Ein-des-ein blog

איך להשתמש בבינה מלאכותית בפיתוח אפליקציות ניידות?

בינה מלאכותית באפליקציות היא לא רק כלי עוצמתי למטרות שונות, אלא גם תחום מרגש ומתרקם בעולם העסקים. עם הטכנולוגיה המונעת על ידי בינה מלאכותית שהופכת לפופולרית יותר ויותר בתעשיות שונות, מהחינוך ועד למגזר הפיננסי או הרפואה, ישנם פרויקטים רבים שמחליטים באופן ספציפי ליצור אפליקציית בינה מלאכותית ניידת כדי להשיג איסוף נתונים מהיר יותר ועיבוד נוסף שלו כדי למקסם רווחים ושביעות רצון של לקוחות.
יש לו את הפוטנציאל לגדול באופן אקספוננציאלי, כך שהרבה סטארטאפים לא הולכים לפספס הזדמנות כל כך גדולה. לפי סטטיסטה, שווי השוק הגלובלי של בינה מלאכותית יעלה על 89 מיליארד דולר עד 2025. אז עכשיו זה הזמן הנכון להתמקד בחדשנות.

יתרונות של אינטליגנציה מלאכותית באפליקציות ניידות

כשמדברים על התיאור הכללי של בינה מלאכותית, היכולת של מערכת להעתיק התנהגות אינטליגנטית ולקבל החלטות ללא קלט אנושי מוזכרת בדרך כלל. זה נופל תחת מדעי המחשב שחוקרים כיצד מחשבים מתמודדים עם כל סוג של משימות שדורשות בדרך כלל תפקוד קוגניטיבי גבוה יותר כמו הסקה או למידה של דברים חדשים. המגמות בתחום המובייל משתנות, מה שמוביל לציפיות מוגברות מצד המשתמשים שמעוניינים בחוויות מותאמות אישית בכל הפלטפורמות. אפליקציות חייבות לעמוד בסטנדרטים הללו אם הן מקוות לשמור על הפופולריות שלהן בקרב הצרכנים שיש להם הרבה אפשרויות לבחור מהן. כפי שאינטראקציה מותאמת אישית וחזויה היא עדיפות לרוב העסקים הממוקדים בלקוחות, היתרונות העיקריים של בינה מלאכותית כוללים:

למידה מהירה של דפוסי התנהגות משתמש

כשהדרישות הולכות וגדלות עם התקדמות החדשנות, אנשים מחכים למסע ייחודי ואישי המבוסס על רכישות קודמות, מועדפים ומוצרים שנצפו לאחרונה. בינה מלאכותית היא המפתח לחוויית משתמש טובה יותר כשמדובר בניתוח מידע כזה. מנהלים נאלצו לתת עדיפות ללקוחות פוטנציאליים באופן ידני ולהחליט בעצמם למי ומה להציע. למרבה המזל, בינה מלאכותית מבצעת זאת בתוך שניות, לומדת פעילויות ומזהה קהלי יעד.

שימוש ברשתות עצביות

רשתות עצביות הן תת-קבוצה של למידת מכונה (ML) כאשר רובוטים מקבלים בעצם כל סוג של נתונים ומלמדים את עצמם על בסיסם. בימינו, יש דרישה גבוהה לסינתוז דיבור, חיזוי התנהגות, זיהוי נתונים אוטומטי וסיווג הודעות, זיהוי פנים/סיגנלים/תמונות וכו'. גוגל ומיקרוסופט שדרגו את אפליקציות התרגום שלהם עם NN על ידי שחרור גרסאות לא מקוונות המופעלות על ידי AI. פייסבוק כבר הראתה את היכולת שלה לזהות אנשים בתמונות על ידי הצעת תיוג שלהם. מדוע אתה זקוק ל-ML עבור סוג הפרויקט שלך? בעוד שתוכנית שנכתבה ביד דורשת הוראות ספציפיות כדי להשלים משימה, ML לומד לזהות דפוסים בעצמו כדי לחזות את הצעד הבא. כל תהליך הפיתוח ותחזוקת האפליקציה לאחר מכן הופכים למהירים, חכמים וחסכוניים יותר.

