طرق استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير تطبيقات الجوال من الجيل التالي

ما هو الشائع في Shazam و Siri و Migrane Buddy؟ بالإضافة إلى ذلك - إنها كلها تطبيقات ، وكلها عدة ملايين من العلامات التجارية ، وكلها تأتي مع قاعدة مستخدمين من المليارات؟

الجواب هو التكنولوجيا التي يعملون عليها - الذكاء الاصطناعي.

بعد الكثير من اللغط ، خرجت منظمة العفو الدولية أخيرًا من مكاتب IBM و Amazon ودخلت حياة المستهلكين من خلال الجهاز الذي ينشطون عليه دائمًا ، Mobile. والقوة التي أتت بها هي تلك التي لا يمكن احتوائها.

من خلال استخدام الحقول الفرعية مثل التعلم الآلي والتحليل التنبئي والتعلم العميق ، ساعد الذكاء الاصطناعي الشركات التي تعمل على الهاتف المحمول في الارتقاء بالتخصيص إلى المستوى التالي ، سواء من حيث الميزات التي تقدمها أو جهود التسويق التي تتبعها. في الواقع ، فإن الاستفادة من هذه التطبيقات منتشرة لدرجة أن تطبيقات الجيل التالي أصبحت وسيلة للمؤسسات لتخطيط الوضع الطبيعي الجديد .

ولا ينتهي الأمر عند هذا الحد.

فيما يلي حالات الاستخدام الست لتطبيق الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الهاتف المحمول -

1. التفكير الآلي

الميزة عبارة عن مزيج من العلم والفن في صنع التطبيقات التي تستخدم التفكير المنطقي والتحليلي لحل المشكلات ، وهو ما يساعد الآلات على إثبات النظريات ، والفوز بمباريات الشطرنج ، وحل الألغاز. من خلال هذه الميزة ، تستطيع أجهزة الذكاء الاصطناعي الحكم على عدد المرضى الذين سيسجلون وصولهم في المستشفى ، ويكونون قادرين على تداول الأسهم وحتى لعب لعبة Jeopardy.

هناك عدد من شركات تطبيقات الأجهزة المحمولة التي قامت أيضًا بدمج هذه الميزة. إحدى هذه الشركات هي أوبر. يستخدم تطبيق مشاركة الركوب التفكير المنطقي لتحسين مسارات السائقين ومساعدة الركاب على الوصول إلى وجهاتهم في وقت أقرب. تدرس خوارزمية الاستدلال تريليونات من أجزاء البيانات التي تم جمعها من السائقين الذين استخدموا المسارات - سواء من حيث الوقت أو من حيث الاتجاهات - وتستغرق الوقت للوصول إلى المعلومات.

2. خدمات التوصية

ربما يكون التطبيق الأكثر فاعلية وأبسط لتقنية الذكاء الاصطناعي في تطبيقات الأجهزة المحمولة ، وهو أمر يمكن رؤيته في جميع تطبيقات التجارة عبر الهاتف المحمول تقريبًا.

السبب الأول وراء فشل التطبيق في غضون عام واحد فقط من إطلاقه هو الفشل في تقديم محتوى ذي صلة من شأنه إشراك المستخدمين باستمرار. على الرغم من أنه يجب عليك إضافة منتجات جديدة باستمرار إلى موقعك ، إلى أن يرى المستخدمون خيار "العملاء الذين اشتروا هذا أيضًا اشتروا" ، فمن المحتمل أنك ستستمر في رؤية جلسة تطبيق منخفضة ومعدل تحويل منخفض.

من خلال قياس اختيارات المستخدمين ووضع البيانات في خوارزمية التعلم الخاصة بك ، تقدم تطبيقات الأجهزة المحمولة التوصيات ، والتي من المرجح أن يتم مناشدة المستخدمين لشرائها. إنه مصدر قوي للإيرادات لعدد من تطبيقات التجارة عبر الجوال مثل Amazon وتطبيق الهاتف المحمول الترفيهي مثل Prime Video و Netflix. على الرغم من أن نوع الذكاء الاصطناعي يستخدم في الغالب من قبل التجارة عبر الجوال وصناعة الترفيه ، يمكن لأي شركة تنغمس في بيع المحتوى أو بيعه بشكل متبادل أن تستخدم هذا النوع من الذكاء الاصطناعي.

