Bangun Aplikasi Lebih Cerdas dengan AI Mobile: Membuka Inovasi dan Pertumbuhan
Kecerdasan buatan mobile sedang mengganggu permainan pengembangan aplikasi mobile yang sudah berkecepatan tinggi. Pada tahun 2020, sektor AI mobile mencapai valuasi sebesar 2,14 miliar dolar, dan angka itu diprediksi akan tumbuh 4,5x pada tahun 2026. Aman untuk dikatakan bahwa kecerdasan buatan mobile ada untuk tinggal, jadi mari kita temukan bagaimana teknologi inovatif ini digunakan dalam pengembangan aplikasi mobile.
Memahami Manfaat Kecerdasan Buatan Mobile
Kecerdasan buatan mobile bertujuan untuk membuat teknologi mobile lebih cerdas dan lebih fungsional bagi pengguna. Contoh terkenal dari kekuatan AI mobile adalah produk Alexa Shopping dari Amazon, yang telah mengosongkan berjam-jam pekerjaan rutin dukungan pelanggan untuk Amazon. Pada tingkat UX, ini juga telah memberikan perbaikan kualitas hidup yang terasa bagi pengguna akhir.
Pertumbuhan industri yang paling signifikan kemungkinan besar akan datang dari teknologi asisten virtual AI. Keberhasilan spektakuler dari asisten AI generasi sebelumnya seperti Siri dan Alexa menunjukkan daya tahan teknologi. Prosesor yang mampu AI di perangkat mobile generasi berikutnya akan datang dengan berbagai solusi cerdas seperti penerjemah bahasa, asisten AI yang sadar konteks, peningkatan AR dan VR, dan fitur keamanan yang ditingkatkan. Masa depan aplikasi dan solusi onboard ini adalah ekstensibilitas dan integrasi yang tinggi dengan aplikasi mobile pihak ketiga, yang memberikan pengembang ekosistem pengembangan AI yang fitur lengkap.
Proyeksi untuk sektor terkait seperti smartphone, drone, kamera & pengcitraan, robotika, otomotif, dan komputasi cloud juga menunjukkan pertumbuhan yang meledak dari teknologi AI mobile. Meskipun upaya pemerintah Amerika Serikat dan negara barat lain untuk membatasi teknologi drone konsumen, sektor drone kemungkinan akan tumbuh secara eksponensial dengan ketersediaan prosesor mobile yang mampu AI. Drone generasi berikutnya menawarkan fitur yang luar biasa bagi pengguna rumah dan perusahaan seperti fotografi dengan bantuan AI, pilot otomatis dan navigasi AI, pemetaan permukaan dan GPS, dan banyak aplikasi lainnya.
Potensi AI generasi berikutnya untuk menghilangkan ribuan jam kerja dari alur pengembangan aplikasi AI tidak dapat diekang. AI membantu pemrogram mengatasi hambatan yang sebelumnya memakan banyak waktu dan uang, seperti memindahkan perangkat lunak lintas platform dan menghilangkan sebagian besar pemeriksaan kesalahan manual dan troubleshooting yang sebelumnya dilakukan oleh penguji manusia.
Bagaimana AI Membuat Aplikasi Anda Lebih Cerdas
Seiring bertambahnya jumlah pengguna mobile seiring dengan generasi muda yang lebih teknis dewasa, permintaan akan fitur seperti kustomisasi telah meningkat drastis.
Sementara UI di masa lalu ditangani secara pihak pertama oleh pengembang aplikasi, sekarang banyak pengembang aplikasi yang menggunakan UI onboard dari produsen smartphone untuk menyediakan antarmuka bagi pengguna mereka. Saat produsen ini menyertakan prosesor yang mampu AI, smartphone dapat menganalisis perilaku pengguna dan melakukan kustomisasi real-time dari antarmuka aplikasi untuk pengalaman pengguna yang lebih baik, seperti menggeser tombol dalam antarmuka beberapa milimeter untuk mengakomodasi variasi dalam ukuran jari pengguna.
Kecerdasan buatan membawa kemungkinan baru yang luar biasa ke pengembangan mobile melalui pembelajaran mesin, teknologi pengenalan, biometrika, dan teknologi suara.
Pembelajaran Mesin
Ada alasan mengapa banyak bisnis telah menanamkan begitu banyak uang ke dalam pengembangan pembelajaran mesin yang kembali pada kemampuan paradigma pembelajaran mesin untuk memprediksi dan mengoptimalkan perilaku pengguna yang mengarah pada upsell dan cross-sell.
Sebagian besar keberhasilan Spotify USA, Inc. dengan aplikasi flagship-nya, Spotify, berasal dari integrasi pembelajaran mesin. Spotify menyajikan playlist yang disesuaikan dan konten yang menarik perhatian seperti rilis baru yang relevan dengan minat pelanggan segera setelah 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 menyampaikan konten yang tepat untuk meningkatkan total jam penggunaan.
