Criando aplicativos mais inteligentes usando inteligência artificial móvel

A inteligência artificial móvel está interrompendo o jogo de desenvolvimento de aplicativos móveis já em ritmo vertiginoso. Em 2020, o setor de IA móvel atingiu uma avaliação de 2,14 bilhões de dólares, e esse número deve crescer 4,5x até o ano de 2026. É seguro dizer que a inteligência artificial móvel veio para ficar, então vamos descobrir como essa tecnologia inovadora é usado no desenvolvimento de aplicativos móveis.

Compreendendo os benefícios da inteligência artificial móvel

A inteligência artificial móvel visa tornar a tecnologia móvel mais inteligente e funcional para os usuários. Um exemplo bem conhecido do poder da IA ​​móvel é o produto Alexa Shopping da Amazon, que liberou inúmeras horas de trabalho pesado de suporte ao cliente para a Amazon. Em um nível de UX, ele também proporcionou melhorias notáveis ​​na qualidade de vida dos usuários finais.

O crescimento mais significativo da indústria provavelmente virá da tecnologia de assistente virtual de IA. O sucesso impressionante de assistentes de IA de última geração, como Siri e Alexa, demonstra o poder de retenção da tecnologia. Processadores com capacidade de IA em dispositivos móveis de última geração virão pré-empacotados com várias soluções inteligentes, como tradutores de idiomas, assistentes de IA com reconhecimento de contexto, aprimoramentos de AR e VR e recursos de segurança aprimorados. O futuro desses aplicativos e soluções integradas é a alta extensibilidade e integração com aplicativos móveis de terceiros, fornecendo aos desenvolvedores um ecossistema de desenvolvimento de IA completo.

Projeções para setores relacionados, como smartphones, drones, câmeras e imagens, robótica, automotivo e computação em nuvem, também mostram um crescimento explosivo da tecnologia de IA móvel. Apesar das tentativas dos governos dos Estados Unidos e de outros países ocidentais de impor restrições à tecnologia de drones de consumo, o setor de drones provavelmente crescerá exponencialmente com a disponibilidade de processadores móveis com capacidade de IA. Os drones de última geração oferecem recursos alucinantes para usuários domésticos e corporativos, como fotografia assistida por IA, piloto automático e navegação por IA, mapeamento de superfície e GPS e muitos outros aplicativos.

O potencial da IA ​​de última geração para remover inúmeras horas de trabalho do pipeline de desenvolvimento de aplicativos de IA não pode ser exagerado. A IA ajuda os programadores a superar obstáculos que antes custavam muito tempo e dinheiro, como portar software entre plataformas e eliminar grande parte da verificação manual de erros e solução de problemas, uma vez realizada por testadores humanos.

Como a IA torna seu aplicativo mais inteligente

À medida que o número total de usuários móveis continua a crescer à medida que as gerações mais jovens e mais tecnicamente alfabetizadas atingem a maioridade, a demanda por recursos como personalização disparou.

Embora a interface do usuário no passado fosse tratada de maneira primária pelos desenvolvedores de aplicativos, agora é o caso de muitos desenvolvedores de aplicativos utilizarem a interface do usuário integrada de fabricantes de smartphones para fornecer uma interface para seus usuários. Como esses fabricantes incluem processadores com capacidade de IA, os smartphones podem analisar o comportamento do usuário e realizar personalizações em tempo real de interfaces de aplicativos para melhorar a experiência do usuário, como empurrar botões na interface alguns milímetros para explicar a variação no tamanho dos dedos de um usuário.

A inteligência artificial traz novas possibilidades incríveis para o desenvolvimento móvel por meio de aprendizado de máquina, tecnologias de reconhecimento, biometria e tecnologias de voz.

Aprendizado de máquina

Há uma razão pela qual muitas empresas investiram tanto dinheiro no desenvolvimento de machine learning que se resume à capacidade do paradigma de machine learning de prever e otimizar o comportamento do usuário, o que leva a upsells e cross-sells.

Grande parte do sucesso da Spotify USA, Inc. com seu aplicativo principal, Spotify, veio da integração de aprendizado de máquina. O Spotify oferece playlists personalizadas e conteúdo que chama a atenção, como novos lançamentos relevantes para o interesse do cliente assim que o aplicativo é inicializado. O aprendizado de máquina não apenas ajuda a melhorar a experiência geral do usuário final com o aplicativo, mas também os mantém voltando para mais usando o contexto para fornecer conteúdo apropriado para aumentar o total de horas de uso.

Em um mercado de aplicativos altamente competitivo, impulsionado por métricas como quanto tempo o usuário usou seu aplicativo, o aprendizado de máquina permite que as empresas mantenham os usuários entretidos e engajados, aumentando as métricas relevantes para obter uma classificação mais alta no Google Play e na App Store.