3. تعلم أنماط السلوك

تتمتع معظم المنصات بالقدرة على معرفة أنماط شراء المستخدمين لجعل الجلسة القادمة أكثر سلاسة. على سبيل المثال ، خدمة حجز الفنادق نصف البشرية ونصف الروبوت ، تستخدم Snaptravel NLP (معالجة اللغة الطبيعية) والتعلم الآلي لإجراء محادثات صوتية حقيقية مع المستخدمين ، والتي تناسب احتياجاتهم. عند التفاعل مع الإنسان ، عندما تتعطل الروبوتات ، يتولى الفريق البشري المسؤولية ويعلم الروبوت كيفية التعامل مع الموقف في المرة القادمة.

من الأمثلة الأخرى الأكثر مشاهدة حيث يتعلم الذكاء الاصطناعي سلوك المستخدمين ثم يستخدم المعلومات ، هو اكتشاف الاحتيال في حالة المدفوعات عبر الإنترنت. تمر آليات اكتشاف الأنماط الخاصة بالذكاء الاصطناعي بتفاصيل بطاقة الائتمان وسجل الشراء عند حدوثها ، وتستخدم التعلم للتحقق مما إذا كان شخص ما قد أجرى عملية شراء مؤخرًا لا تتماشى مع عمليات الشراء التي تقوم بها.

4. فك رموز التطبيق

من خلال تتبع ما تم الحديث عنه عن تطبيقك في كل مكان - في المتاجر أو على وسائل التواصل الاجتماعي أو في المنتديات أو حتى على منصات المراسلة ، تمنحك ميزة تحليل المشاعر في الذكاء الاصطناعي نظرة ثاقبة حول كيفية تفاعل المستخدمين مع تطبيقك ، مع المنافسين. مقارنتك ، إلخ.

يمنحك تحليل المشاعر معلومات مباشرة حول الميزة التي يجب إضافتها والتي يجب إزالتها من مجموعة ميزات التطبيق. بالإضافة إلى تزويدك بمعلومات حول كيفية تفاعل المستخدمين مع تطبيقك ، سيساعدك الذكاء الاصطناعي أيضًا في الوصول إلى المعلومات المتعلقة بسلوك المستخدمين عبر نظام أساسي مختلف. ستعرف بعد ذلك النظام الأساسي الذي يتردد عليه المستخدمون ، وفي أي وقت ولأي غرض وما إلى ذلك.

5. القدرة على تخصيص

هل تساءلت يومًا كيف تعطيك بعض تطبيقات حجز سيارات الأجرة رسالة الخصم في وقت قريب من رحلتك المعتادة؟ أو كيف يقترح تطبيق المطعم المفضل لديك الطعام الذي تحب تناوله؟ كل ذلك بسبب الذكاء الاصطناعي.

تتمثل إحدى أكبر فوائد دمج ميزة الذكاء الاصطناعي هذه في تطبيق الهاتف المحمول في أنها تمنح العلامات التجارية وصولاً كاملاً إلى موقع المستخدم لبيانات استخدام الجهاز - الوقت الذي تكون فيه نشطة ونوع التطبيق الذي تستخدمه والأشخاص الذين يتحدثون. معظم المنصات التي يزورونها كثيرًا ، وما إلى ذلك.

باستخدام المعلومات ، تقدم الشركات بعد ذلك خصمًا في نفس التطبيق للبعض مع التركيز على إعادة المبالغ النقدية إلى شخص آخر. يسمح الذكاء الاصطناعي للعلامات التجارية بالارتقاء بالتخصيص إلى مستوى آخر تمامًا ، وبالتالي المساعدة في إعادة تعريف نموذج CRM الخاص بهم.

