Cree apps más inteligentes con IA móvil: Desbloqueando innovación y crecimiento

La inteligencia artificial móvil está disruptando el ya vertiginoso desarrollo de apps móviles. En 2020, el sector de IA móvil alcanzó valoración de 2.140 millones de dólares, y se espera que crezca 4,5x para 2026. Es seguro decir que la IA móvil llegó para quedarse, así que averigüemos cómo esta tecnología innovadora se usa en desarrollo de apps móviles.

Entendiendo los beneficios de la Inteligencia Artificial Móvil

La IA móvil apunta a hacer la tecnología móvil más inteligente y funcional para usuarios. Un ejemplo conocido del poder de la IA móvil es el producto Alexa Shopping de Amazon, que ha liberado incontables horas de trabajo de soporte al cliente para Amazon. A nivel UX, también ha entregado mejoras notables de calidad de vida a usuarios finales.

El crecimiento más significativo del sector vendrá probablemente de tecnología de asistentes virtuales IA. El éxito rotundo de asistentes IA de generación anterior como Siri y Alexa demuestra el poder de permanencia de la tecnología. Procesadores con capacidad IA en dispositivos móviles de próxima generación vendrán pre-empaquetados con varias soluciones inteligentes como traductores de idiomas, asistentes IA conscientes del contexto, mejoras AR y VR, y funciones de seguridad mejoradas. El futuro de estas apps y soluciones a bordo es alta extensibilidad e integración con apps móviles de terceros, proporcionando a desarrolladores un ecosistema completo de desarrollo IA.

Proyecciones para sectores relacionados como smartphones, drones, cámaras e imagen, robótica, automoción y cloud computing también muestran crecimiento explosivo desde tecnología de IA móvil. A pesar de intentos de gobiernos de EE. UU. y otros países occidentales de restringir tecnología de drones de consumo, el sector de drones probablemente crecerá exponencialmente con disponibilidad de procesadores móviles con capacidad IA. Drones de próxima generación ofrecen características alucinantes a usuarios domésticos y empresariales como fotografía asistida por IA, piloto automático y navegación IA, mapeo de superficies y GPS, y muchas más aplicaciones.

El potencial de la IA de próxima generación para eliminar incontables horas-hombre del pipeline de desarrollo de apps IA no puede exagerarse. La IA ayuda a programadores a superar obstáculos que antes costaban mucho tiempo y dinero, como portar software entre plataformas y eliminar gran parte de la comprobación manual de errores y solución de problemas que antes hacían testers humanos.

Cómo la IA hace su app más inteligente

A medida que el número total de usuarios móviles sigue creciendo con generaciones más jóvenes y técnicamente alfabetizadas que llegan a la mayoría de edad, la demanda de características como personalización se ha disparado.

Mientras la UI en el pasado se gestionaba de forma first-party por desarrolladores de apps, ahora muchos desarrolladores utilizan UI a bordo de fabricantes de smartphones para proporcionar interfaz a sus usuarios. Como estos fabricantes incluyen procesadores con capacidad IA, los smartphones pueden analizar comportamiento del usuario y realizar personalizaciones en tiempo real de interfaces de apps para mejorar experiencia de usuario, como mover botones en la interfaz unos milímetros para tener en cuenta variación en el tamaño de los dedos del usuario.

La inteligencia artificial trae nuevas posibilidades asombrosas al desarrollo móvil a través de machine learning, tecnologías de reconocimiento, biometría y tecnologías de voz.

Machine Learning

Hay razón por la que muchas empresas han invertido tanto dinero en desarrollo de machine learning que se reduce a la capacidad del paradigma de machine learning para predecir y optimizar comportamiento del usuario lo que lleva a ventas cruzadas y adicionales.

Gran parte del éxito de Spotify USA, Inc. con su app insignia, Spotify, ha venido de integración de machine learning. Spotify entrega listas de reproducción a medida y contenido que llama la atención como lanzamientos nuevos relevantes al interés de un cliente justo al abrir la app. El machine learning no solo ayuda a mejorar la experiencia del usuario final con la app en general, sino que les hace volver por más usando contexto para entregar contenido apropiado y aumentar horas totales de uso.

En un mercado de apps altamente competitivo impulsado por métricas como tiempo que el usuario ha usado su app, el machine learning permite a empresas mantener usuarios entretenidos y comprometidos, impulsando métricas relevantes para rankear más alto en Google Play y App Store.

