ИИ в вашем кармане: будущее мобильных технологий

Искусственный интеллект уже стал частью мобильных устройств, которыми мы пользуемся ежедневно. От умных камер до персональных ассистентов — технологии ИИ все глубже интегрируются в привычные нам приложения. Как это меняет пользовательский опыт и бизнес-процессы? Рассказываем о ключевых трендах развития искусственного интеллекта в мобильных приложениях и оценим перспективы его дальнейшей интеграции в повседневную жизнь.

Прежде всего важно понимать, что искусственный интеллект — это целый комплекс технологий, включающий машинное обучение, нейронные сети, обработку естественного языка (natural language processing), компьютерное зрение и многие другие. Все эти инструменты помогают решать как повседневные, так и экспертные задачи в специфических областях.

Основные задачи, с которыми помогают технологии ИИ в мобильных приложениях, можно разделить на несколько категорий:

Регрессионный анализ. Он позволяет делать прогнозы на основе числовых данных. Эта технология применяется для предсказания погоды или цен на недвижимость.

Распознавание образов. Этот инструмент используется в фотоприложениях для идентификации людей и объектов на снимках.

Обработка естественного языка. Применяется в системах распознавания рукописного текста и понимания контекста, от подсказок слов при наборе текста с помощью клавиатуры до сложных систем вроде генеративных нейросетей.

Технологии искусственного интеллекта все глубже проникают в повседневные приложения. Одним из первых примеров массового применения ИИ в мобильных приложениях стала Prisma, появившаяся в 2016 году. Программа использует алгоритмы машинного обучения для преобразования фотографий в стиле известных художников, таких как Ван Гог.

Операционные системы, вроде iOS и Android, на мобильных устройствах становятся все умнее и учатся предугадывать потребности пользователей. Так, современные ОС умеют анализировать, какие приложения человек чаще использует в разное время дня или в разных местах, и автоматически предлагает их на главном экране. При этом набор рекомендуемых приложений может различаться для дома и работы, подстраиваясь под конкретные сценарии использования. Еще один пример — генерация видео из фотографий во время определенного события или после отпуска.

После взрывного роста социальных сетей и сервисов для просмотра и обмена фото и видео, особую роль технологии искусственного интеллекта играют в модерации контента. В последние годы развитие технологий ИИ позволило расширить область их применения, поэтому теперь это касается не только видеохостингов и социальных сетей, но и маркетплейсов, где необходимо модерировать пользовательский контент, включая отзывы и описания товаров. Инструмент модерации, сердцем которой может быть нейросеть, автоматически выявляют и блокируют нежелательный контент, предотвращая мошеннические действия и публикации, которые противоречат политикам платформ.

Одним из важных трендов является перенос использования технологий ИИ и связанных с ними вычислений на локальные устройства. Если раньше обработка данных преимущественно происходила на серверах из-за высокой энергоемкости вычислений, то теперь ситуация меняется. Производители процессоров адаптируют свои чипы для эффективной работы с нейросетями, создавая специальные процессорные ядра.

Благодаря прогрессу последних 5-7 лет некоторые задачи, например, работа с фотографиями, уже не требуют подключения к серверу. Мобильные устройства способны самостоятельно распознавать образы и категоризировать их. Это стало возможным благодаря двум параллельным процессам: росту вычислительной мощности устройств и оптимизации самих алгоритмов.

Однако полный переход на локальную обработку ограничен объемом данных, которые могут храниться на устройстве, а также степенью сложности применяемых алгоритмов. Тем не менее, для большинства повседневных задач — подсказок при наборе текста, поиска данных на устройстве, распознавания образов на фото и редактирования фотографий — локальной обработки вполне достаточно.

Искусственный интеллект существенно трансформирует рекламную индустрию. Благодаря глубокой интеграции с устройствами и приложениями, компании получают возможность собирать и анализировать данные о пользовательском поведении. Это помогает делать рекламу более точной и релевантной.

Постепенно становится понятно, что будущее — за приложениями, которые смогут предугадывать потребности пользователей и автоматизировать рутинные задачи. При этом важно помнить, что развитие технологий ИИ тесно связано с бизнес-моделями компаний.

Аналогичным образом ИИ повышает эффективность рекламных кампаний и за счет повышения качества обработанных данных , улучшает таргетинг и помогает увеличивать конверсию в покупки. Для больших компаний, даже небольшое улучшение на 1-2% в условиях больших объемах может принести финансовый результат в сотни миллионов рублей. При этом технологии продолжают развиваться, открывая новые возможности для оптимизации и персонализации рекламных кампаний.

Искусственный интеллект способен существенно повысить эффективность и продуктивность различных направлений работы. Внедрение таких технологий может принести весомые выгоды бизнесу — от оптимизации операционной деятельности до персонализации взаимодействия с клиентами.

Интеграция искусственного интеллекта в обслуживание клиентов уже сегодня обеспечивает эффективное общение в автоматическом режиме. Чат-боты научились легко справляться с часто задаваемыми вопросами и предоставлять персонализированные рекомендации. К примеру, Федеральная пассажирская компания с помощью новых технологий значительно улучшила свою службу поддержки, обрабатывающую свыше 10 тысяч запросов ежемесячно. Внедрение ИИ сократило время маршрутизации и первичной обработки обращений с 5 дней до 2 минут.

Предиктивные системы, в свою очередь, стали привычными инструментами в e-com и офлайн-рознице. ИИ, обученный на предыдущей активности покупателей, предлагает персонализированные подборки товаров, напоминает о заканчивающихся дома средствах гигиены и прочими услугами подводит клиентов к повторной или расширенной покупке. Например, сеть магазинов «ФрэшМаркет» внедрила систему анализа покупательских данных, предсказывающую будущие предпочтения клиентов. Это позволило увеличить объем продаж на 15% за первые три месяца и повысить вовлеченность покупателей, предоставляя им более релевантные предложения. Это позволило увеличить объем продаж на 15% за первые три месяца и повысить вовлеченность покупателей, предоставляя им более релевантные предложения.

Таким образом, сегодня бизнесу необходимо тщательно изучать рынок решений, оценивать свои потребности и формировать необходимые компетенции внутри организации. Грамотное применение ИИ позволит повысить конкурентоспособность и эффективность бизнеса.