligents. Permeteu-me que us mostri un exemple molt senzill d'intel·ligència artificial a la nostra vida quotidiana.
Cada dia ens despertem amb els nostres telèfons. La majoria de nosaltres fem servir el reconeixement facial per desbloquejar-los. Però com passa això? Intel·ligència artificial, és clar. Ara veus com l'IA i el ML estan a tot arreu al nostre voltant. En fem ús de diferents maneres fins i tot sense conèixer la seva presència. Sí, aquestes són les tecnologies complexes que ens faciliten la vida.
Un altre exemple de la vida quotidiana és el correu electrònic. A mesura que fem servir el nostre correu electrònic diàriament, la intel·ligència artificial filtra els correus electrònics de correu brossa a les nostres carpetes de correu brossa o paperera, cosa que ens permet veure només els missatges filtrats. S'estima que la capacitat de filtratge de Gmail és del 99.9%.
Com que la IA i el ML són força habituals al llarg de les nostres vides, us heu plantejat mai com seria realment si s'integréssin a les aplicacions mòbils que fem servir tan sovint? Sona interessant, oi? Però el cas és que això ja s'ha implementat en moltes aplicacions mòbils.
Com s'han d'incorporar IA i ML a les aplicacions mòbils
Pel que fa a com podeu infondre AI/ML a la vostra aplicació mòbil, teniu tres opcions. Els desenvolupadors d'aplicacions mòbils poden utilitzar la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic per millorar les seves aplicacions de tres maneres principals per fer-les més eficients, intel·ligents i fàcils d'utilitzar.
- Raonament
La IA es refereix al procés d'aconseguir que els ordinadors resolguin problemes basats en el seu raonament. Una instal·lació com aquesta demostra que la intel·ligència artificial pot vèncer un humà als escacs i com Uber és capaç d'optimitzar les rutes per estalviar temps als usuaris de l'aplicació.
- Recomanació
A la indústria de les aplicacions mòbils, aquest és un dels usos més habituals de l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial. Les millors marques del planeta com ara Flipkart, Amazoni Netflix, entre d'altres, han fet que el seu èxit es basa en proporcionar als usuaris informació sobre el que necessitarien després mitjançant la tecnologia habilitada per IA.
- Comportamental
La intel·ligència artificial pot establir noves fronteres aprenent el comportament dels usuaris a l'aplicació. Si algú roba les vostres dades i suplanta qualsevol transacció en línia sense el vostre coneixement, el sistema d'IA pot fer un seguiment d'aquest comportament sospitós i finalitzar la transacció al moment.
Per què IA i aprenentatge automàtic a les aplicacions mòbils
Hi ha una sèrie de raons per incorporar la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic a la vostra aplicació mòbil. No només millora el nivell de funcionalitat de la vostra aplicació, sinó que també obre una porta de milions d'oportunitats per créixer en el futur. Aquests són els 10 principals motius pels quals avançar amb IA i ML:
1 Personalització
Un algorisme d'IA integrat a la vostra aplicació mòbil hauria de tenir la capacitat d'analitzar i interpretar dades de diverses fonts, des de xarxes socials fins a qualificacions de crèdit, i generar suggeriments per a cada usuari. Et pot ajudar a aprendre:
Quin tipus d'usuaris tens?
Quines són les seves preferències i gustos?
Quins són els seus pressupostos?
A partir d'aquesta informació, podeu avaluar el comportament de cada usuari i podeu utilitzar aquestes dades per al màrqueting objectiu. Mitjançant l'aprenentatge automàtic, podreu oferir als vostres usuaris i usuaris potencials contingut més rellevant i atractiu i crear la impressió que les vostres tecnologies d'aplicacions amb intel·ligència artificial s'adapten específicament a les seves necessitats..
2. Cerca avançada
Els algorismes de cerca poden recuperar totes les dades dels usuaris, inclosos els historials de cerca i les accions típiques. Quan es combinen amb dades de comportament i sol·licituds de cerca, aquestes dades es poden utilitzar per classificar els vostres productes i serveis i oferir els resultats més rellevants als clients. Es pot aconseguir un rendiment millorat actualitzant funcions com ara la cerca per gestos o incorporant la cerca per veu. Els usuaris de l'aplicació experimenten les cerques d'IA i ML d'una manera més contextual i intuïtiva. Segons les consultes úniques que fan els usuaris, els algorismes prioritzen els resultats en conseqüència.
