ИИ в разработке приложений повышает функциональность и пользовательский опыт с такими функциями, как интеллектуальный поиск, персонализированные рекомендации и автоматизированная помощь. Мобильные приложения на базе ИИ также поддерживают расширенные функции, такие как распознавание голоса и дополненная реальность, обеспечивая повышенное удобство использования приложений. Некоторые из лучших приложений ИИ включают Google Assistant, Amazon Alexa и многое другое. В этом блоге обсуждается роль ИИ в разработке мобильных приложений, что позволяет вам знать и реализовывать его в своем проекте.

ИИ в разработке мобильных приложений относится к использованию искусственного интеллекта для создания уникальных функций, повышения функциональности приложений и предоставления персонализированного пользовательского опыта. ИИ делает приложения более интеллектуальными и удобными для пользователя, позволяя им учиться, понимать и адаптироваться к конкретным потребностям и предпочтениям пользователей. 

Приложения на базе ИИ оснащены голосовыми помощниками, биометрической аутентификацией, персонализированными рекомендациями, анализом состояния здоровья и расширенными алгоритмами безопасности. Эти функции позволяют приложениям предоставлять персонализированные рекомендации, проактивные предложения и улучшенные взаимодействия для обогащенного опыта приложений.

ИИ в разработке приложений делает приложения очень интеллектуальными, однако вам нужно быть достаточно мудрым, чтобы извлечь из этого максимальную пользу. Компания AI Development Для помощи, но даже перед этим шагом, вам нужно знать все тонкости приложения ИИ для разработки мобильных приложений.

Просмотрите этот блог, который включает статистику, варианты использования, преимущества, примеры, проблемы, решения и будущее ИИ в разработке мобильных приложений!

Роль ИИ в разработке мобильных приложений

ИИ играет важную роль в современной разработке мобильных приложений. Он улучшает различные аспекты, от ускорения разработки приложений до персонализации пользовательского опыта и укрепления безопасности. Использование ИИ в разработке приложений позволяет использовать такие функции, как прогнозная аналитика, персонализированные рекомендации и чат-боты на основе ИИ, делая приложения более умными и удобными для пользователя.

Искусственный интеллект также повышает безопасность приложений и автоматизирует такие задачи, как тестирование и генерация кода, для оптимизированного процесса разработки приложений.

Кроме того, некоторые громкие функции, основанные на ИИ, например, являются системами рекомендаций в таких приложениях, как YouTube и Netflix, и интерактивными системами с помощью человеческой речи, такими как Google Assistant, Alexa и Siri.

Что касается компаний, занимающихся разработкой мобильных приложений, они используют эту технологию не только для внедрения функций, основанных на ИИ, в мобильных приложениях, но и для повышения эффективности и сокращения времени выхода на рынок своих услуг разработки посредством оптимизированного процесса разработки. Это может быть достигнуто с помощью копилотов ИИ для разработки, интеллектуальных инструментов анализа кода, тестирования мобильных приложений с автоматическим управлением ИИ и многого другого.

Статистика использования ИИ в разработке мобильных приложений

Прежде чем углубляться, давайте посмотрим на статистику ИИ в разработке мобильных приложений, показывающую широкое использование ИИ в разработке мобильных приложений.

• По оценкам, 230 миллионов человек по всему миру, как правило, используют ИИ в мобильных приложениях.
• Siri занимает 36% от общего объема рынка голосовых помощников и используется более чем 660 миллионами человек в месяц.
• Около 66% компаний планируют инвестировать в ИИ, чтобы улучшить опыт своих мобильных приложений.
• Рынок операций ИИ (AIOps), который в 2024 году оценивался в 75,93 млрд долларов США, по прогнозам, к 2037 году превысит 5,22 трлн долларов США, с впечатляющим CAGR более 38,1% в течение прогнозируемого периода с 2025 по 2037 год, что отражает растущее внедрение решений на основе ИИ для повышения эффективности разработки мобильных приложений.
• Ожидается, что ИИ на рынке мобильных приложений достигнет своего размера $249.8 млрд к 2033 году, с $16,7 млрд в 2023 году. Рост будет на уровне CAGR 33,7% между прогнозируемым периодом (2024-2033 годы).
• Рынок операций ИИ (AIOps), который в 2024 году оценивался в 75,93 млрд долларов, по прогнозам, превысит 5,22 триллиона долларов К 2037 году с впечатляющим CAGR более 38,1% в течение прогнозируемого периода с 2025 по 2037 год, что отражает растущее внедрение решений на основе ИИ для повышения эффективности разработки мобильных приложений.