Minoristas online usan machine learning para generar perfil para sus clientes basado en métricas varias como compras que el cliente ya hizo, relación del cliente con otros usuarios, comportamiento del cliente en el sitio o app, y muchos otros factores. Usando estos datos, el minorista da al cliente un set de productos recomendados basados en sus intereses. Por ejemplo, Amazon hace uso extensivo de machine learning para conectar clientes con productos que probablemente comprarán. El machine learning está presente en cada etapa del flujo logístico de Amazon desde la experiencia del usuario final usando el sitio o app hasta la forma en que se optimizan los horarios de envío.

Grandes proveedores de transporte como Uber implementan machine learning en sus apps de logística para dar a conductores información actualizada sobre la carretera. Soluciones de machine learning ayudan a predecir la ruta más rápida posible para conductores, optimizando por posibles atascos. Utilizando datos históricos para hacer inferencias sobre condiciones de la carretera, aplicaciones basadas en ML también pueden conectar info de tráfico en tiempo real a proyecciones históricas para hacer las conjeturas más precisas.

Tecnología de reconocimiento

La IA móvil potencia tecnología revolucionaria de reconocimiento de imágenes como Google Lens. Google Lens y apps similares han revolucionado la forma en que mucha gente interactúa con el mundo. Avances en reconocimiento de imágenes han hecho posible hacer desde reconocer variedades y especies de plantas específicas hasta traducir texto en idioma extranjero en tiempo real con OCR potenciado por machine learning.

Instituciones financieras usan la misma tecnología en sus apps móviles para procesar cheques sin necesidad de que el cliente vaya a la sucursal bancaria. Farmacéuticos usan esta tech para escanear recetas médicas e importarlas a software para verificar presencia del medicamento en bases de datos de farmacias. Minoristas usan OCR para extraer insights valiosos de analíticas de órdenes de compra automáticamente. Y la lista continúa.

La IA móvil de próxima generación mejora tecnología previa de reconocimiento facial, usando tecnologías como redes neuronales artificiales para acelerar el proceso de detección de caras humanas. Los módulos de reconocimiento facial de IA móvil primero buscan la imagen en tiempo real, detectando y rastreando caras humanas. Una vez que una cara en una imagen es etiquetada, la cara se alinea correctamente para análisis posterior. Características se extraen de la cara y se comparan con base de datos de información facial para proporcionar autenticación fiable.

La biometría IA aumenta significativamente el nivel de protección de aplicaciones móviles, haciéndolas aptas para almacenar datos más sensibles. Esto expande los casos de uso de aplicaciones móviles para áreas como salud, gobierno, finanzas y más.

Tecnologías de voz

La sofisticada tecnología texto-a-voz se beneficia de implementaciones de inteligencia artificial móvil, proporcionando funcionalidad de voz nítida y clara generada desde entrada de texto. Mejor texto a voz ayuda a usuarios con discapacidad visual a navegar apps y webs, transformando texto estático en contenido rico con voz. A medida que la tecnología texto a voz mejora, los usuarios podrán traducir libros enteros a audiolibros con un toque.

La tecnología de asistente IA utiliza reconocimiento de voz impulsado por inteligencia artificial móvil para interactuar con usuarios sin latencia. Comandos formulados por el usuario se procesan en acciones por el asistente virtual, proporcionando experiencia fluida. Por ejemplo, Alexa de Amazon y Siri de Apple ahora pueden ejecutar muchas peticiones diferentes, detectando inteligentemente la intención de la petición del usuario basándose en contexto, haciendo inferencias donde la información es incompleta.

Los cambios que vienen

El sector de inteligencia artificial móvil crece exponencialmente. Muchas industrias enfrentan transformación rápida debido a avances en tecnología de inteligencia artificial. A medida que los procesadores móviles integran características amigables para IA, las capacidades de IA de aplicaciones first-party y third-party mejorarán drásticamente.

Tecnologías clave que hacen esto posible incluyen machine learning, tecnología de reconocimiento, biometría y tecnologías de voz. La IA móvil ayuda a optimizar procesos, eliminar obstáculos para usuarios y proveedores, entregar contenido relevante, mejorar compromiso del usuario final y mejorar el proceso de desarrollo. La IA hace apps móviles más extensibles, modulares, dinámicas y ofrece rendimiento superior para desarrolladores y usuarios.