AI가 모바일, 앱 및 마케팅을 어떻게 변화시킬 것인가: 50명의 인플루언서가 말하는

아이렛 노프

@ayeletnoff

기계는 인간으로서 우리와 상호작용할 수 있는 정서적 능력을 가능하게 하는 정서적 이해가 부족합니다 .

수천 개의 새로운 '스마트' 앱과 장치가 매일 출시되고 있습니다. 그러나 아무리 똑똑해도 감정적 수준에서 우리와 상호 작용하고 참여하는 능력이 부족합니다 .

예를 들어, 웨어러블이 달리기 통계를 추적할 수 있을 뿐만 아니라 음성으로 달리기가 힘든지 쉬운지를 감지하고 제안을 제공할 수 있다고 상상해 보십시오. 이것은 AI에서 필요한 다음 단계입니다 .

브라이언 크레이머

@bryankramer

우리의 손과 머리에 있는 컴퓨터는 진정한 AI와 음성 인식을 통해 상황에 맞는 경험을 진정으로 이해 하는 더 높은 수준의 디지털 지원 을 제공하기 시작합니다.

즉, 우리는 기술에 의해 더 잘 이해되고 위치 및 타이밍과 같은 것들을 기반으로 더 나은 경험을 받아야 합니다. 소프트웨어는 이러한 경험을 제공하기 위해 적응해야 합니다.

크리스 메시나

@chrismessina

AI는 사용자에게 모든 종류의 복잡한 인터페이스 작업을 부과하는 대신(예: 복잡한 형식의 형태로) 소프트웨어 경험을 더 관대하고 유연하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다 .

다양한 사용자 유형에 어필하기 위해 다양한 수준의 복잡성과 어려움을 제공하는 게임과 마찬가지로 AI는 브랜드와 회사 가 각 고객의 정교함 수준에 더 잘 적응 하도록 도와 온보딩 퍼널을 보다 부드럽고 개인화할 수 있습니다.

크리스 오브라이언

@오브리엔

모든 것

단기적으로는 건강 및 의학과 같은 분야가 이러한 발전의 혜택을 가장 많이 받을 것 입니다.

그리고 AI의 관점에서 VC의 자금이 어디로 흘러가는지 알 수 있습니다.

더글라스 카

@douglaskarr

대부분의 시간은 데이터를 구성하고 이동하는 데 사용 됩니다.

미래의 API는 끌어다 놓기 방식의 직관적인 사용자 상호 작용이 될 것이며 프로그래밍 문제에 대한 작업에서 벗어나 단순히 비즈니스 문제에 대한 작업에 더 가까워질 것 입니다.

힐렐 풀드

@hilzfuld

AI는 이미 Amazon Echo, Google Home 등을 통해 우리 거실에 침투했습니다.

2017년과 그 이후에 앱, 플랫폼 및 도구가 AI를 활용 하고 일상 생활과 생산성 을 향상 할 것으로 기대할 수 있습니다 .

제시 스테이

@제시

AI는 2017년에 심각하게 발전할 것입니다. 가정의 음성 제어는 연말까지 훨씬 더 주류가 될 것이며 이는 더 똑똑해지고 더 똑똑해질 것입니다.

Google Home 및 Amazon Echo와 같은 제어 기능은 사람들이 말하는 것뿐만 아니라 말하는 사람을 인식하고 이를 개별 계정 및 선호도에 연결할 수 있습니다 .

브랜드는 Smartthings와 같은 플랫폼용 API와 이 업계의 더 큰 플레이어를 살펴보고 각 브랜드가 각 가정에서 자연스럽게 가장 먼저 떠오를 수 있도록 통합을 구축해야 합니다 .

조엘 통신

@joelcomm

우리는 스마트폰이 더 똑똑해지기를 원합니다! 앱이 직관적 일수록 더 빠르고 효율적 입니다. 비결은 프라이버시와 편의성 사이의 균형을 찾는 것입니다.

