El papel del aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones móviles: una guía completa

Introducción

El aprendizaje automático, el mismo ingrediente que ha estado cambiando nuestro uso de las aplicaciones móviles en la actualidad, no es solo una palabra común, sino una tecnología central que define la innovación dentro del desarrollo de aplicaciones móviles: desde mejoras en la experiencia del usuario hasta funcionalidades complejas de backend.

Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones móviles utilizan asistentes de voz, motores de recomendación y traducción de idiomas en tiempo real, funciones posibles gracias al aprendizaje automático. Con un aumento de la tecnología 5G, acompañado de una explosión en el tráfico de datos móviles, el aprendizaje automático se está integrando en aplicaciones a un ritmo antes inimaginable.

En este artículo, repasaremos los fundamentos del aprendizaje automático, cómo afecta al mercado de aplicaciones móviles, cómo se puede utilizar para repensar las experiencias de los usuarios y qué nos depararán estos años.

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial. Sin programación explícita, permite que los sistemas aprendan de los datos y mejoren el rendimiento. A diferencia de otros tipos de programación, que están codificados con un conjunto de instrucciones, los algoritmos de ML escanean datos y detectan patrones para hacer predicciones o juicios.

Esto se reduce a aplicaciones más inteligentes e intuitivas en el desarrollo de aplicaciones móviles. Por ejemplo, Netflix usa ML para sugerir programas y Google Translate es otro ejemplo de su uso para la traducción de idiomas en tiempo real. De hecho, el análisis predictivo basado en IA, utilizado ya por el 19% de las empresas, ayuda a las aplicaciones a predecir cuándo un usuario necesita algo y ofrecer una experiencia más personalizada.

En esencia, hay tres conceptos principales en torno al aprendizaje automático:

1. Datos

El aprendizaje automático se basa estrictamente en datos. Cuantos más datos tenga que analizar un algoritmo específico, mejor capturará patrones y hará muy buenas predicciones. Pero en las aplicaciones móviles, eso podría provenir de múltiples fuentes: por ejemplo, la interactividad del usuario, el historial de ubicación, los registros de compras o incluso los sensores de los teléfonos inteligentes.

Por ejemplo, una aplicación de fitness podría aprender cómo le ha ido a un usuario con sus entrenamientos para ofrecer objetivos específicos, mientras que un servicio de entrega de alimentos podría utilizar pedidos anteriores para sugerir comidas.

2. Algoritmos

Los modelos matemáticos que examinan y aprenden de los datos se denominan algoritmos. Existen tres categorías:

Aprendizaje supervisado:Capacitado en datos etiquetados, como la detección de correos electrónicos no deseados.

Aprendizaje no supervisado:identifique patrones en datos sin etiquetar, como agrupar usuarios de aplicaciones por comportamiento.

Aprendizaje por refuerzo:aprende mediante prueba y error y mejora con el tiempo, al igual que las aplicaciones de juegos.

3. Modelos

Un modelo de aprendizaje automático se produce cuando un algoritmo se entrena con datos. Los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para automatizar procesos de toma de decisiones o generar pronósticos. Para una aplicación móvil, esto puede incluir anomalías, contenido sugerido o predicción de elecciones del usuario.

Ejemplos del mundo real de aprendizaje automático en aplicaciones móviles

Sistemas de recomendación:la mayoría de las aplicaciones como Spotify y YouTube, al utilizar ML, en realidad muestran al usuario aquellas canciones o videos que probablemente disfrutaría viendo.

Asistentes de voz:Siri de Apple y el Asistente de Google utilizan PNL para comprender las palabras utilizadas por los usuarios al dar órdenes.

Reconocimiento de imágenes:aplicaciones como Google Photos utilizan ML para clasificar y ordenar fotos automáticamente.

Texto predictivo:para aumentar la precisión y la velocidad de escritura, las aplicaciones de teclado como Gboard utilizan el aprendizaje automático para pronosticar lo que probablemente escriba a continuación.

