Membangun Aplikasi yang Lebih Cerdas Menggunakan Kecerdasan Buatan Seluler
Kecerdasan buatan seluler mengganggu game pengembangan aplikasi seluler yang sudah sangat cepat. Pada tahun 2020, sektor AI seluler mencapai penilaian 2,14 miliar dolar, dan jumlah itu diperkirakan akan tumbuh 4,5x pada tahun 2026. Dapat dikatakan bahwa kecerdasan buatan seluler akan tetap ada, jadi mari kita cari tahu bagaimana teknologi inovatif ini digunakan dalam pengembangan aplikasi seluler.
Memahami Manfaat Kecerdasan Buatan Seluler
Kecerdasan buatan seluler bertujuan untuk membuat teknologi seluler lebih cerdas dan lebih fungsional bagi pengguna. Contoh terkenal dari kekuatan AI seluler adalah produk Amazon's Alexa Shopping, yang telah membebaskan berjam-jam pekerjaan kasar dukungan pelanggan untuk Amazon. Pada tingkat UX, ini juga memberikan peningkatan kualitas hidup yang nyata bagi pengguna akhir.
Pertumbuhan industri yang paling signifikan kemungkinan besar akan datang dari teknologi asisten virtual AI. Keberhasilan luar biasa dari asisten AI generasi terakhir seperti Siri dan Alexa menunjukkan kekuatan teknologi. Prosesor berkemampuan AI di perangkat seluler generasi berikutnya akan dikemas sebelumnya dengan berbagai solusi cerdas seperti penerjemah bahasa, asisten AI kontekstual, peningkatan AR dan VR, dan fitur keamanan yang ditingkatkan. Masa depan aplikasi dan solusi on-board ini adalah ekstensibilitas tinggi dan integrasi dengan aplikasi seluler pihak ketiga, yang memberikan ekosistem pengembangan AI berfitur lengkap kepada pengembang.
Proyeksi untuk sektor terkait seperti smartphone, drone, kamera &pencitraan, robotika, otomotif, dan komputasi awan juga menunjukkan pertumbuhan eksplosif dari teknologi AI seluler. Terlepas dari upaya pemerintah Amerika Serikat dan negara-negara barat lainnya untuk membatasi teknologi drone konsumen, sektor drone kemungkinan akan tumbuh secara eksponensial dengan ketersediaan prosesor seluler berkemampuan AI. Drone generasi berikutnya menawarkan fitur menakjubkan bagi pengguna rumahan dan perusahaan seperti fotografi berbantuan AI, autopilot dan navigasi AI, pemetaan permukaan dan GPS, dan banyak lagi aplikasi lainnya.
Potensi AI generasi berikutnya untuk menghapus jam kerja yang tak terhitung jumlahnya dari jalur pengembangan aplikasi AI tidak dapat dilebih-lebihkan. AI membantu pemrogram mengatasi hambatan yang sebelumnya menghabiskan banyak waktu dan uang, seperti mem-porting perangkat lunak di seluruh platform dan menghilangkan banyak pemeriksaan kesalahan manual dan pemecahan masalah yang pernah dilakukan oleh penguji manusia.
Bagaimana AI Membuat Aplikasi Anda Lebih Cerdas
Karena jumlah total pengguna seluler terus bertambah seiring dengan bertambahnya usia, generasi yang lebih melek secara teknis, permintaan akan fitur seperti penyesuaian telah meroket.
Sementara UI di masa lalu ditangani dengan cara pihak pertama oleh pengembang aplikasi, sekarang banyak pengembang aplikasi menggunakan UI on-board dari produsen smartphone untuk menyediakan antarmuka bagi penggunanya. Karena pabrikan ini menyertakan prosesor berkemampuan AI, ponsel cerdas dapat menganalisis perilaku pengguna dan melakukan penyesuaian antarmuka aplikasi secara real-time untuk meningkatkan pengalaman pengguna, seperti menekan tombol di antarmuka beberapa milimeter untuk memperhitungkan variasi ukuran jari pengguna.
Kecerdasan buatan menghadirkan kemungkinan baru yang luar biasa untuk pengembangan seluler melalui pembelajaran mesin, teknologi pengenalan, biometrik, dan teknologi suara.
Pembelajaran Mesin
Ada alasan mengapa banyak bisnis telah menginvestasikan begitu banyak uang ke dalam pengembangan pembelajaran mesin yang disebabkan oleh kemampuan paradigma pembelajaran mesin untuk memprediksi dan mengoptimalkan perilaku pengguna yang mengarah pada peningkatan penjualan dan penjualan silang.
Sebagian besar kesuksesan Spotify USA, Inc. dengan aplikasi andalannya, Spotify, berasal dari integrasi pembelajaran mesin. Spotify memberikan daftar putar yang dibuat khusus dan konten yang menarik perhatian seperti rilis baru yang relevan dengan minat pelanggan saat aplikasi dijalankan. Pembelajaran mesin tidak hanya membantu meningkatkan pengalaman pengguna akhir dengan aplikasi secara keseluruhan, tetapi juga membuat mereka kembali lagi dengan menggunakan konteks untuk mengirimkan konten yang sesuai guna meningkatkan total jam penggunaan.
Di pasar aplikasi yang sangat kompetitif yang didorong oleh metrik seperti berapa lama pengguna telah menggunakan aplikasi Anda, machine learning memungkinkan perusahaan untuk membuat pengguna tetap terhibur dan terlibat, mendorong metrik yang relevan untuk berperingkat lebih tinggi di Google Play dan App Store.
