Formas en que puede utilizar la IA para desarrollar aplicaciones móviles de última generación

¿Qué es común en Shazam, Siri y Migrane Buddy? Además de lo habitual, ¿todas son aplicaciones, todas son marcas multimillonarias y todas vienen con una base de usuarios de miles de millones?

La respuesta es la tecnología con la que operan: inteligencia artificial.

AI, después de mucho alboroto, finalmente salió de las oficinas de IBM y Amazon y entró en la vida de los consumidores a través del dispositivo en el que siempre están activos, Mobile. Y, el poder con el que ha venido es el que es demasiado grande para contener.

Mediante el uso de subcampos como Aprendizaje automático, Análisis predictivo y Aprendizaje profundo, la IA ha ayudado a las empresas que utilizan dispositivos móviles a llevar la personalización al siguiente nivel, tanto en términos de las características que ofrecen como de los esfuerzos de marketing que siguen. De hecho, el beneficio de estos es tan frecuente que las aplicaciones de próxima generación se han convertido en una forma para que las empresas tracen la nueva normalidad .

Y no termina ahí.

Aquí están los seis casos de uso de la aplicación de inteligencia artificial en aplicaciones móviles:

1. Razonamiento automatizado

La característica es una combinación de la ciencia y el arte de crear aplicaciones que utilizan el razonamiento lógico y analítico para resolver problemas, fue lo que ayudó a las máquinas a probar teoremas, ganar partidas de ajedrez y resolver acertijos. Es a través de esta función que las máquinas de IA pueden juzgar la cantidad de pacientes que se registrarán en el hospital, pueden realizar transacciones bursátiles e incluso jugar Jeopardy.

Hay una serie de empresas de aplicaciones móviles que también han incorporado la función. Una de esas empresas es Uber. La aplicación para compartir viajes utiliza el razonamiento lógico para optimizar las rutas de los conductores y ayudarlos a llegar antes a sus destinos. El algoritmo de razonamiento estudia billones de porciones de datos recopilados de los conductores que han utilizado las rutas, tanto en el tiempo como en las direcciones, y se toman el tiempo para obtener información.

2. Servicios de recomendación

Probablemente sea la aplicación más efectiva y sencilla de la tecnología de IA en aplicaciones móviles, algo que se ve en casi todas las aplicaciones de mCommerce.

La razón número uno detrás de las fallas de la aplicación solo dentro de un año desde su lanzamiento es la falta de ofrecer contenido relevante que atraiga continuamente a los usuarios. Aunque debe estar agregando continuamente nuevos productos en su sitio, hasta que los usuarios vean la opción "Los clientes que compraron esto también compraron", es probable que continúe viendo una sesión de aplicación y una tasa de conversión bajas.

Al evaluar las opciones de los usuarios e ingresar los datos en su algoritmo de aprendizaje, las aplicaciones móviles hacen las recomendaciones que es más probable que los usuarios deseen comprar. Es una fuente sólida de ingresos para varias aplicaciones de comercio móvil como Amazon y aplicaciones móviles de entretenimiento como Prime Video y Netflix. Aunque el tipo de IA es utilizado principalmente por la industria del entretenimiento y el comercio móvil, cualquier empresa que se dedique a la venta adicional o cruzada de contenido puede usar este tipo de IA.

3. Patrones de comportamiento de aprendizaje

La mayoría de las plataformas tienen la capacidad de conocer los patrones de compra de los usuarios para que la próxima sesión sea mucho más fluida. Por ejemplo, Snaptravel, el servicio de reserva de hotel mitad humano, mitad bot, utiliza NLP (procesamiento del lenguaje natural) y aprendizaje automático para tener conversaciones reales con los usuarios, una que se adapte a sus necesidades. Al interactuar con humanos, cada vez que los bots se atascan, el equipo humano toma el control y le enseña al bot cómo manejar la situación la próxima vez.

Otro ejemplo más visto donde AI aprende el comportamiento de los usuarios y luego usa la información es la detección de fraude en el caso de pagos en línea. Los mecanismos de detección de patrones de AI revisan los detalles de la tarjeta de crédito y el historial de compras a medida que ocurren, y utilizan el aprendizaje para verificar si alguien ha realizado una compra recientemente que no está en línea con las compras que realiza.

