דילוג לתוכן הראשי
Globalbit
חזרה לבלוג
AI ואוטומציהפיתוח מובייל

בינה מלאכותית באפליקציות מובייל: הרבה מעבר לצ׳אטבוט

פורסם ודים פיינשטיין
בינה מלאכותית באפליקציות מובייל: הרבה מעבר לצ׳אטבוט

בקצרה: ה-AI באפליקציות מובייל עבר מצ׳אטבוט שרואים על המסך לשכבה שקופה שעובדת מאחורי הקלעים: מנועי פרסונליזציה, ראייה ממוחשבת על המכשיר, התחברות ביומטרית, ממשקים שצופים את הצעד הבא וחיפוש סמנטי. אנחנו כבר מפעילים AI כזה ב-Production, ממנוע ההמלצות של שירי ועד קורא הבדיקות של Savyon שרץ על הטלפון. רוב האפליקציות משלבות מודלים על המכשיר, בשביל מהירות ופרטיות, עם מודלים בענן לעבודה הכבדה.

ה-AI שמשתמשים באמת פוגשים

לפני עשור, "להוסיף AI לאפליקציה" היה אומר לחבר צ׳אטבוט בסיסי. היום ה-AI נמצא בכל שכבה של האפליקציה, ומה שפעם היה גימיק שהמשתמשים סבלו הפך לציפייה בסיסית.

השינוי קרה כשה-AI הפסיק להיות פיצ׳ר שרואים ("דברו עם הבוט שלנו") והפך לתשתית שקופה, שעושה את כל האפליקציה חכמה יותר.

איפה AI מוסיף ערך אמיתי באפליקציה

מנועי פרסונליזציה

פיצ׳ר ה-AI עם ההשפעה הגדולה ביותר באפליקציות היום הוא זה שלא רואים. המשתמש לא נתקל במילה "AI" בשום מקום. הוא רק מרגיש שהאפליקציה יודעת מה הוא רוצה. מאחורי המלצות על מוצרים, סדר התוכן ומסלולי למידה שמתאימים את עצמם עומדים מודלים של Machine Learning, שצופים בהתנהגות המשתמש ומשתנים בהתאם.

מנוע כזה בנינו ל-שירי, פלטפורמת הסטרימינג הלאומית של המוזיקה הישראלית. מנוע ההמלצות שלה עובד ב-Collaborative Filtering שאומן על הרגלי ההאזנה של ישראלים, כך שאמנים מקומיים נשארים בקדמת הבמה. האפליקציה הגיעה ל-600,000 משתמשים, וביום ההשקה עלתה למקום הראשון בשתי חנויות האפליקציות. ב-IBI Smart, למידת מכונה מתאימה את התהליכים והתוכן לסגנון המסחר של כל משתמש: משקיעים חדשים מקבלים Onboarding מודרך, וסוחרים מנוסים מקבלים נתונים מתקדמים. משתמשים עם דשבורד שה-AI התאים להם סחרו בתדירות גבוהה פי 3 ממשתמשים עם ממשק קבוע.

ראייה ממוחשבת על המכשיר

המצלמה של הטלפון היא היום חיישן ש-AI יודע לקרוא. ל-Savyon Diagnostics בנינו SDK לראייה ממוחשבת שקורא בדיקות קורונה, היריון וביוץ בתוך האפליקציות של בתי חולים וקופות חולים מובילים בישראל. המודל רץ על הטלפון, ולכן התוצאה מגיעה תוך שניות, גם בלי אינטרנט, ושום מידע לא יוצא מהמכשיר בזמן הסריקה. אותה גישה מפעילה את מערכת ניהול התנועה מבוססת ה-AI שבנינו, שמזהה כלי רכב עד 700 מטר מהצומת בדיוק של 99%, בעזרת מצלמות העירייה הקיימות.

זיהוי ביומטרי

זיהוי פנים, טביעת אצבע ואימות קולי החליפו את הסיסמאות. הזיהוי רץ על המכשיר עצמו, ולכן הוא מהיר ושומר על הפרטיות. באפליקציות ארגוניות שמטפלות במידע רגיש, זיהוי ביומטרי הוא כבר דרישת בסיס.

ממשקים שצופים את הצעד הבא

אפליקציה חכמה יודעת מה תרצו עוד לפני שביקשתם. אפליקציית ניווט טוענת מראש את הדרך לעבודה. אפליקציית בנק מקפיצה למעלה את מי שאתם מעבירים לו כסף הכי הרבה. כך נחסכות פעולות חוזרות, והשימוש זורם יותר.

חיפוש חכם

משתמשים מקלידים שאלה בשפה חופשית, ומקבלים תוצאות שמתאימות למה שהתכוונו, גם כשהמילים לא זהות. הטמענו חיפוש סמנטי באפליקציות ארגוניות, וזמן החיפוש הממוצע ירד מ-4 דקות ל-30 שניות.

Background

בואו נדבר

רוצים לשדרג את תהליך הפיתוח שלכם? נשמח לשתף מהניסיון שלנו.

מה לשקול לפני שמתחילים

איפה המודל רץ. AI על המכשיר מהיר ופרטי, אבל מוגבל. AI בענן חזק יותר, אבל צריך חיבור. רוב האפליקציות ב-Production משתמשות בשניהם.

עלות. קריאות ל-API של מודלי AI מצטברות כשיש הרבה משתמשים. תקצבו אותן מראש, בשורה נפרדת.

בדיקות. פיצ׳רי AI הם הסתברותיים. אתם צריכים מנגנון הערכה שמודד את איכות התשובות על מדגם נתונים מייצג.

שאלות נפוצות

אפשר להוסיף AI לאפליקציה קיימת? כן. רוב פיצ׳רי ה-AI נכנסים כמודולים חדשים. התחילו בפרסונליזציה או בחיפוש, כי שם ה-ROI הכי גבוה.

למשתמשים בכלל אכפת מ-AI? אכפת להם ממה שהאפליקציה עושה בשבילם. אז כשאתם מציגים פיצ׳ר, דברו על התועלת, ואת הטכנולוגיה השאירו מאחורי הקלעים.

בונים אפליקציית מובייל ורוצים להשתמש ב-AI נכון? נעזור לכם לזהות אילו יכולות יזיזו את המדדים החשובים לכם.

[ צרו קשר ]

ספרו לנו מה אתם בונים.

יותר מ-250 ארגונים סומכים עלינו. נחזור אליכם תוך יום עסקים אחד.

בשליחת הטופס אתם מאשרים שניצור איתכם קשר ונשתמש בפרטים למדידה ולשיפור הפרסום, לפי מדיניות הפרטיות.

קבעו שיחת היכרות ←