6. إضافة القدرة على التنبؤ لحياة المستخدم المتغيرة باستمرار

إن الحديث كثيرًا عن حقل التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي هو ما يكون مفيدًا عند إجراء تحليل تنبؤي لمستخدمي تطبيقك. لنفترض أن لديك تطبيقًا لتوصيل الأدوية عند الطلب ، فبمساعدة التحليل التنبئي الآن ، ستتمكن من إرسال إشعار إلى المستخدمين بأن أدويتهم على وشك الانتهاء وأنه ينبغي عليهم إعادة الترتيب.

التحليل التنبئي هو ما تعتمد عليه تطبيقات مثل تعقب الفترة أو تطبيقات الطقس.

إذا كنت قد بدأت للتو ، فيمكنك استخدام الميزات بطريقتين - إما أن تبني التطبيق بالكامل على التحليل التنبئي أو تستخدمه لمواصلة طرح معلومات المنتج أو الخصم ، للحفاظ على النشاط في تطبيق الهاتف المحمول الخاص بك. أو يمكنك أيضًا تشغيل امتداد في تطبيق المراسلة الخاص بك ، والذي قد يستفيد من الشبكة العصبية لإرسال ردود آلية ، مثل ما تفعله Google. إذا كنت مرتبكًا مع الخيارات العديدة ، فاتصل بشركة تطوير التطبيقات الشريكة للحصول على بعض الوضوح.

هناك عدد من حالات الاستخدام الأخرى لما يحدث عندما يلتقي الذكاء الاصطناعي بتطبيقات الأجهزة المحمولة. عندما يتعلق الأمر بالجمع بين الذكاء الاصطناعي والتطبيقات ، نادرًا ما تكون هناك فرصة لحدوث خطأ ما وفي اتجاه مخالف لنمو الشركة.

ولكن للسماح لتطبيق ما بالاستفادة الكاملة من القوة التي يجلبها الذكاء الاصطناعي معه ، هناك بعض الأشياء التي يحتاج مطورو تطبيقات الهاتف المحمول إلى أخذها في الاعتبار أيضًا. دعونا نلقي نظرة على ما هم -

• بدلاً من متابعة التدفق وجعل تطبيقك بالكامل تعريفًا للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي ، قم بدمجهما في بعض أجزاء تطبيقك. لنفترض أن لديك تطبيقًا لحجز سيارات الأجرة ، فبدلاً من أن تكون مخيفًا وتخبر الناس بالمكان الذي يريدون الذهاب إليه ، استخدم الذكاء الاصطناعي لحساب الوقت والمسافة أو لمنحهم خصمًا على أساس سجل رحلتهم.
• تعرف على الميزات المتعمقة لجميع الأنظمة الأساسية المتاحة المستخدمة في تطوير تطبيقات الأجهزة المحمولة القائمة على التعلم الآلي. على الرغم من وجود الكثير ، إليك الخمسة التي نستخدمها بشكل شائع - Api.ai و Wit.ai و IBM Watson و Microsoft Azure و Tensorflow.
• استثمر في تطوير الخوارزميات التي تعرف كيفية تقسيم البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وكيفية تحويلها إلى معلومات مفيدة من شأنها أن تساعد في نقل التطبيق بعيدًا على الصعيد العالمي.

لقد تحدثنا حتى الآن عن الطرق التي تجعل بها منظمة العفو الدولية تطبيقات الأجهزة المحمولة الشائعة تطبيقات مغيرة للعبة ، ثم نظرنا في بعض النصائح التي يجب على مطوري التطبيقات مراعاتها عند التعامل مع الذكاء الاصطناعي. ماذا بعد؟ اتصل بفريق مطوري الذكاء الاصطناعي لدينا لمعرفة أفضل طريقة لدمج الذكاء الاصطناعي في تطبيقك المحمول التالي.