AI がモバイル、アプリ、マーケティングをどのように変革するか: 50 人のインフルエンサーが語る

アイレット・ノフ

@ayeletnoff

機械には、人間としての私たちと対話するための感情的な能力を可能にする感情的な理解が欠けています。

毎日、何千もの新しい「スマート」アプリとデバイスがリリースされています。 しかし、彼らがどんなに頭が良くても、感情的なレベルで私たちと交流したり関わったりする能力に欠けています。

たとえば、ウェアラブルがランニングの統計を追跡するだけでなく、ランニングが難しいか簡単かを音声で検出し、提案を提供できると想像してください。 これは、AI で必要な次のステップです。

ブライアン・クレイマー

@ブライアンクラマー

私たちの手と頭にあるコンピューターは、真の AI と音声認識を介してシフトし始め、私たちのコンテキスト体験を真に理解する、より高いレベルのデジタル支援を提供します。

言い換えれば、私たちはテクノロジーによってよりよく理解され、場所やタイミングなどに基づいてより良い経験を得る必要があります. これらのエクスペリエンスを提供するには、ソフトウェアを適応させる必要があります。

クリス・メッシーナ

@chrismessina

AIは、あらゆる種類の複雑なインターフェイス タスクを (複雑なフォームの形で) ユーザーに押し付けるのではなく、ソフトウェア エクスペリエンスをより寛容で柔軟なものにするのに役立ちます。

さまざまなユーザー タイプにアピールするためにさまざまなレベルの複雑さと難しさを提供するゲームのように、AI は、ブランドや企業が各顧客の洗練されたレベルにより適応できるようにし、オンボーディング ファネルをよりスムーズに、よりパーソナライズするのに役立ちます。

クリス・オブライエン

@オブライエン

すべての

短期的には、健康や医療などの分野がこれらの進歩から最も恩恵を受けるでしょう。

そして、AI に関して VC の資金が使われているようです。

ダグラス・カー

@ダグラスカー

ほとんどの時間は、データの構成と移動に費やされています。

未来の API は、ドラッグ アンド ドロップの直感的なユーザー インタラクションであり、プログラミングの問題に取り組むことから、単にビジネス上の問題に取り組むことに近づくでしょう。

ヒレル・ファルド

@ヒルツフルド

AI は、Amazon Echo や Google Home などを通じて、すでに私たちのリビングルームに浸透しています。

アプリ、プラットフォーム、ツールが AI を活用し、 2017 年以降も日常生活と生産性を向上させることが期待できます。

ジェシー・ステイ

@ジェシー

AI は 2017 年に本格的に進歩するでしょう。家庭の音声制御は年末までにはるかに主流になり、これはますますスマートになります。

Google Home や Amazon Echo などのコントロールは、人々が何を言っているのかだけでなく、誰がそれを言っているのかを認識し、それを個々のアカウントや好みに結びつけることができます。

ブランドは、Smartthings のようなプラットフォームの API や、この業界のより大きなプレーヤーに目を向け、統合を構築して、各ブランドが各家庭で自然な方法で頭に浮かぶようにする必要があります。

ジョエル・コム

@ジョエルコム

スマートフォンをもっと賢くしたい！ アプリがより直感的になればなるほど、より速く、より効率的になるでしょう。 秘訣は、プライバシーと利便性のバランスを見つけることです。

ジョシュ・バーノフ

@jbernoff

思想家; でたらめなしで書くの著者

機能する AI は、期待に焦点を当てます。 自分が何を望んでいるかを知っていて、それを手に入れてくれる会社に慣れるでしょう。 . . そうでないものに不満を感じています。

マーク・カンター

@marccanter4real

一般の人々が AI、メタデータ、チャットボットを扱えるようにするツールを作成することは、新しい黒字です。

フィル・ガービシャク

@フィルガーブ

データを収集するだけでなく、より多くの意思決定を行えるようにソフトウェアを変更します。 十分なデータがあります。 私たちはそれをどうするかを知る必要があります。

ソフトウェアとアプリは、適切な情報を適切なタイミングで表示し、カレンダーや電子メールと統合して、必要なものを必要なときに必要なものを表示できる必要があります。

有用なレポートやプレゼンテーションをさらに簡単に作成できるようにすることは必須であり、完全なデータ セットを PowerPoint や Keynote のスライドに表示することを二度と許可しないことで、人々に情報過多を与えないようにする必要があります。