조시 버노프

@jbernoff

사상가; 헛소리 없이 쓰기의 저자

작동하는 AI는 기대 에 집중할 것입니다 . 당신은 당신이 원하는 것을 알고 그것을 얻는 회사에 익숙해질 것입니다. . . 그리고 그렇지 않은 사람들에게 좌절합니다 .

마크 캔터

@marccanter4real

일반 사람들 이 AI, 메타데이터, 챗봇을 다룰 수 있도록 하는 도구를 만드는 것은 새로운 흑역사입니다.

필 거비샥

@PhilGerb

단순히 데이터를 수집하는 대신 더 많은 결정을 내리는 데 도움이 되도록 소프트웨어를 변경하겠습니다. 우리는 충분한 데이터를 가지고 있습니다. 우리는 그것으로 무엇을 해야 하는지 알아야 합니다 .

소프트웨어와 앱은 또한 적시에 정확한 정보를 표시할 수 있어야 하며 , 캘린더 및 이메일과 통합되어 우리가 필요로 하는지 여부에 관계없이 필요할 때 필요한 것을 보여줄 수 있어야 합니다.

유용한 보고서와 프리젠테이션을 훨씬 더 쉽게 만드는 것은 필수이며, PowerPoint 또는 Keynote 슬라이드에 전체 데이터 세트가 다시 표시되지 않도록 하여 사람들에게 정보 과부하를 주지 않도록 해야 합니다.

로버트 스코블

@스코블라이저

그 질문은 내 급여 등급에 관한 것이지만 혁신가들이 내게 말하는 바에 따르면 광학, 대역폭, 폴리곤 수(어 데이터 크기) 및 기타 사항의 제약에 맞서 고군분투하고 있습니다.

최첨단은 물체를 감지 한 다음 이를 가지고 재미있는 일을 하는 것입니다. 따라서 AI는 여전히 인간이 그들을 돕기 위해 더 쉽게 사용할 수 있어야 합니다.

사라 오스틴

@SarahAustin

개인화에는 감성 지능 이 필요합니다.

사라 월리스

@sarah_wallace

모든 소매 직원은 인공 지능 소프트웨어, 앱 및 도구에 대한 교육 을 받아야 합니다 . 소매업체가 제품을 판매하는 경우 소비자를 도울 수 있어야 합니다.

처음 구매자는 스마트 전구를 활성화하기 위해 ... Amazon Echo에 연결된 앱을 통해 ... 다리를 구입해야 한다는 사실을 인식하지 못할 수 있습니다 .

사샤 세간

@saschasegan

컴퓨터 비전은 비약적으로 빠르게 성장할 AI의 일부입니다.

도구는 사물과 사람을 식별, 분류 및 추적할 수 있습니다 .

세레나 에를리히

@세레나

기계 학습 에 대한 의존도가 높아집니다 . 2017년은 사람들이 봇과 자동화된 커뮤니케이션 도구 를 사용하는 방법을 배우는 해 입니다.

스튜어트 로저스

@TheRealSJR

AI는 미래에 많은 것을 바꿀 것이지만 2017년에는 고객 서비스와 온보딩의 면모를 바꿀 것입니다. 소비자는 AI 비서 덕분에 질문, 문제 및 기타 지원 요청에 즉각적인 응답 을 기대하게 될 것입니다 .

AI는 수백 가지의 반복적이고 사소한 작업과 요청을 쉽게 처리할 수 있기 때문에 인간에게 더 복잡한 도움 요청만 푸시합니다(즉, 지원 직원의 역할이 더 어려워지고 유지가 증가할 가능성이 높으며 통화량이 증가할 수 있습니다. 직원 수준을 늘리지 않고 증가), 소프트웨어, 앱 및 도구 내에서 AI를 사용하지 않는 회사에서 서비스에 대한 연쇄 효과가 있을 것입니다. 지금 고객 서비스를 위해 AI를 고려하지 않는다면 뒤처지게 될 것 입니다.

