Utilizarea tot mai mare a inteligenței artificiale în dezvoltarea aplicațiilor mobile a fost un subiect arzător de discuție recent. Pe măsură ce dezvoltarea aplicațiilor AI continuă să devină mai răspândită în toate industriile, proprietarii de afaceri trebuie să folosească în mod proactiv AI pentru a rămâne competitivi și pentru a oferi valoare clienților lor.

În acest blog, vom explica pe scurt cum AI îmbunătățește dezvoltarea aplicațiilor mobile și experiența utilizatorului.

Ce este Inteligența Artificială?

După cum sugerează și numele, inteligența artificială este o versiune creată artificial a inteligenței noastre naturale. Se referă la conceptul mai larg al mașinilor capabile să îndeplinească sarcini care necesită în mod normal inteligență umană. Aceasta include percepția vizuală, recunoașterea vorbirii, luarea deciziilor și sarcinile de traducere a limbii.

Învățarea automată, un subset al AI, este, de asemenea, esențială în contextul dezvoltării aplicațiilor mobile. AI și învățarea automată pot fi încorporate în mai multe moduri pentru a îmbunătăți dezvoltarea aplicațiilor mobile și experiența utilizatorului:

• Analize predictive

Analiza predictivă utilizează algoritmi de învățare automată pentru a analiza datele și a prezice rezultatele viitoare. În aplicațiile mobile, aceasta poate sugera produse/servicii bazate pe comportamentul utilizatorului sau poate oferi conținut personalizat în funcție de preferințele acestora.

• Procesarea limbajului natural (NLP)

NLP presupune realizarea de mașini capabile să înțeleagă, să interpreteze și să genereze limbajul uman. Ajută la implementarea chatbot-urilor sau asistenților virtuali pentru a înțelege cererile utilizatorilor în aplicațiile mobile. NLP oferă, de asemenea, informații relevante sau îndeplinește sarcini specifice.

• Procesarea imaginilor și video

Algoritmii de învățare automată pot fi utilizați pentru a analiza imagini și videoclipuri în timp real și pentru a efectua sarcini precum recunoașterea obiectelor, recunoașterea facială și analiza sentimentelor. În aplicațiile mobile, acest lucru este util pentru funcții precum etichetarea automată a fotografiilor și videoclipurilor sau pentru a oferi experiențe de realitate augmentată.

• Personalizare

Algoritmii de învățare automată ajută la personalizarea experienței utilizatorului analizând comportamentul și preferințele utilizatorului. De exemplu, într-o aplicație de cumpărături, serviciile de design UI/UX pot folosi învățarea automată pentru a recomanda produse pe baza achizițiilor anterioare sau a istoricului căutărilor.

• Recunoaștere a vorbirii

Algoritmii de învățare automată pot adăuga recunoașterea vorbirii în aplicațiile mobile, permițând utilizatorilor să controleze aplicația și să introducă text fără mâini.

Acestea sunt doar câteva dintre numeroasele moduri în care AI și învățarea automată pot fi în timp ce creează aplicații mobile pentru a îmbunătăți experiența utilizatorului. Cea mai bună abordare depinde de cerințele și obiectivele specifice ale aplicației, precum și de resursele și tehnologia disponibile.

Rolul în creștere al inteligenței artificiale în dezvoltarea aplicațiilor

Iată cum influențează inteligența artificială (AI) industria de dezvoltare a aplicațiilor mobile și experiența utilizatorului:

Chatbots

Un chatbot este un asistent virtual alimentat de inteligență artificială care poate conversa cu utilizatorii prin text sau voce. Aceștia pot oferi asistență în timp real și pot ajuta utilizatorii să programeze întâlniri, să răspundă la întrebări și să rezolve probleme.

De exemplu, H&M, un comerciant de îmbrăcăminte, folosește un chatbot în aplicația sa mobilă pentru a oferi clienților sfaturi personalizate în materie de modă și recomandări de produse.

Personalizare

Algoritmii bazați pe această tehnologie pot analiza datele utilizatorului și modelele de comportament pentru a personaliza experiența aplicației pentru fiecare utilizator în parte.

Aplicația de muzică Spotify este un exemplu excelent în acest caz. Folosește algoritmi AI pentru a crea liste de redare personalizate pentru utilizatorii săi, pe baza obiceiurilor lor de ascultare.

