8 funzioni AI più utili nelle app mobili

L'intelligenza artificiale sconvolge continuamente il mondo in cui viviamo. L'intelligenza artificiale negli affari viene utilizzata in vari settori come l'assistenza sanitaria, l'e-commerce, la finanza e molti altri. Le funzionalità dell'IA includono tecnologie come Machine Learning, Natural Language Processing e Computer Vision. L'intelligenza artificiale può anche essere una tecnologia rivoluzionaria per lo sviluppo di app mobili.

Se stai cercando le funzionalità AI più interessanti che puoi implementare nella tua app mobile, non cercare più! Abbiamo raccolto alcuni esempi ordinati in base alle funzioni che offrono per aiutarti a setacciarli facilmente.

Le 8 migliori funzionalità basate sull'intelligenza artificiale da implementare nella tua app mobile

1. Consigli sui prodotti

I consigli sui prodotti basati sull'intelligenza artificiale possono essere utilizzati in tutti i tipi di app , comprese, tra le altre, quelle di e-commerce e streaming. I modelli di Machine Learning mettono in correlazione le informazioni raccolte e fanno previsioni basate su di esse. Un sistema può iniziare a consigliare articoli una volta che è stato addestrato sulle preferenze dei clienti e sui prodotti offerti. Tali consigli possono apparire, ad esempio, negli annunci o all'interno delle app mobili , rendendolo così un metodo efficace per la promozione e l'upselling.

Uno degli esempi più popolari è Netflix, che suggerisce film e programmi in base a ciò che altri utenti con interessi simili hanno guardato. Infatti, il 75% dei video guardati è il risultato di consigli. Grazie a tali meccanismi, gli utenti si impegnano con i contenuti e spesso rinnovano le loro iscrizioni.

Un altro ottimo esempio è Empik Go, la più grande base di audiolibri ed ebook in Polonia, accessibile tramite dispositivi mobili con un semplice modello di abbonamento. Gli utenti possono visualizzare consigli personalizzati di audiolibri ed ebook in base alla cronologia delle loro attività nell'app.

Quando si tratta del settore della moda, le funzionalità di intelligenza artificiale possono migliorare la raccomandazione del prodotto in base a preferenze come colori, forme o stili.

2. Segmentazione della clientela

La segmentazione dei clienti consiste nel dividere i clienti in gruppi in base a caratteristiche reciproche . Pertanto, le aziende possono commercializzare verso un gruppo target preciso ed eseguire campagne personalizzate. La segmentazione basata sull'intelligenza artificiale consente l'aggiornamento automatico dei segmenti e il ridimensionamento di questi processi. Grazie agli algoritmi di intelligenza artificiale, un sistema può analizzare i dati senza alcuna presunzione ed è in grado di individuare correlazioni che gli esseri umani potrebbero trascurare. In questo modo, le aziende possono trovare modelli nascosti e segmentare i clienti solo in base alle informazioni raccolte.

La segmentazione dei clienti viene utilizzata principalmente per inviare e-mail adeguate , pubblicare annunci il più precisi possibile e presentare offerte personalizzate . Play24 è un'app mobile che genera piani basati sulla profilazione del cliente, che utilizza le informazioni sugli utenti per suggerire offerte appropriate.

3. Assistenti vocali e chatbot di testo

I bot possono migliorare l'esperienza dell'utente in molti modi. Prima di tutto, gli assistenti basati sull'intelligenza artificiale e i chatbot di testo possono aiutare a risolvere i problemi dei clienti e rispondere alle loro domande più velocemente degli agenti umani. Un'altra possibilità è utilizzare i bot per il commercio conversazionale , che è un termine che descrive un processo di acquisto sotto forma di conversazione. Tali assistenti alla spesa possono chiedere le preferenze dei consumatori per consigliare i prodotti più adatti a loro. Il commercio conversazionale può anche fare riferimento ai chatbot nelle chat dal vivo o in tutti i tipi di app di messaggistica. Alcuni marchi aumentano il coinvolgimento e la fiducia utilizzando le personalità dei chatbot, che possono essere rivelate nel nome del robot, nell'avatar e in uno stile linguistico che esprime la voce del marchio.

