В последнее время все более широкое использование искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений является острой темой для обсуждения. Поскольку разработка приложений с ИИ становится все более распространенной во всех отраслях, владельцы бизнеса должны активно использовать ИИ, чтобы оставаться конкурентоспособными и приносить пользу своим клиентам.

В этом блоге мы кратко объясним, как ИИ улучшает разработку мобильных приложений и взаимодействие с пользователем.

Что такое искусственный интеллект?

Как следует из названия, искусственный интеллект — это искусственно созданная версия нашего естественного интеллекта. Это относится к более широкой концепции машин, способных выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Это включает в себя визуальное восприятие, распознавание речи, принятие решений и задачи языкового перевода.

Машинное обучение, подмножество ИИ, также важно в контексте разработки мобильных приложений. ИИ и машинное обучение могут быть объединены несколькими способами для улучшения разработки мобильных приложений и взаимодействия с пользователем:

• Предиктивная аналитика

Предиктивная аналитика использует алгоритмы машинного обучения для анализа данных и прогнозирования будущих результатов. В мобильных приложениях это может предлагать продукты/услуги на основе поведения пользователя или предлагать персонализированный контент на основе его предпочтений.

• Обработка естественного языка (NLP)

НЛП предполагает создание машин, способных понимать, интерпретировать и генерировать человеческий язык. Это помогает внедрить чат-ботов или виртуальных помощников для понимания запросов пользователей в мобильных приложениях. НЛП также предоставляет соответствующую информацию или выполняет определенные задачи.

• Обработка изображений и видео

Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа изображений и видео в режиме реального времени и выполнения таких задач, как распознавание объектов, распознавание лиц и анализ настроений. В мобильных приложениях это полезно для таких функций, как автоматическая пометка фотографий и видео, или для предоставления возможностей дополненной реальности.

• Персонализация

Алгоритмы машинного обучения помогают персонализировать пользовательский опыт, анализируя поведение и предпочтения пользователей. Например, в приложении для покупок службы дизайна UI/UX могут использовать машинное обучение, чтобы рекомендовать продукты на основе предыдущих покупок или истории поиска.

• Распознавание речи

Алгоритмы машинного обучения могут добавить распознавание речи в мобильные приложения, позволяя пользователям управлять приложением и вводить текст без помощи рук.

Это лишь некоторые из многих способов использования ИИ и машинного обучения при создании мобильных приложений для улучшения взаимодействия с пользователем. Лучший подход зависит от конкретных требований и целей приложения, а также от доступных ресурсов и технологий.

Возрастающая роль искусственного интеллекта в разработке приложений

Вот как искусственный интеллект (ИИ) влияет на индустрию разработки мобильных приложений и пользовательский опыт:

Чат-боты

Чат-бот — это виртуальный помощник на базе искусственного интеллекта, который может общаться с пользователями с помощью текста или голоса. Они могут оказывать поддержку в режиме реального времени и помогать пользователям планировать встречи, отвечать на вопросы и решать проблемы.

Например, компания H&M, розничный продавец одежды, использует чат-бота в своем мобильном приложении, чтобы предоставлять клиентам персонализированные советы по моде и рекомендации по продуктам.

Персонализация

Алгоритмы, основанные на этой технологии, могут анализировать пользовательские данные и модели поведения, чтобы персонализировать работу с приложением для каждого отдельного пользователя.

Музыкальное приложение Spotify — отличный пример в этом случае. Он использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания персонализированных списков воспроизведения для своих пользователей на основе их привычек прослушивания.

Предиктивная аналитика

Прогностическая аналитика на основе ИИ может помочь разработчикам приложений получить представление о поведении пользователей и прогнозировать будущие тенденции. Это может дать информацию для разработки продукта и помочь разработчикам принимать решения, основанные на данных.

Погодные приложения, например, могут использовать их для предоставления пользователям настраиваемых прогнозов погоды на основе местоположения.

Удобство для пользователя

ИИ можно использовать для разработки таких функций, как распознавание изображений и речи, что делает приложения более доступными и удобными для пользователя.

Например, музыкальное приложение Shazam использует распознавание изображений и речи для идентификации песен и предоставления пользователям информации об исполнителях и текстах песен.

Улучшенные пользовательские интерфейсы

ИИ можно использовать для разработки сложных пользовательских интерфейсов, которые могут адаптироваться к предпочтениям и поведению пользователя.

Приложение Google Assistant использует алгоритмы искусственного интеллекта для понимания и ответа на команды на естественном языке, что упрощает взаимодействие пользователей с приложением.

Контекстно-зависимые приложения

ИИ может помочь разработчикам создавать контекстно-зависимые приложения, которые могут понимать контекст пользователя и предоставлять соответствующую информацию и услуги.

Приложение для путешествий может использовать контекстно-зависимую технологию для предоставления пользователям информации в режиме реального времени о рейсах, доступности отелей и местных достопримечательностях в зависимости от их местоположения и маршрута.

Автоматизированное тестирование

Инструменты тестирования на основе ИИ могут автоматизировать повторяющиеся задачи тестирования, сокращая объем ручных операций и повышая эффективность и точность тестирования.

Например, инструмент тестирования Appium AI использует алгоритмы машинного обучения для автоматизации тестирования приложений, помогая разработчикам убедиться, что их приложения работают правильно, не содержат ошибок и проблем с совместимостью.

Различные сектора, в которых ИИ улучшает разработку мобильных приложений

Искусственный интеллект, безусловно, повлиял не только на информационные технологии, но и на другие отрасли. На самом деле ИИ был интегрирован во многие различные сектора; он сыграл важную роль в преобразовании того, как предприятия работают и приносят пользу своим клиентам.

Вот несколько примеров отраслей, на которые ИИ повлиял за последние годы:

• Здравоохранение : ИИ доказывает свою полезность при разработке персонализированных планов лечения, улучшении медицинской визуализации и ускорении процесса поиска лекарств.
• Финансы : благодаря этой технологии возможны обнаружение мошенничества, лучшие инвестиционные стратегии и персонализированные финансовые консультации для клиентов.
• Производство : искусственный интеллект помогает оптимизировать управление цепочками поставок, улучшать производственные процессы и разрабатывать стратегии профилактического обслуживания.
• Розничная торговля : Искусственный интеллект персонализирует покупательский опыт, улучшает рекомендации по продуктам и оптимизирует стратегии ценообразования.
• Транспорт : ИИ используется для улучшения транспортного потока, оптимизации маршрутов доставки и разработки автономных транспортных средств.

Это всего лишь несколько примеров, но ИИ может повлиять практически на любую отрасль, которая может извлечь выгоду из анализа данных и автоматизации.

Заключение

По мере того, как технология ИИ продолжает развиваться, ее влияние на разработку мобильных приложений и взаимодействие с пользователем будет только усиливаться. Приложения на базе ИИ могут предложить пользователям более персонализированный, интуитивно понятный и эффективный опыт, повышая их общую удовлетворенность и лояльность.

Мы, безусловно, можем ожидать увидеть еще более инновационные и сложные способы разработки приложений с искусственным интеллектом.

Биография автора

Этот пост в блоге написан Ричардом Раунди, старшим разработчиком AppsChopper, обладающим богатым опытом разработки приложений. Он страстно любит делиться своими знаниями с другими и старается быть в курсе последних тенденций в отрасли.