Cando falamos de IA e ML, moitos de nós diciamos que a xente coma nós non ten nada que ver con iso. Pero recomendámosche que mires isto máis de cerca. Sen sequera darte conta, estás rodeado de IA e ML no teu día a día. Un número crecente de aparellos intelixentes fixeron que case todas as casas sexan máis intelixentes. Permíteme mostrarche un exemplo moi sinxelo de intelixencia artificial na nosa vida diaria.
Todos os días espertamos cos nosos teléfonos. A maioría de nós usamos o recoñecemento facial para desbloquealos. Pero como ocorre iso? Intelixencia artificial, por suposto. Agora ves como a IA e o ML están en todas partes ao noso redor. Facemos uso deles de diferentes xeitos aínda sen coñecer a súa presenza. Si, estas son as tecnoloxías complexas que nos facilitan a vida.
Outro exemplo da vida diaria é o correo electrónico. Como usamos o noso correo electrónico a diario, a intelixencia artificial filtra os correos electrónicos de spam aos nosos cartafoles de spam ou lixo, o que nos permite ver só as mensaxes filtradas. Estímase que a capacidade de filtrado de Gmail é do 99.9%.
Dado que a intelixencia artificial e o ML son bastante comúns ao longo das nosas vidas, ¿algunha vez pensaches como sería en realidade se estivesen integrados nas aplicacións móbiles que usamos tantas veces? Parece interesante, non? Pero o caso é que isto xa foi implementado en moitas aplicacións móbiles.
Como se deberían incorporar a IA e o ML nas aplicacións móbiles
En canto a como podes infundir AI/ML na túa aplicación móbil, tes tres opcións. Os desenvolvedores de aplicacións móbiles poden facer uso da intelixencia artificial e da aprendizaxe automática para mellorar as súas aplicacións de tres formas principais para facelos máis eficientes, intelixentes e fáciles de usar.
- Razoamento
A IA refírese ao proceso de conseguir que as computadoras resolvan problemas baseándose no seu razoamento. Unha instalación como esta demostra que a intelixencia artificial pode vencer a un humano no xadrez e como Uber é capaz de optimizar as rutas para aforrar tempo aos usuarios da aplicación.
- Recomendación
No sector das aplicacións móbiles, este é un dos usos máis comúns da aprendizaxe automática e da intelixencia artificial. As principais marcas do planeta como Flipkart, Amazonase Netflix, entre outros, fixeron que o seu éxito se basease en ofrecer aos usuarios información sobre o que necesitarían a continuación mediante a tecnoloxía habilitada para a intelixencia artificial.
- Comportamental
A intelixencia artificial pode establecer novas fronteiras aprendendo o comportamento dos usuarios na aplicación. Se alguén rouba os teus datos e suplanta calquera transacción en liña sen o teu coñecemento, o sistema de IA pode rastrexar este comportamento sospeitoso e finalizar a transacción no acto.
Por que a intelixencia artificial e a aprendizaxe automática nas aplicacións móbiles
Hai unha serie de razóns para incorporar intelixencia artificial e aprendizaxe automática na túa aplicación móbil. Non só mellora o nivel de funcionalidade da túa aplicación, senón que tamén abre unha porta de millóns de oportunidades para crecer no futuro. Aquí tes os 10 principais motivos para avanzar con IA e ML:
1 Personalización
Un algoritmo de intelixencia artificial integrado na túa aplicación móbil debería ter a capacidade de analizar e interpretar datos de varias fontes, desde redes sociais ata clasificacións de crédito, e xerar suxestións para cada usuario. Pode axudarche a aprender:
Que tipo de usuarios tes?
Cales son as súas preferencias e gustos?
Cales son os seus orzamentos?
En base a esta información, pode avaliar o comportamento de cada usuario e pode utilizar estes datos para o marketing obxectivo. A través da aprendizaxe automática, poderás ofrecer aos teus usuarios e usuarios potenciais contido máis relevante e atractivo e crear a impresión de que as tecnoloxías das túas aplicacións con IA están especialmente adaptadas ás súas necesidades..
2. Busca avanzada
Os algoritmos de busca poden recuperar todos os datos do usuario, incluídos os historiais de busca e as accións típicas. Cando se combinan con datos de comportamento e solicitudes de busca, estes datos pódense utilizar para clasificar os teus produtos e servizos e proporcionar os resultados máis relevantes aos clientes. Pódese conseguir un rendemento mellorado actualizando funcións como a busca por xestos ou incorporando a busca por voz. Os usuarios da aplicación experimentan as buscas de intelixencia artificial e ML dun xeito máis contextual e intuitivo. Segundo as consultas únicas realizadas polos usuarios, os algoritmos priorizan os resultados en consecuencia.
