Der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Entwicklung mobiler Apps war in letzter Zeit ein heißes Diskussionsthema. Da die Entwicklung von KI-Apps in allen Branchen immer mehr an Bedeutung gewinnt, müssen Geschäftsinhaber KI proaktiv nutzen, um wettbewerbsfähig zu bleiben und ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten.

In diesem Blog werden wir kurz erläutern, wie KI die Entwicklung mobiler Apps und die Benutzererfahrung verbessert.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Wie der Name schon sagt, ist Künstliche Intelligenz eine künstlich geschaffene Version unserer natürlichen Intelligenz. Es bezieht sich auf das umfassendere Konzept von Maschinen, die in der Lage sind, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. Dazu gehören visuelle Wahrnehmung, Spracherkennung, Entscheidungsfindung und Sprachübersetzungsaufgaben.

Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der KI, ist auch im Zusammenhang mit der Entwicklung mobiler Apps unerlässlich. KI und maschinelles Lernen können auf verschiedene Weise integriert werden, um die Entwicklung mobiler Apps und die Benutzererfahrung zu verbessern:

• Vorausschauende Analytik

Predictive Analytics verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Daten zu analysieren und zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. In mobilen Apps kann dies Produkte/Dienstleistungen basierend auf dem Benutzerverhalten vorschlagen oder personalisierte Inhalte basierend auf ihren Präferenzen anbieten.

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Beim NLP geht es darum, Maschinen in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Es hilft bei der Implementierung von Chatbots oder virtuellen Assistenten, um Benutzeranfragen in mobilen Anwendungen zu verstehen. NLP liefert auch relevante Informationen oder führt bestimmte Aufgaben aus.

• Bild- und Videobearbeitung

Algorithmen für maschinelles Lernen können verwendet werden, um Bilder und Videos in Echtzeit zu analysieren und Aufgaben wie Objekterkennung, Gesichtserkennung und Stimmungsanalyse auszuführen. In mobilen Apps ist dies nützlich für Funktionen wie das automatische Taggen von Fotos und Videos oder um Augmented-Reality-Erlebnisse bereitzustellen.

• Personalisierung

Algorithmen für maschinelles Lernen helfen dabei, die Benutzererfahrung zu personalisieren, indem sie das Benutzerverhalten und die Vorlieben analysieren. Beispielsweise können UI/UX-Designdienste in einer Shopping-App maschinelles Lernen verwenden, um Produkte basierend auf früheren Käufen oder dem Suchverlauf zu empfehlen.

• Spracherkennung

Algorithmen für maschinelles Lernen können Spracherkennung in mobilen Apps hinzufügen, sodass Benutzer die App steuern und Text freihändig eingeben können.

Dies sind nur einige der vielen Möglichkeiten, wie KI und maschinelles Lernen bei der Erstellung mobiler Apps zur Verbesserung der Benutzererfahrung eingesetzt werden können. Der beste Ansatz hängt von den spezifischen Anforderungen und Zielen der App sowie den verfügbaren Ressourcen und Technologien ab.

Die zunehmende Rolle der künstlichen Intelligenz in der App-Entwicklung

So beeinflusst die künstliche Intelligenz (KI) die Entwicklung mobiler Apps und die Benutzererfahrung:

Chatbots

Ein Chatbot ist ein virtueller Assistent, der von künstlicher Intelligenz unterstützt wird und sich mit Benutzern per Text oder Sprache unterhalten kann. Sie können Echtzeit-Support bieten und Benutzern bei der Planung von Terminen, der Beantwortung von Fragen und der Lösung von Problemen helfen.

H&M, ein Bekleidungseinzelhändler, verwendet beispielsweise einen Chatbot in seiner mobilen App, um Kunden personalisierte Modeberatung und Produktempfehlungen zu geben.

Personalisierung

Auf dieser Technologie basierende Algorithmen können Benutzerdaten und Verhaltensmuster analysieren, um das App-Erlebnis für jeden einzelnen Benutzer zu personalisieren.

Die Musik-App Spotify ist in diesem Fall ein hervorragendes Beispiel. Es verwendet KI-Algorithmen, um personalisierte Wiedergabelisten für seine Benutzer basierend auf ihren Hörgewohnheiten zu erstellen.

Vorausschauende Analytik

KI-gestützte Vorhersageanalysen können App-Entwicklern helfen, Einblicke in das Benutzerverhalten zu gewinnen und zukünftige Trends vorherzusagen. Dies kann die Produktentwicklung informieren und Entwicklern helfen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.

