8 recursos de IA mais úteis em aplicativos móveis

A Inteligência Artificial está continuamente revolucionando o mundo em que vivemos. A IA nos negócios está sendo usada em vários setores, como saúde, comércio eletrônico, finanças e muitos outros. Os recursos de IA incluem tecnologias como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. A IA também pode ser uma tecnologia revolucionária para o desenvolvimento de aplicativos móveis.

Se você está procurando os recursos de IA mais interessantes que você pode implementar em seu aplicativo móvel, não procure mais! Reunimos alguns exemplos classificados pelas funções que eles oferecem para ajudá-lo a analisá-los facilmente.

Os 8 melhores recursos baseados em IA para implementar em seu aplicativo móvel

1. Recomendações de produtos

As recomendações de produtos alimentadas por IA podem ser usadas em todos os tipos de aplicativos , incluindo, entre outros, comércio eletrônico e streaming. Os modelos de Machine Learning correlacionam as informações coletadas e fazem previsões com base nelas. Um sistema pode começar a recomendar itens depois de receber treinamento sobre as preferências do cliente e os produtos oferecidos. Essas recomendações podem aparecer, por exemplo, em anúncios ou em aplicativos para dispositivos móveis , tornando-se assim um método eficaz de promoção e upselling.

Um dos exemplos mais populares é o Netflix, que sugere filmes e programas com base no que outros usuários com interesses semelhantes assistiram. De fato, 75% dos vídeos assistidos são resultado de recomendações. Graças a esses mecanismos, os usuários se envolvem com o conteúdo e muitas vezes renovam suas assinaturas.

Outro grande exemplo é o Empik Go, a maior base de audiolivros e e-books da Polônia, acessível por meio de dispositivos móveis em um modelo de assinatura fácil. Os usuários podem ver recomendações personalizadas de audiolivros e e-books com base no histórico de suas atividades no aplicativo.

Quando se trata da indústria da moda, os recursos de IA podem melhorar a recomendação de produtos de acordo com preferências como cores, formas ou estilos.

2. Segmentação de clientes

A segmentação de clientes consiste em dividir os clientes em grupos com base em características mútuas . Assim, as empresas podem comercializar para um grupo-alvo preciso e executar campanhas personalizadas. A segmentação baseada em IA permite a atualização automática de segmentos e o dimensionamento desses processos. Graças aos algoritmos de IA, um sistema pode analisar dados sem suposições e é capaz de identificar correlações que os humanos podem ignorar. Dessa forma, as empresas podem encontrar padrões ocultos e segmentar clientes com base apenas nas informações coletadas.

A segmentação de clientes é usada principalmente para enviar e-mails adequados , veicular os anúncios mais precisos possíveis e apresentar ofertas personalizadas . O Play24 é um aplicativo móvel que gera planos com base no perfil do cliente, que usa informações sobre os usuários para sugerir ofertas adequadas.

3. Assistentes de voz e chatbots de texto

Os bots podem aprimorar a experiência do usuário de várias maneiras. Em primeiro lugar, assistentes alimentados por IA e chatbots de texto podem ajudar a resolver os problemas dos clientes e responder às suas perguntas mais rapidamente do que os agentes humanos. Outra possibilidade é usar bots para comércio conversacional , que é um termo que descreve um processo de compra na forma de conversa. Esses assistentes de compras podem solicitar as preferências dos consumidores para recomendar os produtos mais adequados para eles. O comércio conversacional também pode se referir a chatbots em chats ao vivo ou em todos os tipos de aplicativos de mensagens. Algumas marcas aumentam o engajamento e a confiança usando as personalidades do chatbot, que podem ser reveladas no nome do bot, avatar e um estilo de linguagem que expressa a voz da marca.

Desenvolva assistentes de voz e chatbots com inteligência artificial

Saber mais

As empresas podem aproveitar os assistentes de voz fornecidos pelo Google, Amazon ou Apple. Graças à integração com o Google Assistant, Siri e Alexa, os usuários podem interagir com esses aplicativos para fazer compras online, obter suporte ao cliente, pedir comida, reservar voos e usar outros serviços.

Por exemplo, a PZU, o maior grupo de seguros da região CEE, oferece um Assistente de Seguros que suporta a compra móvel de apólices de viagem. Os clientes podem interagir com uma interface de conversação para encontrar ofertas personalizadas rapidamente graças ao Natural Language Understanding, desenvolvido no Google Dialogflow.

Outro excelente exemplo do uso de chatbots em aplicativos móveis são os Quadros de Horários. Esta é uma solução de rastreamento de tempo integrada ao Google Assistant, Alexa e Siri, bem como Slack e Google Chat, para proporcionar uma excelente experiência de conversação. Os usuários podem registrar o tempo gasto em suas tarefas com mais rapidez e facilidade e, portanto, aumentar o fluxo de trabalho.

4. Reconhecimento de imagem

Um dos casos de uso mais populares da visão computacional é o reconhecimento de imagens. Este é o processo pelo qual um algoritmo de IA identifica um objeto em uma imagem digital . Essa tecnologia pode aprimorar muitos recursos, como opções de pesquisa visual, por exemplo. Algumas lojas online, como a BooHoo, permitem que os clientes encontrem os itens desejados mais rapidamente graças às pesquisas visuais. Os consumidores podem fazer upload de uma foto para receber produtos semelhantes de volta como resultado. O reconhecimento de imagem pode ser amplamente aplicado em aplicativos móveis.