חיפוש חכם

בינה מלאכותית הציגה דרך חדשה למבקרים לקבל הצעות בזמן חיפוש אחר אובייקטים מסוימים. השילוב של למידת מכונה וזיהוי תמונה העלה את חוויית הצרכן לגבהים שמעולם לא נראו, במיוחד כאשר הוטמעה טכנולוגיית זיהוי קולי. לבקש מגוגל כל דבר באינטרנט מעולם לא היה קל יותר.

ממשק שיחה

פונקציית ה-UI האינטראקטיבית היא כלי מושלם שיכול לעזור לצרכנים לתקשר ביעילות עם המוצר שלך על פי התנאים שלהם. למרות שזיהוי דיבור קיים כבר זמן מה, ה-UI השיחתי עושה אותו יותר חזק. חברות חשבונאות ופיננסים משלבות את החדשנות הזו ומתקשרות עם לקוחות באמצעות הודעות טקסט ודיבור. עסקאות, רכישות ופעולות אחרות בתוך האפליקציה נלמדות כדי לתת המלצות פיננסיות. וזה לא מוגבל רק למוצרים עסקיים: עכשיו זה נמצא בשימוש נרחב בבריאות, בידור וכו', ומעלה את התמיכה בלקוחות לרמה חדשה.

תרגום בזמן אמת

בעולם הגלובלי של היום שבו אנשים מאזורים שונים נפגשים יחד על בסיס יומי, ישנה עלייה בצורך בכלי תרגום ובזמינותם המיידית. מעוזרי וירטואליים ועד אוזניות בתוך האוזן, הפתרונות המתקדמים המונעים על ידי בינה מלאכותית מספקים תרגום סימולטני של דיבור בשתי שפות, ומבטיחים העברה מדויקת ללא זמן השהיה או איכות צליל מעורפלת. לא משנה היכן אתה נמצא, אם זה במדינה אחרת או שאתה יושב ליד מישהו המדבר בשפת האם שלו – תוכל להבין הכל ללא בעיות. נשמע לא מציאותי? בשנת 2020, ענקית הסחר הסינית עליבאבא עשתה משהו די מגניב – הם שידרו את המפגש הראשון אי פעם עם RTT שבו סינית תורגמה לאנגלית, ספרדית וכו'. יתרה מכך, המערכת התמודדה עם מבטאים לא רגילים, מילים סלנג בחדר רועש למדי. כדי לשפר את הבנת הרובוטים לגבי ביטויים ספציפיים, הם פיתחו פתרון חדשני פנימי שעוזר למכונות לשמוע מה נאמר להן דרך המודל החכם יותר שלהן. זה נעשה בעצם על ידי שילוב של זיהוי מידע חזותי. כך, משפטים לא פורמליים נוסחו מחדש למשפטים פורמליים כפי שהיו בשימוש על ידי מישהו שמדבר בצורה רשמית יותר מאדם שמשתמש בשפת סלנג ששמעה לעיתים קרובות בתוכניות טלוויזיה או סרטים.

משימות מונוטוניות הושלמו מהר יותר

משווקים חייבים לאסוף ולבחון כמויות עצומות של מידע כדי לתכנן אסטרטגיה להנעת מכירות. שמירה על נתוני צרכנים דורשת גם כן כמות לא סבירה של זמן. אפליקציות שמשתמשות בבינה מלאכותית מנתחות במהירות כמויות כאלה של נתונים כדי להעריך פעילויות משתמשים ולקבל החלטות מהירות במיוחד. כתוצאה מכך, במקום תכנון אסטרטגיה רב-תכליתי ארוך רגיל, ניתוח התנהגות מבקרים ידני, ומעורבות של כל מחלקת השיווק, אפליקציה כזו המופעלת על ידי בינה מלאכותית מקבלת את כל המידע הנדרש בעצמה ומספקת הצעות רלוונטיות. בנוסף, הסיכויים לטעויות טיפוסיות לפעילות אנושית הם זעירים: עם יישום של בינה מלאכותית, בעיות כאלה נפתרות.