Analize predictive

Analiza predictivă bazată pe inteligență artificială poate ajuta dezvoltatorii de aplicații să obțină informații despre comportamentul utilizatorilor și să prezică tendințele viitoare. Acest lucru poate informa dezvoltarea produsului și poate ajuta dezvoltatorii să ia decizii bazate pe date.

Aplicațiile meteo, de exemplu, le pot folosi pentru a oferi utilizatorilor prognoze meteo personalizate, bazate pe locație.

Ușurința în utilizare

AI poate fi folosit pentru a dezvolta funcții precum recunoașterea imaginii și a vorbirii, făcând aplicațiile mai accesibile și mai ușor de utilizat.

De exemplu, aplicația de muzică Shazam folosește recunoașterea imaginilor și a vorbirii pentru a identifica melodiile și pentru a oferi utilizatorilor informații despre artiști și versuri.

Interfețe de utilizator îmbunătățite

AI poate fi folosit pentru a dezvolta interfețe de utilizator sofisticate care se pot adapta la preferințele și comportamentul utilizatorului.

Aplicația Asistent Google folosește algoritmi AI pentru a înțelege și a răspunde la comenzile din limbaj natural, facilitând interacțiunea utilizatorilor cu aplicația.

Aplicații care țin cont de context

AI poate ajuta dezvoltatorii să creeze aplicații care țin cont de context, care pot înțelege contextul utilizatorului și pot oferi informații și servicii relevante.

O aplicație de călătorie poate folosi tehnologia conștientă de context pentru a oferi utilizatorilor informații în timp real despre zboruri, disponibilitatea hotelului și atracțiile locale în funcție de locația și itinerariul lor.

Testare automată

Instrumentele de testare bazate pe inteligență artificială pot automatiza sarcinile repetitive de testare, reducând eforturile manuale și îmbunătățind eficiența și acuratețea testării.

De exemplu, instrumentul de testare Appium AI folosește algoritmi de învățare automată pentru a automatiza testarea aplicațiilor, ajutând dezvoltatorii să se asigure că aplicațiile lor funcționează corect și nu prezintă erori și probleme de compatibilitate.

Diferite sectoare în care AI îmbunătățește dezvoltarea aplicațiilor mobile

Inteligența artificială a afectat cu siguranță industriile dincolo de tehnologia informației. De fapt, IA a fost integrată în multe sectoare diferite; a jucat un rol esențial în transformarea modului în care operează întreprinderile și oferă valoare clienților lor.

Iată câteva exemple de industrii pe care AI le-a afectat de-a lungul anilor:

• Asistență medicală : AI își demonstrează utilizarea în dezvoltarea planurilor de tratament personalizate, îmbunătățirea imagisticii medicale și accelerarea procesului de descoperire a medicamentelor.
• Finanțe : Detectarea fraudelor, strategii de investiții mai bune și consiliere financiară personalizată pentru clienți sunt posibile datorită acestei tehnologii.
• Producție : AI ajută la optimizarea managementului lanțului de aprovizionare, la îmbunătățirea proceselor de producție și la dezvoltarea strategiilor de întreținere predictivă.
• Comerțul cu amănuntul : Inteligența artificială personalizează experiențele de cumpărături, îmbunătățește recomandările de produse și optimizează strategiile de prețuri.
• Transport : IA este folosită pentru a îmbunătăți fluxul de trafic, a optimiza rutele de livrare și a dezvolta vehicule autonome.

Acestea sunt doar câteva exemple, dar AI are potențialul de a afecta practic orice industrie care poate beneficia de analiza și automatizarea datelor.

Concluzie

Pe măsură ce tehnologia AI continuă să avanseze, impactul acesteia asupra dezvoltării aplicațiilor mobile și asupra experienței utilizatorului va deveni mai pronunțat. Aplicațiile bazate pe inteligență artificială pot oferi utilizatorilor experiențe mai personalizate, intuitive și mai eficiente, îmbunătățindu-le satisfacția generală și loialitatea.

Ne putem aștepta cu siguranță să vedem utilizări și mai inovatoare și mai sofisticate ale dezvoltării aplicațiilor de inteligență artificială.

Biografia autorului

Această postare pe blog este scrisă de Richard Roundy, un dezvoltator senior la AppsChopper, care aduce o experiență bogată în dezvoltarea de aplicații. Este pasionat să-și împărtășească cunoștințele cu alții și este dedicat să rămână la curent cu cele mai recente tendințe din industrie.