В настоящее время глобальная тенденция интеграции ИИ в мобильные приложения популярна как никогда. С января 2023 года как успешные предприятия, так и перспективные стартапы начинают искать инновационные инструменты на базе ИИ для интеграции в существующие и будущие проекты, особенно в области разработки мобильных приложений.

Использование мобильных ИИ-решений может не только повысить производительность продукта и обеспечить лучший опыт, но и помочь остаться вне конкуренции. И поэтому мы видим сотни компаний, инвестирующих в эту перспективную нишу. В 2022 году мировой рынок искусственного интеллекта оценивался в 119,78 миллиарда долларов, и ожидается, что к 2030 году он достигнет поразительной 1591,03 миллиарда долларов!

Таким образом, чем раньше вы начнете использовать мобильный ИИ, тем больше прибыли получит ваша компания.

В этой статье лучшие разработчики ИИ из IdeaSoft раскроют основы внедрения искусственного интеллекта в мобильные приложения, чтобы помочь вам найти мощное решение для вашего бизнеса. Мы проанализируем успешные примеры разработки ИИ-приложений, полезные советы и потенциальные проблемы интеграции ИИ, а также поделимся своим опытом в мобильных ИИ-проектах.

ИИ в разработке мобильных приложений в 2023 году

Поскольку на рынке появляется все больше и больше прогрессивных решений в области искусственного интеллекта, потенциал искусственного интеллекта кажется неиспользованным. В частности, разработка мобильного ИИ имеет огромные преимущества как с точки зрения компании, так и с точки зрения клиентов. Некоторые из наиболее важных включают в себя:

  • Персонализация и прогнозирование. Мобильный искусственный интеллект обеспечивает персонализированный, ориентированный на пользователя опыт и дает прогностические предложения на основе пользовательских данных и моделей поведения.
  • Вовлечение и эффективность. Аналитика мобильного ИИ предоставляет ценную информацию для бизнеса на основе взаимодействия с клиентами, производительности приложений и рыночных тенденций, что приводит к повышению эффективности, открывает больше возможностей для повышения качества продукции и повышения вовлеченности клиентов.
  • Автоматизация и снижение затрат. Алгоритмы машинного обучения (ML) автоматизируют задачи, оптимизируют рабочие процессы и оптимизируют распределение ресурсов. Это позволяет компаниям сократить операционные расходы и оптимизировать свои бюджеты.

Осознавая потенциал искусственного интеллекта в мобильных приложениях, он уже интегрирован в популярные помощники ИИ, инструменты для самообучения и приложения для редактирования, такие как Google Assistant, Amazon Alexa, ELSA Speak, Face App и многие другие. Кроме того, широко распространена практика использования мобильного искусственного интеллекта в IoT (интеллектуальные устройства для автомобилей или гаджеты для умного дома), что произвело революцию в пользовательском опыте. Например, приложение для видеорегистратора от Nexta представляет собой сеть между транспортными средствами на базе искусственного интеллекта, которая может своевременно выявлять опасности на дороге и предупреждать о спасении жизни.

Узнайте больше о наших услугах по разработке AI/ML.

Подготовка к интеграции ИИ в мобильную разработку: основные моменты

Планирование — один из важнейших этапов разработки любого проекта. А когда дело доходит до искусственного интеллекта в мобильных приложениях, тщательная подготовка — от идеи до развертывания — может либо помочь, либо разрушить ваш проект разработки приложений ИИ. Основываясь на обширном опыте в области мобильного искусственного интеллекта, команда разработчиков искусственного интеллекта из IdeaSoft наметила основные аспекты, которые работают для каждого решения на основе искусственного интеллекта.

Это всего лишь несколько основных предложений, которые помогут вам подготовиться к добавлению ИИ в ваше приложение и максимизировать его производительность, чтобы полностью удовлетворить потребности клиентов, бизнес-цели и целевой рынок.

Использование методов искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений

Без сомнения, решения для искусственного интеллекта и машинного обучения останутся долгосрочной тенденцией для разработки мобильных приложений. Итак, как только вы решите внедрить эти решения в свой проект, изучение лучших методов и практик в разработке приложений с искусственным интеллектом поможет вам принять лучшие решения для вашего бизнеса.

Ниже приведены некоторые из наиболее распространенных технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, которые играют ключевую роль в разработке мобильных приложений.

Обработка естественного языка (NLP)

Технология НЛП полностью ориентирована на понимание и обработку человеческого языка. По этой причине его часто используют для создания диалоговых интерфейсов, чат-ботов (например, проекты с интеграцией ChatGPT), систем распознавания голоса и функций языкового перевода в мобильных приложениях.

Используя NLP, приложения на основе ИИ могут обеспечить улучшенное взаимодействие с пользователем, предлагая беспрепятственное общение и улучшенный доступ к своим функциям.