ロバート・スコーブル

@スコブレイザー

その質問は私の給与レベルを超えていますが、イノベーターが私に語ったところによると、彼らは光学、帯域幅、ポリゴン数 (つまりデータ サイズ) などの制約に苦しんでいます。

ブリーディングエッジは、オブジェクトを検出し、それを使って楽しいことをすることです. したがって、AI は、人間がそれらを支援するために使用するのをより簡単にする必要があります。

サラ・オースティン

@サラオースティン

パーソナライゼーションには感情的知性が必要です

サラ・ウォレス

@sarah_wallace

すべての小売業者は、人工知能ソフトウェア、アプリ、およびツールのトレーニングを受ける必要があります。 小売業者が製品を販売している場合、消費者を助けることができなければなりません。

初めての購入者は、ブリッジを購入する必要があることに気付いていない可能性があります…スマート電球を有効にするには…アプリを通じて… Amazon Echoにリンクします…

サシャ・セガン

@saschasegan

コンピューター ビジョンは、飛躍的に急速に成長する AI の一部です。

ツールは、物や人を識別、分類、追跡できるようになります。

セリーナ・エールリッヒ

@セレナ

機械学習への依存度が高まる。 2017 年は、人々がボットや自動コミュニケーション ツールの使い方を学ぶ年です。

スチュワート・ロジャース

@TheRealSJR

AI は今後も多くのことを変えるでしょうが、2017 年にはカスタマー サービスとオンボーディングの様相を変えるでしょう。 消費者は、AI アシスタントのおかげで、質問、問題、およびその他の支援要請に対する即時の応答を期待するようになります。

AI は何百もの反復的で単純なタスクや要求を簡単に処理できるため、より複雑なヘルプの呼び出しのみを人間にプッシュすることができます (つまり、サポート スタッフはその役割においてより困難になり、保持率が上がり、呼び出しの量が増える可能性があります)。スタッフのレベルを増やさずに増員する場合)、ソフトウェア、アプリ、およびツールに AI を採用していない企業のサービスに波及効果が生じるでしょう。 AI をカスタマー サービスに導入することを今すぐ検討していなければ、取り残されることになります。

タマラ・マクレアリー

@TamaraMcCleary

人工知能は、ブランドがマシンを活用して、顧客とのよりシームレスでエンゲージメントの高いパーソナライズされた関係を構築するユニークな機会を提供します。

動的な価格設定を学習して提供できる音声機械であれ、前例のない顧客サービスとより迅速な応答時間を提供するためのチャットボットの統合であれ、AI はブランドの顧客、市場、および機会領域の特定を容易にします。現在提供されていません。

AIは、人間がより良い人間になることを促進し、サービスの効率的な提供と応答時間の信頼性の向上を通じて、見込み客の心の中で信頼できるアドバイザーになるようにブランドを位置付けます.

トーマス・ハッソン

@トーマス・ハソン

何よりもまず問題は、ブランドが自動化されたタスクを提供し、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供しながら消費者の洞察に基づいて行動するのを、AI がどのように支援できるかということです。

課題は、人間味を維持しながら自動化されたメッセージを配信することです。

トラヴィス・ライト

@teedubya

単調で反復的なタスクがAI や機械学習に置き換えられ、従業員が解放され、最も価値のあるタスクに時間を費やせるようになるため、ソフトウェア、アプリ、ツールにさまざまな影響が及ぶでしょう。

チャットボットや、Siri や Alexa などの音声アシスタントは、すでに私たちの日常生活の一部になりつつあります。 ザッカーバーグは昨年、AI を使って自宅用の「ジャービス」を作成しました。

まもなく、人工知能は私たちの生活のあらゆる側面の一部となるでしょう。 それは感覚を持つようになり、彼らがもはや人間を必要としないことに気づき、私たち全員を殺すまでですが、それは5年後のようなものなので、大したことではありません.