타마라 맥클리어리

@TamaraMcClary

인공 지능은 브랜드가 기계를 활용하여 고객과 보다 원활하고 참여적이며 개인화된 관계 를 구축할 수 있는 독특한 기회를 제공 합니다.

학습하고 동적 가격 책정을 제공할 수 있는 말하는 기계든 전례 없는 고객 서비스와 더 빠른 응답 시간을 제공하기 위한 챗봇 의 통합이든 AI는 브랜드의 고객, 시장 이해 및 기회 영역 식별을 촉진할 수 있습니다. 현재 제공되지 않습니다.

AI는 인간이 더 나은 인간이 되도록 촉진 하고 서비스의 효율적인 제공과 응답 시간의 신뢰성 증가를 통해 브랜드를 포지셔닝하여 잠재 고객의 마음에 신뢰할 수 있는 조언자가 됩니다.

토마스 후슨

@Thomas_Husson

무엇보다도 AI가 어떻게 내 브랜드가 자동화된 작업을 제공하고 소비자 통찰력에 따라 개인화된 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니까?

도전 과제는 인간의 손길을 유지하면서 자동화된 메시지를 전달하는 것입니다.

트래비스 라이트

@teedubya

사소하고 반복적인 작업이 AI와 머신 러닝으로 대체 됨에 따라 우리 소프트웨어, 앱 및 도구에 여러 가지 영향을 미칠 것 입니다 . 작업자가 가장 가치 있는 작업에 시간을 할애할 수 있습니다.

Siri 및 Alexa와 같은 챗봇 및 음성 비서는 이미 일상 생활의 일부가 되고 있습니다. Zuckerberg는 작년에 AI를 사용하여 집에 "Jarvis"를 만들었습니다.

머지 않아 인공 지능은 우리 삶의 모든 측면의 일부가 될 것 입니다. 그것은 지각이 생겨 더 이상 인간이 필요하지 않다는 것을 깨닫고 우리 모두를 죽일 때까지입니다. 그러나 그것은 5년 후와 같으므로 큰 문제는 아닙니다.

아론 스트라우트

@aaronstrout

내 생각에 모바일에 필요한 가장 큰 AI 발전은 음성을 텍스트로 변환하는 것 입니다 . 모바일 컴퓨팅이 점점 더 보편화되고/복잡해짐에 따라 애플리케이션, 특히 AR/VR과 상호 작용해야 하는 필요성으로 인해 음성 명령이 훨씬 더 중요해졌습니다.

이것은 걷거나 운전하는 동안 사용되는 모든 응용 프로그램에 대해 두 배로 해당됩니다 .

알버트 아인슈타인 렌쇼 박사

@귀중한

AI는 UX를 혁신할 것 입니다. "X"를 각 개별 "U"에 맞게 사용자 지정할 수도 있습니다.

또한 광고가 방해하는 콘텐츠만큼 매력적이기 때문에 사람들이 광고 차단기를 사용하고 싶어하지 않을 정도로 마케팅 및 광고에 심대한 영향을 미칠 것 입니다.

다니엘 자피아수

@ydreamsglobal

사용자를 알고 점을 연결 하는 중앙 인텔리전스를 사용하여 앱 간의 더 많은 연결 .

모바일 및 컴퓨터 운영 체제가 한 단계 더 발전하고 우리가 마땅히 받아야 할 AI 비서 가 되어야 합니다. OS가 스스로 수정하고 사용자에게 더 잘 적응하며 더 능동적인 시간입니다.

덜체 바에르가

@dulce303

챗봇은 특정 기능에 적합하지만 인지 AI는 모든 기능에 적합 합니다.

Google은 최근에 Deepmind AI를 오픈 소스화했으므로 경험의 핵심에서 Cognitive AI 에이전트를 활용하는 더 많은 애플리케이션을 볼 수 있을 것으로 기대합니다.

주요 AI 플레이어 중 하나의 새로운 소스 릴리스가 있을 때마다 Google Pixel과 같은 장치에서 모바일 앱이 표시되기 시작하고 더 많은 인지도를 얻고 사용자에게 더 깊고 개인적인 수준에서 서비스를 제공할 것 입니다.

