{"id":28357,"date":"2023-01-09T12:21:14","date_gmt":"2023-01-09T18:21:14","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=28357"},"modified":"2023-01-09T12:21:33","modified_gmt":"2023-01-09T18:21:33","slug":"su-aplicacion-movil-necesita-ia-aqui-hay-3-formas-de-aprovechar-su-poder-y-por-que-es-importante","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/su-aplicacion-movil-necesita-ia-aqui-hay-3-formas-de-aprovechar-su-poder-y-por-que-es-importante\/","title":{"rendered":"Su aplicaci\u00f3n m\u00f3vil necesita IA. Aqu\u00ed hay 3 formas de aprovechar su poder (y por qu\u00e9 es importante)."},"content":{"rendered":"

Las aplicaciones impulsadas por el aprendizaje autom\u00e1tico son una\u00a0categor\u00eda l\u00edder<\/a>\u00a0entre las nuevas empresas financiadas, y las razones son claras.\u00a0El aprendizaje autom\u00e1tico (ML) ofrece a los desarrolladores de aplicaciones m\u00f3viles nuevas herramientas para la personalizaci\u00f3n, la predicci\u00f3n del comportamiento del usuario, la mejora de la seguridad y la entrega de anuncios mejor dirigidos.\u00a0<\/span>La adopci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda 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.<\/span><\/p>\n

La inclusi\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico facilita agregar funciones como\u00a0la personalizaci\u00f3n<\/a>\u00a0o incluso la predicci\u00f3n del comportamiento del usuario.\u00a0Adem\u00e1s, la orientaci\u00f3n de la publicidad en la aplicaci\u00f3n se vuelve m\u00e1s efectiva y potencialmente \u00fatil para la audiencia de una aplicaci\u00f3n.\u00a0Finalmente, aprovechar los modelos de ML destinados a detectar comportamientos en l\u00ednea nefastos mejora la\u00a0huella de\u00a0ciberseguridad de una aplicaci\u00f3n.<\/a><\/span><\/p>\n

Entonces, si el aprendizaje autom\u00e1tico tiene sentido para su pr\u00f3ximo proyecto de desarrollo de aplicaciones m\u00f3viles, \u00bfcu\u00e1les son algunos de los mejores casos de uso para su inclusi\u00f3n?\u00a0Aqu\u00ed hay algunas ideas sobre c\u00f3mo agregar aprendizaje autom\u00e1tico a una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil, aplicables a las plataformas iOS y Android.\u00a0Aproveche estos conocimientos para darle a su pr\u00f3xima empresa la mejor oportunidad de tener un verdadero impacto en el mundo empresarial moderno.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico para la funcionalidad de razonamiento<\/span><\/h2>\n

Las rutinas de inteligencia artificial<\/a>\u00a0(IA) actualmente se esconden dentro de algunas de las aplicaciones m\u00e1s populares en el mercado m\u00f3vil.\u00a0Simplemente mire el software de mapas como Google Maps.\u00a0Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico tienen en cuenta el volumen de tr\u00e1fico actual, la construcci\u00f3n de carreteras, los accidentes en tiempo real y otras consideraciones para trazar una ruta que, en \u00faltima instancia, ahorre tiempo.<\/span><\/p>\n

Cualquier aplicaci\u00f3n m\u00f3vil que use funciones de mapeo se beneficia de la aplicaci\u00f3n de la\u00a0funcionalidad de razonamiento<\/a>\u00a0impulsada por el aprendizaje autom\u00e1tico y los datos de crowdsourcing de las acciones y entradas del usuario.\u00a0Adem\u00e1s de Google y Apple Maps, la propia aplicaci\u00f3n de Uber ofrece una funci\u00f3n similar para determinar la ruta m\u00e1s oportuna entre dos ubicaciones.\u00a0En pocas palabras, el aprendizaje autom\u00e1tico analiza toda esta informaci\u00f3n en tiempo real y calcula la ruta \u00f3ptima de manera mucho m\u00e1s r\u00e1pida y segura que un conductor o pasajero humano.<\/span><\/p>\n

La funcionalidad de razonamiento similar sigue siendo una gran raz\u00f3n para incorporar el aprendizaje autom\u00e1tico en una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.\u00a0Por ejemplo, esta l\u00f3gica de b\u00fasqueda de rutas impulsada por ML tambi\u00e9n beneficia al mundo de la log\u00edstica y la cadena de suministro, ayudando a las empresas a ahorrar dinero mientras env\u00edan materiales m\u00e1s r\u00e1pido.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, estos beneficios\u00a0van m\u00e1s all\u00e1 de las aplicaciones que usan mapas<\/a>\u00a0.\u00a0La aplicaci\u00f3n de teclado virtual de Google, Gboard, utiliza IA en forma de comportamiento predictivo para hacer sugerencias de palabras al escribir.\u00a0Incluso los chatbots virtuales utilizados para optimizar la funci\u00f3n de servicio al cliente en m\u00faltiples sectores comerciales se benefician del razonamiento de la IA.\u00a0Estos casos de uso brindan una raz\u00f3n obvia para incluir el aprendizaje autom\u00e1tico en cualquier aplicaci\u00f3n m\u00f3vil moderna con la esperanza de tener un impacto.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico para la personalizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Una de las mayores capacidades del aprendizaje autom\u00e1tico implica su capacidad para\u00a0analizar cantidades masivas de datos<\/a>\u00a0lo m\u00e1s r\u00e1pido posible.\u00a0Esta funcionalidad entra en juego en una variedad de aplicaciones de transmisi\u00f3n que brindan a los usuarios recomendaciones basadas en su historial de visualizaci\u00f3n o escucha.\u00a0Adem\u00e1s, en un enfoque m\u00e1s controvertido al considerar la privacidad de los datos, el historial de navegaci\u00f3n web tambi\u00e9n proporciona informaci\u00f3n utilizada para generar publicidad en l\u00ednea basada en un usuario espec\u00edfico.<\/span><\/p>\n