Посмотрите на изображение ниже:

Будь то голосовые помощники, прогнозная аналитика или что-то еще, индустрия разработки мобильных приложений переживает огромный рост в разработке приложений для ИИ. Приведенные выше статистические данные показывают, как рынок будет наблюдать быстрый рост в ближайшее десятилетие.

Преимущества ИИ в разработке мобильных приложений

ИИ предоставляет множество преимуществ в разработке мобильных приложений, включая улучшенный пользовательский опыт за счет персонализации, быстрого времени отклика, улучшенных функций безопасности и более интеллектуальных функций поиска.

ИИ также автоматизирует задачи, улучшает поддержку клиентов с помощью чат-ботов, позволяя прогнозной аналитике поддерживать обоснованное принятие решений. Ниже приведены основные преимущества приложений ИИ в разработке мобильных приложений:

1. ИИ в автоматических чатах и ответах

Разработка приложений ИИ с чат-ботами превосходит автоматический ответ без необходимости вмешательства человека. Многие приложения с поддержкой ИИ, такие как Google Assistant, Alexa и Duolingo, имеют разговорный пользовательский интерфейс, предоставляя гуманоидный разговорный опыт.

Чат-боты позволяют мобильным приложениям легко вовлекать пользователей, предоставляя им интерактивный пользовательский опыт с круглосуточной помощью.

2. AI для прогнозной аналитики

Прогнозная аналитика в разработке мобильных приложений - это функция, основанная на ИИ, в приложениях, которая использует алгоритмы машинного обучения и получает доступ к данным пользователя. Прогнозная аналитика в оценке данных основана на истории просмотра пользователя, намерении поиска и истории просмотра, чтобы определить, что они на самом деле ищут и предоставляют подходящие решения.

Прогнозная аналитика в разработке мобильных приложений позволяет компаниям знать и предоставлять индивидуальные решения для своих целевых клиентов.

3.Тайлорированные решения

ML (Machine Learning), подмножество ИИ, интегрированное с NLP (обработка естественного языка), обеспечивает реалистичное взаимодействие в соответствии с поведением пользователя. Это помогает вашему приложению учиться на поведении пользователя и конкретных моделях, чтобы определить, что пользователь на самом деле ищет, и предоставлять им индивидуальные предложения, обеспечивая долгосрочное взаимодействие.

Netflix, например, использует этот подход, разработанный с учетом ИИ, чтобы предлагать пользователям конкретные рекомендации по контенту, которые соответствуют их потребностям и предпочтениям.

4. Распознавание изображений

Искусственный интеллект в мобильных приложениях обеспечивает возможности распознавания изображений, облегчая множество процедур. Компании в различных секторах, таких как электронная коммерция, здравоохранение и социальные сети, используют технологию распознавания изображений ИИ в своих мобильных приложениях. Он использует алгоритмы машинного обучения для распознавания конкретных функций и шаблонов в изображении.

Например, приложения электронной коммерции, такие как Amazon, используют ИИ для распознавания изображений, позволяя пользователям искать конкретные продукты, просто загружая изображение. Мобильное приложение с поддержкой ИИ анализирует и распознает изображение и идентифицирует продукты, облегчая поиск продуктов для конкретных клиентов.

Кроме того, приложение для здравоохранения может использовать ИИ в своих мобильных приложениях для анализа медицинских изображений, таких как МРТ и рентгеновские снимки, для решения проблем со здоровьем, что подчеркивает растущую важность использования ИИ для лечения заболеваний. Услуги по развитию медицинских приложений В создании медицинских решений на основе ИИ.

