Jak zwyczajne aplikacje mogą korzystać z machine learningu

Sztuczna inteligencja wielu kojarzy się z kompleksowymi i drogimi systemami, które na koniec mogą okazać się groźne dla nas, a nawet całej naszej cywilizacji. Jednak zanim odejdziemy myślami w kierunku czarnych scenariuszy, warto spojrzeć na obecną sytuację w świecie IT. A dokładniej, jak rosnąca dostępność takich rozwiązań ma wpływ na rozwój prostszych aplikacji.

Julianna Sykutera. Copywriter w Redvike. Freelancerka, zazwyczaj pisząca w j. angielskim. Na co dzień tworzy treści dla Redvike. Pisząc teksty na pierwszym miejscu stawia odbiorcę docelowego, fakty i sytuację na rynku. Dopiero potem clickbait i inne wynalazki. Zazwyczaj podejmuje się skomplikowanych tematów w świecie IT.


Mit sztucznej inteligencji

Choć rośnie zrozumienie tego, czym jest i czemu służy AI, u wielu sztuczna inteligencja nadal budzi niepokój. Powodem może być nie tylko obawa, że zawładnie ona światem, ale również wymagania budżetowe takiego projektu. Tworzenie własnych technologii w zakresie sztucznej inteligencji rzeczywiście sporo kosztuje. Dlatego też wspieranie małych rozwiązań uczeniem maszynowym, lub też sztuczną inteligencją rozchodzi się o korzystanie z odpowiednich narzędzi.

Rolą specjalistów w tym zakresie, na przykład software house’u, jest pomoc w doborze właściwych bibliotek i technologii. W ten sposób sztuczna inteligencja nie jest wielką inwestycją, a produkt wiele skorzysta na jej wprowadzeniu.

Machine learning w mniejszych aplikacjach

Małe i średnie firmy, których zasoby ludzkie, jak i budżet dość szybko się kończą, szukają rozwiązań pozwalających na zwiększenie atrakcyjności produktu, a co za tym idzie powiększenie liczby użytkowników. Właśnie dlatego należy patrzeć w kierunku sztucznej inteligencji i tego, co stworzyli inni programiści. W ten sposób cały proces nie wymaga armii ludzi do opracowywania funkcjonalności, a produkt w sprytny sposób może zyskać część z wachlarza możliwości.

Przykłady zwyczajnych aplikacji wykorzystujących machine learning

Dango

Aplikacja mobilna z prostym celem – pomoc w znalezieniu idealnego emoji. Dango może być integrowane z różnymi komunikatorami i przewiduje emoji, naklejki, czy GIFy w trakcie pisania. By zrozumieć pisane słowa, aplikacja uczy się maszynowo i zwraca uwagę na kontekst, w jakim użytkownicy używają emoji.

Food delivery & Restaurant Apps

Tutaj możliwych implementacji jest dość dużo. Zacznijmy od odpowiedzi na pytania, przyjmowania zamówień i sugestii lokali w oparciu o preferencje użytkownika. Aplikacja może także śledzić historię zamówień i sugerować nowe dania, które prawdopodobnie spodobają się użytkownikowi. Idąc dalej, aplikacje do dostarczania jedzenia wyposażone w uczenie maszynowe mogą analizować warunki na drodze i dokładnie przewidywać czas oczekiwania.

Transport

Podobnie, jak w przypadku jedzenia, możliwość monitorowania i analizowania warunków na drodze jest bardzo wartościową funkcjonalnością. Ponadto, można ją rozbudować w zależności od potrzeb np. Poprzez uwzględnienie obiektów, które warto odwiedzić po drodze i które cieszą się ogólnym zainteresowaniem użytkowników.

Aplikacje do zarządzania

Ten rodzaj aplikacji może pomóc w monitorowaniu naszych nawyków, a także planowaniu i tworzeniu listy zadań. Aplikacja może zatem sugerować datę i czas, który będzie najlepszy, by iść na siłownię. W ten sposób aplikacja dostarcza użytkownikowi informację o jego nawykach i czasie, kiedy wykonuje dane czynności. Finalnie pozwala to użytkownikowi zrozumieć przebieg swojego dnia, by później lepiej zarządzać swoim czasem.

Dlaczego sztuczna inteligencja jest pomocna?

Jedną z pierwszych i najbardziej oczywistych zalet jest to, co jest paliwem cyfryzacji i komputeryzacji pracy – redukcja czasu potrzebnego na wykonywanie powtarzających się codziennie zadań, co jest szczególnie przydatne w przypadku zespołów lub firm z ograniczonym budżetem. Dużym obszarem do takiej optymalizacji jest obsługa klienta ponieważ mimo, iż każdy człowiek jest inny, to pytania do działu obsługi klienta można zamknąć w pewnych konkretnych kategoriach lub scenariuszach, a jeżeli pojawi się wyjątek to narzędzie może poprosić o pomoc człowieka.

W podobny sposób sztuczna inteligencja może pomagać w obsłudze klienta w trybie 24/7 – przykładowo, może ona oferować spersonalizowaną formę obsługi lub też dostęp do danych analitycznych. Jest też w stanie przewidywać produkt, jaki klient wybierze w oparciu o historię zamówień, czy kategorie/kolekcje w aplikacji e-commerce, jakich użytkownik szuka. Na koniec może pomóc nam w wyciągnięciu konkretnych wniosków z zebranych danych, na przykład zdeterminowanie przydatności naszej aplikacji. Technologia może też dać zarys w jaki sposób  zmieniają się marketingowe trendy, a tym samym działania konkurencji.

Jak patrzeć na nowoczesne rozwiązania, jeżeli myślimy o ich wprowadzeniu?

Przede wszystkim liczy się cierpliwość i stopniowe wprowadzanie technologii. Dzięki temu możemy uniknąć potencjalnej katastrofy. Przykładem mogą być boty na Twitterze. Niektóre konta obsługiwane przez komputer, którego sieć neuronowa poszła w tym “złym” kierunku, ubliżały ludziom zamiast rozwiązywać problemy. Dlatego właśnie, jeżeli myślimy o wprowadzeniu sztucznej inteligencji, czy uczenia maszynowego, warto najpierw wdrożyć część funkcjonalności, a następnie stopniowo poszerzać wpływ technologii na nasz produkt, tym samym zwiększając korzyści i zachowując kontrolę nad ich działaniem. 

Co sprowadza się do tego, że…

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe mogą wspierać nasz zespół w sprzedaży, marketingu, czy też tworzeniu produktów. Poprzez wdrożenie tych rozwiązań do aplikacji możemy również znacznie zwiększyć ich przydatność i satysfakcję użytkownika. Sztuczna inteligencja poniekąd wykonuje powtarzalną i żmudną pracę wtedy, gdy my możemy  przeznaczyć zaoszczędzony czas na pracę kreatywną. Dlatego właśnie nie warto opierać się nowym technologiom. Twoja konkurencja już z nich korzysta.


Artykuł został pierwotnie opublikowany na redvike.com. Zdjęcie główne artykułu pochodzi z unsplash.com.

Patronujemy

 
 
Polecamy
12 rzeczy, których nauczyłem się jako inżynier uczenia maszynowego