Все больше поставщиков технологий добавляют в приложения «интеллект», а не просто очередную функцию или возможность. Это помогает получить конкурентное преимущество и повысить популярность. Согласно прогнозам Gartner, к 2026 году 30% новых приложений будут использовать ИИ для создания персонализированных адаптивных пользовательских интерфейсов, по сравнению с менее чем 5% сейчас.
Инновации, стоимость и ценность определяют растущую популярность интеллектуальных приложений. С одной стороны, растущие ожидания ценности для бизнеса, отчасти подстегиваемые шумихой вокруг GenAI, повышают доверие руководителей к всевозможным решениям с ИИ. С другой стороны, снижение стоимости создания интеллектуальных приложений означает, что на рынок выходит все больше поставщиков таких технологий.
Мы продолжаем рассказывать о «Цикле хайпа», в который Gartner включили самые перспективные технологии ближайших лет и предположения об их развитии.
Что такое Intelligent Apps (I-Apps)
«Интеллектуальные приложения используют адаптацию, чтобы автономно реагировать на действия людей и машин. Обычные приложения могут вести себя разумно, но интеллектуальные приложения — это умные приложения. Подходы, основанные на правилах и зависящие от условной логики, уступают место математическому обучению. Это позволяет дополнить и автоматизировать работу в более широком диапазоне сценариев и случаев использования».
Интеллектуальные приложения включают в себя различные сервисы на базе ИИ, такие как машинное обучение, векторные хранилища и связанные данные, чтобы предоставлять опыт, который динамически адаптируется к пользователю.
Зачем бизнесу нужны интеллектуальные приложения
Пользователи по всему миру тратят на приложения около 5 часов в день, поэтому неудивительно, что Gartner видит большую ценность в приложениях, дополненных ИИ. I-Apps могут предоставлять информацию в приложениях, которые в настоящее время используют предприятия, что снижает потребность в отдельных инструментах бизнес-аналитики. ИИ может добавлять действенные идеи и прогнозы, обеспечивать настройку и персонализацию, улучшать результаты и помогать принимать решения на основе данных.
«Интеллектуальные приложения не просто предоставляют анализ, а рекомендуют или автоматизируют действия, что позволяет добиться улучшений, в том числе лучшей персонализации, более эффективного использования ресурсов, повышения точности, автоматизации, более точных ответов и поддержки принятия решений. Клиенты все чаще требуют таких интеллектуальных результатов».
Джим Хейр, заслуженный вице-президент-аналитик Gartner
I-Apps объединяют в себе:
- возможности предиктивной и предписывающей аналитики;
- потребительские данные;
- передовые инструменты разработки приложений;
- новейший дизайн.
Эти приложения изучают поведение пользователей и обеспечивают персонализированные и действенные результаты с помощью предиктивной аналитики. Практические примеры: инструменты безопасности, помощь клиентам, виртуальные персональные помощники и т. д. Интеллектуальные приложения могут расширить возможности когнитивных вычислений и AI/ML.
Для успеха этих приложений также важно объединить данные из разных источников, включая веб-сайты, мобильные приложения, датчики IoT и многое другое, причем в режиме реального времени. Например, приложения для электронной коммерции должны предоставлять точные данные о наличии товара, предполагаемых сроках доставки и деталях отслеживания заказа. Такая прозрачность способствует доверию и повышает общий уровень обслуживания клиентов. Задержка синхронизации может привести к упущенным возможностям продаж, поскольку компании не смогут оперативно выполнять заказы или предоставлять информацию о запасах в режиме реального времени.
Преимущества интеллектуальных приложений
- Ориентация на действия. Главный фактор I-Apps заключается в том, что эти приложения не ждут, пока пользователь сделает каждое движение. Вместо этого они изучают поведение пользователей и предоставляют персонализированные и действенные результаты. Таким образом, они снижают конфликтность пользователей и побуждают их к желаемым действиям.
- Управление на основе данных. Одной из ключевых особенностей интеллектуальных приложений является предоставление результатов, основанных на данных. Интеллектуальные приложения собирают информацию из различных источников, будь то датчики IoT, веб-сайты, мобильные приложения, маяки и т. д., и анализируют ее в режиме реального времени. В результате вы получаете точные результаты практически по всем вопросам.
- Контекстность. Интеллектуальные мобильные приложения изучают поведение и предпочтения пользователей, они легко различают, какие данные подходят, а какие — нет. Благодаря этому такие приложения предоставляют пользователям подходящие данные и рекомендации. Кроме того, они информируют пользователей о проблемах, с которыми те могут столкнуться в зависимости от современной ситуации.
Интеллектуальные приложения и их примеры использования в разных сферах
Здравоохранение
В здравоохранении интеллектуальные приложения, такие как Ada Health, революционизируют уход за пациентами. Ada Health использует алгоритмы искусственного интеллекта для анализа симптомов и персонализированной оценки состояния здоровья. Пациенты могут ввести свои симптомы, а приложение с помощью машинного обучения генерирует возможные диагнозы и рекомендует соответствующие действия, например, назначение визита к врачу или обращение за неотложной помощью.
Розничная торговля
Интеллектуальные приложения меняют индустрию розничной торговли, предлагая персонализированный опыт покупок. Эти приложения анализируют поведение покупателей, их предпочтения и историю покупок, чтобы рекомендовать товары с учетом индивидуальных потребностей. Например, рекомендательная система Amazon использует искусственный интеллект, чтобы предлагать товары на основе прошлых покупок и истории просмотров, что повышает удовлетворенность клиентов и стимулирует продажи.
Финансы
В финансовом секторе набирают популярность интеллектуальные приложения, такие как платформы для автоматического финансового консультирования. Они используют алгоритмы машинного обучения для анализа финансовых данных, оценки профилей риска и рекомендаций по инвестиционным стратегиям. Такие компании, как Betterment и Wealthfront, предоставляют автоматические консультации по инвестициям, управлению портфелем и планированию на основе целей, делая финансовое планирование более доступным и эффективным для пользователей.
Обслуживание клиентов
Интеллектуальные приложения преобразуют обслуживание клиентов благодаря чат-ботам с ИИ, которые предлагают мгновенную поддержку и помощь. Чат-боты, работающие на основе алгоритмов обработки естественного языка (NLP), могут понимать запросы клиентов, предоставлять необходимую информацию и даже совершать транзакции. Такие компании, как Zendesk и Intercom, используют чат-боты с ИИ для обработки рутинных запросов, улучшения времени ответа и повышения общей удовлетворенности клиентов.
Продажи и маркетинг
В сфере продаж и маркетинга интеллектуальные приложения играют роль в оценке лидов и оптимизации кампаний. Они используют предиктивную аналитику и машинное обучение для расстановки приоритетов в зависимости от вероятности конверсии, помогая отделам продаж сосредоточить свои усилия на потенциальных клиентах. Маркетинговые платформы, такие как HubSpot и Marketo, используют ИИ для анализа данных о клиентах, персонализации маркетинговых кампаний и оптимизации эффективности по всем каналам.
Читать еще из рубрики «Цикл хайпа»:
Machine Customers: как клиенты-машины меняют ландшафт обслуживания
Супер-удобные супер-приложения: что такое SuperApp и кому они нужны