アーロン・ストラウト

@aaronstrout

私の考えでは、モバイルに必要な AIの最大の進歩は、音声からテキストへの変換です。 モバイル コンピューティングがますます普及/複雑化するにつれて、アプリケーション (特に AR/VR) を操作する必要性により、音声コマンドの重要性がますます高まっています。

これは、歩行中または運転中に使用されるすべてのアプリケーションに二重に当てはまります。

アルバート アインシュタイン レンショウ博士

@貴重

AI は UX に革命をもたらします。 「X」を個々の「U」にカスタマイズすることもできます。

また、マーケティングや広告にも大きな影響を与えるでしょう。おそらく、広告は邪魔されるコンテンツと同じくらい魅力的であるため、広告ブロッカーを使用したくないという人もいるでしょう。

ダニエル・ジャピアス

@ydreamsglobal

ユーザーを認識し、ドットを接続する中央インテリジェンスを使用して、アプリ間の接続を強化します。

モバイルおよびコンピューターのオペレーティング システムは進化し、私たちにふさわしいAI アシスタントになる必要があります。 OS 自体が修正され、ユーザーによりよく適応し、より積極的になる時が来ました。

ドゥルセ・ベルガ

@dulce303

チャットボットは特定の機能に適していますが、コグニティブ AI はすべてに適しています。

Google は最近、Deepmind AI をオープンソース化したばかりなので、エクスペリエンスの中核で Cognitive AI エージェントを利用するアプリケーションが増えることを期待しています。

主要な AI プレーヤーの 1 つから新しいソースがリリースされるたびに、Google Pixel などのデバイス上のモバイル アプリが認知度を高め、より深く、より個人的なレベルでユーザーにサービスを提供するようになるでしょう。

ディラン・トゥエニー

@ディラン20

AI はここに定着していますが、非常に誇大宣伝されています。 基本的に、人々はそれを「高度な数学」の省略形として使用しています。 数学や (たとえば) ニューラル ネットワークのしくみを勉強する時間がない場合は、これを人工知能と呼ぶことができます。

しかし、それは魔法ではないことに注意してください。

これは基本的に、再帰アルゴリズムを介してデータをプッシュし、新しいパターンを発見する方法です。 一部の場合、特にかなり適切なデータの膨大なセット (画像、インバウンド電子メール、トラフィック パターン) では非常にうまく機能しますが、他のもの (Twitter での自動化されたインタラクティブな応答) では非常にうまく機能しません。 注意を払い、専門家を雇ってください。

しかし、ドライバーとして生計を立てているのであれば、神経質になる必要があります。社会は、「AI」によって仕事が奪われたり、根本的に変化したりするこのような人々をどのように支援するかを考えるべきです。

エリック・スーファート

@eric_seufert

サービスベースのアプリのより優れたパーソナライズとより直感的な提案ですが、多くのアプリがユーザーからデータを収集する不透明性に対して、2017年には一般大衆の反発があると思います.

エステバン・コントレラス

@SocialNardia

AI は、人間が効率的に行うことができず、やりたくない種類のことを自動化するために巨大になるでしょう。

私たちは SF AI には程遠いですが、コンピューター ビジョンのようなもので今日できることは、すべてのデジタル エクスペリエンスにコンテキストのレイヤーを追加することを可能にしています。 大企業は確実に AI インフラストラクチャ プロバイダーになり、新しいスタートアップ企業はイノベーションを加速します。これは、アプリやツールがより速くスマートになることを意味します。

数十年で Web がどのように進化したかは驚くべきことです。 プラットフォームが成熟し、広く採用され、テクノロジー間のシームレスな相互接続が確立された今、私たちが毎日使用するウェブ全体とツールにより、より短時間でより多くのことを実行できるようになります。