3. Previsió del comportament dels usuaris
Els professionals del màrqueting es poden beneficiar enormement del desenvolupament d'aplicacions amb intel·ligència artificial i ML si aconsegueixen una comprensió més profunda de les preferències i el comportament dels usuaris en funció de dades com ara el gènere, l'edat, la ubicació, la freqüència d'ús de l'aplicació, els historials de cerca, etc. Els vostres esforços de màrqueting seran més efectius. si coneixeu aquesta informació.
4. Anuncis més rellevants
L'única manera de vèncer la competència en aquest mercat de consum en constant expansió és personalitzar l'experiència de cada usuari. Les aplicacions mòbils que utilitzen ML poden eliminar el procés de molestar als usuaris presentant-los articles i serveis que no els interessen. Més aviat, podeu crear anuncis que agradin als gustos i necessitats únics de cada usuari. Avui dia, les empreses que desenvolupen aplicacions d'aprenentatge automàtic són capaços de combinar dades de manera intel·ligent, estalviant temps i diners invertits en publicitat inadequada i millorant la reputació de la marca.
5. Millor nivell de seguretat
A més de ser una potent eina de màrqueting, l'aprenentatge automàtic i la intel·ligència artificial també poden permetre l'automatització i la seguretat per a les aplicacions mòbils. Un dispositiu intel·ligent amb reconeixement d'àudio i imatge permet als usuaris configurar la seva informació biomètrica com a pas d'autenticació de seguretat. La privadesa i la seguretat són una preocupació important per a cada individu. Per tant, sempre trien una aplicació mòbil on totes les seves dades també estan segures i segures. Per tant, oferir un nivell de seguretat millorat és un avantatge.
6. Reconeixement facial
Apple va presentar el primer sistema d'identificació facial el 2017 per augmentar la seguretat i la satisfacció dels usuaris. Antigament, el reconeixement facial tenia molts problemes, com ara la sensibilitat a la llum, i no podia identificar ningú si canviava la seva aparença, com si es posaven ulleres o es deixaven la barba. Apple iPhone X té un algorisme de reconeixement facial basat en IA combinat amb el elaborat maquinari d'Apple. L'IA i el ML treballen en el reconeixement facial a les aplicacions mòbils a partir d'un conjunt de funcions que s'emmagatzemen a la base de dades. El programari basat en IA pot cercar a l'instant bases de dades de cares i comparar-les amb una o més cares detectades en una escena. Per tant, inclou característiques i funcionalitats millorades. Així, ara, els usuaris poden utilitzar fàcilment la funció de reconeixement facial a la seva aplicació mòbil independentment del seu aspecte.
7. Chatbots i respostes automàtiques
Avui en dia, la majoria d'aplicacions mòbils utilitzen chatbots impulsats per IA per oferir assistència ràpida als seus clients. Això pot estalviar temps i les empreses poden reduir la dificultat de l'equip d'atenció al client per respondre les preguntes repetides. El desenvolupament d'un chatbot d'IA us ajudarà a alimentar les consultes més freqüents i les consultes més probables a la vostra aplicació mòbil. De manera que sempre que un client faci una consulta, el chatbot pugui respondre-hi immediatament.
8. Traductors d'idiomes
Els traductors amb intel·ligència artificial es poden integrar a les vostres aplicacions mòbils amb l'ajuda de la tecnologia d'IA. Fins i tot si hi ha diversos traductors d'idiomes disponibles al mercat, la funció que ajuda els traductors amb intel·ligència artificial a destacar-se d'ells no és més que la seva capacitat de treballar fora de línia. Podeu traduir a l'instant qualsevol idioma en temps real sense gaire molèstia. A més, es poden identificar els diversos dialectes d'una llengua determinada i es poden traduir de manera efectiva a la llengua desitjada.
9. Detecció de fraus
Totes les indústries, especialment la banca i les finances, estan preocupades pels casos de frau. Aquest problema es resol mitjançant l'aprenentatge automàtic, que redueix les incompliments dels préstecs, les comprovacions de frau, el frau de targetes de crèdit i molt més. Una puntuació de crèdit també us permet avaluar la capacitat d'una persona per pagar un préstec i el risc que és donar-li un.
10. Experiència d'usuari
L'ús dels serveis de desenvolupament d'IA fa possible que les organitzacions ofereixin una sèrie de funcions i serveis als seus clients. Això en si mateix atrau clients a la vostra aplicació mòbil. La gent sempre opta per aplicacions mòbils que tinguin una sèrie de funcions amb una complexitat mínima. Proporcionant una millor experiència d'usuari, el vostre negoci arribarà millor i, per tant, la implicació dels usuaris s'accelerarà.