4. Decodificación de los sentimientos de la aplicación

Al hacer un seguimiento de lo que se habla sobre su aplicación en todas partes: en las tiendas, en las redes sociales, en los foros o incluso en las plataformas de mensajería, la función de análisis de sentimiento de AI le brinda una idea de cómo los usuarios interactúan con su aplicación, con qué competidores son. comparándote, etc.

Sentiment Analysis le brinda información directa sobre qué función debe agregarse y cuál debe eliminarse de su conjunto de funciones de la aplicación. Además de obtener información sobre cómo interactúan los usuarios con su aplicación, la IA también lo ayudará a obtener acceso a información relacionada con el comportamiento de sus usuarios en diferentes plataformas. Luego sabrá qué plataforma frecuentan sus usuarios, a qué hora, con qué propósito, etc.

5. Capacidad de personalizar

¿Alguna vez te has preguntado cómo algunas aplicaciones de reserva de taxis te dan el mensaje de descuento justo a la hora de tu viaje habitual? ¿O cómo es que la aplicación de tu restaurante favorito sugiere comida que te gusta comer? Todo se debe a la IA.

Uno de los mayores beneficios de tener esta función de IA integrada en una aplicación móvil es que les brinda a las marcas un acceso completo a la ubicación del usuario de los datos de uso del dispositivo: el momento en que están activos, el tipo de aplicación que usan, las personas con las que hablan. más, plataformas que más visitan, etc.

Usando la información, las empresas ofrecen descuentos en la misma aplicación a algunos mientras se enfocan en dar reembolsos a otros. La IA permite a las marcas llevar la personalización a otro nivel por completo, lo que ayuda a redefinir su modelo de CRM.

6. Adición de predictividad a la vida del usuario en constante cambio

El subcampo de aprendizaje automático de la inteligencia artificial del que tanto se habla es lo que resulta útil cuando se realiza un análisis predictivo de los usuarios de su aplicación. Supongamos que tiene una aplicación de entrega de medicamentos a pedido, ahora, con la ayuda del análisis predictivo, podrá enviar una notificación a sus usuarios de que su medicamento está a punto de terminar y que deben volver a pedirlo.

El análisis predictivo es en lo que se basan aplicaciones como el rastreador de períodos o las aplicaciones meteorológicas.

Si recién está comenzando, puede usar las funciones de dos maneras: basar toda la aplicación en análisis predictivo o usarla para seguir implementando información de productos o descuentos, para mantener la aplicación activa en su aplicación móvil. O bien, también puede iniciar una extensión en su aplicación de mensajería, que haría uso de la red neuronal para enviar respuestas automáticas, como lo hace Google. Si está confundido con las muchas opciones, comuníquese con la empresa de desarrollo de aplicaciones de su socio para obtener más información.

Hay una serie de otros casos de uso de lo que sucede cuando la inteligencia artificial se encuentra con las aplicaciones móviles. Cuando se trata de la combinación de IA y aplicaciones, rara vez existe la posibilidad de que algo salga mal y en una dirección opuesta al crecimiento de la empresa.

Pero, para permitir que una aplicación aproveche por completo el poder que la IA trae consigo, hay algunas cosas que los desarrolladores de aplicaciones móviles también deben tener en cuenta. Veamos cuáles son:

• En lugar de seguir la corriente y hacer que toda su aplicación sea una definición de inteligencia artificial y aprendizaje automático, incorpórelos en algunas partes de su aplicación. Suponga que tiene una aplicación de reserva de taxis, ahora, en lugar de ser espeluznante y decirle a la gente a dónde quiere ir, use IA para calcular el tiempo y la distancia u ofrecerles descuentos en función de su historial de viajes.
• Conozca las funciones detalladas de todas las plataformas disponibles que se utilizan para desarrollar aplicaciones móviles basadas en Machine Learning. Si bien son muchos, estos son los 5 que usamos comúnmente: Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure y Tensorflow.
• Invierta en desarrollar algoritmos que sepan cómo dividir datos estructurados y no estructurados y cómo convertirlos en información significativa que ayudaría a llevar la aplicación lejos, globalmente.

Hasta ahora, hemos hablado sobre las formas en que la IA hace que las aplicaciones móviles comunes sean aplicaciones que cambian el juego y luego analizamos algunos consejos que los desarrolladores de aplicaciones deben tener en cuenta al trabajar con la IA. ¿Qué sigue? Póngase en contacto con nuestro equipo de desarrolladores de IA para conocer la mejor manera de incorporar inteligencia artificial en su próxima aplicación móvil.