Pengecer online menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan profil bagi pelanggan mereka berdasarkan berbagai metrik seperti pembelian yang telah dilakukan pelanggan, hubungan pelanggan dengan pengguna lain, perilaku pelanggan di situs atau aplikasi, dan banyak faktor lainnya. Dengan menggunakan data ini, pengecer memberi pelanggan satu set produk yang direkomendasikan berdasarkan minat mereka. Misalnya, Amazon menggunakan pembelajaran mesin secara ekstensif untuk menghubungkan pelanggan dengan produk yang kemungkinan besar akan mereka beli. Pembelajaran mesin hadir di setiap tahap alur kerja logistik Amazon mulai dari pengalaman pengguna akhir menggunakan situs atau aplikasi hingga jadwal pengiriman yang dioptimalkan.
Penyedia transportasi besar seperti Uber menerapkan pembelajaran mesin di aplikasi logistik mereka untuk memberikan informasi terkini kepada pengemudi di jalan. Solusi pembelajaran mesin membantu memprediksi rute tercepat yang memungkinkan bagi pengemudi, mengoptimalkan potensi kemacetan lalu lintas. Memanfaatkan data historis untuk membuat kesimpulan tentang kondisi jalan, aplikasi berbasis ML juga dapat memasukkan info lalu lintas real-time ke proyeksi historis untuk membuat tebakan yang paling akurat.
Teknologi Pengenalan
Mobile AI mendukung teknologi pengenalan gambar yang inovatif seperti Google Lens. Google Lens dan aplikasi serupa lainnya telah merevolusi cara banyak orang berinteraksi dengan dunia. Kemajuan dalam pengenalan gambar telah memungkinkan untuk melakukan apa saja mulai dari mengenali varietas dan spesies tanaman tertentu hingga menerjemahkan teks bahasa asing secara real-time dengan OCR yang didukung oleh pembelajaran mesin.
Lembaga keuangan menggunakan teknologi yang sama di aplikasi seluler mereka untuk memproses cek tanpa perlu pelanggan datang ke cabang bank. Apoteker menggunakan teknologi ini untuk memindai resep medis dan mengimpornya ke dalam perangkat lunak untuk memeriksa keberadaan obat di database apotek. Pengecer menggunakan OCR untuk mengekstrak wawasan berharga dari analitik pesanan pembelian secara otomatis. Dan daftarnya terus bertambah.
AI seluler generasi berikutnya meningkatkan teknologi pengenalan wajah sebelumnya, memanfaatkan teknologi seperti jaringan saraf tiruan untuk mempercepat proses pendeteksian wajah manusia. Modul pengenalan wajah AI seluler pertama-tama mencari gambar secara real-time, mendeteksi dan melacak wajah manusia. Setelah wajah dalam gambar diberi label, wajah tersebut disejajarkan dengan benar untuk analisis lebih lanjut. Fitur kemudian diekstraksi dari wajah dan dicocokkan dengan database informasi wajah untuk memberikan autentikasi yang andal.
Biometrik AI secara signifikan meningkatkan tingkat perlindungan aplikasi seluler, membuatnya cocok untuk menyimpan data yang lebih sensitif. Ini memperluas kasus penggunaan aplikasi seluler untuk area seperti perawatan kesehatan, pemerintahan, keuangan, dan lainnya.
Teknologi Suara
Teknologi text-to-speech yang canggih memanfaatkan implementasi kecerdasan buatan seluler, menyediakan fungsionalitas suara yang jernih dan tajam yang dihasilkan dari input teks. Teks ke ucapan yang ditingkatkan membantu pengguna tunanetra menavigasi aplikasi dan situs web, mengubah teks statis menjadi konten bersuara kaya. Seiring dengan peningkatan teknologi teks ke ucapan, pengguna akan dapat menerjemahkan seluruh buku menjadi buku audio dengan satu ketukan tombol.
Teknologi asisten AI menggunakan pengenalan suara yang didorong oleh kecerdasan buatan seluler untuk berinteraksi dengan pengguna tanpa latensi apa pun. Perintah yang diutarakan dari pengguna diproses menjadi tindakan oleh asisten virtual, memberikan pengalaman yang mulus. Misalnya, Alexa Amazon dan Siri Apple sekarang dapat mengeksekusi banyak permintaan berbeda, dengan cerdas merasakan maksud permintaan pengguna berdasarkan konteks, membuat kesimpulan di mana informasi tidak lengkap.
Perubahan yang Akan Datang
Sektor kecerdasan buatan seluler tumbuh secara eksponensial. Banyak industri menghadapi transformasi yang cepat karena kemajuan dalam teknologi kecerdasan buatan. Karena prosesor seluler mengintegrasikan fitur-fitur ramah AI, kemampuan AI dari aplikasi pihak pertama dan ketiga akan meningkat secara drastis.
Teknologi utama yang mewujudkan hal ini termasuk pembelajaran mesin, teknologi pengenalan, biometrik, dan teknologi suara. Mobile AI membantu mengoptimalkan proses, menghilangkan hambatan bagi pengguna dan penyedia, mengirimkan konten yang relevan, meningkatkan keterlibatan pengguna akhir, dan meningkatkan proses pengembangan. AI membuat aplikasi seluler lebih dapat diperluas, modular, dinamis, dan menawarkan kinerja yang unggul baik bagi pengembang maupun pengguna.
