Разработка приложения с искусственным интеллектом: основные преимущества и возможности

Видеоконтроль качества стали

2. Поиск людей и определение их поведения. За счет машинного обучения и компьютерного зрения можно автоматизировать контрольно-пропускную систему на крупном предприятии, следить за временем работы сотрудников и их физическим состоянием, выявлять отклонения в поведении, опасные для здоровья. Эти технологии широко используются государством для поиска преступников, но могут служить и мирным целям.

Системы с искусственным интеллектом могут развиваться. Один из методов их развития — машинное обучение (ML, machine learning) — набор технологий и алгоритмов, который позволяет программе учиться на собственном опыте, обрабатывая огромный массив данных и находя в них закономерности.

Второй способ подойдет больше. Так вы получите готовую команду и будете уверены, что разработчики имеют релевантный опыт. Помимо этого снизите расходы на создание продукта, ведь вам нет необходимости тратить время и деньги на поиск нужных сотрудников. Также вы получите поддержку приложения даже после запуска приложения.

Хотите заказать разработку приложения с ИИ уже сейчас? Тогда заполняйте форму и наш менеджер свяжется с вами и бесплатно проконсультирует по всем вопросам. Внедрение искусственного интеллекта и технологий машинного обучения делает мобильное приложение умнее и учит его навыкам, которые будут помогать бизнесу в достижении поставленных KPI.

Студия, которой вы поручите разработку, должна проанализировать конкурентов, чтобы понять, какие визуальные решения сделают ваш продукт привлекательным для пользователей. Затем обычно создаётся прототип всех экранов. И в конце — готовый дизайн, который понравится будущим пользователям приложения.

4. «Рив Гош». Beauty-ретейлер внедрил ML-систему для рассылки персональных предложений своим клиентам. Она анализирует историю покупок и определяет клиентов, которые могут сделать заказ в ближайшие две недели. На втором шаге система подсказывает, что из товаров порекомендовать людям и с какой скидкой. Внедрение позволило поднять средний чек на 42% и повысить Retention до 47%.

Почему клиенты выбирают нас

Результаты: 1) доля клиентов, которые хотя бы раз воспользовались персональным предложением, выросла на 10%; 2) доля клиентов, совершивших покупку по персональному предложению, увеличилась на 11%; 3) компания сэкономила 80 млн рублей на оптимизации выплаты кэшбэка.

2. Яндекс.Еда. Разработали систему с ИИ, которая предсказывает срок приготовления блюда. Это позволило лучше распределять рабочее время курьеров и ускорило время доставки. Если раньше курьер мог прийти в ресторан и 40 минут ждать блюдо, то теперь, благодаря машинному обучению, курьер приходит за заказом за 5 минут до его готовности.

Пример 1. Обнаружение подозрительной активности аккаунта. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователя, тем самым выявляя действия, которые отличаются от привычной модели и могут указывать на возможное нарушение безопасности. Например, новый вход с устройства, которое ранее не использовалось. Система может прекратить доступ или попросить ввести пароль.

Как проводим оценку мы? Первый раз стоимость приложения считается на этапе знакомства клиента и студии. Заказчик рассказывает нам, каким он представляет функциональность будущего продукта. Затем мы проводим интервью, чтобы детализировать требования, и готовый перечень функций отдаём разработчикам на оценку.

И наконец — создание готового продукта. Разработчики пишут код, подключают сторонние сервисы. Перед запуском приложения в магазин, его работу проверяют: тестируют продукт на наличие багов. А затем, если нужно, устраняют их. Только после этого этапа можно запускать продукт на рынок.

Проблема: специалисты должны находить сталь с браком, чтобы не допускать ее в производство вертолетов, так как любой дефект может привести к крушению — даже тот, который невидим человеческому глазу. Но зрения специалистов не хватает для поиска «скрытого» брака.