Inteligența artificială mobilă a cunoscut o creștere semnificativă în 2024, ajungând la aproximativ 19,5 miliarde de dolari. Proiecțiile arată că această tendință ascendentă va continua, piața fiind așteptată să crească cu o rată anuală de 25,1% între 2025 și 2034 (sursă).
Într-o analiză mai recentă, piața AI mobilă a fost evaluată la 22,658 miliarde de dolari în 2024 și se estimează că va crește cu o rată anuală de 28,49%, ajungând la 79,367 miliarde de dolari până în 2029 (sursă).
Aceste cifre subliniază expansiunea rapidă și susținută a sectorului AI mobil, alimentată de progresele tehnologice și integrarea tot mai mare a Inteligenței Artificiale în aplicațiile mobile.
Haideți să vedem care sunt cei 6 pași pentru a integra AI într-o aplicație mobilă.
1. Definește rolul AI în aplicație
Primul pas este echivalent cu prima întrebare pe care trebuie să ți-o pui înainte de a crea o aplicație mobilă. Crearea sau selectarea unui algoritm de Inteligență Artificială depinde de obiectivele pe care vrei să le atingi și de problemele pe care vrei să le rezolvi. Iată patru nevoi de business pentru care algoritmii inteligenți pot aduce beneficii semnificative:
Îmbunătățește Experiența Utilizatorului
Integrarea AI în aplicația ta poate aduce mai multe avantaje cheie. Prin analizarea comportamentului și obiceiurilor utilizatorilor, AI personalizează interfața aplicației pentru o experiență optimizată. Procesarea limbajului natural (NLP) îmbunătățește înțelegerea feedback-ului clienților, facilitând îmbunătățirea continuă a aplicației. De asemenea, un chatbot alimentat de AI asigură rezolvarea rapidă și eficientă a problemelor.
Chatboții pot reduce timpul de așteptare al clienților cu până la 90%, îmbunătățind semnificativ experiența utilizatorului. În plus, chat-ul live poate crește rata de conversie cu o medie de 40% (sursă).
Aceste statistici subliniază impactul pozitiv al AI și al soluțiilor de chat live asupra satisfacției clienților și performanței afacerii.
Optimizează-ți vizibilitatea pe rețelele sociale
AI generativ produce conținut relevant și țintit pentru rețelele tale sociale. 63% dintre specialiștii în marketing confirmă că această strategie le-a îmbunătățit vizibilitatea pe aceste canale. Rețelele sociale joacă un rol tot mai important în procesul de cumpărare, în special pentru 87% dintre clienți.
Ia decizii strategice prin colectarea de date
Analiza profundă a datelor, împreună cu monitorizarea în timp real a indicatorilor cheie de performanță (KPI), permite identificarea tendințelor. AI le folosește pentru a simula diverse scenarii și pentru a estima vânzările viitoare sau pentru a prognoza vulnerabilitățile. Acest lucru este mult mai ușor atunci când software-ul tău de business este interconectat.
Automatizează alte sarcini repetitive pentru a crește productivitatea
Integrarea algoritmilor inteligenți în aplicația ta poate automatiza sarcinile administrative de rutină, cum ar fi crearea facturilor, urmărirea acestora, programarea întâlnirilor și actualizarea sistemelor. Acest proces, cunoscut sub denumirea de automatizare a proceselor de business (BPA), poate îmbunătăți semnificativ eficiența operațională. Conform unui raport Deloitte, organizațiile care implementează Robotic Process Automation (RPA) au înregistrat:
- creștere a productivității de 86%
- reducere a costurilor de procesare cu 59%
- îmbunătățire a calității și acurateței cu 90%
- îmbunătățire a conformității cu 92%
Aceste statistici subliniază beneficiile substanțiale ale automatizării proceselor de business, inclusiv reducerea costurilor operaționale, îmbunătățirea calității și creșterea conformității.
2. Selectează platforma potrivită pentru a-ți crea inteligența artificială
Odată ce ți-ai definit obiectivele, accesează o platformă de Inteligență Artificială pentru a alege cel mai potrivit instrument. Acesta este un set integrat de tehnologii pentru crearea sau utilizarea modelelor de învățare automată (sau învățare aprofundată) (sursă).
Poți cumpăra un model de Inteligență Artificială generativă preconfigurat sau să îți concepi propriul model. Sunt disponibile diverse funcționalități, cum ar fi gestionarea fluxului de lucru, capacități de scalabilitate sau integrarea în mai multe limbi. Pentru a proteja confidențialitatea datelor sau pentru a îmbunătăți funcționalitățile GPS (sursă), este recomandat să creezi o platformă AI complet personalizată.
Principalii furnizori de cloud integrează acum platforme AI, cum ar fi:
- Google Cloud AI;
- Microsoft Azure AI;
- IBM Watson;
- Amazon Web Services (AWS);
- Amazon SageMaker.
Care sunt avantajele și dezavantajele unui model AI preconfigurat?