딜런 트위니

@dylan20

AI는 여기에 있지만 매우 과장되어 있습니다. 본질적으로 사람들은 이것을 "고급 수학"의 약어로 사용하고 있습니다. 수학 및 (예를 들어) 신경망이 어떻게 작동하는지 공부할 시간이 없다면 이것을 인공 지능이라고 부를 수 있습니다.

그러나 이것은 마법이 아님을 명심하십시오.

본질적으로 새로운 패턴을 발견하기 위해 재귀 알고리즘을 통해 데이터를 푸시하는 방법입니다. 일부 항목, 특히 상당한 양의 데이터(이미지, 인바운드 이메일, 트래픽 패턴)에 대해서는 매우 잘 작동하지만 다른 항목(트위터의 자동 대화식 응답)에는 매우 좋지 않습니다. 주의를 기울이고 전문가를 고용하되 겁먹지 마십시오.

하지만 운전기사로 생계를 유지하고 있다면 긴장해야 합니다. 그리고 사회는 "AI"로 인해 일자리가 사라지거나 근본적으로 바뀔 사람들을 어떻게 도울 수 있을지 고민해야 합니다.

에릭 슈페르트

@eric_seupert

서비스 기반 앱에 대한 더 나은 개인화 및 더 직관적인 제안 이 있지만 2017년에는 많은 앱이 사용자로부터 데이터를 수집 하는 불투명도에 대한 일반 대중의 반발이 있을 것이라고 생각 합니다 .

에스테반 콘트레라스

@SocialNerdia

AI는 인간이 단순히 효율적으로 할 수 없고 하고 싶지 않은 일 을 자동화하기 위해 거대해질 것입니다.

우리는 공상과학 AI와는 거리가 멀지만 컴퓨터 비전과 같은 오늘날 우리가 할 수 있는 일을 통해 모든 디지털 경험에 맥락을 추가할 수 있습니다. 빅 플레이어는 확실히 AI 인프라 제공자가 될 것이며 새로운 신생 기업은 혁신을 가속화할 것입니다. 즉, 이는 우리 앱과 도구가 더 빨리 더 똑똑해질 것임을 의미합니다 .

웹이 수십 년 동안 어떻게 진화했는지는 놀랍습니다. 이제 플랫폼이 성숙하고 널리 채택되고 기술 전반에 걸쳐 원활하게 상호 연결되어 있으므로 우리가 매일 사용하는 전체 웹과 도구를 통해 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다 .

게리 탄

@garrytan

모든 수평적 AI 도구는 결국 오픈 소스가 될 것 입니다.

모든 돈은 수직적 AI 응용 프로그램에서 만들어질 것이며, 대부분은 단순한 소프트웨어 산업이 주요 내러티브 이고 AI는 소프트웨어의 초기 버전이 첫 번째 크롤링한 후 "실행" 단계에서 큰 승수가 됩니다. 그런 다음 도보.

하이케 숄츠

@mobilezeitgeist

AI는 우리에게 완전히 새로운 서비스 , 회사 및 데이터 분석을 제공하여 새로운 서비스와 회사로 이어질 것입니다. 우리는 우리에게 도움이 될 예측 앱을 보게 될 것입니다.

그러나 또한 자동화, 간소화된 프로세스 및 일자리 손실이 크게 증가했습니다 . 빛이 있는 곳에 그림자도 있게 마련이다.

헬렌 키건

@technokitten

AI와 ML은 이미 광고, 미디어 및 앱 경험의 큰 부분을 차지하고 있습니다 .

자동화가 증가할 것입니다. 챗봇에 많은 시간과 돈을 투자하고 있습니다(단, 속도나 정교함은 아직 초기 단계입니다).

알고리즘의 윤리와 의도하지 않은 결과에 대해 업계에서 더 많은 논의를 보고 싶습니다 .

제드 슈나이더만

@jedschneiderman

15년 전과 동일한 기술 이지만 이제 휴대전화에서 사용할 수 있다는 점을 제외하면 더 많은 봇을 볼 수 있습니다 .

