Maneiras de usar a IA para desenvolver aplicativos móveis de última geração

O que é comum no Shazam, Siri e Migrane Buddy? Além do usual – todos são aplicativos, são todos marcas de vários milhões e todos vêm com uma base de usuários de bilhões?

A resposta é a tecnologia em que operam – Inteligência Artificial.

A IA, depois de muito barulho, finalmente saiu dos escritórios da IBM e da Amazon e entrou na vida dos consumidores através do dispositivo em que estão sempre ativos, o Mobile. E, o poder que veio é aquele que é grande demais para conter.

Ao usar seus subcampos como Machine Learning, Predictive Analysis e Deep Learning, a IA ajudou as empresas que usam dispositivos móveis a levar a personalização para o próximo nível, tanto em termos dos recursos que oferecem quanto dos esforços de marketing que seguem. Na verdade, o benefício disso é tão prevalente que os aplicativos de última geração se tornaram uma maneira de as empresas traçarem o novo normal .

E não termina aí.

Aqui estão os Seis Casos de Uso de Aplicação de Inteligência Artificial em Aplicativos Móveis –

1. Raciocínio automatizado

O recurso é uma mistura da ciência e arte de fazer aplicativos que usam raciocínio lógico e analítico para resolver problemas, foi o que ajudou as máquinas a provar teoremas, vencer partidas de xadrez e resolver quebra-cabeças. É por meio desse recurso que as máquinas de IA são capazes de julgar o número de pacientes que farão check-in no hospital, podem negociar ações e até jogar Jeopardy.

Existem várias empresas de aplicativos móveis que também incorporaram o recurso. Uma dessas empresas é a Uber. O aplicativo de compartilhamento de caronas usa raciocínio lógico para otimizar as rotas dos motoristas e ajudar os passageiros a chegarem mais cedo aos seus destinos. O algoritmo de raciocínio estuda trilhões de porções de dados coletados dos motoristas que usaram as rotas – tanto em termos de tempo quanto de direções – e dedicam tempo para obter informações.

2. Serviços de recomendação

É provavelmente a aplicação mais eficaz e simples da tecnologia de IA em aplicativos móveis, algo que é visto em quase todos os aplicativos de mCommerce.

A razão número um por trás das falhas de aplicativos apenas um ano após seu lançamento é a falha em oferecer conteúdo relevante que envolva continuamente os usuários. Mesmo que você precise adicionar continuamente novos produtos em seu site, até que os usuários vejam a opção "Clientes que compraram isso também compraram", é provável que você continue vendo uma sessão de aplicativo e uma taxa de conversão baixas.

Ao avaliar as escolhas dos usuários e inserir os dados em seu algoritmo de aprendizado, os aplicativos móveis fazem as recomendações, que os usuários provavelmente serão mais atraídos a comprar. É um forte fluxo de receita para vários aplicativos de mCommerce como Amazon e aplicativos móveis de entretenimento como Prime Video e Netflix. Mesmo assim, o tipo de IA é usado principalmente pela indústria de mCommerce e entretenimento, qualquer empresa que faça upselling ou venda cruzada de conteúdo pode usar esse tipo de IA.

3. Padrões de comportamento de aprendizagem

A maioria das plataformas tem a capacidade de conhecer os padrões de compra dos usuários para tornar a próxima sessão muito mais suave. Por exemplo, o serviço de reserva de hotel meio humano, meio bot, Snaptravel usa NLP (processamento de linguagem natural) e aprendizado de máquina para ter conversas reais com os usuários, uma que atenda às suas necessidades. Ao interagir com humanos, sempre que os bots ficam presos, a equipe humana assume e ensina o bot a lidar com a situação da próxima vez.

Outro exemplo mais visto em que a IA aprende o comportamento dos usuários e depois usa as informações é a detecção de fraudes no caso de pagamentos online. Os mecanismos de detecção de padrões da IA ​​analisam os detalhes do cartão de crédito e o histórico de compras à medida que acontecem, e usam o aprendizado para verificar se alguém fez uma compra recentemente que não está de acordo com as compras que você faz.

4. Decodificando os sentimentos do aplicativo

Ao rastrear o que está sendo falado sobre seu aplicativo em todos os lugares – nas lojas, nas mídias sociais, em fóruns ou até mesmo em plataformas de mensagens, o recurso de análise de sentimentos da IA ​​fornece uma visão de como os usuários estão interagindo com seu aplicativo, com quais concorrentes eles estão comparando você, etc.