Un model AI preconfigurat este o modalitate excelentă de a economisi timp și bani. Este ideal pentru funcționalități de bază, cum ar fi chatbots sau recunoașterea imaginilor și este ușor de integrat. Cu toate acestea, nu poate satisface nevoi prea specifice, iar performanța sa depinde de actualizările furnizorului. Pe de altă parte, confidențialitatea datelor sensibile nu este întotdeauna garantată, iar costurile pot crește rapid din cauza abonamentului sau a cantității de date care trebuie prelucrate (sursa).
Care sunt avantajele și dezavantajele unui model AI personalizat?
Dezvoltarea unui model AI complet personalizat oferă un control îmbunătățit al datelor și un conținut de calitate, oferind un avantaj competitiv. Cu toate acestea, necesită investiții semnificative în timp și resurse, inclusiv profesioniști specializați:
- Cercetători de date: Analizează date complexe pentru a dezvolta și antrena modele AI.
- Ingineri în domeniul învățării automate: Transformă prototipurile cercetătorilor de date în soluții scalabile.
- Ingineri de date: Construiesc și întrețin datele, asigurând buna circulație a datelor către algoritmi.
- Dezvoltatori de software: Integrează funcționalitățile AI în infrastructura aplicației mobile, colaborând cu inginerii.
Aceste roluri sunt esențiale pentru implementarea cu succes a IA (sursă).
3. Completează-ți algoritmul cu date de calitate
Completarea algoritmului AI cu date de calitate este esențială pentru construirea unui sistem eficient. Colectarea datelor poate proveni din diverse surse, cum ar fi date interne sau open-source, dispozitive precum laptopuri, tablete și aplicații și platforme precum sisteme CRM și foi Excel.
Instrumente precum Google Open Images, GitHub, Google Analytics și Hotjar pot ajuta la colectarea de date valoroase. După colectarea datelor, următorul pas este organizarea și curățarea acestora prin corectarea erorilor, completarea lacunelor și etichetarea lor (de exemplu, imagini, clipuri video, fișiere text) pentru categorizare. Oamenii de știință din domeniul datelor fac de obicei acest lucru pentru a asigura date de înaltă calitate pentru formarea modelelor (sursă).
4. Antrenează-ți modelul de Inteligență Artificială să funcționeze bine
Atunci când datele sunt gata, antrenează-ți Inteligența Artificială pentru a le recunoaște și a le valorifica la maximum. Acest lucru implică o combinație de învățare automată și învățare aprofundată. Prima tehnică face ca algoritmul să fie autonom în învățarea sa pentru a se îmbunătăți independent. A doua se concentrează pe evoluția rezultatelor pe baza feedback-ului pozitiv sau negativ.
Această etapă vizează perfecționarea sistemului, astfel încât predicțiile sale să devină din ce în ce mai exacte și mai eficiente. După fiecare sesiune de formare, Inteligența Artificială este supusă unei etape de validare pentru a-și evalua performanța. Dacă performanța sa nu este încă optimă, repetă pur și simplu ciclul și antrenează algoritmul cu noi variabile.
Odată ce sistemul inteligent se simte confortabil cu toate datele, acesta intră în faza finală de testare. De astă dată, interogările pe care le primește nu au etichete. Cu toate acestea, un model de învățare automată instruit riguros poate răspunde la acestea fără să facă vreo greșeală.
5. Finalizează integrarea Inteligenței Artificiale în aplicația ta mobilă
Inteligența ta Artificială a trecut de etapa de validare? Felicitări! Acum, tot ce trebuie să faci este să o integrezi în aplicația ta mobilă. Există trei modalități de a face acest lucru (sursă):
- Găzduiește IA direct pe un server sau pe o platformă cloud.
- Integreaz-o pe o interfață de programare a aplicației (API).
- Adaugă elemente noi la interfața utilizator a aplicației.
Odată integrată, efectuează testele finale pentru a te asigura că AI-ul funcționează corespunzător. Părțile sale trebuie să funcționeze împreună fără probleme, iar aplicația trebuie să răspundă fiabil la nevoile utilizatorului. Acordă o atenție deosebită timpului de răspuns al algoritmului tău, deoarece acest parametru rămâne un punct cheie al Experienței Utilizatorului (UX).
6. Monitorizează și optimizează performanța algoritmilor tăi
Doar pentru că AI-ul tău este online nu înseamnă că munca s-a terminat. Dimpotrivă, trebuie să îi monitorizezi constant performanțele, cum ar fi acuratețea predicțiilor sale sau viteza cu care procesează interogările. Datorită proprietăților Machine Learning, asigură-te că algoritmul tău continuă să identifice și să memoreze date noi, astfel încât să rămână actualizat. Optimizarea sistemului prin diverse teste și noi sesiuni de formare garantează o rată satisfăcătoare de angajare cu acest instrument.
Pe scurt
Prin integrarea Inteligenței Artificiale în aplicația ta mobilă (sau web), îmbunătățești experiența de utilizare a instrumentului tău. Ca urmare, câștigi angajament și, în cele din urmă, rate de conversie. Cu toate acestea, adăugarea unui algoritm inteligent la aplicația ta este un proces metodic care necesită know-how și resurse substanțiale. La BluDeskSoft, te putem ajuta să adaugi funcții avansate aplicației pe baza nevoilor tale specifice. Aruncă o privire la serviciile noastre pentru aplicații web și mobile.