Las 8 funciones de IA más útiles en las aplicaciones móviles

La inteligencia artificial está alterando continuamente el mundo en el que vivimos. La IA en los negocios se utiliza en varias industrias, como la atención médica, el comercio electrónico, las finanzas y muchas más. Las funciones de IA incluyen tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial. La IA también puede ser una tecnología innovadora para el desarrollo de aplicaciones móviles.

Si está buscando las funciones de IA más interesantes que puede implementar en su aplicación móvil, ¡no busque más! Hemos recopilado algunos ejemplos ordenados por las funciones que ofrecen para ayudarlo a examinarlos fácilmente.

Las 8 mejores funciones basadas en IA para implementar en su aplicación móvil

1. Recomendaciones de productos

Las recomendaciones de productos impulsadas por IA se pueden usar en todo tipo de aplicaciones , incluidas, entre otras, las de comercio electrónico y de transmisión. Los modelos de Machine Learning correlacionan la información recopilada y hacen predicciones basadas en ella. Un sistema puede comenzar a recomendar artículos una vez que ha recibido capacitación sobre las preferencias del cliente y los productos ofrecidos. Dichas recomendaciones pueden aparecer, por ejemplo, en anuncios o dentro de aplicaciones móviles , lo que las convierte en un método eficaz para la promoción y las ventas adicionales.

Uno de los ejemplos más populares es Netflix, que sugiere películas y programas en función de lo que han visto otros usuarios con intereses similares. De hecho, el 75% de los videos vistos son el resultado de recomendaciones. Gracias a tales mecanismos, los usuarios se involucran con el contenido y, a menudo, renuevan sus suscripciones.

Otro gran ejemplo es Empik Go, la base más grande de audiolibros y libros electrónicos en Polonia, a la que se puede acceder a través de dispositivos móviles en un modelo de suscripción fácil. Los usuarios pueden ver recomendaciones personalizadas de audiolibros y libros electrónicos en función del historial de su actividad en la aplicación.

Cuando se trata de la industria de la moda, las funciones de IA pueden mejorar la recomendación de productos según preferencias como colores, formas o estilos.

2. Segmentación de clientes

La segmentación de clientes consiste en dividir a los clientes en grupos en función de características comunes . Por lo tanto, las empresas pueden comercializar a un grupo objetivo preciso y ejecutar campañas personalizadas. La segmentación impulsada por IA permite la actualización automática de segmentos y el escalado de estos procesos. Gracias a los algoritmos de IA, un sistema puede analizar datos sin presunciones y puede detectar correlaciones que los humanos podrían pasar por alto. De esta forma, las empresas pueden encontrar patrones ocultos y segmentar a los clientes basándose únicamente en la información recopilada.

La segmentación de clientes se utiliza principalmente para enviar correos electrónicos adecuados , publicar los anuncios más precisos posibles y presentar ofertas personalizadas . Play24 es una aplicación móvil que genera planes basados ​​en el perfil del cliente, que utiliza información sobre los usuarios para sugerir ofertas adecuadas.

3. Asistentes de voz y chatbots de texto

Los bots pueden mejorar la experiencia del usuario de muchas maneras. En primer lugar, los asistentes alimentados por IA y los chatbots de texto pueden ayudar a resolver los problemas de los clientes y responder a sus preguntas más rápido que los agentes humanos. Otra posibilidad es usar bots para el comercio conversacional , que es un término que describe un proceso de compra en forma de conversación. Dichos asistentes de compras pueden preguntar por las preferencias de los consumidores para recomendarles los productos más adecuados para ellos. El comercio conversacional también puede referirse a chatbots en chats en vivo o todo tipo de aplicaciones de mensajería. Algunas marcas aumentan el compromiso y la confianza mediante el uso de personalidades de chatbot, que se pueden revelar en el nombre del bot, el avatar y un estilo de lenguaje que expresa la voz de la marca.

Desarrolle asistentes de voz y chatbots impulsados ​​por IA

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Las empresas pueden aprovechar los asistentes de voz proporcionados por Google, Amazon o Apple. Gracias a la integración con Google Assistant, Siri y Alexa, los usuarios pueden interactuar con estas aplicaciones para comprar en línea, obtener atención al cliente, pedir comida, reservar vuelos y usar otros servicios.

Por ejemplo, PZU, el grupo de seguros más grande de la región CEE, ofrece un asistente de seguros que respalda la compra móvil de pólizas de viaje. Los clientes pueden interactuar con una interfaz conversacional para encontrar ofertas personalizadas rápidamente gracias a la comprensión del lenguaje natural, que se basa en Google Dialogflow.

Otro ejemplo destacado del uso de chatbots en aplicaciones móviles es Timesheets. Esta es una solución de seguimiento de tiempo integrada con Google Assistant, Alexa y Siri, así como Slack y Google Chat, para brindar una excelente experiencia de conversación. Los usuarios pueden registrar el tiempo dedicado a sus tareas de forma más rápida y sencilla y, por lo tanto, impulsar el flujo de trabajo.

4. Reconocimiento de imágenes

Uno de los casos de uso más populares de la visión artificial es el reconocimiento de imágenes. Este es el proceso mediante el cual un algoritmo de IA identifica un objeto en una imagen digital . Esta tecnología puede mejorar muchas funciones, como las opciones de búsqueda visual, por ejemplo. Algunas tiendas en línea, como BooHoo, permiten a los clientes encontrar los artículos deseados más rápido gracias a las búsquedas visuales. Los consumidores pueden subir una imagen para recibir productos similares como resultado. El reconocimiento de imágenes se puede aplicar ampliamente en aplicaciones móviles.

