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Wie man KI in der Entwicklung mobiler Anwendungen einsetzt?

Künstliche Intelligenz in Apps ist nicht nur ein leistungsstarkes Werkzeug für verschiedene Zwecke, sondern auch ein spannendes und aufstrebendes Feld in der Geschäftswelt. Mit der zunehmenden Beliebtheit von KI-gestützter Technologie in verschiedenen Branchen, von Bildung über den Finanzsektor bis hin zur Medizin, gibt es viele Projekte, die sich entscheiden, speziell eine mobile Künstliche Intelligenz-App zu erstellen, um eine schnellere Datenerfassung und deren weitere Verarbeitung zu erreichen, um Gewinne und Kundenzufriedenheit zu maximieren.
Es hat das Potenzial, exponentiell zu wachsen, daher werden viele Startups diese große Gelegenheit nicht verpassen. Laut Statista wird der globale Marktwert von KI bis 2025 89 Milliarden Dollar überschreiten. Jetzt ist also der richtige Zeitpunkt, um sich auf Innovation zu konzentrieren.

Vorteile von Künstlicher Intelligenz in mobilen Anwendungen

Wenn man über die allgemeine Beschreibung von KI spricht, wird normalerweise die Fähigkeit eines Systems erwähnt, intelligentes Verhalten zu kopieren und ohne menschliches Eingreifen Entscheidungen zu treffen. Es fällt unter die Informatik, die untersucht, wie Computer mit Aufgaben umgehen, die normalerweise höhere kognitive Funktionen wie Denken oder das Erlernen neuer Dinge erfordern. Die Trends im Mobilsektor ändern sich, was zu höheren Erwartungen der Nutzer führt, die personalisierte Erlebnisse auf allen Plattformen wünschen. Apps müssen diese Standards erfüllen, wenn sie hoffen wollen, ihre Beliebtheit bei Verbrauchern zu erhalten, die viele Optionen zur Auswahl haben. Da eine individualisierte und vorausschauende Interaktion für die Mehrheit der kundenorientierten Unternehmen eine Priorität darstellt, umfassen die Hauptvorteile von KI:

Schnelles Lernen von Benutzerverhaltensmustern

Da die Anforderungen wachsen, während die Innovation voranschreitet, warten die Menschen auf eine einzigartige, individualisierte Reise, die auf früheren Käufen, Favoriten und zuletzt angesehenen Produkten basiert. KI ist der Schlüssel zu einer besseren Benutzererfahrung, wenn es darum geht, solche Informationen zu analysieren. Manager mussten potenzielle Kunden manuell priorisieren und persönlich entscheiden, wem und was sie anbieten. Glücklicherweise erledigt KI dies innerhalb von Sekunden, indem sie Aktivitäten studiert und Zielgruppen identifiziert.

Verwendung von neuronalen Netzwerken

Neuronale Netze sind eine Untergruppe des maschinellen Lernens (ML), bei dem Roboter im Grunde jede Art von Daten erhalten und sich basierend darauf selbst beibringen. Heutzutage sind sie stark gefragt für Sprachsynthese, Verhaltensvorhersage, automatische Datenidentifikation und Nachrichtenklassifizierung, Gesichts-/Signal-/Bildrecognition usw. Google und Microsoft haben ihre Übersetzungs-Apps mit NN aktualisiert, indem sie KI-gestützte Offline-Versionen veröffentlicht haben. Facebook hat bereits seine Fähigkeit gezeigt, Personen auf Fotos zu erkennen, indem es vorschlägt, sie zu markieren. Warum benötigen Sie ML für Ihre Art von Projekt? Während ein handcodiertes Programm spezifische Anweisungen benötigt, um eine Aufgabe zu erfüllen, lernt ML, Muster selbst zu erkennen, um den nächsten Schritt vorherzusagen. Der gesamte Entwicklungsprozess und die weitere Wartung der App werden schneller, intelligenter und kosteneffizienter.

Intelligente Suche

KI hat eine neue Art und Weise eingeführt, wie Besuchern beim Suchen nach bestimmten Objekten Vorschläge gemacht werden. Die Kombination aus ML und Bilderkennung hat das Nutzererlebnis auf nie dagewesene Höhen gehoben, insbesondere als die Sprachrecognition implementiert wurde. Es war noch nie einfacher, Google nach irgendetwas online zu fragen.