El impacto del aprendizaje automático en el desarrollo de aplicaciones móviles

1. Experiencias de usuario personalizadas

El aprendizaje automático hace que las aplicaciones sean inteligentes al aprender cómo se comportan los usuarios. El análisis de los datos del usuario brinda a las aplicaciones la capacidad de proporcionar interfaces, contenido y notificaciones personalizadas. Por ejemplo, la aplicación de fitness aplica ML para diseñar planes de entrenamiento personalizados según el rendimiento y el objetivo de un individuo.

El análisis predictivo impulsado por IA permitirá que las aplicaciones personalicen las experiencias de cada usuario de tal manera que no habrá dos interacciones idénticas para 2025.

2. Seguridad mejorada y detección de fraude

Entre las principales preocupaciones de las aplicaciones móviles se encuentra el factor de seguridad. En áreas como las finanzas y el comercio electrónico, la garantía de seguridad es lo más importante. Al utilizar ML, se pueden detectar actividades fraudulentas desarrollando patrones de comportamiento sospechoso de los usuarios. Por ejemplo, muchas aplicaciones de pago han comenzado recientemente a utilizar ML para señalar en tiempo real cualquier transacción sospechosa.

3. Funciones avanzadas mediante la integración 5G

La penetración de 5G cambiará el mundo de las capacidades de las aplicaciones móviles. Aunque se informa que solo el 10% de las conexiones móviles mundiales eran 5G en 2022, habrá una penetración de más del 50% a finales de esta década. Un mayor ancho de banda y velocidades más rápidas ofrecerán funciones impulsadas por ML mucho más poderosas, incluidas experiencias de AR y procesamiento de video en tiempo real.

4. Rendimiento mejorado de la aplicación

Se espera que el tráfico de datos móviles aumente a 330 exabytes por mes para 2028; por lo tanto, los desarrolladores necesitan soluciones más eficientes para hacer frente a tal explosión. ML puede optimizar los procesos backend, brindando a una aplicación un mayor rendimiento con menos latencia o retraso, y las plataformas de transmisión en línea utilizan ML que ajusta la calidad del video dinámicamente en tiempo real según las condiciones de la red para que la visualización sea perfecta.

5. Recomendaciones más inteligentes

Desde aplicaciones de comercio electrónico hasta transmisión de música, todas tienen motores de recomendación que funcionan según el principio de ML. Estos algoritmos, que analizan el historial de navegación y las preferencias, sugerirán productos, listas de reproducción o artículos. Generalmente, los clientes se involucran y retienen cuando una empresa utiliza recomendaciones basadas en ML.

6. Reconocimiento de voz e imagen

En los asistentes de voz Siri y Alexa, el reconocimiento de voz y la PNL se basan principalmente en ML, donde aplicaciones como Instagram utilizan ML en una plataforma basada en imágenes para ayudar al etiquetado automático o la moderación de contenido, entre muchas otras características de este tipo que redefinieron la forma de ser de los usuarios. de comunicación con sus dispositivos portátiles.

Nota final

El aprendizaje automático no es sólo el futuro del desarrollo de aplicaciones móviles; ya está aquí, particularmente en términos de cómo funcionan las aplicaciones y cómo los usuarios interactúan con ellas. A medida que más empresas utilicen el aprendizaje automático para mejorar sus operaciones, la demanda de aplicaciones más inteligentes e intuitivas no hará más que aumentar.

Se espera que el mercado del aprendizaje automático se expanda significativamente en los próximos años, con una tasa compuesta anual del 36,08% entre 2024 y 2030. Ya sean experiencias personalizadas, mayor seguridad o un rendimiento perfecto de las aplicaciones, el aprendizaje automático está estableciendo nuevos estándares sobre lo que las aplicaciones móviles pueden lograr. .

Para los desarrolladores, las empresas y cualquier empresa de desarrollo de software , la única forma de mantenerse a la vanguardia en la industria de las aplicaciones móviles será darle la bienvenida al aprendizaje automático, con todo su potencial transformador. La próxima gran innovación en el desarrollo de aplicaciones podría estar a sólo un patrón de datos de distancia.