Creación de aplicaciones más inteligentes utilizando inteligencia artificial móvil

La inteligencia artificial móvil está revolucionando el juego de desarrollo de aplicaciones móviles que ya tiene un ritmo vertiginoso. En 2020, el sector de la IA móvil alcanzó una valoración de 2140 millones de dólares, y se espera que esa cifra crezca 4,5 veces para el año 2026. Es seguro decir que la inteligencia artificial móvil llegó para quedarse, así que averigüemos cómo funciona esta tecnología innovadora. se utiliza en el desarrollo de aplicaciones móviles.

Comprensión de los beneficios de la inteligencia artificial móvil

La inteligencia artificial móvil tiene como objetivo hacer que la tecnología móvil sea más inteligente y funcional para los usuarios. Un ejemplo bien conocido del poder de la IA móvil es el producto Alexa Shopping de Amazon, que ha liberado incontables horas de trabajo duro de atención al cliente para Amazon. A nivel de UX, también ha brindado mejoras notables en la calidad de vida de los usuarios finales.

El crecimiento más significativo de la industria probablemente provendrá de la tecnología de asistente virtual de IA. El éxito espectacular de los asistentes de inteligencia artificial de última generación como Siri y Alexa demuestra el poder de retención de la tecnología. Los procesadores con capacidad de IA en los dispositivos móviles de próxima generación vendrán preempaquetados con varias soluciones inteligentes, como traductores de idiomas, asistentes de IA sensibles al contexto, mejoras de AR y VR y características de seguridad mejoradas. El futuro de estas aplicaciones y soluciones integradas es la alta extensibilidad y la integración con aplicaciones móviles de terceros, lo que brinda a los desarrolladores un ecosistema de desarrollo de IA con todas las funciones.

Las proyecciones para sectores relacionados como teléfonos inteligentes, drones, cámaras e imágenes, robótica, automotriz y computación en la nube también muestran un crecimiento explosivo de la tecnología de inteligencia artificial móvil. A pesar de los intentos de los gobiernos de los Estados Unidos y otros países occidentales de imponer restricciones a la tecnología de drones de consumo, es probable que el sector de los drones crezca exponencialmente con la disponibilidad de procesadores móviles con capacidad de IA. Los drones de próxima generación ofrecen funciones alucinantes para usuarios domésticos y empresariales, como fotografía asistida por IA, piloto automático y navegación con IA, mapeo de superficie y GPS, y muchas más aplicaciones.

No se puede subestimar el potencial de la IA de última generación para eliminar innumerables horas de mano de obra de la canalización de desarrollo de aplicaciones de IA. La IA ayuda a los programadores a superar obstáculos que antes costaban mucho tiempo y dinero, como la migración de software entre plataformas y la eliminación de gran parte de la verificación manual de errores y la resolución de problemas que antes realizaban evaluadores humanos.

Cómo la IA hace que su aplicación sea más inteligente

A medida que la cantidad total de usuarios de dispositivos móviles continúa creciendo a medida que las generaciones más jóvenes y con mayor conocimiento técnico alcanzan la mayoría de edad, la demanda de funciones como la personalización se ha disparado.

Mientras que la interfaz de usuario en el pasado fue manejada de forma propia por los desarrolladores de aplicaciones, ahora es el caso de que muchos desarrolladores de aplicaciones utilizan la interfaz de usuario integrada de los fabricantes de teléfonos inteligentes para proporcionar una interfaz para sus usuarios. Como estos fabricantes incluyen procesadores con capacidad de inteligencia artificial, los teléfonos inteligentes pueden analizar el comportamiento del usuario y realizar personalizaciones en tiempo real de las interfaces de las aplicaciones para mejorar la experiencia del usuario, como empujar los botones en la interfaz unos pocos milímetros para tener en cuenta la variación en el tamaño de los dedos de un usuario.

La inteligencia artificial brinda nuevas y sorprendentes posibilidades para el desarrollo móvil a través del aprendizaje automático, las tecnologías de reconocimiento, la biometría y las tecnologías de voz.

Aprendizaje automático

Hay una razón por la que muchas empresas han invertido tanto dinero en el desarrollo del aprendizaje automático que se reduce a la capacidad del paradigma del aprendizaje automático para predecir y optimizar el comportamiento del usuario, lo que conduce a ventas adicionales y cruzadas.

Gran parte del éxito de Spotify USA, Inc. con su aplicación insignia, Spotify, proviene de la integración del aprendizaje automático. Spotify ofrece listas de reproducción personalizadas y contenido que llama la atención, como nuevos lanzamientos relevantes para el interés de un cliente, justo cuando se inicia la aplicación. El aprendizaje automático no solo ayuda a mejorar la experiencia del usuario final con la aplicación en general, sino que los mantiene regresando por más mediante el uso del contexto para entregar contenido apropiado para aumentar el total de horas de uso.