5.Перевод языка в реальном времени

Искусственный интеллект предоставляет предприятиям компетенции по интеграции переводчиков с поддержкой ИИ в свои мобильные приложения для бесшовного и перевода языка в режиме реального времени. Некоторые примеры переводчиков языка в реальном времени включают Google Translate, Notta и Microsoft Translator.

Более того, перевод языка в реальном времени с использованием ИИ в мобильном приложении позволяет пользователям общаться с людьми со всего мира без перерывов, создаваемых языковыми барьерами.

6. Надежная безопасность

ИИ в разработке мобильных приложений встраивает приложения с функцией биометрической аутентификации, направленной на проверку личности пользователя и предоставление разрешений на доступ к критически важным данным. Эти приложения, как правило, украшены надежными и инновационными функциями, такими как сенсорное распознавание, распознавание лиц, управление жестами, распознавание голоса и т.п.

Высокопроизводительная функция безопасности обеспечивает безопасность данных от взлома или многих других видов угроз кибербезопасности. Эта функция имеет решающее значение для банковской и финансовой отраслей, обеспечивая надежную безопасность для пользователей. 

7. Конкурентное преимущество 

ИИ в мобильных приложениях способствует конкурентному преимуществу, предоставляя персонализированный пользовательский опыт, повышенную безопасность и автоматизированные задачи, а также позволяя принимать решения в режиме реального времени. Система повышает производительность приложений с помощью прогнозной аналитики, более интеллектуальных рекомендаций и адаптивных интерфейсов, позволяя предприятиям увеличивать вовлеченность, снижать скорость оттока и опережать рыночные тенденции с помощью инноваций, основанных на данных.

Используйте случаи ИИ в мобильных приложениях

От чат-ботов до цифровых помощников и персонализации, в мобильных приложениях есть много вариантов использования ИИ. ИИ полностью изменил то, как работают эти приложения, облегчив людям ведение их повседневного бизнеса. Посмотрите на некоторые из вариантов использования мобильных приложений на базе ИИ!

1. Чатботы

Lily от Duolingo, Ora от SEPHORA и Kuki AI являются отличными примерами чат-ботов с искусственным интеллектом, используемых в мобильных приложениях. Они автоматизируют системы обмена сообщениями, которые круглосуточно предоставляют персонализированные решения для чата без необходимости вмешательства человека. Они, как правило, отвечают на запросы пользователей, решая их в кратчайшие сроки. Используя NLP (обработка естественного языка), чат-боты с использованием ИИ могут легко понимать запросы пользователя и отвечать соответствующим образом.

2. Цифровые помощники

Google Assistants, Apple Siri и Amazon Alexa являются одними из самых выдающихся примеров цифровых помощников. Используя технологию распознавания голоса, эти виртуальные помощники определяют голос поисковика и цель того, что на самом деле говорится, намереваясь выполнять необходимые команды.

Цифровые помощники позволяют пользователям общаться с приложением без необходимости нажимать на него.

3. Обнаружение объектов

Если да, то использование технологии распознавания объектов с поддержкой ИИ является обязательным. Функция обнаружения объектов в мобильном приложении обнаруживает объекты, местоположения, людей, а также другие соответствующие элементы с использованием ИИ. Google Lens, Pinterest Lens, Amazon Shopping и Snapchat являются некоторыми реальными примерами функций обнаружения объектов ИИ в мобильном приложении.

Google Lens использует камеру телефона для распознавания текста, объектов и ориентиров, чтобы предоставить информацию, касающуюся перевода текста и предметов, идентификации животных и растений и т. Д.

Pinterest Lens позволяет пользователям фотографировать любой объект и находить связанные значки на Pinterest. Все это делается с помощью ИИ.

Amazon Shopping также использует ИИ, чтобы предоставить вам функцию, позволяющую сделать любую фотографию и найти ее на Amazon.