יכולות זיהוי פנים

במרוץ לחדשנות ביומטרית, מספר פרויקטים נאבקים על מדליית הזהב. גוגל, אפל, פייסבוק, מיקרוסופט מעדכנים אותנו באופן קבוע על הגילויים האחרונים שלהם בזיהוי תמונות וניתוח פנים. מלבד פתיחת פנים טיפוסית בטלפונים שלנו, תכונה זו מיועדת ליישום נרחב בתחומים אחרים. עם התאמת הפנים, מבקר ספציפי מזוהה על ידי סריקת תווי הפנים שלו, אם זה תואם לתמונות שנרשמו במסד הנתונים, גישה ניתנת. מערכות אבטחה ביומטריות משמשות כתחליף לקודים סודיים/סיסמאות. ביומטריה לוקחת את התכונות הפיזיות הייחודיות של הפרט, כלומר טביעות אצבעות או סריקות פנים, כדי לזהות אותם במקום להסתמך על שיטות לא בטוחות שניתן בקלות לגנוב (גם פיזית וגם אלקטרונית). עם זיהוי פנים, לקוחות יכולים להיכנס לחשבונות במבט מהיר. אם מתחזה מנסה לעשות את אותו הדבר, זה ייחשף/יחסם מיד! מערכות למניעת הונאות פיננסיות ראשונות מוצבות בבנקים הגדולים ביותר כדי להגן על העובדים והלקוחות שלהם. אלגוריתם חדש משתמש בבינה מלאכותית יחד עם מסדי נתונים של תמונות כדי לזהות נוכלים פוטנציאליים לפני שהם גורמים לנזק!

תחזיות שיווק

רוצים לחזות את כמות וסוג המוצרים/שירותים שיירכשו מראש? אלגוריתמים של למידת מכונה על נתונים שנאספו מסייעים לשפר את תחזיות המכירות כך שהחברות יכולות לתכנן טוב יותר בביטחון! גישה כזו מאפשרת להאיץ את עיבוד הנתונים, מספקת תחזיות מדויקות יותר בזכות היכולת לאוטומט שינויים בהתבסס על הנתונים האחרונים. על ידי זיהוי דפוסים חבויים לאורך ההיסטוריה של מכירות קודמות או גורמים אחרים כמו מגמות עונתיות, סוג זה של טכנולוגיה יכול לעזור לחברות לקבל החלטות שיווקיות חכמות יותר. האם זה שווה להשקיע בגישה החדשה הזו? המספרים מדברים בעד עצמם: השוק של בינה מלאכותית בשיווק צפוי להגיע ל-107 מיליון עד 2028. רק כדי להשוות, הסקטור הגלובלי היה שווה 12,044.46 מיליון בשנה שעברה ומספרים ימשיכו לגדול במהירות.

שיפור אימות האפליקציה

עתיד ההגנה הסייבר החזקה נמצא בדרישה גבוהה כאשר התקפות מונעות על ידי AI נראות בלתי נמנעות. מערכות אלו ידרשו עדכון ושיפור עם כל מגמה חדשה באופן אוטומטי, אחרת הן עלולות להישאר מאחור בהתפתחות ההאקרים. עכשיו נחכה בסבלנות לזמן שבו האימות יהפוך לנוח עוד יותר, עם השימוש בטכנולוגיית AI וביומטריקה לביטחון נוסף. זה לא רק יאפשר לאנשים לא לדאוג יותר לגבי הנתונים שלהם אלא גם לשלוח התראות על כל איום אפשרי שעשוי להתעורר במהלך כל אינטראקציה או תהליך עסקה.

הסקה אוטומטית

זהו הכרח עבור אפליקציות משלוח אוכל או מוניות למצוא את הדרך המהירה ביותר להגיע לנקודה "B". כעת אפשר לפתח אפליקציות עם יכולת 'אדם חי' מסוימת על ידי הענקת כוח לתוכניות לחשוב בעצמן במקום שיהיה צורך באינטראקציה עם בני אדם חיים. דוגמה אחת שיכולה לסכם את הסcenario הזה תהיה אובר ואיך היא הצליחה לשפר את השירות שלה בעזרת אינטליגנציה מלאכותית. אובר משתמשת בהסקה אוטומטית כדי למצוא את הדרך הקצרה ביותר להוריד משתמשים מהר יותר בהתבסס על הזמן ביום או בעיות תנועה נוכחיות. המערכת לוקחת נתונים מכל הנהגים שלה שלקחו בעבר נסיעות עם מיקומים דומים ומכירים את הדרך ומשתמשת במידע הזה כדי לנתח דפוסים ולהציע תוצאות טובות יותר.

