Slimmere Apps Bouwen Met Mobile AI: Innovatie en Groei Ontgrendelen

Mobile kunstmatige intelligentie verstoort de al razendsnelle mobiele app-ontwikkeling. In 2020 bereikte de mobile AI-sector een waarde van 2,14 miljard dollar, en dat cijfer wordt verwacht 4,5x te groeien tot het jaar 2026. Het is veilig om te zeggen dat mobile kunstmatige intelligentie er is om te blijven, dus laten we ontdekken hoe deze innovatieve technologie in mobiele app-ontwikkeling wordt gebruikt. 

Mobile Kunstmatige Intelligentie Voordelen Begrijpen

Mobile kunstmatige intelligentie heeft als doel mobiele technologie slimmer en functioneler te maken voor gebruikers. Een bekend voorbeeld van de kracht van mobile AI is Amazon's Alexa Shopping-product, dat ongetelde uren klantenservicwerk voor Amazon heeft vrijgemaakt. Op UX-niveau heeft het ook merkbare kwaliteit-van-leven verbeteringen voor eindgebruikers geleverd.

De meest significante industriegroei zal waarschijnlijk komen van AI virtuele assistent technologie. De show-stoppende succes van vorige generatie AI-assistenten zoals Siri en Alexa demonstreert de vasthoudendheid van de technologie. AI-geschikte processoren in next-gen mobiele apparaten komen voorgepakt met diverse intelligente oplossingen zoals taalvertalers, context-bewuste AI-assistenten, AR en VR verbeteringen, en verbeterde beveiligingsfuncties. De toekomst van deze apps en on-board oplossingen is hoge uitbreidbaarheid en integratie met third-party mobiele applicaties, wat ontwikkelaars een volledig AI-ontwikkelingsecosteem biedt.

Projecties voor gerelateerde sectoren zoals smartphones, drones, camera's & imaging, robotica, automotive, en cloud computing tonen ook explosieve groei door mobile AI-technologie. Ondanks pogingen van de overheden van de Verenigde Staten en andere westerse landen om beperkingen op te leggen aan consumenten-drone-technologie, zal de drone-sector waarschijnlijk exponentieel groeien met de beschikbaarheid van AI-geschikte mobiele processoren. Next-gen drones bieden verbazingwekkende functies voor thuis- en zakelijke gebruikers zoals AI-geassisteerde fotografie, AI autopilot en navigatie, oppervlaktemapping en GPS, en nog veel meer toepassingen.

Het potentieel van next-gen AI om ongetelde man-uren uit de AI app-ontwikkelingspijplijn te halen kan niet genoeg benadrukt worden. AI helpt programmeurs obstakels te overwinnen die vroeger veel tijd en geld kostten, zoals het porteren van software over platforms en het elimineren van een groot deel van de handmatige foutcontrole en troubleshooting die ooit door menselijke testers werd gedaan.

Hoe AI Je App Slimmer Maakt

Naarmate het totale aantal mobiele gebruikers blijft groeien doordat jongere, technisch meer geletterde generaties volwassen worden, is de vraag naar functies zoals personalisering exploderend.

Terwijl UI in het verleden op first-party wijze werd afgehandeld door app-ontwikkelaars, is het nu zo dat veel app-ontwikkelaars on-board UI van smartphonefabrikanten benutten om een interface voor hun gebruikers te bieden. Naarmate deze fabrikanten AI-geschikte processoren includeren, kunnen smartphones gebruikersgedrag analyseren en real-time aanpassingen van app-interfaces uitvoeren voor verbeterde gebruikerservaring, zoals knoppen in de interface een paar millimeters verschuiven om rekening te houden met variatie in de grootte van de vingers van een gebruiker.

Kunstmatige intelligentie brengt verbazingwekkende nieuwe mogelijkheden naar mobiele ontwikkeling door machine learning, herkenningstechnologieën, biometrie en spraaktechnologieën.

Machine Learning

Er is een reden dat veel bedrijven zoveel geld hebben geïnvesteerd in machine learning-ontwikkeling, wat neerkomt op het vermogen van het machine learning-paradigma om gebruikersgedrag te voorspellen en te optimaliseren wat leidt tot upsells en cross-sells.

Veel van Spotify USA, Inc.'s succes met zijn flagship-applicatie, Spotify, is te danken aan machine learning-integratie. Spotify levert op maat gemaakte afspeellijsten en aandachttrekkende content zoals nieuwe releases relevant voor de belangen van een klant direct bij het opstarten van de app. Machine learning verbetert niet alleen de eindgebruikerservaring met de app in het algemeen, maar houdt ze ook terugkerend voor meer door context te gebruiken om passende content te leveren om totale gebruiksurren te verhogen.

In een hoogst competitieve app-markt gedreven door metrics zoals hoe lang de gebruiker je app heeft gebruikt, stelt machine learning bedrijven in staat om gebruikers te verteren en betrokken te houden, wat relevante metrics opdrijft om hoger te ranken in Google Play en de App Store.