4. прогнозная аналитика

Независимо от того, занимаетесь ли вы розничной торговлей, финансами, здравоохранением или какой-либо другой отраслью, что, если бы вы могли предвидеть будущие потребности и обслуживать клиентов тем, что им действительно нужно?

Прогнозная аналитика обеспечивает оценку исторических данных пользователей, тем самым предсказывая будущие потребности, чтобы вы могли заранее подготовиться.

5. персонализация

Мобильные приложения на базе ИИ, как правило, следят за поведением и предпочтениями клиентов, что позволяет вам узнать, что им нравится больше всего. С помощью этой функции вы можете быть в курсе информации о пользователях в режиме реального времени и предоставлять им персонализированные решения в соответствии с их конкретными потребностями.

Shopify может стать отличным примером приложения на базе искусственного интеллекта для персонализированных решений. Он анализирует данные о продажах для прогнозирования тенденций и позволяет продавцам знать, какой продукт будет царить на будущем рынке.

Shopify предоставляет индивидуальные рекомендации клиентам на основе их покупательского поведения, предпочтений и исторических покупок.

Лучшие примеры ИИ в разработке мобильных приложений

Есть множество примеров использования ИИ в разработке мобильных приложений.Некоторые из них — это ИИ-чатботы, такие как Microsoft Copilot, ChatGPT и Google Gemini, другие — пишущие помощники, такие как Grammarly, приложения для редактирования изображений, такие как Lensa и FaceApp, и виртуальные помощники, такие как Google Assistant, Siri и Alexa.

Вот лучшие примеры использования ИИ в мобильных приложениях, которые вы должны знать для большей ясности: 

1.Google Assistant

Google Assistant является одним из лучших примеров ИИ в разработке приложений. Он предоставляет такие преимущества, как бесконтактное взаимодействие и индивидуальные результаты. Google Assistant выполняет такие действия, как управление устройствами умного дома, установка тревоги и предоставление указаний с голосовыми командами, и доступен в качестве мобильного приложения. С загрузками 100Cr +, рейтингом 4.2 и обзорами 11.6 L, это лучшее приложение с поддержкой ИИ, которое поможет вам в повседневной деятельности.

2.ЧатГПТ

ChatGPT является официальным приложением OpenAI и одним из лучших примеров мобильных приложений AI, которое позволяет вам получать доступ к функциям ChatGPT на вашем телефоне. Он имеет голосовые разговоры, генерацию изображений и многое другое для решения ваших более широких потребностей. ChatGPT использует модели большого языка (LLM), обработку естественного языка (NLP) и архитектуру генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT).

С загрузками 10Cr +, рейтингом 4,5 и обзорами 1,58Cr приложение можно загрузить как из Google Play Store, так и из Apple App Store.

3. Старраяй

Starryai - это приложение для искусственного интеллекта для устройств Android для создания изображений. Приложение позволяет создавать уникальные произведения искусства, созданные ИИ, всего за считанные минуты. starryai полностью бесплатен в использовании, позволяя создавать до 5 произведений искусства бесплатно каждый день без каких-либо водяных знаков. Он использует передовые модели машинного обучения, называемые генеративными состязательными сетями (GAN) для генерации изображений.

С загрузкой 10L + и рейтингом 4,2 звезды это одно из лучших мобильных приложений с поддержкой AI для Android, предназначенных для создания изображений.

4. Оттер.ай

Otter.ai - это веб-приложение, поддерживаемое ИИ. Он помогает пользователям записывать разговоры, транскрибировать аудио и видео (встречи, интервью, лекции и повседневные голосовые разговоры в режиме реального времени) и получать доступ к их заметкам на ходу. Приложение использует обработку естественного языка (NLP), автоматическое распознавание речи (ASR) и машинное обучение (ML) для транскрибирования аудио в текст.

С загрузкой 10L+, рейтингом 4,2 звезды и обзорами 23,1K Otter.ai является одним из лучших примеров ИИ в мобильных приложениях.