Sviluppa assistenti vocali e chatbot basati sull'intelligenza artificiale

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Le aziende possono usufruire degli assistenti vocali forniti da Google, Amazon o Apple. Grazie all'integrazione con Google Assistant, Siri e Alexa, gli utenti possono interagire con queste app per fare acquisti online, ottenere assistenza clienti, ordinare cibo, prenotare voli e utilizzare altri servizi.

Ad esempio, PZU, il più grande gruppo assicurativo nella regione CEE, fornisce un Insurance Assistant che supporta l'acquisto mobile di polizze di viaggio. I clienti possono interagire con un'interfaccia colloquiale per trovare rapidamente offerte personalizzate grazie a Natural Language Understanding, che è basato su Google Dialogflow.

Un altro eccezionale esempio dell'uso dei chatbot nelle app mobili è Timesheets. Questa è una soluzione di monitoraggio del tempo integrata con Google Assistant, Alexa e Siri, nonché Slack e Google Chat, per fornire un'esperienza di conversazione eccellente. Gli utenti possono registrare il tempo dedicato alle loro attività in modo più semplice e veloce e, quindi, aumentare il flusso di lavoro.

4. Riconoscimento dell'immagine

Uno dei casi d'uso più popolari della visione artificiale è il riconoscimento delle immagini. Questo è il processo mediante il quale un algoritmo AI identifica un oggetto in un'immagine digitale . Questa tecnologia può migliorare molte funzionalità come le opzioni di ricerca visiva, ad esempio. Alcuni negozi online, come BooHoo, consentono ai clienti di trovare gli articoli desiderati più velocemente grazie alle ricerche visive. I consumatori possono caricare un'immagine per ricevere di conseguenza prodotti simili. Il riconoscimento delle immagini può essere ampiamente applicato nelle app mobili.

Ad esempio, Planter utilizza il riconoscimento avanzato degli oggetti per identificare le specie di piante e quindi consigliare agli utenti come prendersene cura correttamente. Il modello di classificazione di questa app mobile Flutter si basa su una rete neurale convoluzionale ed è addestrato tramite trasferimento di apprendimento. Inoltre, la classificazione viene eseguita esclusivamente sul dispositivo dell'utente, il che migliora le prestazioni dell'app. In questo modo le funzionalità dell'IA possono identificare gli oggetti sulla base di fotografie e, in questo caso, guidare l'utente sulle istruzioni per l'irrigazione e sui tipi di terreno o fertilizzanti richiesti.

Google utilizza il riconoscimento delle immagini per diversi scopi. Ad esempio, la tecnologia Google Lens consente di rilevare gli oggetti su cui un utente sta puntando la fotocamera. L'Assistente Google può rispondere a qual è l'oggetto in particolare e fornire agli utenti le informazioni, i suggerimenti e la traduzione appropriati.

Google Maps fornisce Live View che guida gli utenti con precisione grazie al riconoscimento delle immagini e alla realtà aumentata. Invece di seguire la mappa 2D, gli utenti possono ottenere indicazioni nel mondo reale.

5. Rilevamento del volto

Il riconoscimento facciale è una funzionalità biometrica basata sull'intelligenza artificiale che consente l'identificazione e la verifica di una persona da un'immagine digitale o da un video analizzando caratteristiche uniche, come trame e forme del viso. Questa tecnologia può essere applicata in varie app mobili.

Il riconoscimento facciale è utile per aumentare la sicurezza delle app. Ad esempio, la banca BNP Paribas include un meccanismo Know Your Customer (KYC) per autorizzare l'accesso nella propria app GOmobile. In questo modo i clienti possono aprire un conto senza la necessità di recarsi di persona in una filiale della banca. GOmobile confronta l'ID con una registrazione video del volto della persona.