Online retailers gebruiken machine learning om een profiel voor hun klanten te genereren op basis van diverse metrics zoals aankopen die de klant al heeft gedaan, de relatie van de klant met andere gebruikers, het gedrag van de klant op de site of applicatie, en vele andere factoren. Met deze data geeft de retailer de klant een set aanbevolen producten op basis van hun interesses. Bijvoorbeeld, Amazon maakt uitgebreid gebruik van machine learning om klanten te verbinden met producten die ze waarschijnlijk zullen kopen. Machine learning is aanwezig in elke fase van de Amazon logistieke workflow van de eindgebruikerservaring met de site of app tot de manier waarop verzendingsschema's worden geoptimaliseerd.

Grote transportaanbieders zoals Uber implementeren machine learning in hun logistieke apps om chauffeurs up-to-date informatie over de weg te geven. Machine learning-oplossingen helpen de snelst mogelijke route voor chauffeurs te voorspellen, geoptimaliseerd voor potentiële verkeersopstoppingen. Door historische data te gebruiken om inferenties over wegcondities te maken, kunnen ML-gebaseerde applicaties ook real-time verkeersinfo in historische projecties pluggen om de meest nauwkeurige gokken te maken.

Herkenningstechnologie

Mobile AI drijft baanbrekende beeldherkenningstechnologie zoals Google Lens. Google Lens en andere vergelijkbare apps hebben de manier gerevolutioneerd waarop veel mensen interactie hebben met de wereld. Vooruitgang in beeldherkenning heeft het mogelijk gemaakt om alles te doen, van het herkennen van specifieke plantensoorten tot het vertalen van vreemde taaltekst in real-time met OCR aangedreven door machine learning.

Financiële instellingen gebruiken dezelfde technologie in hun mobiele apps om cheques te verwerken zonder dat de klant de bankfiliaal hoeft te betreden. Apothekers gebruiken deze tech om medische recepten te scannen en in software te importeren om de aanwezigheid van het medicijn in apotheekdatabases te controleren. Detailhandelaren gebruiken OCR om waardevolle inzichten uit inkooporderanalyses automatisch te extraheren. En de lijst gaat nog verder.

Next-gen mobile AI verbetert eerdere gezichtsherkenningstechnologie, door gebruik te maken van technologieën zoals kunstmatige neurale netwerken om het proces van het detecteren van menselijke gezichten te versnellen. Mobile AI gezichtsherkenning-modules doorzoeken de afbeelding in real-time, detecteren en volgen menselijke gezichten. Eenmaal een gezicht in een afbeelding gelabeld, wordt het gezicht correct uitgelijnd voor verdere analyse. Kenmerken worden dan uit het gezicht geëxtraheerd en gematcht met een database van gezichtsinformatie om betrouwbare authenticatie te bieden.

AI-biometrie verhoogt het beveiligingsniveau van mobiele applicaties aanzienlijk, waardoor ze geschikt zijn voor het opslaan van gevoeligere data. Dit vergroot de use cases van mobiele applicaties voor gebieden als gezondheidszorg, overheid, financiën, en meer.

Spraaktechnologieën

Gesofisticeerde text-to-speech technologie profiteert van mobile kunstmatige intelligentie implementaties, die heldere en duidelijke stemfunctionaliteit leveren gegenereerd uit tekstinput. Verbeterde text-to-speech helpt visueel gehandicapte gebruikers apps en websites te navigeren, wat statische tekst transformeert in rijk gestemde content. Naarmate text-to-speech technologie verbetert, zullen gebruikers in staat zijn om hele boeken in audioboeken om te zetten met een tik op de knop.

AI-assistent technologie gebruikt spraakherkenning aangedreven door mobile kunstmatige intelligentie om te interageren met gebruikers zonder enige latentie. Geformuleerde commando's van de gebruiker worden verwerkt tot acties door de virtuele assistent, wat een naadloze ervaring levert. Bijvoorbeeld, Amazon's Alexa en Apple's Siri zijn nu in staat om veel verschillende verzoeken uit te voeren, intelligenterwijs de intentie van het verzoek van de gebruiker afleidend op basis van context, infererend waar informatie incompleet is.

De Aankomende Veranderingen

De mobile kunstmatige intelligentie sector groeit exponentieel. Veel industrieën staan voor snelle transformatie door vooruitgang in kunstmatige intelligentie technologie. Naarmate mobiele processoren AI-vriendelijke features integreren, zullen de AI-capaciteiten van first- en third-party applicaties drastisch verbeteren. 

Kerntechnologieën die dit mogelijk maken zijn machine learning, herkenningstechnologie, biometrie, en spraaktechnologieën. Mobile AI helpt processen te optimaliseren, obstakels voor gebruikers en aanbieders te verwijderen, relevante content te leveren, eindgebruikersbetrokkenheid te verbeteren, en het ontwikkelingsproces te verbeteren. AI maakt mobiele apps meer uitbreidbaar, modulair, dynamisch, en biedt superieure prestaties voor zowel ontwikkelaars als gebruikers.