5.Амазон Алекса

Amazon Alexa - это приложение для искусственного интеллекта для Android и iOS, которое позволяет настраивать устройства с поддержкой Alexa, создавать списки покупок, слушать музыку, получать обновления новостей и многое другое с помощью вашего мобильного телефона. Он использует обработку естественного языка (NLP) и автоматическое распознавание речи (ASR) для понимания и ответа на запросы пользователей. Кроме того, Alexa также включает генеративный ИИ, чтобы сделать его более разговорным и способным.

Чем больше вы общаетесь с Алексой, тем больше она адаптируется к вашему голосу, словарю и личным предпочтениям. Приложение имеет 10Cr+ загрузок, рейтинг 4,4 звезды и 48,3L обзоров в Play Store.

6. ELSA Speak

ELSA Speak является отличным примером использования ИИ в разработке мобильных приложений. Это платформа, которая помогает пользователям улучшать произношение и коммуникативные навыки на английском языке с помощью инструментов на основе ИИ, таких как глубокое обучение и запатентованная технология распознавания речи. Алгоритмы глубокого обучения помогают приложению анализировать произношение и выявлять ошибки с точностью до 95%.

ELSA Speak имеет 1Cr+ загрузки, рейтинг 4,4 звезды и 9,2L обзоры в Google Play Store.

7. реплика.

Другой пример использования ИИ в мобильных приложениях. Replica — приложение Android TV, которое позволяет пользователям зеркально отображать свой экран с мобильного устройства на Android TV. Он использует расширенное распознавание изображений и машинное обучение для автоматической категоризации и маркировки фотографий. Replica позволяет пользователям искать и организовывать изображения, создавать фотоальбомы и выделять воспоминания.

Replica имеет 5L+ загрузки, рейтинг 3,4 звезды и 5,03K обзоры в Play Store.

8. Дуолинго

The Приложение для изучения языка Duolingo Это один из лучших примеров использования искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений. Он позволяет пользователям изучать языки с помощью коротких интерактивных уроков и доступен в Play Store и App Store. Приложение использует ИИ для адаптации решений в соответствии с производительностью и скоростью обучения пользователя.

Когда он находит пользователя, борющегося с конкретными концепциями, приложение предлагает дополнительный учебный материал, чтобы помочь ему встать на путь. Duolingo имеет 50Cr + загрузки, 4,5 звезды и 3,32Cr обзоры в Play Store.

Проблемы внедрения ИИ в разработку мобильных приложений 

Интеграция ИИ в разработку приложений представляет множество проблем. Они включают в себя проблемы управления данными, технические ограничения, конфиденциальность пользователей, этические проблемы и многие другие. Для устранения проблем вам необходимо правильное планирование и соблюдение. Вот проблемы и решения для решения этих проблем:

1.Ограничения ресурсов

Мобильные устройства, скорее всего, имеют ограниченную вычислительную мощность и память, что затрудняет запуск сложных алгоритмов ИИ, особенно для приложений в реальном времени.

Решение: Разработчики ИИ должны использовать легкие модели, оптимизацию на устройстве, краевые методы ИИ или выгрузку тяжелой обработки в облако. Это помогает им обеспечить производительность в реальном времени без перегрузки устройства.

2. Сбор и управление данными

Алгоритмы ИИ нуждаются в широком спектре данных для обучения и оптимизации. Это может быть сложно для эффективного сбора, управления и обработки.

Решения: Разработчики должны использовать синтетические данные, облачные конвейеры данных, увеличение данных и автоматизированную маркировку данных. Это помогает им ускорить сбор данных, обеспечить качество и повысить масштабируемость.

3. Масштабируемость и эффективность

Модели ИИ должны быть масштабируемыми для обработки большой базы пользователей и более широких данных, обеспечивая при этом повышенную производительность и избегая узких мест производительности.

Решение: При использовании ИИ в разработке приложений предприятия должны использовать облачные архитектуры, методы оптимизации моделей, такие как краевые вычисления, квантование и обрезка. Это помогает им распределять рабочие нагрузки и смягчать задержку.