טכנולוגיות בינה מלאכותית בשימוש באפליקציות ניידות

למידת מכונה

למידת מכונה היא טכנולוגיה ממש מגניבה שניתן למצוא אותה פועלת בהרבה אפליקציות. זו אחת מאותן דברים שאולי אפילו לא ידעתם שהם קיימים עד שהאפליקציה האהובה עליכם השתנתה לחלוטין בזכות השילוב שלה! שילוב של ML במוצר שלך יסייע לשפר את תהליכי העסק ולהגביר את הפרודוקטיביות על ידי אוטומציה של משימות פשוטות שביצעו בעבר בני אדם כמו הזנת נתונים, חיזוי וניתוח כמויות גדולות של נתונים.

טכנולוגיית זיהוי דיבור

עם דוגמאות כמו סירי וקורטנה שמפענחות דיבור אנושי לפורמטים קריאים על ידי מחשב, אתה יכול לשלוט במכשיר שלך רק באמצעות פקודות קוליות! הרבה אפליקציות מיישמות תכונה זו היום כדי להקל על חיינו.

טכנולוגיית שפה טבעית

זהו הפתרון המושלם עבור אפליקציות שצריכות לעשות יותר מאשר רק לענות על כמה שאלות ולשלוח מיילים. טכנולוגיית שפה טבעית יכולה ליצור דוחות, סקירות שוק ואפילו לייצר רעיונות חדשים על ידי סיכום טקסטים.

ביומטריה

זה מזהה התנהגות אנושית וכולל היבטים פיזיים כמו צורת או גודל של אובייקט ועד גורמים מורכבים יותר כמו מי בדיוק נכנס לחדר לפני שהם מדברים! ביומטריה הפכה לכלי שיווק פופולרי לאימות לקוחות. לדוגמה, טכנולוגיה ביומטרית מנתחת את קולות המבקרים בחנות, מה שמאפשר לבעלים לשפר את המיקוד ואת פעולות השיווק. היא מזהה מחוות כמו הצבעה או גלים, מה שמסייע לניתוח התנהגות הלקוחות בצורה טובה יותר.

צ'אטבוטים

כאשר אתה מתקשר עם הלקוחות שלך, צ'אטבוטים הם העוזרים הווירטואליים של החברה שלך שעונים על כל שאלה בקלות. כמה חברות שמשתמשות בהצלחה ואוהבות צ'אטבוטים כוללות את אפל, אמזון ועוד! בוטים לא רק מדברים ומקשיבים ללא אינטראקציה אנושית אמיתית אלא גם מנתחים מה נאמר או נשאל ומאוטומטים דברים כמו מתן פרטים על הזמנה, שינוי הפרטים שלה, שליחת מידע על שיחה חוזרת וכו'.

זיהוי רגשות

כלי מעניין לניתוח רגשות אנושיים מהפנים שלהם. בעזרת עיבוד תמונה מתקדם או נתוני שמע לזיהוי רגשות, הוא מאפשר ללכוד את הדקויות של הדיבור כדי לקבוע מה מישהו עשוי להרגיש בכל רגע נתון עם דיוק מושלם.

זיהוי תמונה

זהו כלי רב עוצמה בעולם השיווק הדיגיטלי שנוצר לכל דבר, החל מזיהוי לוחות רישוי ועד זיהוי פנים ובדיקת צרכנים לפי העדפותיהם במהלך תהליכי תשלום באפליקציות.

זיהוי טקסט

עיבוד שפה טבעית הוא מועיל בזיהוי הונאות וביטחון. בעתיד, ניתן יהיה ליישם אותו על כל מיני דברים, מחיפוש מידע בגוגל או קריאת מאמרים בצורה יעילה יותר. הוא יוכל לסכם טקסט על ידי זיהוי ישויות, מספרים ושמות, מה שיאוטומט את משימות הקטגוריזציה כמו קבוצת פריטים דומים יחד, הבנת משפטים מורכבים וכו'.

סיכום

בינה מלאכותית באפליקציות משפרת גמישות ויש לה גם פוטנציאל להניע טרנספורמציה דיגיטלית לרמות גבוהות יותר. חברה טובה לפיתוח אפליקציות ואתרים הממוקדת בבינה מלאכותית מבינה שזה מסייע מאוד לעסקים דיגיטליים בשיפור חוויית הלקוח על ידי כך שהיא מאפשרת לחברות לאסוף ולנתח נתוני צרכנים במהירות רבה יותר. זה מסייע לארגונים בפתרון משימות מורכבות ומשעממות במהירות ומקנה רמה גבוהה יותר של ביצועים בהשוואה לכלים ישנים יותר עם אינטראקציה ישירה עם בני אדם.