Quando si tratta di rilevamento dei volti, alcune delle app più popolari che ne traggono vantaggio sono Facebook e Instagram. Questi social network forniscono filtri che aiutano a coinvolgere la comunità durante la pubblicazione di storie. Il rilevamento dei volti e la realtà aumentata consentono agli utenti di aggiungere effetti alle loro storie . Spark AR, che è un software fornito da Facebook ai creatori, può identificare tre diverse espressioni (baciare, sorridere e sorprendere) e può anche tracciare la mano di una persona. Gli algoritmi vengono eseguiti direttamente sugli smartphone per velocizzare il processo, poiché i filtri vengono eseguiti su ogni fotogramma del video (30 al secondo).

6. Punteggio del credito

Le soluzioni di credit scoring basate sull'intelligenza artificiale applicano l'analisi predittiva. La sfida è prevedere la probabilità che una persona restituisca un prestito che ha richiesto . Tale software analizza le informazioni disponibili su Internet sul cliente, ad esempio da altre banche e compagnie assicurative, nonché il suo comportamento online, comprese anche le attività sui social media. Ciò consente alle banche di prendere una decisione informata se concedere o meno un prestito a un cliente specifico.

Nextbank utilizza il punteggio di credito basato su cloud e basato su intelligenza artificiale per elaborare centinaia di punti dati da diverse fonti. Gli algoritmi di Machine Learning analizzano le informazioni sulla storia del credito, le operazioni dell'account, i dati demografici, i parametri del prestito e altro ancora. Un motore di punteggio automatizzato può identificare con precisione i prestiti ad alto rischio, oltre a risparmiare tempo e denaro sull'analisi manuale dei dati.

7. Autosuggestioni e correzioni automatiche

Queste funzionalità potrebbero essere necessarie al giorno d'oggi in molte app mobili. Poiché la tecnologia è adottata nelle nostre vite, l'intelligenza artificiale è utile per accelerare vari processi, come la digitazione.

La Ricerca Google sfrutta le funzionalità di completamento automatico dell'IA per suggerire le frasi più probabili in modo che gli utenti possano trovare più rapidamente i contenuti desiderati. È particolarmente importante per le esperienze mobili poiché la digitazione su schermi piccoli può essere impegnativa. Google preferisce chiamare le sue frasi di completamento automatico "predizioni", piuttosto che "suggerimenti". Questo perché il sistema è progettato per aiutare gli utenti a ottenere ciò che digiterebbero da soli.

Un altro esempio è SwiftKey, una tastiera intuitiva che apprende dall'utente e suggerisce le parole appropriate. Gli utenti possono passare da una lingua all'altra e ottenere comunque correzioni adeguate.

8. Generazione di testo

I generatori di testo basati sull'intelligenza artificiale possono sostituire gli scrittori umani per la creazione di poesie, articoli e altri tipi di testi. In realtà, l'idea è simile al completamento automatico menzionato sopra. I generatori di testi neurali richiedono una grande quantità di dati da analizzare per prevedere i suggerimenti più umani.

Ad esempio, TalkToTransformer.com utilizza l'apprendimento automatico basato su 8 milioni di siti Web per confrontare le sue ipotesi con il testo reale. Il risultato è grammaticalmente corretto e coerente in termini di argomenti.

AI Dungeon, un gioco di avventura testuale senza limiti, è uno straordinario esempio di generazione di testo neurale. AI Dungeon utilizza un'enorme rete neurale profonda per offrire un'esperienza coinvolgente. I giocatori decidono loro stessi cosa fare dopo invece di scegliere tra le opzioni fornite dagli sviluppatori.

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In realtà, potremmo continuare all'infinito con questo elenco delle funzionalità AI più interessanti. Forse potremmo invece parlare delle tue esigenze aziendali e potenziare la tua app mobile con una soluzione di primo piano?

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