Алгоритмы машинного обучения

Как вы знаете, алгоритмы машинного обучения лежат в основе приложений на базе ИИ. Они анализируют большие данные, чтобы выявлять закономерности, делать прогнозы и получать полезную информацию.

При разработке мобильных приложений алгоритмы машинного обучения используются для пользовательских рекомендаций (например, персонализированный контент, предложения продуктов и индивидуальный пользовательский опыт). С помощью этой технологии приложения ИИ могут предоставлять адаптированный и актуальный контент, что приводит к повышению вовлеченности пользователей и повышению качества обслуживания.

Компьютерное зрение

Компьютерное зрение фокусируется на распознавании изображений и объектов, позволяя мобильным приложениям интерпретировать и понимать визуальные данные. Эти качества делают его исключительно важным для таких решений, как распознавание лиц, обнаружение объектов, дополненная реальность и поиск на основе изображений.

На данный момент эта функция интегрирована во множество мобильных приложений ИИ, начиная от виртуальных приложений tr. При планировании проекта интеграции ИИ вы можете рассмотреть популярные варианты, такие как TensorFlow, CoreML, PyTorch, ML Kit, Caffe, Keras, или же попросить своих разработчиков ИИ определить наиболее подходящий вариант для нужд вашего бизнеса.

Тем не менее, чтобы определить, какие из них будут наиболее эффективными, мы рекомендуем получить предложение от вашего поставщика разработки ИИ. В IdeaSoft наша команда создает индивидуальную стратегию интеграции ИИ, которая полностью соответствует спецификациям проекта, желаемым функциям и требованиям. Таким образом, вы можете быть уверены, что каждое решение направлено на максимизацию производительности вашего проекта и пойдет на пользу его дальнейшему росту.

Ключевые проблемы в разработке мобильных приложений с поддержкой ИИ

Наряду с огромным потенциалом ИИ в мобильных приложениях владельцы бизнеса также должны быть в курсе ключевых проблем интеграции искусственного интеллекта.

Проблемы качества и доступности данных

ИИ в значительной степени адаптирован к большим данным для обучения, тестирования и оптимизации. Таким образом, обеспечение качества и доступности данных может стать серьезной проблемой для некоторых предприятий, поскольку это отнимает много времени и ресурсов. Кроме того, проблемы конфиденциальности и ограничения доступа к данным могут ограничить доступность подходящих данных, что значительно повлияет на производительность ваших приложений на основе ИИ.

Более того, в одном из последних интервью Джимми Уэйлс, соучредитель Википедии, поднял вопрос о качестве данных в одном из самых популярных в мире ИИ-помощников — ChatGPT-4. Во время тестирования он заметил, что ответ на его запрос не был основан на реальных примерах, генерируя только общие мысли по теме. Джимми Уэйлс также сказал: "Я надеюсь, что через три-пять лет мы увидим гораздо более высокий уровень точности, когда вы задаете [более конкретный] вопрос, а не так стремитесь угодить, давая вам правдоподобно звучащий ответ с помощью сгенерированного текста".

С учетом сказанного, применяя ИИ для создания мобильных приложений, разработчики должны интегрировать только высококачественные и разнообразные наборы данных, которые точно отражают реальные сценарии.

Вычислительные и ресурсные ограничения

Еще одна довольно популярная техническая проблема, с которой приходится сталкиваться при разработке мобильных приложений с искусственным интеллектом, — это ограничения вычислительных ресурсов и ресурсов. Алгоритмы ИИ, особенно сложные, такие как глубокое обучение, требуют значительных вычислительных мощностей.

Мобильные устройства часто имеют ограниченную вычислительную мощность, память и время автономной работы, что не всегда подходит для ресурсоемких моделей ИИ. Вот почему разработчикам ИИ необходимо найти золотой баланс между мощными возможностями ИИ и ограничениями мобильного оборудования, чтобы найти лучшее решение для вашего проекта.

Сложность интеграции

Использование ИИ для разработки приложений требует знания его основных технологий и солидного опыта интеграции ИИ с платформами приложений. Разработчикам необходимо обеспечить бесперебойную совместимость и бесперебойную работу между компонентами ИИ (библиотеки, алгоритмы, модели ИИ и т. д.) и основными функциями приложения, что может потребовать дополнительных усилий и опыта.

Тем не менее, специалисты по искусственному интеллекту из IdeaSoft согласны с тем, что эту проблему можно легко решить с помощью тщательно спланированной стратегии и соответствующего опыта в области искусственного интеллекта.

Пользовательский опыт и функциональность приложения

Наряду с техническими проблемами в разработке мобильных устройств на основе искусственного интеллекта еще одним важным фактором, который следует учитывать, является то, как вы представляете функции приложений на основе искусственного интеллекта своим клиентам. Чтобы в полной мере использовать возможности ИИ, важно обеспечить бесперебойную и стабильную работу вашего приложения, не жертвуя его прозрачностью и точностью.