Di pasar aplikasi yang sangat kompetitif yang didorong oleh metrik seperti seberapa lama pengguna telah menggunakan aplikasi Anda, pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan untuk tetap menghibur dan mengikat pengguna, meningkatkan metrik yang relevan untuk menempati peringkat lebih tinggi di Google Play dan App Store.
Retailer online menggunakan pembelajaran mesin untuk menghasilkan profil untuk pelanggan mereka berdasarkan berbagai metrik seperti pembelian yang telah dilakukan oleh pelanggan, hubungan pelanggan dengan pengguna lain, perilaku pelanggan di situs atau aplikasi, dan banyak faktor lainnya. Menggunakan data ini, retailer memberikan pelanggan serangkaian produk yang direkomendasikan berdasarkan minat mereka. Misalnya, Amazon menggunakan pembelajaran mesin secara luas untuk menghubungkan pelanggan dengan produk yang kemungkinan akan mereka beli. Pembelajaran mesin hadir di setiap tahap alur logistik Amazon mulai dari pengalaman pengguna akhir menggunakan situs atau aplikasi hingga cara jadwal pengiriman dioptimalkan.
Penyedia transportasi besar seperti Uber mengimplementasikan pembelajaran mesin dalam aplikasi logistik mereka untuk memberikan pengemudi informasi terbaru tentang jalan. Solusi pembelajaran mesin membantu memprediksi rute tercepat yang mungkin bagi pengemudi, mengoptimalkan untuk kemungkinan macet. Dengan menggunakan data historis untuk membuat inferensi tentang kondisi jalan, aplikasi berbasis ML juga dapat memasukkan informasi lalu lintas real-time ke dalam proyeksi historis untuk membuat tebakan yang paling akurat.
Teknologi Pengenalan
AI mobile menggerakkan teknologi pengenalan citra revolusioner seperti Google Lens. Google Lens dan aplikasi serupa lainnya telah merevolusi cara banyak orang berinteraksi dengan dunia. Langkah-langkah dalam pengenalan citra telah memungkinkan untuk melakukan apa pun 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 dalam aplikasi seluler mereka untuk memproses cek tanpa memerlukan pelanggan datang ke cabang bank. Apoteker menggunakan teknologi ini untuk memindai resep medis dan mengimpornya ke dalam perangkat lunak untuk memeriksa keberadaan obat dalam basis data apotek. Retailer menggunakan OCR untuk mengekstrak wawasan berharga dari analisis pesanan pembelian secara otomatis. Dan daftarnya terus berlanjut.
AI mobile generasi berikutnya meningkatkan teknologi pengenalan wajah sebelumnya, memanfaatkan teknologi seperti jaringan saraf buatan untuk mempercepat proses deteksi wajah manusia. Modul pengenalan wajah AI mobile pertama kali mencari gambar secara real-time, mendeteksi dan melacak wajah manusia. Setelah wajah dalam gambar diberi label, wajah diselaraskan dengan baik untuk analisis lebih lanjut. Fitur kemudian diekstrak dari wajah dan dicocokkan dengan basis data informasi wajah untuk menyediakan otentikasi yang andal.
Biometrika 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 teks-ke-suara yang canggih mendapat manfaat dari implementasi kecerdasan buatan mobile, menyediakan fungsi suara yang jernih dan jelas yang dihasilkan dari masukan teks. Teks-ke-suara yang ditingkatkan membantu pengguna dengan gangguan penglihatan menavigasi aplikasi dan situs web, mengubah teks statis menjadi konten yang diungkapkan dengan kaya. Seiring dengan meningkatnya teknologi teks-ke-suara, pengguna akan dapat menerjemahkan seluruh buku menjadi audiobook dengan sentuhan tombol.
Teknologi asisten AI menggunakan pengenalan suara yang didorong oleh kecerdasan buatan mobile untuk berinteraksi dengan pengguna tanpa latensi. Perintah frasa dari pengguna diproses menjadi tindakan oleh asisten virtual, menyediakan pengalaman yang mulus. Misalnya, Alexa dari Amazon dan Siri dari Apple sekarang dapat mengeksekusi berbagai permintaan, dengan cerdas merasakan niat permintaan pengguna berdasarkan konteks, membuat inferensi di mana informasi tidak lengkap.
Perubahan yang Akan Datang
Sektor kecerdasan buatan mobile tumbuh secara eksponensial. Banyak industri menghadapi transformasi cepat karena kemajuan dalam teknologi kecerdasan buatan. Saat prosesor mobile mengintegrasikan fitur yang ramah AI, kemampuan AI dari aplikasi pihak pertama dan pihak ketiga akan meningkat secara drastis.
Teknologi kunci yang membuat hal ini terjadi meliputi pembelajaran mesin, teknologi pengenalan, biometrika, dan teknologi suara. AI mobile membantu mengoptimalkan proses, menghilangkan hambatan bagi pengguna dan penyedia, menyampaikan konten yang relevan, meningkatkan keterlibatan pengguna akhir, dan meningkatkan proses pengembangan. AI membuat aplikasi mobile lebih ekstensibel, modular, dinamis, dan menawarkan performa yang lebih baik bagi pengembang dan pengguna.