Los principales servicios de televisi\u00f3n y proveedores de transmisi\u00f3n aprovechan los motores de recomendaci\u00f3n basados \u200b\u200ben ML en la web y en las aplicaciones m\u00f3viles.\u00a0Las aplicaciones utilizadas en\u00a0los dispositivos de transmisi\u00f3n<\/a>\u00a0, como Roku y Apple TV, tambi\u00e9n aprovechan este enfoque.\u00a0Esta funcionalidad agrega un nivel de personalizaci\u00f3n para involucrar a los usuarios, lo que hace que sea m\u00e1s probable que conserven sus suscripciones de servicio a lo largo del tiempo.<\/span><\/p>\n

Al igual que el razonamiento basado en IA, la funcionalidad de recomendaci\u00f3n tambi\u00e9n tiene sentido para aplicaciones en una variedad de casos de uso m\u00e1s all\u00e1 del entretenimiento.\u00a0Las aplicaciones de compras<\/a>\u00a0se benefician especialmente de este enfoque, incluidas las tiendas de comestibles o la mayor\u00eda de los otros minoristas.\u00a0El historial de compras anterior de un cliente, combinado con datos en l\u00ednea y perfiles de datos de clientes similares, proporciona datos fruct\u00edferos para los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, con Amazon brindando un ejemplo obvio en su sitio web y aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.<\/span><\/p>\n

Aprendizaje autom\u00e1tico para an\u00e1lisis de comportamiento<\/span><\/h2>\n

El aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n brinda la capacidad de\u00a0analizar<\/a>\u00a0c\u00f3mo un usuario interact\u00faa con una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.\u00a0Este nivel de an\u00e1lisis impulsa una mir\u00edada de funciones \u00fatiles que, a simple vista, pueden parecer no relacionadas.<\/span><\/p>\n

Un ejemplo involucra a un usuario de la aplicaci\u00f3n m\u00f3vil de una compa\u00f1\u00eda financiera.\u00a0La aplicaci\u00f3n analiza su historial de transacciones y su metodolog\u00eda para ahorrar y gastar dinero.\u00a0De manera similar a un motor de recomendaciones mencionado anteriormente,\u00a0utiliza estos datos<\/a>\u00a0para ofrecer ahorros personalizados o recomendaciones de cuentas para ayudar a optimizar la perspectiva financiera del cliente.\u00a0Gracias al an\u00e1lisis de comportamiento, los nuevos usuarios pueden incluso beneficiarse de informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo podr\u00edan practicar mejores h\u00e1bitos de gasto en funci\u00f3n de sus aportes de incorporaci\u00f3n y experiencias de clientes similares.<\/span><\/p>\n

Un caso de uso a\u00fan m\u00e1s cr\u00edtico revela c\u00f3mo el an\u00e1lisis de comportamiento ayuda a detectar actividades sospechosas en el\u00a0mundo de la ciberseguridad<\/a>\u00a0.\u00a0De hecho, las empresas en el espacio de las operaciones de seguridad conf\u00edan cada vez m\u00e1s en la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico para combatir el flagelo del ciberdelito.\u00a0Usando el ejemplo de la aplicaci\u00f3n financiera, el aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n brinda la capacidad de detectar comportamientos anormales y bloquear cualquier transacci\u00f3n potencialmente fraudulenta como resultado.<\/span><\/p>\n

Con suerte, esta descripci\u00f3n general de alto nivel proporciona algo de reflexi\u00f3n sobre las muchas posibilidades para implementar el aprendizaje autom\u00e1tico en su pr\u00f3xima aplicaci\u00f3n m\u00f3vil.\u00a0Proporcionar caracter\u00edsticas como la personalizaci\u00f3n, un motor de recomendaciones y un an\u00e1lisis predictivo de comportamiento beneficia a cualquier aplicaci\u00f3n m\u00f3vil moderna que desee destacarse de un paquete en crecimiento.\u00a0Espere que su competencia considere adoptar un enfoque similar impulsado por el aprendizaje autom\u00e1tico, ya que se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en un nuevo est\u00e1ndar.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/span><\/p>\n

Amann, A. (2023, 3 enero). Your Mobile App Needs AI. Here Are 3 Ways to Harness Its Power (and Why It Matters).<\/i> Entrepreneur. https:\/\/www.entrepreneur.com\/science-technology\/how-your-app-can-unleash-the-power-of-ai-and-why-it-should\/439913<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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