Konversationelle Benutzeroberfläche

Die interaktive UI-Funktion ist ein perfektes Instrument, das den Verbrauchern hilft, effektiv mit Ihrem Produkt zu kommunizieren, und zwar nach ihren eigenen Bedingungen. Obwohl die Spracherkennung schon eine Weile existiert, macht die konversationelle UI sie robuster. Buchhaltungs- und Finanzunternehmen integrieren diese Innovation und kommunizieren mit Kunden über Text- und Sprachnachrichten. Transaktionen, Käufe und andere In-App-Aktionen werden alle untersucht, um finanzielle Empfehlungen zu geben. Und es beschränkt sich nicht nur auf geschäftsbezogene Produkte: Jetzt wird es auch in der Gesundheitsversorgung, Unterhaltung usw. weit verbreitet, um den Kundenservice auf ein ganz neues Niveau zu heben.

Echtzeitübersetzung

In der heutigen globalisierten Welt, in der Menschen aus verschiedenen Regionen täglich zusammenkommen, gibt es einen wachsenden Bedarf an Übersetzungstools und deren sofortiger Verfügbarkeit. Von virtuellen Assistenten bis hin zu In-Ear-Buds bieten die neuesten KI-gestützten Lösungen eine gleichzeitige Übersetzung von Sprache in zwei Sprachen und garantieren eine genaue Wiedergabe ohne Verzögerung oder unscharfe Klangqualität. Egal, wo Sie sich befinden, ob in einem anderen Land oder ob Sie neben jemandem sitzen, der seine Muttersprache spricht – Sie werden alles ohne Probleme verstehen können. Klingt unrealistisch? Im Jahr 2020 hat der chinesische Riese Alibaba etwas ziemlich Cooles gemacht – sie haben die erste Sitzung mit RTT gestreamt, bei der Chinesisch in Englisch, Spanisch usw. übersetzt wurde. Darüber hinaus hatte das System mit spezifischen ungewöhnlichen Akzenten und Slangwörtern in einem ziemlich lauten Raum zu kämpfen. Um das Verständnis der Roboter für spezifische Phrasen zu verbessern, haben sie eine innovative interne Lösung entwickelt, die Maschinen hilft, das zu hören, was ihnen gesagt wird, durch ihr intelligenteres Modell. Dies wurde im Wesentlichen durch die Integration von visueller Informationsverarbeitung erreicht. So wurden informelle Sätze in formelle umformuliert, wie sie von jemandem verwendet würden, der offizieller spricht als jemand, der oft Slang verwendet, der in Fernsehsendungen oder Filmen zu hören ist.

Monotone Aufgaben schneller abgeschlossen

Vermarkter müssen enorme Mengen an Informationen sammeln und analysieren, um eine Strategie zur Steigerung des Verkaufs zu planen. Die Pflege von Kundendaten erfordert ebenfalls eine übermäßige Menge an Zeit. Apps, die KI nutzen, analysieren solche Datenmengen schnell, um das Nutzerverhalten zu bewerten und superschnelle Entscheidungen zu treffen. Infolgedessen erhält eine solche KI-gestützte App alle notwendigen Informationen selbst und gibt relevante Vorschläge, anstatt die übliche lange multipurpose Strategieplanung, die manuelle Analyse des Besucher Verhaltens und die gesamte Beteiligung der Marketingabteilung zu erfordern. Darüber hinaus sind die Chancen für Fehler, die typisch für menschliche Aktivitäten sind, gering: Mit der Implementierung von KI werden solche Probleme gelöst.