В то же время, для наилучшего взаимодействия с пользователем, разработчики также должны обеспечить полную доступность и понятность функций приложения для каждого пользователя.

Этические и юридические аспекты

Сообщается, что шумиха вокруг технологий генеративного ИИ привела к большому количеству подлинной дезинформации и дезинформации, которые уже стали серьезной проблемой для платформ социальных сетей.

"Считается также, что ИИ потенциально может использоваться для выполнения более серьезных задач, таких как создание дезинформации в социальных сетях или подделка идентификаторов пользователей", – говорит Анна Дерека, руководитель отдела бизнес-анализа в IdeaSoft.

Например, начальник службы безопасности Binance заявил, что дипфейки с искусственным интеллектом все лучше и лучше подделывают процесс KYC для создания учетной записи на бирже. В ближайшие годы эта проблема потенциально может затронуть и другие отрасли, создавая новые проблемы для архитекторов ИИ и специалистов по разработке.

По этой причине мобильные приложения с поддержкой ИИ должны соответствовать этическим и юридическим нормам. Такие проблемы, как неточность данных в алгоритмах ИИ, конфиденциальность и безопасность данных, а также соответствие нормативным требованиям, таким как GDPR или HIPAA, создают проблемы, которые должны решать разработчики. Таким образом, при использовании ИИ для создания мобильных приложений не забывайте об этичности использования ИИ, защите пользовательских данных и соблюдении нормативных требований.

Опыт Ideasoft в разработке приложений с искусственным интеллектом для мобильных устройств

У команды IdeaSoft десятки успешных проектов в области искусственного интеллекта в различных отраслях, от популярных в мобильной и веб-разработке до более конкретных, таких как финансовые технологии и сельское хозяйство. Ниже приведены некоторые из наших последних проектов по разработке ИИ, которые помогут вам более подробно изучить наш опыт.

  1. Приложение для видеорегистратора Nexar — решение на основе искусственного интеллекта и машинного обучения, предназначенное для прогнозирования опасных ситуаций на дороге. Это кроссплатформенное приложение для безопасного вождения помогает пользователям мгновенно реагировать на постоянно меняющиеся обновления дорог, собирать необходимые данные для страховых компаний и так далее. Функциональность искусственного интеллекта помогает анализировать данные с видеорегистратора в режиме реального времени и предоставляет водителям полезные рекомендации на основе данных.
  2. Платформа взаимодействия с клиентами Neura — эта универсальная экосистема была создана для улучшения обслуживания клиентов в различных отраслевых областях, включая здравоохранение, логистику и транспорт, финансовые технологии и многие другие. Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, интегрированные в приложение, позволяют собирать и анализировать пользовательские данные, получать реальные сведения и расширенные прогнозы, направленные на повышение вовлеченности клиентов.
  3. Фермерский сервис Agrieye — веб-сервисы с искусственным интеллектом и машинным обучением, предназначенные для повышения эффективности ведения сельского хозяйства и получения ценной информации о будущих решениях по урожайности, посадке, питанию и защите растений. Сервис собирает данные в режиме реального времени с дронов на базе ИИ и с помощью технологий машинного обучения предоставляет наиболее эффективные предложения для фермерских хозяйств.

Наряду с решениями для искусственного интеллекта наша команда также активно работает над блокчейном, дизайном UI/UX, разработкой интерфейсов и серверных частей, дизайном и брендингом цифровых продуктов, технической поддержкой и многим другим. Ознакомьтесь с нашим портфолио, чтобы получить больше идей для вашего будущего проекта мобильного приложения!

Краткое содержание

Существует множество стратегий и способов внедрения ИИ в мобильные приложения, которые могут значительно повысить производительность вашего проекта и обеспечить дальнейший рост бизнеса. Благодаря машинному обучению, обработке естественного языка и встроенным компьютерным решениям ваше мобильное приложение с искусственным интеллектом может обеспечить наилучшее взаимодействие с пользователем, автоматизацию задач, мощную аналитику и принятие решений на основе данных. Идеально интегрированные с правильными техническими решениями, они обязательно помогут вашему проекту добиться успеха.

Если вы планируете интегрировать ИИ в свое мобильное приложение и ищете надежного поставщика разработки ИИ, ведущие эксперты IdeaSoft по ИИ всегда готовы помочь. Наш обширный опыт в разработке мобильных приложений с искусственным интеллектом и сотни успешных случаев в разных областях помогают нам решать различные задачи в разработке приложений.

Свяжитесь с нашими экспертами, чтобы приступить к разработке собственного приложения с искусственным интеллектом для мобильных устройств уже сегодня!

Первоначально опубликовано: https://ideasoft.io/blog/how-to-use-ai-for-mobile-app-development/