Las aplicaciones basadas en aprendizaje automático son la categoría líder entre las nuevas empresas financiadas, y está claro por qué. El aprendizaje automático (ML) brinda a los desarrolladores de aplicaciones móviles nuevas herramientas para la personalización, la predicción del comportamiento del usuario, la mejora de la seguridad y la entrega de publicidad mejor dirigida. La adopción de esta tecnología proporciona a las empresas emergentes y a los equipos de desarrollo los medios para incluir funciones potentes para atraer y retener clientes potenciales.
La inclusión del aprendizaje automático facilita la adición de funciones como la personalización o la predicción del comportamiento del usuario. Además, la orientación de los anuncios en la aplicación es más efectiva y potencialmente útil para la audiencia de su aplicación. Finalmente, aprovechar los modelos de ML destinados a detectar comportamientos maliciosos en línea mejora el espacio de ciberseguridad para las aplicaciones.
Entonces, si el aprendizaje automático es una buena opción para su próximo proyecto de desarrollo de aplicaciones móviles, ¿cuáles son los mejores casos de uso para incluir el aprendizaje automático? Aquí hay algunas ideas sobre cómo agregar el aprendizaje automático a las aplicaciones móviles aplicables a las plataformas iOS y Android. Utilice estos conocimientos para darle a su próxima empresa la mejor oportunidad de tener un impacto real en el mundo empresarial moderno.
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Aprendizaje automático para funciones de inferencia
Las rutinas de inteligencia artificial (IA) acechan en algunas de las aplicaciones más populares en el mercado móvil en este momento. Eche un vistazo al software de mapas como Google Maps. Los modelos de aprendizaje automático consideran el tráfico actual, las obras viales, los incidentes en tiempo real y otras consideraciones para planificar rutas que, en última instancia, le ahorrarán tiempo.
Cualquier aplicación móvil que use capacidades de mapeo se beneficiará de las capacidades de inferencia impulsadas por el aprendizaje automático y el crowdsourcing de las acciones del usuario y los datos de entrada. Además de Google y Apple Maps, la propia aplicación de Uber ofrece una funcionalidad similar para determinar la ruta más adecuada entre dos ubicaciones. En pocas palabras, el aprendizaje automático analiza toda esta información en tiempo real y calcula la ruta óptima mucho más rápido y seguro que un conductor o pasajero humano.
Las capacidades de inferencia similares siguen siendo una razón sólida para integrar el aprendizaje automático en las aplicaciones móviles. Por ejemplo, esta lógica de búsqueda de ruta basada en ML también beneficiará al mundo de la logística y la cadena de suministro, lo que permitirá a las empresas entregar materiales más rápido y reducir los costos.
Sin embargo, estos beneficios van más allá de las aplicaciones que usan mapas. La aplicación de teclado virtual de Google, Gboard, utiliza IA en forma de comportamiento predictivo para sugerir palabras mientras escribe. Los chatbots virtuales utilizados para optimizar las funciones de servicio al cliente en múltiples líneas de negocios también se benefician de la inferencia de IA. Estos casos de uso brindan razones claras para incluir el aprendizaje automático en las aplicaciones móviles modernas que desea generar un impacto.
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Aprendizaje automático para la personalización
Una de las mejores características del aprendizaje automático es su capacidad para analizar grandes cantidades de datos lo más rápido posible. Varias aplicaciones de transmisión utilizan esta función para brindar a los usuarios recomendaciones basadas en su historial de visualización o escucha. Y en un enfoque más polémico al considerar la privacidad de los datos, el historial de navegación web también proporciona información que se utiliza para generar anuncios en línea basados en usuarios específicos.
Los servicios de TV over-the-top (OTT) y los proveedores de transmisión aprovechan los motores de recomendación basados en ML en sus aplicaciones web y móviles. Las aplicaciones utilizadas para dispositivos de transmisión como Roku y Apple TV también se benefician de este enfoque. Esta función agrega un nivel de personalización para la participación del usuario, lo que aumenta la probabilidad de que permanezcan suscritos al servicio a lo largo del tiempo.
Al igual que la inferencia impulsada por IA, las recomendaciones son adecuadas para aplicaciones con casos de uso más allá del entretenimiento. Las aplicaciones de compras, incluidas las tiendas de comestibles y la mayoría de los otros minoristas, se benefician especialmente de este enfoque. El historial de compras anterior de un cliente combinado con datos en línea y perfiles de datos de clientes similares proporciona datos útiles para los modelos de aprendizaje automático, y Amazon ofrece un claro ejemplo en su sitio web y aplicación móvil.
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Aprendizaje automático para análisis de comportamiento
El aprendizaje automático también brinda la capacidad de analizar cómo los usuarios interactúan con las aplicaciones móviles. Este nivel de análisis impulsa muchas características útiles que a primera vista pueden parecer no relacionadas.
Un ejemplo involucra a los usuarios de una aplicación móvil en una empresa financiera. La aplicación analiza su historial de transacciones y cómo ahorra y gasta dinero. De manera similar a los motores de recomendación antes mencionados, utilizamos estos datos para brindar recomendaciones personalizadas de cuentas o ahorros para ayudar a optimizar las perspectivas financieras de nuestros clientes. Gracias al análisis de comportamiento, los nuevos usuarios también pueden obtener información sobre cómo pueden practicar mejores hábitos de gasto en función de las entradas de incorporación y experiencias similares de los clientes.
Un caso de uso aún más importante es cómo el análisis de comportamiento puede ayudar a detectar actividades sospechosas en el mundo de la ciberseguridad. De hecho, las empresas en operaciones de seguridad confían cada vez más en la IA y el aprendizaje automático para combatir el flagelo del ciberdelito. Usando el ejemplo de la aplicación financiera, el aprendizaje automático también brinda la capacidad de detectar comportamientos anómalos y, en consecuencia, bloquear transacciones potencialmente fraudulentas.
Con suerte, esta descripción general de alto nivel puede darle una idea de las muchas posibilidades para implementar el aprendizaje automático en su próxima aplicación móvil. Proporcionar funciones como la personalización, los motores de recomendación y el análisis predictivo de comportamiento ayuda a las aplicaciones móviles modernas que desean destacarse del grupo en crecimiento. Espere que los competidores consideren adoptar enfoques similares basados en el aprendizaje automático que se están convirtiendo rápidamente en la nueva norma.
Eventos6 meses ago