Por ejemplo, Planter utiliza el reconocimiento avanzado de objetos para identificar especies de plantas y luego asesorar a los usuarios sobre cómo cuidarlas adecuadamente. El modelo de clasificación de esta aplicación móvil Flutter se basa en una red neuronal convolucional y se entrena a través del aprendizaje de transferencia. Además, la clasificación se ejecuta únicamente en el dispositivo del usuario, lo que mejora el rendimiento de la aplicación. Así es como las funciones de IA pueden identificar objetos en función de fotografías y, en este caso, guiar al usuario sobre las instrucciones de riego y los tipos de suelo o fertilizante necesarios.

Google utiliza el reconocimiento de imágenes para varios propósitos. Por ejemplo, la tecnología Google Lens permite detectar objetos a los que un usuario apunta con su cámara. El Asistente de Google puede responder cuál es el objeto en particular y proporcionar a los usuarios la información, las sugerencias y la traducción adecuadas.

Google Maps proporciona Live View que guía a los usuarios con precisión gracias al reconocimiento de imágenes y la Realidad Aumentada. En lugar de seguir el mapa 2D, los usuarios pueden obtener direcciones ubicadas en el mundo real.

5. Detección de rostros

El reconocimiento facial es una característica biométrica basada en IA que permite la identificación y verificación de una persona a partir de una imagen o video digital mediante el análisis de características únicas, como texturas y formas faciales. Esta tecnología se puede aplicar en varias aplicaciones móviles.

El reconocimiento facial es útil para aumentar la seguridad de las aplicaciones. Por ejemplo, el banco BNP Paribas incluye un mecanismo de conocimiento de su cliente (KYC) para autorizar el acceso en su aplicación GOmobile. De esta forma, los clientes pueden abrir una cuenta sin necesidad de acudir personalmente a una sucursal del banco. GOmobile compara la identificación con un registro de video del rostro de la persona.

Cuando se trata de detección de rostros, algunas de las aplicaciones más populares que la aprovechan son Facebook e Instagram. Estas redes sociales brindan filtros que ayudan a involucrar a la comunidad al publicar historias. La detección de rostros y la realidad aumentada permiten a los usuarios agregar efectos a sus historias . Spark AR, que es un software entregado por Facebook a los creadores, puede identificar tres expresiones diferentes (besar, sonreír y sorprenderse) y también puede rastrear la mano de una persona. Los algoritmos se ejecutan directamente en los teléfonos inteligentes para acelerar el proceso, ya que los filtros se ejecutan en cada cuadro de video (30 por segundo).

6. Calificación crediticia

Las soluciones de calificación crediticia basadas en IA aplican análisis predictivos. El desafío es predecir la probabilidad de que una persona pague un préstamo que ha solicitado . Dicho software analiza la información disponible en Internet sobre el cliente, por ejemplo, de otros bancos y compañías de seguros, así como su comportamiento en línea, incluidas incluso las actividades en las redes sociales. Esto permite a los bancos tomar una decisión informada sobre si otorgar o no un préstamo a un cliente específico.

Nextbank utiliza la calificación crediticia basada en la nube y con tecnología de inteligencia artificial para procesar cientos de puntos de datos de varias fuentes. Los algoritmos de aprendizaje automático analizan la información sobre el historial crediticio, las operaciones de la cuenta, la demografía, los parámetros del préstamo y más. Un motor de puntuación automatizado puede identificar con precisión los préstamos de alto riesgo, además de ahorrar tiempo y dinero al analizar los datos manualmente.

7. Autosugerencias y autocorrecciones

Estas características pueden ser necesarias hoy en día en muchas aplicaciones móviles. A medida que la tecnología se incorpora a nuestras vidas, la IA resulta útil para acelerar varios procesos, como escribir.

La Búsqueda de Google aprovecha las funciones de IA de autocompletado para sugerir las frases más probables para que los usuarios puedan encontrar el contenido deseado más rápido. Es especialmente importante para las experiencias móviles, ya que escribir en pantallas pequeñas puede ser un desafío. Google prefiere llamar a sus frases de autocompletado "predicciones", en lugar de "sugerencias". Esto se debe a que el sistema está diseñado para ayudar a los usuarios a obtener lo que escribirían ellos mismos.

Otro ejemplo es SwiftKey, que es un teclado intuitivo que aprende del usuario y sugiere palabras adecuadas. Los usuarios pueden cambiar entre diferentes idiomas y aun así obtener las correcciones adecuadas.

8. Generación de texto

Los generadores de texto basados ​​en IA pueden reemplazar a los escritores humanos para crear poemas, artículos y otros tipos de textos. En realidad, la idea es similar al autocompletado mencionado anteriormente. Los generadores de texto neuronal requieren una gran cantidad de datos para analizar con el fin de predecir las sugerencias más parecidas a las humanas.

Por ejemplo, TalkToTransformer.com utiliza aprendizaje automático basado en 8 millones de sitios web para comparar sus conjeturas con el texto real. El resultado es gramaticalmente correcto y coherente en términos de temas.

AI Dungeon, un juego de aventuras de texto ilimitado, es un ejemplo extraordinario de generación de texto neuronal. AI Dungeon utiliza una red neuronal profunda masiva para ofrecer una experiencia atractiva. Los jugadores deciden qué hacer a continuación en lugar de elegir entre las opciones que ofrecen los desarrolladores.

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En realidad, podríamos seguir y seguir con esta lista de las funciones de IA más interesantes. ¿Tal vez podríamos hablar sobre las necesidades de su negocio y potenciar su aplicación móvil con una solución destacada?

¡Construyamos juntos soluciones digitales basadas en IA!