Las aplicaciones impulsadas por el aprendizaje automático son una categoría líder entre las nuevas empresas financiadas, y las razones son claras. El aprendizaje automático (ML) ofrece a los desarrolladores de aplicaciones móviles nuevas herramientas para la personalización, la predicción del comportamiento del usuario, la mejora de la seguridad y la entrega de anuncios mejor dirigidos. La adopción de esta tecnología proporciona a las nuevas empresas y a sus equipos de desarrollo los medios para incluir funciones atractivas capaces de atraer y retener a una audiencia.
La inclusión del aprendizaje automático facilita agregar funciones como la personalización o incluso la predicción del comportamiento del usuario. Además, la orientación de la publicidad en la aplicación se vuelve más efectiva y potencialmente útil para la audiencia de una aplicación. Finalmente, aprovechar los modelos de ML destinados a detectar comportamientos en línea nefastos mejora la huella de ciberseguridad de una aplicación.
Entonces, si el aprendizaje automático tiene sentido para su próximo proyecto de desarrollo de aplicaciones móviles, ¿cuáles son algunos de los mejores casos de uso para su inclusión? Aquí hay algunas ideas sobre cómo agregar aprendizaje automático a una aplicación móvil, aplicables a las plataformas iOS y Android. Aproveche estos conocimientos para darle a su próxima empresa la mejor oportunidad de tener un verdadero impacto en el mundo empresarial moderno.
Aprendizaje automático para la funcionalidad de razonamiento
Las rutinas de inteligencia artificial (IA) actualmente se esconden dentro de algunas de las aplicaciones más populares en el mercado móvil. Simplemente mire el software de mapas como Google Maps. Los modelos de aprendizaje automático tienen en cuenta el volumen de tráfico actual, la construcción de carreteras, los accidentes en tiempo real y otras consideraciones para trazar una ruta que, en última instancia, ahorre tiempo.
Cualquier aplicación móvil que use funciones de mapeo se beneficia de la aplicación de la funcionalidad de razonamiento impulsada por el aprendizaje automático y los datos de crowdsourcing de las acciones y entradas del usuario. Además de Google y Apple Maps, la propia aplicación de Uber ofrece una función similar para determinar la ruta más oportuna entre dos ubicaciones. En pocas palabras, el aprendizaje automático analiza toda esta información en tiempo real y calcula la ruta óptima de manera mucho más rápida y segura que un conductor o pasajero humano.
La funcionalidad de razonamiento similar sigue siendo una gran razón para incorporar el aprendizaje automático en una aplicación móvil. Por ejemplo, esta lógica de búsqueda de rutas impulsada por ML también beneficia al mundo de la logística y la cadena de suministro, ayudando a las empresas a ahorrar dinero mientras envían materiales más rápido.
Sin embargo, estos beneficios van más allá de las aplicaciones que usan mapas . La aplicación de teclado virtual de Google, Gboard, utiliza IA en forma de comportamiento predictivo para hacer sugerencias de palabras al escribir. Incluso los chatbots virtuales utilizados para optimizar la función de servicio al cliente en múltiples sectores comerciales se benefician del razonamiento de la IA. Estos casos de uso brindan una razón obvia para incluir el aprendizaje automático en cualquier aplicación móvil moderna con la esperanza de tener un impacto.
Aprendizaje automático para la personalización
Una de las mayores capacidades del aprendizaje automático implica su capacidad para analizar cantidades masivas de datos lo más rápido posible. Esta funcionalidad entra en juego en una variedad de aplicaciones de transmisión que brindan a los usuarios recomendaciones basadas en su historial de visualización o escucha. Además, en un enfoque más controvertido al considerar la privacidad de los datos, el historial de navegación web también proporciona información utilizada para generar publicidad en línea basada en un usuario específico.
Los principales servicios de televisión y proveedores de transmisión aprovechan los motores de recomendación basados en ML en la web y en las aplicaciones móviles. Las aplicaciones utilizadas en los dispositivos de transmisión , como Roku y Apple TV, también aprovechan este enfoque. Esta funcionalidad agrega un nivel de personalización para involucrar a los usuarios, lo que hace que sea más probable que conserven sus suscripciones de servicio a lo largo del tiempo.
Al igual que el razonamiento basado en IA, la funcionalidad de recomendación también tiene sentido para aplicaciones en una variedad de casos de uso más allá del entretenimiento. Las aplicaciones de compras se benefician especialmente de este enfoque, incluidas las tiendas de comestibles o la mayoría de los otros minoristas. El historial de compras anterior de un cliente, combinado con datos en línea y perfiles de datos de clientes similares, proporciona datos fructíferos para los modelos de aprendizaje automático, con Amazon brindando un ejemplo obvio en su sitio web y aplicación móvil.
Aprendizaje automático para análisis de comportamiento
El aprendizaje automático también brinda la capacidad de analizar cómo un usuario interactúa con una aplicación móvil. Este nivel de análisis impulsa una miríada de funciones útiles que, a simple vista, pueden parecer no relacionadas.
Un ejemplo involucra a un usuario de la aplicación móvil de una compañía financiera. La aplicación analiza su historial de transacciones y su metodología para ahorrar y gastar dinero. De manera similar a un motor de recomendaciones mencionado anteriormente, utiliza estos datos para ofrecer ahorros personalizados o recomendaciones de cuentas para ayudar a optimizar la perspectiva financiera del cliente. Gracias al análisis de comportamiento, los nuevos usuarios pueden incluso beneficiarse de información sobre cómo podrían practicar mejores hábitos de gasto en función de sus aportes de incorporación y experiencias de clientes similares.
Un caso de uso aún más crítico revela cómo el análisis de comportamiento ayuda a detectar actividades sospechosas en el mundo de la ciberseguridad . De hecho, las empresas en el espacio de las operaciones de seguridad confían cada vez más en la IA y el aprendizaje automático para combatir el flagelo del ciberdelito. Usando el ejemplo de la aplicación financiera, el aprendizaje automático también brinda la capacidad de detectar comportamientos anormales y bloquear cualquier transacción potencialmente fraudulenta como resultado.
Con suerte, esta descripción general de alto nivel proporciona algo de reflexión sobre las muchas posibilidades para implementar el aprendizaje automático en su próxima aplicación móvil. Proporcionar características como la personalización, un motor de recomendaciones y un análisis predictivo de comportamiento beneficia a cualquier aplicación móvil moderna que desee destacarse de un paquete en crecimiento. Espere que su competencia considere adoptar un enfoque similar impulsado por el aprendizaje automático, ya que se está convirtiendo rápidamente en un nuevo estándar.
Fuente:
Amann, A. (2023, 3 enero). Your Mobile App Needs AI. Here Are 3 Ways to Harness Its Power (and Why It Matters). Entrepreneur. https://www.entrepreneur.com/science-technology/how-your-app-can-unleash-the-power-of-ai-and-why-it-should/439913