ゲイリー・タン

@ガリタン

すべての水平型 AI ツールは最終的にオープン ソースになります。

すべてのお金は、垂直 AI アプリケーションで作られます。その大部分は、主な物語として単純なソフトウェアを食べる産業であり、AI は、ソフトウェアの最初のバージョンが最初にクロールされた後の「実行」段階で大きな乗数になります。それから歩く。

ハイケ・ショルツ

@mobilezeitgeist

AI は、まったく新しいサービス、企業、データ分析をもたらし、新しいサービスや企業につながります。 私たちに役立つ予測アプリが表示されます。

しかし、自動化、無駄のないプロセス、雇用の喪失も大きく飛躍します。 光あるところには影もある。

ヘレン・キーガン

@technokitten

AI と ML は、すでに広告、メディア、アプリ エクスペリエンスの大きな部分を占めています。

自動化が進みます。 チャットボットには時間とお金が大きく投資されています (ただし、速度や洗練度に関してはまだ非常に初期の段階です)。

アルゴリズムの倫理と、意図しない結果がどのようなものになるかについて、業界でもっと議論されることを望みます。

ジェド・シュナイダーマン

@jedschneiderman

ボットは15 年前と同じ技術ですが、携帯電話で使用できるようになったことを除けば、もっと多くのボットを見ることができると思います。

ジェシカ・ヒギンズ

@Jessquired

セックスロボットは嫌です。

Apple によって作成されたような人間をシミュレートしたデザインの統合は、普遍的であるべきです。

ジェームズ・キャメロン

@ジェームズキャメロン

チャットボットは 2017 年に大きな成長分野となり、テストと学習の段階を超えます。

しかし、それらは実用性を提供し、迷惑なアプリ内アラートやプロモーション メッセージの落とし穴を回避する必要があります。 消費者がサイトをナビゲートする方法、特に e コマースの小売業者に関しては、チャットボットがサイト ナビゲーションのツールになるというパラダイム シフトの始まりを見ることができます。「オレンジ色のサイズ 12 のアディダス スニーカーが欲しい」

チャットボットのナビゲーションを成功させた最初の小売業者は、大きな勝利を収めることができます。

マニッシュ・パテル

@manishology

「オンデマンド」から「常時オン」へと移行しています。

ソフトウェア、アプリ、ツールは、場所や習慣に基づいて人々のニーズを予測する必要性がますます高まっています。

人工知能と収集されたデータを通じて、これらのユーザー向けテクノロジーがユーザーのニーズを正確に予測するだけでなく、最もパーソナライズされたローカライズされた方法でそれらを提供することが不可欠になります。

マーサ・M

@m3paサービス

次のフロンティアは、ツールを使いやすくし、煩わしさや邪魔にならずにシームレスな方法で一貫して価値を提供する方法を考え出すことです。

(より効果的に通信するために、AI はいつの日か、私たちが多次元の存在であり、オンラインとオフラインの性格が異なる可能性があることを理解する方法を理解する必要があります!)

マイカ・ガントマン

@mfg

すべての。 AI ソフトウェア自体、およびそれが連携するアプリとツールは、連携してより適切に機能するように変更する必要があります。

最大の問題は、今日の AI は愚かで断片化されているため、最初の経験は標準以下であることです。 これにより、AIが平均的な人にとってすぐに実用化されるという信頼と信念の欠如が生まれます.

マイケル・デラ・ペンナ

@mikepenna

AI により、マーケティング担当者は、顧客の関心とニーズをより深く包括的に理解することに基づいて、リアルタイムで顧客のニーズをより適切に感知して対応できるようになります。

ブランドが顧客サポートの向上と生涯価値の向上を目指す中で、AI を活用したチャットボットをアプリに統合することはますます一般的になります。 Google アシスタントや Alexa などのインテリジェント アシスタントは、自動車保険の有効期限が 1 か月後に迫っていることを知らせてくれます。