제시카 히긴스

@제스콰이어드

섹스 로봇은 역겹다 .

Apple에서 만든 것과 같은 인간 시뮬레이션 디자인 통합은 보편적이어야 합니다.

제임스 카메론

@jamescameron

챗봇은 2017년에 거대한 성장 영역이 될 것이며 테스트 및 학습 단계를 넘어 이동할 것입니다.

그러나 유용성을 제공하고 성가신 인앱 알림 및 프로모션 메시지의 함정을 피해야 합니다. 나는 소비자가 사이트를 탐색하는 방식 , 특히 전자 상거래 소매업체의 관점에서 챗봇이 사이트 탐색 도구가 되는 패러다임 전환의 시작을 볼 수 있습니다 .

챗봇 탐색을 잘하는 최초의 소매업체가 큰 승리를 거둘 것입니다.

마니쉬 파텔

@manishology

우리는 "주문형"에서 "항상 켜짐"으로 이동하고 있습니다.

소프트웨어, 앱 및 도구는 위치와 습관에 따라 사람들의 요구 사항을 예측해야 합니다.

인공 지능과 수집된 데이터를 통해 이러한 사용자 대면 기술은 사용자 요구를 정확하게 예측할 뿐만 아니라 가장 개인화되고 현지화된 방식으로 제공하는 것이 필수적입니다 .

마사 엠

@m3paservices

다음 영역은 도구를 끈끈하게 만들고 성가시거나 방해가 되지 않는 방식으로 일관되게 가치를 제공하는 방법을 찾는 것입니다.

(더 효과적으로 의사 소통하기 위해 AI는 언젠가 우리가 온라인과 오프라인 성격이 다를 수 있는 다차원적 존재임을 이해하는 방법을 알아내야 할 것입니다!)

미카 간트먼

@mfg

모든 것. AI 소프트웨어 자체와 함께 작동하는 앱 및 도구는 모두 함께 더 잘 작동하도록 변경해야 합니다.

가장 큰 문제는 오늘날 AI가 멍청하고 단편적이어서 첫 경험이 형편없다는 것입니다. 이것은 AI가 곧 일반 사람에게 실용적이 될 것이라는 신뢰와 믿음의 부족을 만듭니다.

마이클 델라 페나

@mikepenna

AI를 통해 마케터는 고객 의 관심과 요구에 대한 보다 포괄적인 이해를 기반으로 실시간으로 고객의 요구를 더 잘 감지하고 대응할 수 있습니다 .

브랜드가 고객을 더 잘 지원하고 평생 가치를 창출하기 위해 노력함에 따라 AI 기반 챗봇을 앱에 통합하는 것이 점점 더 대중화될 것입니다. 구글 어시스턴트나 알렉사와 같은 지능형 어시스턴트는 당신의 자동차 보험이 한 달 안에 만료된다는 것을 알려주고 나가서 더 나은 거래를 찾을 수 있을 만큼 충분히 똑똑할 것이다 .

닉 파짓

@nickfajt

우리가 대화할 수 있는 AI 시스템은 계속 실망 할 것입니다 (Tay 참조).

빠르고 정확하며 의미 있는 행동을 취하기 위해 대량의 데이터를 합성하는 AI 시스템은 우리의 일상에 혁명 을 일으킬 것입니다 (자율주행차 참조).

우리는 전자 보다는 후자에 더 많은 시간을 할애해야 합니다.

올리버 쇤쉑

@OSchonschek

AI는 사용자에게 훌륭한 도우미로 이해되어야 하므로 AI와 사용자 간의 인터페이스가 더 쉬워야 합니다 .

펙퐁팟

@pekpongpaet

인터페이스는 더 많은 오디오 또는 채팅 기반 이 되어 사용자 인터페이스를 단순화합니다.

파스칼 클라리세

@PascalClarysse

저는 " 인센티브 크라우드소싱 "이라고 하는 것에서 엄청난 잠재력을 보고 있습니다.