Wetter-Apps könnten sie beispielsweise verwenden, um Benutzern angepasste, standortbasierte Wettervorhersagen bereitzustellen.

Benutzerfreundlichkeit

KI kann verwendet werden, um Funktionen wie Bild- und Spracherkennung zu entwickeln und Apps zugänglicher und benutzerfreundlicher zu machen.

Die Musik-App Shazam verwendet beispielsweise Bild- und Spracherkennung, um Songs zu identifizieren und den Benutzern Informationen zu den Künstlern und Songtexten bereitzustellen.

Verbesserte Benutzeroberflächen

KI kann verwendet werden, um anspruchsvolle Benutzeroberflächen zu entwickeln, die sich an die Vorlieben und das Verhalten des Benutzers anpassen können.

Die Google Assistant-App verwendet KI-Algorithmen, um Befehle in natürlicher Sprache zu verstehen und darauf zu reagieren, wodurch Benutzer einfacher mit der App interagieren können.

Kontextsensitive Apps

KI kann Entwicklern dabei helfen, kontextsensitive Apps zu erstellen, die den Kontext des Benutzers verstehen und relevante Informationen und Dienste bereitstellen können.

Eine Reise-App kann kontextsensitive Technologie verwenden, um Benutzern basierend auf ihrem Standort und ihrer Reiseroute Echtzeitinformationen über Flüge, Hotelverfügbarkeit und lokale Sehenswürdigkeiten bereitzustellen.

Automatisiertes Testen

KI-gestützte Testtools können sich wiederholende Testaufgaben automatisieren, den manuellen Aufwand reduzieren und die Testeffizienz und -genauigkeit verbessern.

Beispielsweise verwendet das KI-Testtool Appium Algorithmen für maschinelles Lernen, um das Testen von Apps zu automatisieren und Entwicklern dabei zu helfen, sicherzustellen, dass ihre Apps ordnungsgemäß funktionieren und frei von Fehlern und Kompatibilitätsproblemen sind.

Verschiedene Sektoren, in denen KI die Entwicklung mobiler Apps verbessert

Künstliche Intelligenz hat sicherlich über die Informationstechnologie hinaus Industrien beeinflusst. Tatsächlich wurde KI in viele verschiedene Sektoren integriert; Es hat entscheidend dazu beigetragen, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen arbeiten und ihren Kunden einen Mehrwert bieten.

Hier sind einige Beispiele für Branchen, die KI im Laufe der Jahre beeinflusst hat:

• Gesundheitswesen : KI beweist ihren Nutzen bei der Entwicklung personalisierter Behandlungspläne, der Verbesserung der medizinischen Bildgebung und der Beschleunigung des Arzneimittelentdeckungsprozesses.
• Finanzen : Betrugserkennung, bessere Anlagestrategien und personalisierte Finanzberatung für Kunden sind dank dieser Technologie möglich.
• Fertigung : KI hilft, das Lieferkettenmanagement zu optimieren, Produktionsprozesse zu verbessern und vorausschauende Wartungsstrategien zu entwickeln.
• Einzelhandel : Künstliche Intelligenz personalisiert Einkaufserlebnisse, verbessert Produktempfehlungen und optimiert Preisstrategien.
• Transport : KI wird eingesetzt, um den Verkehrsfluss zu verbessern, Lieferwege zu optimieren und autonome Fahrzeuge zu entwickeln.

Dies sind nur einige Beispiele, aber KI hat das Potenzial, praktisch jede Branche zu beeinflussen, die von Datenanalyse und Automatisierung profitieren kann.

Abschluss

Mit fortschreitender Weiterentwicklung der KI-Technologie wird ihr Einfluss auf die Entwicklung mobiler Apps und die Benutzererfahrung immer deutlicher werden. KI-gestützte Apps können Benutzern personalisiertere, intuitivere und effizientere Erfahrungen bieten und ihre allgemeine Zufriedenheit und Loyalität verbessern.

Wir können sicherlich erwarten, noch innovativere und ausgefeiltere Anwendungen der Entwicklung von Anwendungen mit künstlicher Intelligenz zu sehen.

Autor Bio

Dieser Blogbeitrag wurde von Richard Roundy verfasst, einem leitenden Entwickler bei AppsChopper, der einen reichen Erfahrungsschatz in der App-Entwicklung mitbringt. Er teilt sein Wissen leidenschaftlich gerne mit anderen und ist bestrebt, über die neuesten Branchentrends auf dem Laufenden zu bleiben.