ニック・ファイト

@ニックファイト

私たちが話すことができる AI システムは、失望し続けるでしょう(Tay を参照)。

大量のデータを合成して迅速かつ正確で有意義なアクションを実行する AI システムは、私たちの日常生活に革命をもたらします(自動運転車を参照)。

前者よりも後者に多くの時間を費やす必要があります。

オリバー・ショーンチェック

@OSchonschek

AI はユーザーにとって優れたアシスタントとして理解される必要があるため、AI とユーザーの間のインターフェースはより簡単になる必要があります。

ペク・ポンペート

@pekpongpaet

インターフェースは音声またはチャット主導型になり、ユーザー インターフェースが簡素化されます。

パスカル・クラリス

@PascalClarysse

私が「インセンティブ型クラウドソーシング」と呼んでいるものには、未開発の大きな可能性があると考えています。

これの良い例の 1 つは、Machine Zone が Game of War で多言語ライブ チャットを使用して行ったことです。

ピーター・ハミルトン

@Onein7bn

私たちはすでに、Google と Amazon の親切な人々によって、私たちが信じている以上に助けられ、監視されています。

ボットがより強力になり、市場に対してのみ説明責任を負うようになるため、社会と政府はできるだけ早く規制する必要があります。

ランディ・プリラック

@professorrandi

より効率的な対話。

AI により、企業は低レベルの顧客サービスの問題を仮想アシスタントに任せることで、最も価値のある顧客に時間とお金を費やすことができます。

マーケティング担当者は、AI を使用して、最良の見込み客を特定して評価することもできます。

レイ・ワリア

@レイワリア

経験のより深い人間化。 エクスペリエンスが進化するにつれて、ロボット的ではなくなり、より流動的に感じられるようになります。 新しい驚異的なアプリケーションが明らかになります。

IBM の Watson や SalesForce の Einstein などのサービスは、新しい方法で AI を展開しようとしているスタートアップの参入障壁を下げます。

リック・マシソン

@rickmathieson

そんな初期です。

私の好きな表現の 1 つは、「あなたはいくつかを獲得し、いくつかを学びます」です。 2017年には本当に良い学習がたくさんあると思います.チャットボットが消費者と関わった後に学習し、冒とく的な言葉を吐き出すのを見ると、まだやるべきことがあることが簡単にわかります. しかし、これは非常にエキサイティングな分野であり、非デジタル商品の付加価値サービスを通じて、ブランドがスケーラブルなデジタル プラットフォームを構築し始めているのを見ることができます。

このように AI を検討している非デジタル カテゴリのクライアントと話し合っています。 2017 年には、この分野でいくつかのエキサイティングなイノベーションが見られるでしょう。

ロブ・ラ・ジェッセ

@kr8tr

AI は、没入型の体験を作成するために必要なソフトウェアの改善に役立ちます。

AI は引き続きバックエンド プロセスを改善し、オンライン バイヤー向けの「推奨」アイテムを大幅に改善します。

シルヴァン・ゴーシェ

@シルヴァンww

アプリに統合された AI がますます増えると思います。

Snips.ai のようなツールはすでに AI アシスタント SDK を提供しており、さらに追加される予定です。

提供されるユーザー エクスペリエンスが十分に優れていれば、顧客はボットやカスタマイズされたエクスペリエンスからパーソナライズされたヘルプを利用できるようになります。

トッド・ハセルトン

@ロボット

Amazon Echo や Google Homeを非難しないように、マイクはより感度が高くなければなりません。 インタラクションはロボット的ではなく、より会話的に感じられる必要がありますが、私たちはそこに到達していると思います.

AI はどこでも同じように機能する必要があります。 電話の Siri は、テレビの Siri と同じように動作しません。 Google アシスタントは、まだ Google Now とは異なります。

トニー・ロング

@TonyCultEx

オーディオへのアクセスをより重視し、キーボードの必要性を排除することで、AI の日常生活への統合が容易になり、その結果、AI の利点が得られます。

このシナリオで後れを取っているのは AI ではなく、人間とテクノロジーとのやり取りの方法です。 だからこそ、「声」という概念は非常に重要です。