4. Предвзятость данных

Модели ИИ, скорее всего, будут предвзятыми, если их обучат ограниченным или предвзятым наборам данных. Это может привести к несправедливым или нетчным решениям.

Решение: Разработчики должны использовать разнообразные репрезентативные наборы данных и часто проверять результаты ИИ. Кроме того, они должны внедрять алгоритмы, учитывающие справедливость, проверку на людях, а также синтетическую генерацию данных для обеспечения более точных, сбалансированных и этических решений, основанных на ИИ.

5.Безопасность данных

Поскольку приложения с поддержкой ИИ часто собирают и обрабатывают личную информацию, защита конфиденциальных пользовательских данных является сложной задачей, но важным шагом.

Решение: Предприятия должны внедрять сквозное шифрование, безопасные API и строгие средства контроля доступа. Кроме того, внедрение методов ИИ, сохраняющих конфиденциальность, включая дифференциальную конфиденциальность и федеративное обучение, также помогает защитить конфиденциальные пользовательские данные, способствуя обучению высококачественной модели ИИ.

6. Этические соображения

Решения, основанные на ИИ, могут привести к предубеждениям или иметь непреднамеренные последствия, требующие внимательного рассмотрения этических последствий.

Решение: Разработчики приложений ИИ должны включать прозрачность, справедливость и подотчетность в системы ИИ. Это включает в себя алгоритмы аудита, использование объяснимого ИИ (XAI), привлечение различных команд во время разработки и установление этических принципов для поддержания предвзятости и непреднамеренных результатов.

7 Интеграция с существующей инфраструктурой

Интеграция ИИ в уже существующую архитектуру приложений может быть сложной и сложной.

Решение: Разработчики приложений ИИ должны планировать бесшовную интеграцию. Они должны использовать модульные компоненты и учитывать API для обеспечения удобной интеграции ИИ в мобильных приложениях.

8.Скептицизм пользователя

Есть пользователи, которые могут опасаться рекомендаций, основанных на ИИ. Они могут скептически относиться к ИИ, предпочитая традиционные методы.

Решение: Разработчики приложений ИИ должны расставить приоритеты прозрачности, объясняя, как работают функции ИИ и демонстрируя, как они приносят пользу. Более того, предоставление пользователям контроля над настройками, основанными на ИИ, и включение обратной связи с пользователем будет эффективным в создании доверия и содействии более широкому внедрению интеллектуальных функций.

9. Стоимость и рентабельность инвестиций

Разработка и постоянное поддержание функций ИИ, скорее всего, будет дорогостоящим, что приведет к проблеме разработки мобильных приложений на основе ИИ.

Решение: Предприятия должны четко оценивать затраты, измерять рентабельность инвестиций и расставлять приоритеты по основным и эффективным вариантам использования ИИ. Это помогает им обеспечить лучшую рентабельность инвестиций при одновременном расходовании сниженной цены.

Будущее искусственного интеллекта в разработке мобильных приложений

Будущее ИИ в разработке мобильных приложений обещает время, когда приложения станут очень сложными, интеллектуальными, персонализированными и эффективными. ИИ будет способствовать таким функциям, как расширенная персонализация, улучшенная безопасность и многое другое, что приведет к более интуитивному и удобному опыту.

Мобильные приложения на базе ИИ смогут анализировать поведение пользователей, прогнозировать требования и предоставлять индивидуальные решения, которые удовлетворяют их уникальные потребности. Интеграция дополненной реальности (AR) и виртуальной реальности (VR) будет играть решающую роль в их погружении, предлагая встроенные интерактивные AR / VR-опыты.

Кроме того, активная помощь ИИ будет широко распространена, будь то для активного прогнозирования потребностей пользователей или предоставления конструктивных предложений заранее.

Приложения с поддержкой ИИ помогут компаниям достичь новых высот, предлагая множество удобств, таких как оценка шаблонов поисковиков, их анализ, прогнозирование будущих тенденций, обеспечение пользователей индивидуальными решениями и выполнение их требований.