Fes una ullada als resultats d'aquest procés d'integració
Segur que afegir una funció addicional o una tecnologia avançada a l'aplicació mòbil us costarà més durant el temps de desenvolupament. El cost de desenvolupament és directament proporcional a les funcions avançades reunides a l'aplicació. Per tant, abans de gastar els diners, hauríeu de preocupar-vos pel resultat que generarà. Aquests són els avantatges d'IA i ML a la vostra aplicació mòbil:
- La intel·ligència artificial us pot ajudar a completar tasques repetitives més ràpidament
- Exactitud i exhaustivitat
- Experiències dels clients millorades
- Interaccions intel·ligents amb els usuaris
- Retenció de clients.
Les principals plataformes que us permeten desenvolupar aplicacions mòbils amb IA i ML
Vegeu com s'implementen IA i ML a les aplicacions mòbils que fem servir diàriament
El Zomato La plataforma ha creat diversos models d'aprenentatge automàtic per abordar una varietat de reptes en temps real, com ara la digitalització de menús, llistats personalitzats de restaurants de la pàgina d'inici, predir el temps de preparació dels aliments, millorar la detecció de carreteres, enviament actiu de socis conductors, auditoria de preparació de socis conductors, compliment i més.
Uber ofereix als seus usuaris una hora d'arribada estimada (ETA) i un cost basats en l'aprenentatge automàtic.
Optimitzar la forma física és una aplicació esportiva que ofereix programes d'entrenament a mida basats en dades genètiques i sensorials.
Tots dos Amazon i Netflix El mecanisme suggerent es basa en la mateixa idea d'aprenentatge automàtic per oferir recomanacions personalitzades a cada usuari.
Sigosoft ara pot aprofitar les capacitats d'IA/ML a les seves aplicacions mòbils. Descobrim com i on!
Aquí a Sigosoft desenvolupem una àmplia gamma d'aplicacions mòbils que s'adaptin al vostre tipus de negoci. Totes aquestes aplicacions mòbils estan desenvolupades de manera que disposen de les tecnologies mòbils més avançades i modernes. Per oferir als nostres clients la millor experiència possible i accelerar els seus ingressos, incorporem IA i ML a totes les aplicacions mòbils que desenvolupem.
Les plataformes OTT i les aplicacions mòbils per al comerç electrònic prenen el lideratge quan es tracta d'integrar la IA i l'aprenentatge automàtic. Aquests són els dominis més freqüents on s'utilitza AI/ML. Independentment del negoci en què us trobeu, els motors de recomanació tenen un paper fonamental. Per tant, la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic són essencials.
per aplicacions mòbils de comerç electrònic, per tal de presentar als nostres usuaris suggeriments de productes útils, utilitzem tècniques d'IA i ML.
Quan es tracta de plataformes OTT, fem servir aquestes tecnologies per exactament el mateix propòsit: recomanació. Les tècniques que utilitzem estan destinades a atraure els usuaris amb els espectacles i programes que prefereixen.
In aplicacions mòbils de telemedicina, fem servir IA i ML per fer un seguiment de les condicions cròniques del pacient a partir de les dades recollides.
In aplicacions de lliurament d'aliments, aquestes tecnologies s'utilitzen per a diversos usos, com ara el seguiment de la ubicació, la llista de restaurants segons les preferències d'un, la predicció del temps de preparació dels aliments i molts més.
Aplicacions d'aprenentatge electrònic Depenen molt de la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic per produir contingut intel·ligent i oferir aprenentatge personalitzat.
Paraules finals,
Està clar que la IA i el ML poden fer molt per nosaltres en tots els aspectes. Tenir intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic com a part de la vostra aplicació per a mòbils us permetrà millorar moltes possibilitats. I, al seu torn, augmentar la generació d'ingressos. La intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic tindran, sens dubte, un paper integral en les futures aplicacions mòbils. Fes-ho ara i explora el món de les possibilitats. Aquí a Sigosoft, podeu desenvolupar aplicacions mòbils que s'adaptin al vostre pressupost amb totes les funcions avançades que s'hi inclouen. Posa't en contacte amb nosaltres i gaudeix d'una experiència totalment personalitzada desenvolupament d'aplicacions mòbils processos per al vostre proper projecte.