En un mercado de aplicaciones altamente competitivo impulsado por métricas como cuánto tiempo el usuario ha usado su aplicación, el aprendizaje automático permite a las empresas mantener a los usuarios entretenidos y comprometidos, impulsando métricas relevantes para obtener una clasificación más alta en Google Play y App Store.

Los minoristas en línea utilizan el aprendizaje automático para generar un perfil para sus clientes en función de varias métricas, como las compras que el cliente ya ha realizado, la relación del cliente con otros usuarios, el comportamiento del cliente en el sitio o la aplicación y muchos otros factores. Con estos datos, el minorista le da al cliente un conjunto de productos recomendados en función de sus intereses. Por ejemplo, Amazon hace un uso extensivo del aprendizaje automático para conectar a los clientes con los productos que probablemente comprarán. El aprendizaje automático está presente en cada etapa del flujo de trabajo logístico de Amazon, desde la experiencia del usuario final al usar el sitio o la aplicación hasta la forma en que se optimizan los cronogramas de envío.

Los principales proveedores de transporte como Uber implementan el aprendizaje automático en sus aplicaciones de logística para brindar a los conductores información actualizada en el camino. Las soluciones de aprendizaje automático ayudan a predecir la ruta más rápida posible para los conductores, optimizando los posibles atascos de tráfico. Al utilizar datos históricos para hacer inferencias sobre las condiciones de la carretera, las aplicaciones basadas en ML también pueden incorporar información de tráfico en tiempo real en proyecciones históricas para hacer conjeturas más precisas.

Tecnología de reconocimiento

La IA móvil impulsa una tecnología de reconocimiento de imágenes innovadora como Google Lens. Google Lens y otras aplicaciones similares han revolucionado la forma en que muchas personas interactúan con el mundo. Los avances en el reconocimiento de imágenes han hecho posible hacer cualquier cosa, desde reconocer variedades y especies de plantas específicas hasta traducir textos en idiomas extranjeros en tiempo real con OCR impulsado por aprendizaje automático.

Las instituciones financieras utilizan la misma tecnología en sus aplicaciones móviles para procesar cheques sin necesidad de que el cliente se presente en la sucursal bancaria. Los farmacéuticos usan esta tecnología para escanear recetas médicas e importarlas a un software para verificar la presencia del medicamento en las bases de datos de la farmacia. Los minoristas utilizan OCR para extraer información valiosa de los análisis de pedidos de compra de forma automática. Y la lista sigue y sigue.

La IA móvil de próxima generación mejora la tecnología de reconocimiento facial anterior, haciendo uso de tecnologías como redes neuronales artificiales para acelerar el proceso de detección de rostros humanos. Los módulos móviles de reconocimiento facial de IA primero buscan la imagen en tiempo real, detectando y rastreando rostros humanos. Una vez que se etiqueta una cara en una imagen, la cara se alinea correctamente para su posterior análisis. Luego, las características se extraen del rostro y se comparan con una base de datos de información facial para brindar una autenticación confiable.

La biometría de IA aumenta significativamente el nivel de protección de las aplicaciones móviles, haciéndolas adecuadas para almacenar datos más confidenciales. Esto amplía los casos de uso de aplicaciones móviles para áreas tales como salud, gobierno, finanzas y más.

Tecnologías de voz

La tecnología sofisticada de conversión de texto a voz se beneficia de las implementaciones de inteligencia artificial móvil, proporcionando una funcionalidad de voz nítida y clara generada a partir de la entrada de texto. El texto a voz mejorado ayuda a los usuarios con discapacidades visuales a navegar por aplicaciones y sitios web, transformando el texto estático en contenido con una rica voz. A medida que mejore la tecnología de texto a voz, los usuarios podrán traducir libros completos a audiolibros con solo tocar un botón.

La tecnología de asistente de IA utiliza reconocimiento de voz impulsado por inteligencia artificial móvil para interactuar con los usuarios sin latencia. Los comandos expresados ​​por el usuario son procesados ​​en acciones por el asistente virtual, proporcionando una experiencia perfecta. Por ejemplo, Alexa de Amazon y Siri de Apple ahora pueden ejecutar muchas solicitudes diferentes, detectando de manera inteligente la intención de la solicitud del usuario según el contexto, haciendo inferencias donde la información está incompleta.

Los próximos cambios

El sector de la inteligencia artificial móvil está creciendo exponencialmente. Muchas industrias se enfrentan a una rápida transformación debido a los avances en la tecnología de inteligencia artificial. A medida que los procesadores móviles integren funciones amigables con la IA, las capacidades de IA de las aplicaciones propias y de terceros mejorarán drásticamente.

Las tecnologías clave que hacen que esto suceda incluyen el aprendizaje automático, la tecnología de reconocimiento, la biometría y las tecnologías de voz. La IA móvil ayuda a optimizar procesos, eliminar obstáculos para usuarios y proveedores, ofrecer contenido relevante, mejorar la participación del usuario final y mejorar el proceso de desarrollo. AI hace que las aplicaciones móviles sean más extensibles, modulares, dinámicas y ofrece un rendimiento superior tanto para los desarrolladores como para los usuarios.