3. Previsión do comportamento do usuario
Os comerciantes poden beneficiarse enormemente do desenvolvemento de aplicacións compatibles con intelixencia artificial e ML ao conseguir unha comprensión máis profunda das preferencias e do comportamento dos usuarios en función de datos como o sexo, a idade, a localización, a frecuencia de uso da aplicación, o historial de busca, etc. Os teus esforzos de mercadotecnia serán máis efectivos. se coñeces esta información.
4. Anuncios máis relevantes
A única forma de vencer á competencia neste mercado de consumidores en constante expansión é personalizar a experiencia de cada usuario. As aplicacións móbiles que usan ML poden eliminar o proceso de molestar aos usuarios presentándolles elementos e servizos que non lles interesan. En vez diso, podes crear anuncios que atraian aos gustos e necesidades únicas de cada usuario. Hoxe, as empresas que desenvolven aplicacións de aprendizaxe automática poden combinar datos de forma intelixente, aforrando tempo e diñeiro gastado en publicidade inadecuada e mellorando a reputación da marca.
5. Mellor nivel de seguridade
Ademais de ser unha poderosa ferramenta de mercadotecnia, a aprendizaxe automática e a intelixencia artificial tamén poden permitir a automatización e a seguridade das aplicacións móbiles. Un dispositivo intelixente con recoñecemento de audio e imaxe permite aos usuarios configurar a súa información biométrica como paso de autenticación de seguridade. A privacidade e a seguridade son unha preocupación importante para cada individuo. Por iso sempre elixen unha aplicación móbil onde todos os seus datos estean seguros e protexidos. Polo tanto, proporcionar un nivel de seguridade mellorado é unha vantaxe.
6. Recoñecemento facial
Apple presentou o primeiro sistema de identificación facial en 2017 para aumentar a seguridade e a satisfacción dos usuarios. Antigamente, o recoñecemento facial tiña moitos problemas, como a sensibilidade á luz, e non podía identificar a ninguén se cambiaba a súa aparencia, por exemplo se se poñían lentes ou deixaban barba. Apple iPhone X ten un algoritmo de recoñecemento facial baseado en AI combinado co elaborado hardware de Apple. A IA e o ML traballan no recoñecemento facial en aplicacións móbiles baseándose nun conxunto de funcións que se almacenan na base de datos. O software alimentado por intelixencia artificial pode buscar instantáneamente bases de datos de caras e comparalas con unha ou máis caras detectadas nunha escena. Polo tanto, inclúe características e funcionalidades melloradas. Agora, os usuarios poden usar facilmente a función de recoñecemento facial na súa aplicación móbil independentemente da súa aparencia.
7. Chatbots e respostas automáticas
Hoxe en día, a maioría das aplicacións móbiles fan uso de chatbots alimentados por intelixencia artificial para proporcionar asistencia rápida aos seus clientes. Isto realmente pode aforrar tempo e as empresas poden reducir a dificultade do equipo de atención ao cliente para responder ás preguntas repetidas. Desenvolver un chatbot de intelixencia artificial axudarache a alimentar as consultas máis frecuentes e as consultas máis probables na túa aplicación móbil. De xeito que sempre que un cliente faga unha consulta, o chatbot poida responder inmediatamente á mesma.
8. Tradutores de idiomas
Os tradutores habilitados para AI pódense integrar nas túas aplicacións móbiles coa axuda da tecnoloxía de IA. Aínda que hai varios tradutores de idiomas dispoñibles no mercado, a función que axuda aos tradutores habilitados para AI a destacarse deles non é outra cousa que a súa capacidade de traballar fóra de liña. Podes traducir calquera idioma ao instante en tempo real sen moitos problemas. Ademais, pódense identificar os distintos dialectos dunha lingua en particular e poden ser traducidos eficazmente ao idioma desexado.
9. Detección de fraudes
Todas as industrias, especialmente a bancaria e financeira, están preocupadas polos casos de fraude. Este problema resólvese mediante a aprendizaxe automática, que reduce os impagos de préstamos, as comprobacións de fraude, a fraude con tarxetas de crédito e moito máis. A puntuación de crédito tamén permítelle avaliar a capacidade dunha persoa para pagar un préstamo e o risco que é darlle un.