Gesichtserkennungsmöglichkeiten

Im Wettlauf um biometrische Innovation kämpfen mehrere Projekte um die Goldmedaille. Google, Apple, Facebook und Microsoft informieren uns regelmäßig über ihre neuesten Entdeckungen in der Bilderkennung und Gesichtsanalyse. Neben der typischen Gesichtserkennung in unseren Handys ist dieses Feature auch in anderen Bereichen weit verbreitet. Mit dem Gesichtserkennungssystem wird ein spezifischer Besucher identifiziert, indem seine Gesichtszüge gescannt werden. Wenn sie mit den gespeicherten Bildern in der Datenbank übereinstimmen, wird der Zugang gewährt. Biometrische Sicherheitssysteme werden als Ersatz für PINs/Passwörter verwendet. Biometrie nutzt die einzigartigen physischen Merkmale einer Person, d.h. Fingerabdrücke oder Gesichtsscans, um sie zu identifizieren, anstatt sich auf unsichere Methoden zu verlassen, die leicht gestohlen werden können (sowohl physisch als auch elektronisch). Mit der Gesichtserkennung können Kunden sich mit einem schnellen Blick in ihre Konten einloggen. Wenn ein Betrüger versucht, dasselbe zu tun, wird dies sofort aufgedeckt/blockiert! Erste Systeme zur Betrugsprävention im Finanzwesen werden bei den größten Banken eingesetzt, um ihre Mitarbeiter und Kunden zu schützen. Ein neuer Algorithmus nutzt KI zusammen mit Bilddatenbanken, um potenzielle Betrüger zu erkennen, bevor sie Schaden anrichten!

Marktforschung

Wollen Sie die Menge und Art der Produkte/Dienstleistungen vorhersagen, die im Voraus gekauft werden? Maschinenlernalgorithmen auf gesammelten Daten helfen, Verkaufsprognosen zu verbessern, damit Unternehmen besser und mit mehr Vertrauen planen können! Ein solcher Ansatz ermöglicht eine Beschleunigung der Datenverarbeitung, bietet genauere Vorhersagen dank der Möglichkeit, Änderungen basierend auf den neuesten Daten zu automatisieren. Durch die Identifizierung verborgener Muster in der Geschichte vergangener Verkäufe oder anderer Faktoren wie saisonalen Trends kann diese Art von Technologie Unternehmen helfen, intelligentere Marketingentscheidungen zu treffen. Ist es wert, in diesen neuen Ansatz zu investieren? Die Zahlen sprechen für sich: Der Markt für KI im Marketing wird prognostiziert, 107 Millionen bis 2028 zu erreichen. Zum Vergleich: Der globale Sektor wurde im letzten Jahr mit 12.044,46 Millionen bewertet, und die Zahlen werden weiterhin schnell wachsen.

Verbesserte App-Authentifizierung

Die Zukunft einer stärkeren Cyberabwehr ist stark gefragt, da KI-gestützte Angriffe unvermeidlich zu sein scheinen. Diese Systeme müssen mit jedem neuen Trend automatisch aktualisiert und verbessert werden, oder sie könnten hinter dem Fortschritt der Hacker zurückfallen. Jetzt werden wir geduldig auf eine Zeit warten, in der die Authentifizierung noch bequemer wird, mit der Nutzung von KI und biometrischer Technologie für zusätzliche Sicherheit. Dies wird es den Menschen nicht nur ermöglichen, sich keine Sorgen mehr um ihre Daten zu machen, sondern auch Warnungen über mögliche Bedrohungen zu senden, die während einer Interaktion oder Transaktionsprozess auftreten können.

Automatisches Schließen

Es ist ein Muss für Essensliefer- oder Taxi-Apps, den schnellsten Weg zum Punkt „B“ zu finden. Es ist jetzt möglich, Anwendungen mit einer bestimmten ‚lebenden Person‘-Kompetenz zu entwickeln, indem Programme mit der Fähigkeit zum eigenen Denken ausgestattet werden, anstatt echte menschliche Interaktion zu haben. Ein Beispiel, das dieses Szenario zusammenfassen könnte, wäre Uber und wie es in der Lage war, seinen Service mit Hilfe von künstlicher Intelligenz zu verbessern. Uber nutzt automatisches Denken, um den kürzesten Weg zu finden, um die Nutzer schneller abzusetzen, basierend auf der Tageszeit oder aktuellen Verkehrsproblemen. Das System nimmt Daten von all seinen Fahrern, die zuvor Fahrten mit ähnlichen Standorten gemacht haben und mit der Straße vertraut sind, und verwendet diese Informationen, um Muster zu analysieren und bessere Ergebnisse anzubieten.