Будущие тенденции искусственного интеллекта в мобильных приложениях:

• Алгоритмы машинного обучения для персонализации приложений: Алгоритмы машинного обучения на основе ИИ будут анализировать взаимодействие пользователей, предпочтения и демографию, чтобы предоставить им индивидуальный контент, функции и рекомендации. 
• Виртуальные помощники на основе ИИ: Виртуальные помощники, работающие на основе ИИ, будут понимать и отвечать на запросы пользователей, предлагать рекомендации и выполнять задачи от имени пользователя.
• NLP и голосовая интеграция: Интеграция NLP и голосовой интеграции с использованием ИИ поможет обеспечить многоязычную поддержку в мобильных приложениях, положив конец языковому барьеру, поскольку алгоритмы NLP анализируют и переводят различные языки, позволяя пользователям взаимодействовать с приложениями на предпочитаемом или родном языке.

Как интегрировать ИИ в мобильные приложения?

Интеграция ИИ в мобильные приложения аналогична интеграции других программных разработок. Хотя многие процессы равны, не каждый из них, вероятно, будет одинаковым. Рассмотрим следующие шаги, приведенные ниже, для отличной интеграции ИИ при создании мобильных приложений:

1.Определите свои проблемы

Определите проблемы, с которыми вы сталкиваетесь, и ожидайте решения с помощью интеграции ИИ. Используйте интенсивно и укажите конкретные области и проблемы для решения с ИИ, поскольку это позволяет обойти добавление ненужных функций и нести огромные расходы.

2. Проводить оценку данных

Прежде чем включать искусственный интеллект в мобильные приложения, рассмотрите всестороннюю оценку данных. Во-первых, поймите, откуда берутся ваши данные и на какие надежные источники можно рассчитывать. Используйте инструмент анализа данных, если это необходимо, чтобы управлять вашими важными данными и эффективно организовать его, чтобы он оставался в соответствии с модулем ИИ.

3.Интеграция ИИ

Теперь, когда вы определили проблемы и выполнили оценку данных, вы все настроены на обработку. Интеграция Этот шаг требует от вас опыта и знаний в области технологий ИИ.

Убедитесь, что у вас есть опытные инженеры и разработчики ИИ с опытом в области искусственного интеллекта, или если нет, вы можете использовать его. Наймите разработчиков AI от надежной организации, чтобы получить ожидаемый результат.

4. Установить метрики измерения

После того, как вы разработали приложение, установите метрики для измерения производительности приложения. Поскольку вы создали мобильное приложение на основе ИИ, очевидно, что вы ожидаете улучшений. Поэтому подумайте о том, чтобы установить четкие цели и показатели для оценки и осознания того, какую ценность приносит ваше приложение. Когда вы обновляетесь тем, что предлагает ваше приложение, вы можете вовремя принимать правильные решения, обеспечивая повышенную прибыльность.

Выберите MindInventory для разработки мобильных приложений на базе ИИ 

Быть лидером Компания по разработке AI/MLMindInventory использует лучшие из ИИ в разработке приложений, предоставляя полный набор услуг для предприятий всех размеров. Будь то разработка ИИ, разработка ML, генеративная разработка ИИ, компьютерное зрение, наука о данных или визуализация данных, мы предоставляем комплексные решения для удовлетворения ваших уникальных потребностей бизнеса.

Используя наш многолетний опыт и знания, мы разработали и представили множество решений с использованием ИИ. Navatech: строительный копилотЭто решение снизило уровень аварийности на 40%, снижение смертности от строительных аварий на 30% и снижение травматизма на рабочем месте на 20%, минимизируя общие опасные события.

Если у вас есть идея разработки мобильных приложений на основе ИИ, доверьте нам довести ее до реальности с точностью. Доверяя примерно 1600 + счастливым клиентам по всему миру, вы можете выбрать нас для того, чтобы мы могли сделать это. Найм разработчиков мобильных приложений Используйте полноценную разработку мобильных приложений, встроенных в компетенции искусственного интеллекта, чтобы раскрыть свой истинный бизнес-потенциал!

FAQs на AI в разработке мобильных приложений