이에 대한 좋은 예는 Machine Zone이 Game of War에서 다국어 라이브 채팅으로 한 일입니다.

피터 해밀턴

@Onein7bn

우리는 이미 Google과 Amazon의 좋은 사람들이 생각하는 것보다 더 많은 도움과 모니터링을 받고 있습니다.

봇이 더욱 강력해지고 시장에 대해서만 책임을 지게 되면서 사회와 정부는 최대한 빨리 규제해야 합니다 .

랜디 프릴럭

@교수님

보다 효율적인 상호 작용.

AI를 통해 기업 은 낮은 수준의 고객 서비스 문제를 가상 비서에게 맡겨 가장 가치 있는 고객에게 시간과 돈을 투자할 수 있습니다 .

마케터는 AI를 사용하여 최고의 잠재 고객을 식별하고 자격을 부여할 수도 있습니다.

레이 왈리아

@raywalia

경험의 더 깊은 인간화 . 경험이 발전함에 따라 덜 로봇적이고 더 유동적이라고 느낄 것입니다. 새로운 마인드 벤딩 응용 프로그램이 공개됩니다.

IBM의 Watson 및 SalesForce의 Einstein과 같은 서비스는 AI를 새로운 방식으로 배포하려는 스타트업의 진입 장벽을 낮출 것 입니다.

릭 매티슨

@rickmathieson

너무 이른 나날입니다.

내가 가장 좋아하는 표현 중 하나는 "당신은 일부를 이기고, 일부는 배운다."입니다. 2017년에는 정말 좋은 학습이 많이 있을 것이라고 생각합니다. 챗봇이 소비자와 소통한 후 학습하고 욕설을 퍼붓는 것을 보면 아직 해야 할 일이 있음을 쉽게 알 수 있습니다. 그러나 그것은 매우 흥미로운 분야이며 브랜드가 디지털이 아닌 상품에 대한 부가 가치 서비스를 통해 확장 가능한 디지털 플랫폼을 구축하기 시작하는 것을 볼 수 있습니다.

우리는 이러한 방식으로 AI를 찾고 있는 비디지털 범주의 고객과 논의 중입니다. 2017년에는 이 분야에서 몇 가지 흥미진진한 혁신이 있을 것입니다.

롭 라 게세

@kr8tr

AI는 몰입형 경험 을 만드는 데 필요한 소프트웨어를 개선하는 데 도움이 될 것 입니다.

AI는 백엔드 프로세스를 계속 개선하고 온라인 구매자를 위한 "제안" 항목을 크게 개선 할 것입니다.

실뱅 고셰

@ 실베인ww

우리는 점점 더 많은 AI가 앱에 통합되는 것을 보게 될 것이라고 생각 합니다 .

Snips.ai와 같은 도구는 이미 AI 보조 SDK를 제공하고 있으며 더 많이 제공될 것입니다.

제공된 사용자 경험이 충분히 좋다면 고객은 봇과 맞춤형 경험을 통해 개인화된 도움을 받는 데 익숙해 질 것 입니다.

토드 해셀턴

@robotdd

마이크는 더 민감해야 Amazon Echo와 Google Home에 소리를 지르지 않습니다 . 상호 작용은 덜 로봇적이고 더 대화적이어야 하지만 우리는 거기에 도달하고 있다고 생각합니다.

AI는 어디에서나 동일하게 작동해야 합니다 . 전화의 Siri는 TV의 Siri와 동일하게 작동하지 않습니다. Google 어시스턴트는 여전히 Google Now와 다릅니다.

토니 롱

@TonyCultEx

오디오 액세스 를 더욱 강조하고 키보드의 필요성을 제거하면 AI를 일상 생활에 쉽게 통합할 수 있으므로 이점이 있습니다.

시나리오에서 뒤처지는 것은 AI가 아니라 인간 과 우리가 기술과 인터페이스하는 방식입니다. 이것이 "목소리"의 개념이 중요한 이유입니다.