10. Experiencia de usuario
O uso dos servizos de desenvolvemento de IA fai posible que as organizacións ofrezan unha serie de funcións e servizos aos seus clientes. Isto atrae clientes á túa aplicación móbil. A xente sempre opta por aplicacións móbiles que teñan unha serie de funcións cunha complexidade mínima. Ao ofrecer unha mellor experiencia de usuario, a túa empresa chegará mellor e, polo tanto, a participación do usuario acelerarase.
Bótalle un ollo aos resultados deste proceso de integración
Seguro que engadir unha función adicional ou unha tecnoloxía avanzada á aplicación móbil custará máis durante o tempo de desenvolvemento. O custo de desenvolvemento é directamente proporcional ás funcións avanzadas reunidas na aplicación. Polo tanto, antes de gastar o diñeiro, deberías preocuparte polo resultado que vai xerar. Estes son os beneficios de AI e ML na túa aplicación móbil:
- A intelixencia artificial pode axudarche a completar tarefas repetitivas máis rapidamente
- Exactitude e integridade
- Experiencias de clientes melloradas
- Interaccións intelixentes cos usuarios
- Retención de clientes.
As principais plataformas que che permiten desenvolver aplicacións móbiles con IA e ML
Vexa como se implementan a IA e o ML nas aplicacións móbiles que usamos a diario
o Zomato A plataforma creou varios modelos de aprendizaxe automática para abordar unha variedade de desafíos en tempo real, como a dixitalización de menús, listas de restaurantes na páxina de inicio personalizadas, previr o tempo de preparación dos alimentos, mellorar a detección de estradas, envío activo de socios condutores, auditoría de preparación de socios condutores, cumprimento e máis.
Über ofrece aos seus usuarios unha hora estimada de chegada (ETA) e un custo baseado na aprendizaxe automática.
Optimizar Fitness é unha aplicación deportiva que ofrece programas de adestramento personalizados baseados en datos xenéticos e de sensores.
Tanto Amazonas Netflix O mecanismo suxestivo baséase na mesma idea de aprendizaxe automática para ofrecer recomendacións personalizadas a cada usuario.
Sigosoft agora pode aproveitar as capacidades de IA/ML nas súas aplicacións móbiles. Descubramos como e onde!
Aquí en Sigosoft, desenvolvemos unha ampla gama de aplicacións móbiles que se adaptan ao teu tipo de negocio. Todas estas aplicacións móbiles desenvólvense de forma que contan coas tecnoloxías móbiles máis avanzadas e modernas. Para ofrecer aos nosos clientes a mellor experiencia posible e acelerar os seus ingresos, incorporamos AI e ML en cada aplicación móbil que desenvolvemos.
As plataformas OTT e as aplicacións móbiles para o comercio electrónico toman o liderado cando se trata de integrar a IA e a aprendizaxe automática. Estes son os dominios máis frecuentes onde se usa AI/ML. Non importa en que negocio esteas, os motores de recomendación xogan un papel fundamental. Polo tanto, a intelixencia artificial e a aprendizaxe automática son esenciais.
para aplicacións móbiles de comercio electrónico, para presentar aos nosos usuarios suxestións de produtos útiles, utilizamos técnicas de IA e ML.
Cando se trata de plataformas OTT, usamos estas tecnoloxías para exactamente o mesmo propósito: recomendación. As técnicas que utilizamos están dirixidas a atraer aos usuarios cos programas e programas que prefiren.
In aplicacións móbiles de telemedicina, usamos AI e ML para facer un seguimento das condicións crónicas do paciente en función dos datos recollidos.
In aplicacións de entrega de alimentos, estas tecnoloxías empréganse para varios usos, como o seguimento da localización, a listaxe de restaurantes segundo as preferencias de cada un, a previsión do tempo de preparación dos alimentos e moitos máis.
Aplicacións de e-learning depende moito da intelixencia artificial e da aprendizaxe automática para producir contido intelixente e proporcionar aprendizaxe personalizada.
Palabras finais,
Está claro que a IA e o ML poden facer moito por nós en todos os aspectos. Ter intelixencia artificial e aprendizaxe automática como parte da túa aplicación móbil pode desbloquear unha serie de posibilidades para mellorar. E, á súa vez, aumentar a xeración de ingresos. A intelixencia artificial e a aprendizaxe automática terán sen dúbida un papel integral nas futuras aplicacións móbiles. Faino agora e explora o mundo das posibilidades. Aquí en Sigosoft, pode desenvolver aplicacións móbiles que se axusten ao seu orzamento con todas as funcións avanzadas que nelas se ensamblan. Póñase en contacto connosco e experimente completamente a medida desenvolvemento de aplicacións móbiles procesos para o seu próximo proxecto.