A Análise de Sentimentos fornece informações diretas sobre quais recursos precisam ser adicionados e quais precisam ser removidos do seu conjunto de recursos do aplicativo. Além de fornecer informações sobre como os usuários estão interagindo com seu aplicativo, a IA também ajudará você a obter acesso a informações relacionadas ao comportamento de seus usuários em diferentes plataformas. Você saberá então qual plataforma seus usuários frequentam, a que horas, com que finalidade, etc.

5. Capacidade de Personalizar

Você já se perguntou como alguns aplicativos de reserva de táxi fornecem a mensagem de desconto na hora do seu passeio habitual? Ou como é que seu aplicativo de restaurante favorito sugere comida que você gosta de comer? É tudo por causa da IA.

Um dos maiores benefícios de ter esse recurso de IA integrado em um aplicativo móvel é que ele dá às marcas acesso total à localização do usuário dos dados de uso do dispositivo – o tempo em que estão ativos, o tipo de aplicativo que usam, as pessoas com quem conversam. maioria, plataformas que eles mais visitam, etc.

Usando as informações, as empresas oferecem descontos no mesmo aplicativo para alguns, enquanto se concentram em dar cashbacks para outro. A IA permite que as marcas levem a personalização a outro nível, ajudando assim a redefinir seu modelo de CRM.

6. Adicionando previsibilidade à vida do usuário em constante mudança

O tão falado subcampo de Machine Learning da Inteligência Artificial é o que vem a calhar ao fazer análises preditivas nos usuários do seu aplicativo. Suponha que você tenha um aplicativo de entrega de medicamentos sob demanda, agora com a ajuda da análise preditiva, você poderá implantar uma notificação para seus usuários de que o medicamento está prestes a terminar e que eles devem reordenar.

A análise preditiva é baseada em aplicativos como rastreador de período ou aplicativos climáticos.

Se você está apenas começando, pode usar os recursos de duas maneiras – basear todo o aplicativo em análise preditiva ou usá-lo para continuar lançando informações sobre produtos ou descontos, para manter o ativo em seu aplicativo móvel. Ou você também pode lançar uma extensão em seu aplicativo de mensagens, que usaria a rede neural para enviar respostas automáticas, como o que o Google faz. Se você estiver confuso com as muitas opções, entre em contato com a empresa de desenvolvimento de aplicativos parceira para obter mais clareza.

Existem vários outros casos de uso do que acontece quando a Inteligência Artificial encontra aplicativos móveis. Quando se trata da combinação de IA e aplicativos, raramente há chance de algo dar errado e em uma direção oposta ao crescimento da empresa.

Mas, para permitir que um aplicativo aproveite ao máximo o poder que a IA traz, há algumas coisas que os desenvolvedores de aplicativos móveis também precisam levar em consideração. Vejamos o que são –

• Em vez de seguir o fluxo e tornar todo o seu aplicativo uma definição de IA e Machine Learning, incorpore-os em algumas partes do seu aplicativo. Suponha que você tenha um aplicativo de reserva de táxi, agora, em vez de ser assustador e dizer às pessoas para onde elas querem ir, use a IA para calcular o tempo e a distância ou para oferecer descontos com base no histórico de viagens.
• Conheça os recursos aprofundados de todas as plataformas disponíveis que são usadas no desenvolvimento de aplicativos móveis baseados em Machine Learning. Embora muito, aqui estão os 5 que geralmente usamos – Api.ai, Wit.ai, IBM Watson, Microsoft Azure e Tensorflow.
• Invista no desenvolvimento de algoritmos que saibam dividir dados estruturados e não estruturados e como convertê-los em informações significativas que ajudariam a levar o aplicativo longe, globalmente.

Até agora, falamos sobre as maneiras pelas quais a IA torna os aplicativos móveis comuns um aplicativo que muda o jogo e, em seguida, analisamos algumas dicas que os desenvolvedores de aplicativos devem considerar ao trabalhar com IA. Qual o proximo? Entre em contato com nossa equipe de desenvolvedores de IA para saber a melhor maneira de incorporar inteligência artificial em seu próximo aplicativo móvel.