Por exemplo, o Planter usa o reconhecimento avançado de objetos para identificar espécies de plantas e, em seguida, aconselhar os usuários sobre como cuidar delas adequadamente. O modelo de classificação deste aplicativo móvel Flutter é baseado em uma rede neural convolucional e é treinado por meio de aprendizado de transferência. Além disso, a classificação é executada exclusivamente no dispositivo do usuário, o que melhora o desempenho do aplicativo. É assim que os recursos de IA podem identificar objetos com base em fotografias e, neste caso, orientar o usuário sobre as instruções de irrigação e os tipos de solo ou fertilizante necessários.

O Google usa o reconhecimento de imagem para várias finalidades. Por exemplo, a tecnologia Google Lens permite detectar objetos para os quais um usuário está apontando sua câmera. O Google Assistant pode responder qual é o objeto específico e fornecer aos usuários as informações, sugestões e traduções apropriadas.

O Google Maps fornece Live View que orienta os usuários com precisão graças ao reconhecimento de imagem e à Realidade Aumentada. Em vez de seguir o mapa 2D, os usuários podem obter direções colocadas no mundo real.

5. Detecção de rosto

O reconhecimento facial é um recurso biométrico baseado em IA que permite a identificação e verificação de uma pessoa a partir de uma imagem ou vídeo digital , analisando recursos exclusivos, como texturas e formas faciais. Essa tecnologia pode ser aplicada em vários aplicativos móveis.

O reconhecimento facial é útil para aumentar a segurança dos aplicativos. Por exemplo, o banco BNP Paribas inclui um mecanismo de conheça seu cliente (KYC) para autorizar o acesso em seu aplicativo GOmobile. Dessa forma, os clientes podem abrir uma conta sem a necessidade de visitar pessoalmente uma agência do banco. O GOmobile compara o ID com um registro de vídeo do rosto da pessoa.

Quando se trata de detecção de rosto, alguns dos aplicativos mais populares que se aproveitam disso são o Facebook e o Instagram. Essas redes sociais fornecem filtros que ajudam a engajar a comunidade na publicação de histórias. A detecção de rosto e a realidade aumentada permitem que os usuários adicionem efeitos às suas histórias . O Spark AR, que é um software entregue pelo Facebook aos criadores, pode identificar três expressões diferentes (beijo, sorriso e surpresa) e também pode rastrear a mão de uma pessoa. Os algoritmos são executados diretamente em smartphones para acelerar o processo, pois os filtros são executados em cada quadro de vídeo (30 por segundo).

6. Pontuação de crédito

As soluções de pontuação de crédito baseadas em IA aplicam análises preditivas. O desafio é prever a probabilidade de uma pessoa pagar um empréstimo que solicitou . Esse software analisa as informações disponíveis na Internet sobre o cliente, por exemplo, de outros bancos e seguradoras, bem como seu comportamento online, incluindo até atividades de mídia social. Isso permite que os bancos tomem uma decisão informada sobre conceder ou não um empréstimo a um cliente específico.

O Nextbank usa pontuação de crédito baseada em nuvem e baseada em IA para processar centenas de pontos de dados de várias fontes. Os algoritmos de aprendizado de máquina analisam as informações sobre histórico de crédito, operações da conta, dados demográficos, parâmetros de empréstimo e muito mais. Um mecanismo de pontuação automatizado pode identificar com precisão empréstimos de alto risco, além de economizar tempo e dinheiro na análise manual dos dados.

7. Autossugestões e autocorreções

Esses recursos podem ser necessários hoje em dia em muitos aplicativos móveis. À medida que a tecnologia é adotada em nossas vidas, a IA é útil para acelerar vários processos, como a digitação.

A Pesquisa Google aproveita os recursos de IA de preenchimento automático para sugerir as frases mais prováveis ​​para que os usuários possam encontrar o conteúdo desejado mais rapidamente. É especialmente importante para experiências móveis, pois digitar em telas pequenas pode ser um desafio. O Google prefere chamar suas frases de preenchimento automático de 'previsões', em vez de 'sugestões'. Isso ocorre porque o sistema foi projetado para ajudar os usuários a obter o que eles mesmos digitariam.

Outro exemplo é o SwiftKey, que é um teclado intuitivo que aprende com o usuário e sugere palavras apropriadas. Os usuários podem alternar entre diferentes idiomas e ainda obter as correções adequadas.

8. Geração de texto

Os geradores de texto baseados em IA podem substituir os escritores humanos na criação de poemas, artigos e outros tipos de textos. Na verdade, a ideia é semelhante ao autocomplete mencionado acima. Os geradores de texto neural requerem uma grande quantidade de dados para analisar a fim de prever as sugestões mais humanas.

Por exemplo, TalkToTransformer.com usa aprendizado de máquina baseado em 8 milhões de sites para comparar suas suposições com o texto real. O resultado é gramaticalmente correto e coerente em termos de tópicos.

AI Dungeon, um jogo de aventura de texto sem limites, é um exemplo extraordinário de geração de texto neural. O AI Dungeon usa uma enorme rede neural profunda para oferecer uma experiência envolvente. Os jogadores decidem por si mesmos o que fazer a seguir, em vez de escolher entre as opções dadas pelos desenvolvedores.

Precisa de uma solução personalizada baseada em IA?

Na verdade, poderíamos continuar com esta lista dos recursos de IA mais interessantes. Talvez, em vez disso, pudéssemos falar sobre suas necessidades de negócios e capacitar seu aplicativo móvel com uma solução proeminente?

Vamos construir juntos soluções digitais baseadas em IA!