Para proprietários de empresas com aplicativos móveis, o machine learning pode mudar o jogo para sua empresa. Aqui estão alguns insights sobre como incorporar a IA em seu aplicativo móvel e por que ela é crítica para o seu futuro.
Os aplicativos baseados em machine learning são uma categoria líder entre as startups financiadas e os motivos são claros. O machine learning (ML) oferece aos desenvolvedores de aplicativos móveis novas ferramentas para personalização, previsão do comportamento do usuário, melhoria da segurança e exibição de anúncios direcionados melhores. A adoção dessa tecnologia fornece às startups e suas equipes de desenvolvimento os meios para incluir recursos atraentes capazes de atrair e reter um público.
A inclusão do machine learning facilita a adição de funcionalidades como personalização ou até mesmo a previsão do comportamento do usuário. Além disso, a segmentação da publicidade no aplicativo torna-se mais eficaz e potencialmente útil para o público de um aplicativo. Por fim, aproveitar os modelos de ML destinados a detectar comportamentos on-line nefastos melhora a pegada de segurança cibernética de um aplicativo.
Portanto, se o machine learning faz sentido para seu próximo projeto de desenvolvimento de aplicativo móvel, quais são alguns dos melhores casos de uso para sua inclusão? Aqui estão alguns insights sobre como adicionar machine learning a um aplicativo móvel, aplicável às plataformas iOS e Android. Aproveite esses insights para dar ao seu próximo empreendimento a melhor chance de causar um verdadeiro impacto no mundo empresarial moderno.
Machine learning para funcionalidade de raciocínio
As rotinas de inteligência artificial (IA) atualmente se escondem em alguns dos aplicativos mais populares do mercado móvel. Basta olhar para o software de mapa como o Google Maps. Os modelos de machine learning levam em consideração o volume de tráfego atual, construção de estradas, acidentes em tempo real e outras considerações para traçar um caminho que economiza tempo.
Qualquer aplicativo móvel que usa recursos de mapeamento se beneficia da aplicação da funcionalidade de raciocínio alimentada por machine learning e dados de crowdsourcing de ações e entradas do usuário. Além do Google e do Apple Maps, o próprio aplicativo do Uber oferece um recurso semelhante para determinar o caminho mais oportuno entre dois locais. Simplificando, o machine learning analisa todas essas informações em tempo real e calcula a rota ideal com muito mais rapidez – e segurança – do que um motorista ou passageiro humano.
A funcionalidade de raciocínio semelhante continua sendo uma ótima justificativa para incorporar o machine learning em um aplicativo móvel. Por exemplo, essa lógica de localização de rotas baseada em ML também beneficia o mundo da logística e da cadeia de suprimentos, ajudando as empresas a economizar dinheiro enquanto enviam materiais mais rapidamente.
No entanto, esses benefícios vão além dos aplicativos que usam mapeamento . O aplicativo de teclado virtual do Google, Gboard, usa IA na forma de comportamento preditivo para fazer sugestões de palavras ao digitar. Mesmo os chatbots virtuais usados para otimizar a função de atendimento ao cliente em vários setores de negócios se beneficiam do raciocínio da IA. Esses casos de uso fornecem um motivo óbvio para incluir machine learning em qualquer aplicativo móvel moderno na esperança de causar impacto.
Machine learning para personalização
Um dos maiores recursos do machine learning envolve sua capacidade de analisar grandes quantidades de dados o mais rápido possível. Essa funcionalidade entra em jogo em uma variedade de aplicativos de streaming, fornecendo aos usuários recomendações com base em seu histórico de visualização ou audição. Além disso, em uma abordagem mais controversa ao considerar a privacidade dos dados, o histórico de navegação na web também fornece informações usadas para gerar publicidade online com base em um usuário específico.
Serviços de televisão over-the-top e provedores de streaming utilizam mecanismos de recomendação baseados em ML na Web e em aplicativos móveis. Os aplicativos usados em dispositivos de streaming , como Roku e Apple TV, também aproveitam essa abordagem. Essa funcionalidade adiciona um nível de personalização para envolver os usuários, tornando-os mais propensos a manter suas assinaturas de serviço ao longo do tempo.
Como o raciocínio baseado em IA, a funcionalidade de recomendação também faz sentido para aplicativos em uma variedade de casos de uso além do entretenimento. Os aplicativos de compras se beneficiam especialmente dessa abordagem, incluindo supermercados ou a maioria dos outros varejistas. O histórico de compras anterior de um cliente – combinado com dados online e perfis de dados de clientes semelhantes – fornece dados frutíferos para modelos de machine learning, com a Amazon fornecendo um exemplo óbvio em seu site e aplicativo móvel.
Machine learning para análise comportamental
O machine learning também fornece a capacidade de analisar como um usuário interage com um aplicativo móvel. Esse nível de análise alimenta uma miríade de recursos úteis que, à primeira vista, podem parecer não relacionados.
Um exemplo envolve um usuário do aplicativo móvel de uma empresa financeira. O aplicativo analisa seu histórico de transações e sua metodologia para economizar e gastar dinheiro. De maneira semelhante a um mecanismo de recomendação mencionado anteriormente, ele usa esses dados para oferecer poupanças personalizadas ou recomendações de contas para ajudar a otimizar as perspectivas financeiras do cliente. Graças à análise de comportamento, os novos usuários podem até se beneficiar de insights sobre como podem praticar melhores hábitos de consumo com base em suas entradas de integração e experiências de clientes semelhantes.
Um caso de uso ainda mais crítico revela como a análise comportamental ajuda a detectar atividades suspeitas no mundo da segurança cibernética . Na verdade, as empresas no espaço de operações de segurança dependem cada vez mais da IA e do machine learning para combater o flagelo do cibercrime. Usando o exemplo do aplicativo financeiro, o machine learning também fornece a capacidade de detectar comportamento anormal e bloquear qualquer possível transação fraudulenta como resultado.
Esperamos que esta visão geral de alto nível forneça algum material para reflexão sobre as muitas possibilidades de implementação do machine learning em seu próximo aplicativo móvel. Fornecer recursos como personalização, um mecanismo de recomendação e análise preditiva comportamental beneficia qualquer aplicativo móvel moderno que espera se destacar de um pacote crescente. Espere que sua concorrência considere a adoção de uma abordagem baseada em machine learning semelhante, pois ela está rapidamente se tornando um novo padrão.
Sou responsável por planejar, organizar e acompanhar o desenvolvimento de aplicativos do início ao lançamento. Atuo conectando as necessidades do cliente com o time técnico, garantindo que cada projeto seja entregue com qualidade, dentro do prazo e alinhado aos objetivos do negócio.
