Hoje, mesmo a empresa de desenvolvimento de aplicativos móveis começou a consolidar o ML relacionado a outras tecnologias de ponta, por exemplo, IA e análise preditiva. É por isso que o ML capacita os aplicativos móveis a aprender, ajustar e melhorar após algum tempo.
É uma conquista incrível quando você considera a maneira como as alterações solicitam uma ordem expressa dos designers para que os gadgets executem uma atividade específica. No momento em que esse era o padrão, os engenheiros de software precisavam estimar e registrar cada situação concebível (e esse foi um teste fantástico).
Seja como for, com o ML em aplicativos portáteis, removemos o jogo especulativo da condição. Da mesma forma, pode atualizar a experiência do usuário (UX) ao entender a conduta do cliente. Assim, você pode apostar que o ML versátil não será restrito a associados de voz e chatbots.
Então, como os designers de aplicativos versáteis estão utilizando o ML em seus aplicativos? Que tal investigarmos.
Capacitando a funcionalidade de pesquisa avançada
Para transmitir encontros excepcionalmente personalizados no aplicativo, a IA pode ser associada à capacidade de busca para fornecer resultados cada vez mais instintivos e relevantes. Ao ganhar com a conduta do cliente, os cálculos de ML podem organizar e ordenar resultados, dependendo das inclinações individuais.
Hoje, aplicativos versáteis estão bem preparados para reunir e examinar informações como crônicas de busca de clientes. Portanto, esses dados podem ser utilizados juntamente com informações de conduta para classificar os itens da lista organizados por inclinação.
Já poderíamos ver isso na vida real no palco do Reddit. Conforme indicado por Nick Caldwell, ex-vice-presidente de engenharia do Reddit e chefe de produto no Looker, “o Reddit depende vigorosamente da revelação de substâncias ... À medida que o Reddit se desenvolve, os desejos de nossas redes pela experiência que damos e melhorando nossa investigação O estágio nos permitirá abordar um ponto de atormentamento duradouro do cliente de maneira significativa. ”
Ajudando os usuários finais a reduzir custos
Inteligência simulada e cálculos de ML também podem funcionar em conjunto para ajudar o cliente final a atingir um objetivo específico. Por exemplo, a startup Ontrack (localizada em Madri, Espanha) usa cálculos astutos para ajudar as empresas de transporte no Reino Unido a organizar melhor seus cursos de transporte e reduzir os custos de combustível.
A qualquer momento que um cliente salta no aplicativo, ele pode descobrir rapidamente os custos das remessas e reconhecer os cursos de transporte mais produtivos. Da mesma forma, a Ontrack deu um passo adiante, decidindo as opções de tarefas para o bem do motorista, combatendo caminhões mal cheios de bloquear ruas e conectando remessas relacionadas.
Conforme indicado pela organização, essa metodologia pode ajudar a diminuir as milhas nulas (onde um caminhão não tem um monte) em até 25%. Obviamente, o aplicativo chamou a atenção de qualquer aparência da Alcampo, P&G e Decathlon que precisam usar essa inovação para informatizar a organização e o quadro de suas remessas e transportes habituais.
De acordo com John Maliki, diretor da empresa Jonson Transport, “atualmente minha armada é composta por cinco veículos, que são veículos de produtos leves e algumas vans. É preciso que o Ontrack esteja com cerca de 60% do meu recorde agora, absolutamente à luz do fato de que confiamos neles. ”
Um pensamento semelhante também pode ser conectado aos aplicativos de viagem. No caso de usarmos o Mezi (por exemplo, adquirido com atraso pela American Express), por exemplo, os cálculos de ML são utilizados para permitir que os clientes planejem suas viagens ou até mesmo modificá-las no meio do caminho, caso precisem diminuir seus custos . Nessa situação, o aplicativo procurará prontamente as opções e acomodações de viagem mais econômicas.
Os resultados serão baseados em inclinações individuais e conduta passada. Como você pode imaginar, o compromisso do cliente com um aplicativo garante a transmissão de encontros de viagens personalizados predominantes.
Melhorando os protocolos de segurança
Em um momento em que o requisito de segurança é fundamental, a IA também pode ser utilizada para atualizar e garantir a validação da utilização. Por exemplo, os aplicativos podem utilizar som, vídeo e voz para validar clientes, coordenando-os com suas informações biométricas (como sua marca ou rosto exclusivo).
Da mesma forma, essa inovação pode ter o poder de decidir obter direitos para cada cliente individual. Com a chance de usar o BioID e o ZoOm Login, por exemplo, você pode melhorar a segurança e o UX enquanto utiliza a estrutura de validação de rosto ultra-segura no estilo selfie.
À medida que as senhas se tornarem cada vez mais complicadas e inadequadas, presumivelmente observaremos esse avanço doloroso nos próximos meses. Não é difícil prever como o iPhone X introduziu anteriormente o Face ID no mundo por meio de sua avançada estrutura de câmera TrueDepth (que incorpora um projetor spot, uma câmera infravermelha e um iluminador infravermelho).
As estruturas de reconhecimento facial usam mais de 30.000 indicadores infravermelhos (indetectáveis) e desenhos de pontos formam um modelo científico da face. À medida que envelhecemos, ML entra em ação para se adaptar às mudanças físicas em nossa aparência depois de algum tempo.
Da mesma forma, o ML pode participar da observação constante do aplicativo para reconhecer e equilibrar exercícios suspeitos. Embora as convenções de segurança habituais possam apenas proteger o aplicativo contra perigos conhecidos, o ML pode verificar os clientes contra ataques de malware e ransomware não identificados de maneira progressiva.
Atualizando a tradução incorporada
Não podemos negar que o mundo está diminuindo rapidamente. Portanto, no caso de você ser uma startup que pensa em construir um aplicativo portátil, ter uma mentalidade mundial pode ir muito longe no financiamento.
Com o ML, os designers agora poderiam incorporar um intérprete capaz de perceber o discurso progressivamente. Isso implica que seus clientes (ou clientes) em todo o mundo podem, sem dúvida, utilizar seu aplicativo sem nunca cativar um intérprete externo.
No caso de você usar o Airbnb, por exemplo, os compromissos fazem interface com hosts e visitantes que falam mais de 25 dialetos distintos uma vez por dia. Nesse momento, a organização utiliza a API de conversão em nuvem para interpretar postagens, discussões e pesquisas entre seus clientes.
A organização também aprimorou seu aplicativo de visita utilizando o Azar para usar a API do Cloud Speech e a API de tradução da nuvem para interpretar colaborações sólidas entre as duas reuniões.
Os avanços da ML desenvolverão uma qualidade notável no mundo dos aplicativos portáteis, à medida que o UX se transformar no principal diferencial que mantém as marcas importantes. No entanto, ele reservará algum esforço para que esses aplicativos aprendam as inclinações do cliente e se ajustem da mesma maneira.