Трансформация разработки приложений с помощью искусственного интеллекта, часть 2: Тематические исследования и истории успеха
Искусственный интеллект (ИИ) вносит изменения в разработку приложений, превращая все — от автоматизации до персонализации — в настоящее волшебство. Компании из разных отраслей используют ИИ для повышения эффективности, снижения затрат и предоставления инновационных продуктов своим пользователям. В этом блоге мы рассмотрим несколько реальных примеров компаний, которые успешно интегрировали искусственный интеллект в свои приложения и рабочие процессы разработки приложений.
Netflix: Персонализация с помощью искусственного интеллекта
Netflix — это не только полезный контент; это также мощный инструмент персонализации, управляемой искусственным интеллектом. Компания использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа поведения пользователей, истории просмотров и предпочтений, чтобы выдавать персонализированные рекомендации. На этот механизм рекомендаций на базе искусственного интеллекта приходится более 80% контента, который просматривают пользователи, что позволяет поддерживать высокую вовлеченность и сокращать отток. Кроме того, Netflix использует искусственный интеллект для оптимизации сжатия видео, обеспечивая высокое качество потоковой передачи при минимальном использовании полосы пропускания.
Spotify: рекомендации по более разумной музыке
Искусственный интеллект Spotify — это, по сути, ваш личный диджей, создающий плейлисты, которые знают вас лучше, чем вы сами. Плейлисты Discover Weekly и Release Radar, созданные с помощью искусственного интеллекта, создаются с помощью моделей глубокого обучения, которые анализируют привычки пользователей к прослушиванию, атрибуты песен и даже глобальные тенденции. Искусственный интеллект также поддерживает динамический таргетинг рекламы, позволяя брендам привлекать слушателей контентом, соответствующим их интересам и поведению.
Airbnb: Динамическое ценообразование и поисковая оптимизация на базе искусственного интеллекта
Airbnb использует искусственный интеллект для оптимизации стратегий ценообразования для хозяев и улучшения качества поиска для гостей. Модели машинного обучения анализируют тенденции бронирования, сезонный спрос и цены конкурентов, чтобы рекомендовать оптимальные цены для размещения на сайте. Искусственный интеллект также повышает рейтинг в поиске, предсказывая предпочтения пользователей, что позволяет путешественникам быстро находить наиболее подходящие варианты размещения.
Amazon: взаимодействие с клиентами на основе искусственного интеллекта
Искусственный интеллект Amazon похож на вашего сверхэффективного помощника по покупкам, который предсказывает, что вам нужно, еще до того, как вы это осознаете. Мобильное приложение Amazon использует искусственный интеллект, чтобы прогнозировать, что может понадобиться пользователям, оптимизировать маршруты доставки и даже использовать такие мощные функции, как визуальный поиск и голосовые покупки через Alexa. Эти возможности, основанные на искусственном интеллекте, повышают качество обслуживания клиентов Amazon на самом высоком в отрасли уровне.
Google: завершение и тестирование кода с помощью искусственного интеллекта
Искусственный интеллект Google не только расширяет возможности поиска; он также облегчает жизнь разработчикам благодаря интеллектуальному завершению кода и автоматизированному тестированию. Платформа тестирования Google, основанная на ИИ, автоматизирует модульное тестирование, обеспечивая более высокое качество кода и ускоряя циклы разработки. Инструменты обнаружения ошибок, основанные на ИИ, помогают разработчикам более эффективно выявлять и устранять проблемы.
Microsoft: DevOps и автоматизация на основе искусственного интеллекта
Microsoft использует искусственный интеллект в Azure DevOps для улучшения рабочих процессов разработки программного обеспечения. Искусственный интеллект помогает в проверке кода, обнаружении ошибок и поиске уязвимостей в системе безопасности. Кроме того, GitHub Copilot, работающий на базе OpenAI Codex, помогает разработчикам быстрее писать код, предлагая интеллектуальные рекомендации и автоматизируя повторяющиеся задачи по кодированию.
IBM: ИИ в гибкой разработке
IBM интегрирует ИИ в свои процессы гибкой разработки с помощью Watson AI, который помогает командам прогнозировать узкие места при разработке программного обеспечения, оптимизировать сроки реализации проектов и улучшить процесс принятия решений. Аналитика, основанная на искусственном интеллекте, позволяет оценить качество кода и эффективность проекта, позволяя разработчикам создавать программное обеспечение быстрее и надежнее.
Заключение
Эти примеры показывают, что искусственный интеллект — это не просто последнее модное слово; этоэто секретный продукт, который повышает вовлеченность пользователей, оптимизирует рабочие процессы и обеспечивает сверхперсонализированный опыт. По мере дальнейшего развития технологий искусственного интеллекта компании, использующие решения на основе искусственного интеллекта, получат конкурентное преимущество на цифровом рынке.
Если вы хотите интегрировать искусственный интеллект в процесс разработки вашего приложения, сейчас самое время начать, и команда экспертов Grio может вам помочь. Свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать, как мы можем сотрудничать с вами в интеграции искусственного интеллекта и вывести разработку ваших приложений на новый уровень.
Другие новости: