Crie Apps Mais Inteligentes com IA Móvel: Desbloqueando Inovação e Crescimento

Inteligência artificial móvel está disruptando o já acelerado jogo de desenvolvimento de apps móveis. Em 2020, o setor de IA móvel atingiu valorização de 2,14 bilhões de dólares, e espera-se que cresça 4,5x até 2026. É seguro dizer que IA móvel veio para ficar, então vamos descobrir como esta tecnologia inovadora é usada no desenvolvimento de apps móveis.

Entendendo Benefícios da Inteligência Artificial Móvel

IA móvel visa tornar tecnologia móvel mais inteligente e funcional para usuários. Exemplo conhecido do poder da IA móvel é o produto Alexa Shopping da Amazon, que liberou incontáveis horas de trabalho de suporte ao cliente. No nível UX, também entregou melhorias notáveis de qualidade de vida aos usuários finais.

O crescimento mais significativo do setor provavelmente virá de tecnologia de assistentes virtuais de IA. O sucesso estrondoso de assistentes de IA da geração anterior como Siri e Alexa demonstra o poder de retenção da tecnologia. Processadores com capacidade de IA em dispositivos móveis de próxima geração virão pré-embalados com várias soluções inteligentes como tradutores de idiomas, assistentes de IA conscientes de contexto, melhorias de AR e VR, e recursos de segurança aprimorados. O futuro destes apps e soluções embarcadas é alta extensibilidade e integração com apps móveis de terceiros, fornecendo aos desenvolvedores ecossistema completo de desenvolvimento de IA.

Projeções para setores relacionados como smartphones, drones, câmeras e imagem, robótica, automotivo e computação em nuvem também mostram crescimento explosivo da tecnologia de IA móvel. Apesar de tentativas de governos dos EUA e outros países ocidentais de restringir tecnologia de drones de consumo, o setor de drones provavelmente crescerá exponencialmente com disponibilidade de processadores móveis com IA. Drones de próxima geração oferecem recursos impressionantes a usuários domésticos e empresariais como fotografia assistida por IA, piloto automático e navegação por IA, mapeamento de superfície e GPS, e muitas mais aplicações.

O potencial da IA de próxima geração para remover incontáveis horas-homem do pipeline de desenvolvimento de apps de IA não pode ser subestimado. IA ajuda 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 troubleshooting feitos por testadores humanos.

Como IA Torna Seu App Mais Inteligente

À medida que número total de usuários móveis cresce com gerações mais jovens e tecnicamente alfabetizadas chegando à maioridade, a demanda por recursos como personalização disparou.

Enquanto UI no passado era tratada de forma first-party por desenvolvedores de apps, agora muitos utilizam UI embarcada de fabricantes de smartphones para fornecer interface aos usuários. Como estes fabricantes incluem processadores com IA, smartphones podem analisar comportamento do usuário e realizar personalizações em tempo real de interfaces de apps para melhorar experiência, como ajustar botões na interface alguns milímetros para considerar variação no tamanho dos dedos do usuário.

Inteligência artificial traz possibilidades incríveis ao desenvolvimento móvel através de machine learning, tecnologias de reconhecimento, biometria e tecnologias de voz.

Machine Learning

Há razão para muitas empresas investirem tanto em desenvolvimento de machine learning: a capacidade do paradigma de prever e otimizar comportamento do usuário, gerando upsells e cross-sells.

Grande parte do sucesso da Spotify USA, Inc. com seu app principal, Spotify, veio da integração de machine learning. Spotify entrega playlists personalizadas e conteúdo que chama atenção como lançamentos relevantes aos interesses do cliente assim que o app abre. Machine learning não só melhora experiência do usuário final com o app, mas os mantém voltando usando contexto para entregar conteúdo apropriado e aumentar horas totais de uso.

Em mercado de apps altamente competitivo impulsionado por métricas como tempo de uso do app, machine learning permite empresas manter usuários entretidos e engajados, elevando métricas relevantes para rankear melhor no Google Play e App Store.

Varejistas online usam machine learning para gerar perfil de clientes baseado em métricas como compras já feitas, relacionamento com outros usuários, comportamento no site ou app, e muitos outros fatores. Usando estes dados, varejista dá conjunto de produtos recomendados baseados em interesses. Por exemplo, Amazon usa extensivamente machine learning para conectar clientes a produtos que provavelmente comprarão. Machine learning está presente em cada etapa do fluxo logístico da Amazon, da experiência do usuário no site/app até otimização de cronogramas de envio.

Grandes provedores de transporte como Uber implementam machine learning em apps de logística para dar motoristas informações atualizadas sobre estradas. Soluções de ML ajudam prever rota mais rápida para motoristas, otimizando para engarrafamentos potenciais. Utilizando dados históricos para inferir condições de vias, apps baseados em ML também podem conectar info de trânsito em tempo real a projeções históricas para palpites mais precisos.

Tecnologia de Reconhecimento

IA móvel impulsiona tecnologia revolucionária de reconhecimento de imagem como Google Lens. Google Lens e apps similares revolucionaram como muitas pessoas interagem com o mundo. Avanços em reconhecimento de imagem tornaram possível desde reconhecer variedades e espécies específicas de plantas até traduzir texto em idioma estrangeiro em tempo real com OCR powered by machine learning.

Instituições financeiras usam mesma tecnologia em apps móveis para processar cheques sem cliente ir à agência. Farmacêuticos usam para escanear prescrições médicas e importar para software verificar presença de medicamento em bancos de dados de farmácias. Varejistas usam OCR para extrair insights valiosos de analytics de pedidos de compra automaticamente. A lista continua.

IA móvel de próxima geração melhora tecnologia prévia de reconhecimento facial, usando tecnologias como redes neurais artificiais para acelerar detecção de faces humanas. Módulos de reconhecimento facial de IA móvel primeiro buscam imagem em tempo real, detectando e rastreando faces. Uma vez que face em imagem é rotulada, é alinhada para análise. Características são extraídas da face e comparadas a banco de dados de informações faciais para autenticação confiável.

Biometria de IA aumenta significativamente nível de proteção de apps móveis, tornando-os adequados para armazenar dados mais sensíveis. Isso expande casos de uso de apps móveis para áreas como saúde, governo, finanças e mais.

Tecnologias de Voz

Tecnologia sofisticada de texto-para-fala beneficia de implementações de IA móvel, fornecendo funcionalidade de voz nítida e clara gerada de entrada de texto. Texto-para-fala melhorado ajuda usuários com deficiência visual navegar apps e sites, transformando texto estático em conteúdo rico em voz. Conforme tecnologia melhora, usuários poderão transformar livros inteiros em audiolivros com toque de botão.

Tecnologia de assistente de IA utiliza reconhecimento de voz impulsionado por IA móvel para interagir com usuários sem latência. Comandos falados do usuário são processados em ações pelo assistente virtual, proporcionando experiência fluida. Por exemplo, Alexa da Amazon e Siri da Apple agora executam muitas requisições diferentes, sentindo inteligentemente a intenção da requisição baseada em contexto, fazendo inferências onde informação está incompleta.

As Mudanças que Vêm

Setor de IA móvel cresce exponencialmente. Muitas indústrias enfrentam transformação rápida devido a avanços em tecnologia de IA. À medida que processadores móveis integram recursos amigáveis à IA, capacidades de IA de apps first e third-party melhorarão drasticamente.

Tecnologias-chave fazendo isso acontecer incluem machine learning, tecnologia de reconhecimento, biometria e tecnologias de voz. IA móvel ajuda otimizar processos, remover obstáculos para usuários e provedores, entregar conteúdo relevante, melhorar engajamento do usuário final e melhorar processo de desenvolvimento. IA torna apps móveis mais extensíveis, modulares, dinâmicos e oferece desempenho superior para desenvolvedores e usuários.