KI-Technologien, die in mobilen Apps verwendet werden

Maschinenlernen

Maschinelles Lernen ist eine wirklich coole Technologie, die in vielen Apps zu finden ist. Es ist eines dieser Dinge, von denen Sie vielleicht nicht einmal wissen, dass sie existieren, bis Ihre Lieblings-App durch ihre Integration vollständig transformiert wurde! Die Integration von ML in Ihr Produkt wird dazu beitragen, Geschäftsprozesse zu verbessern und die Produktivität zu steigern, indem einfache Aufgaben automatisiert werden, die zuvor von Menschen erledigt wurden, wie Dateneingabe, Prognosen und die Analyse großer Datenmengen.

Spracherkennungstechnologie

Mit Beispielen wie Siri und Cortana, die menschliche Sprache in computerlesbare Formate decodieren, können Sie Ihr Gerät nur mit Sprachbefehlen steuern! Viele Apps implementieren heute diese Funktion, um unser Leben einfacher zu machen.

Technologie der natürlichen Sprache

Es ist die perfekte Lösung für Apps, die mehr tun müssen, als nur ein paar Fragen zu beantworten und E-Mails zu versenden. Die Technologie der natürlichen Sprache kann Berichte, Marktanalysen erstellen und sogar neue Ideen generieren, indem sie Texte zusammenfasst.

Biometrie

Es identifiziert menschliches Verhalten und umfasst physische Aspekte wie die Form oder Größe eines Objekts bis hin zu komplexeren Faktoren wie wer genau den Raum betritt, bevor sie überhaupt sprechen! Biometrie ist zu einem beliebten Marketinginstrument geworden, um Kunden zu authentifizieren. Zum Beispiel analysiert die biometrische Technologie die Stimmen von Ladenbesuchern, was den Eigentümern ermöglicht, Zielgruppen und Marketingmaßnahmen zu verbessern. Sie erkennt Gesten wie Zeigen oder Winken, was eine bessere Analyse des Kundenverhaltens ermöglicht.

Chatbots

Bei der Interaktion mit Ihren Kunden sind Chatbots der virtuelle Assistent für Ihr Unternehmen, der jede Frage mit Leichtigkeit beantwortet. Einige Unternehmen, die Chatbots erfolgreich nutzen und lieben, sind Apple, Amazon und mehr! Bots sprechen und hören nicht nur ohne tatsächliche menschliche Interaktion, sondern analysieren auch, was gesagt oder gefragt wird, und automatisieren Dinge wie das Bereitstellen von Informationen zu einer Bestellung, das Ändern ihrer Details, das Senden von Informationen zu einem Rückruf usw.

Emotionserkennung

Ein interessantes Instrument zur Analyse menschlicher Emotionen anhand ihres Gesichts. Mit Hilfe fortschrittlicher Bildverarbeitung oder Audiodaten zur Emotionserkennung ermöglicht es, die Feinheiten der Sprache zu erfassen, um mit perfekter Genauigkeit zu bestimmen, was jemand in einem bestimmten Moment fühlen könnte.

Bildverarbeitung

Es ist ein leistungsstarkes Werkzeug in der Welt des digitalen Marketings, das für alles von der Identifizierung von Nummernschildern bis hin zur Gesichtserkennung und der Überprüfung von Verbrauchern anhand ihrer Vorlieben während des Checkout-Prozesses in Apps entwickelt wurde.

Texterkennung

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist hilfreich bei der Betrugserkennung und Sicherheit. In der Zukunft könnte sie auf alle möglichen Dinge angewendet werden, von der Informationssuche bei Google bis hin zum effizienteren Lesen von Artikeln. Sie wäre in der Lage, Texte zusammenzufassen, indem sie Entitäten, Zahlen und Namen erkennt, was die Kategorisierungsaufgaben automatisieren würde, wie das Gruppieren ähnlicher Elemente, das Verstehen komplexer Sätze usw.

Fazit

Künstliche Intelligenz in Apps verbessert die Flexibilität und hat auch das Potenzial, die digitale Transformation auf ein höheres Niveau zu treiben. Ein gutes, auf KI ausgerichtetes App- und Webentwicklungsunternehmen versteht, dass es digitalen Unternehmen erheblich hilft, die Kundenerfahrung zu verbessern, indem es den Unternehmen ermöglicht, Verbraucherdaten schneller zu sammeln und zu analysieren. Es unterstützt Unternehmen dabei, komplizierte und monotone Aufgaben schnell zu lösen und etabliert ein höheres Leistungsniveau im Vergleich zu älteren Instrumenten mit direkter menschlicher Interaktion.