Os varejistas online usam o aprendizado de máquina para gerar um perfil para seus clientes com base em várias métricas, como compras que o cliente já fez, relacionamento do cliente com outros usuários, comportamento do cliente no site ou aplicativo e muitos outros fatores. Usando esses dados, o varejista fornece ao cliente um conjunto de produtos recomendados com base em seus interesses. Por exemplo, a Amazon faz uso extensivo de aprendizado de máquina para conectar clientes a produtos que eles provavelmente comprarão. O aprendizado de máquina está presente em todas as etapas do fluxo de trabalho logístico da Amazon, desde a experiência do usuário final usando o site ou aplicativo até a maneira como os cronogramas de envio são otimizados.

Grandes fornecedores de transporte, como a Uber, implementam aprendizado de máquina em seus aplicativos de logística para fornecer aos motoristas informações atualizadas na estrada. As soluções de aprendizado de máquina ajudam a prever a rota mais rápida possível para os motoristas, otimizando possíveis engarrafamentos. Utilizando dados históricos para fazer inferências sobre as condições das estradas, os aplicativos baseados em ML também podem conectar informações de tráfego em tempo real a projeções históricas para fazer as estimativas mais precisas.

Tecnologia de reconhecimento

A IA móvel fornece tecnologia inovadora de reconhecimento de imagem, como o Google Lens. O Google Lens e outros aplicativos semelhantes revolucionaram a maneira como muitas pessoas interagem com o mundo. Os avanços no reconhecimento de imagens tornaram possível fazer qualquer coisa, desde o reconhecimento de variedades e espécies de plantas específicas até a tradução de texto em idioma estrangeiro em tempo real com OCR alimentado por aprendizado de máquina.

As instituições financeiras usam a mesma tecnologia em seus aplicativos móveis para processar cheques sem precisar que o cliente vá até a agência bancária. Os farmacêuticos usam essa tecnologia para escanear prescrições médicas e importá-las para um software para verificar a presença do medicamento nos bancos de dados das farmácias. Os varejistas usam o OCR para extrair informações valiosas da análise de pedidos de compra automaticamente. E a lista continua.

A IA móvel de última geração melhora a tecnologia anterior de reconhecimento facial, fazendo uso de tecnologias como redes neurais artificiais para acelerar o processo de detecção de rostos humanos. Os módulos de reconhecimento facial de IA móvel primeiro pesquisam a imagem em tempo real, detectando e rastreando rostos humanos. Depois que um rosto em uma imagem é rotulado, o rosto é alinhado corretamente para análise posterior. Os recursos são então extraídos do rosto e combinados com um banco de dados de informações faciais para fornecer autenticação confiável.

A biometria de IA aumenta significativamente o nível de proteção dos aplicativos móveis, tornando-os adequados para armazenar dados mais confidenciais. Isso expande os casos de uso de aplicativos móveis para áreas como saúde, governo, finanças e muito mais.

Tecnologias de voz

A sofisticada tecnologia de conversão de texto em fala se beneficia das implementações de inteligência artificial móvel, fornecendo funcionalidade de voz nítida e clara gerada a partir da entrada de texto. A conversão de texto em fala aprimorada ajuda os usuários com deficiência visual a navegar em aplicativos e sites, transformando texto estático em conteúdo de voz rica. À medida que a tecnologia de conversão de texto em fala melhora, os usuários poderão traduzir livros inteiros em audiolivros com o toque de um botão.

A tecnologia de assistente de IA utiliza o reconhecimento de voz impulsionado pela inteligência artificial móvel para interagir com os usuários sem qualquer latência. Os comandos expressos do usuário são processados ​​em ações pelo assistente virtual, proporcionando uma experiência perfeita. Por exemplo, Alexa da Amazon e Siri da Apple agora são capazes de executar muitas solicitações diferentes, detectando de forma inteligente a intenção da solicitação do usuário com base no contexto, fazendo inferências onde as informações estão incompletas.

As próximas mudanças

O setor de inteligência artificial móvel está crescendo exponencialmente. Muitas indústrias enfrentam uma rápida transformação devido aos avanços na tecnologia de inteligência artificial. À medida que os processadores móveis integram recursos compatíveis com IA, os recursos de IA de aplicativos próprios e de terceiros melhorarão drasticamente.

As principais tecnologias que fazem isso acontecer incluem aprendizado de máquina, tecnologia de reconhecimento, biometria e tecnologias de voz. A IA móvel ajuda a otimizar processos, remover obstáculos para usuários e provedores, fornecer conteúdo relevante, aprimorar o envolvimento do usuário final e melhorar o processo de desenvolvimento. A IA torna os aplicativos móveis mais extensíveis, modulares, dinâmicos e oferece desempenho superior para desenvolvedores e usuários.