应用中的人工智能改变了数字产品创造价值的方式。从个性化推荐到支持自动化，人工智能可实现更相关、更高效的体验。在竞争激烈的市场中，正确使用人工智能的应用程序在参与度和保留率方面获得优势。本指南解释了人工智能如何应用于应用程序、哪些用例是最常见的、如何利用数据实施以及需要考虑哪些风险。
目标是为希望使用人工智能而不会陷入炒作或实施错误的产品和技术团队提供实用的见解。
在应用程序中使用人工智能意味着什么
在应用程序中使用人工智能意味着采用机器学习模型或智能算法来做出决策和调整体验。这可能涉及建议、预测或流程自动化。重点不仅仅是技术，而是为用户创造真正的价值。
为什么人工智能可以提高竞争力
人工智能改进：
- 内容个性化。
- 运营效率。
- 支持质量。
- 行为预测。
充分应用人工智能的应用程序可以创造更多相关体验，增加重复使用和收入。
常见用例
###内容推荐
流媒体和电子商务应用程序使用人工智能根据历史推荐产品或视频。这会增加使用量和转换时间。
聊天机器人和客户服务
人工智能实现支持自动化，回答简单的问题并减轻人类负担。
流失预测
模型分析放弃的迹象并在用户离开之前进行干预。
欺诈检测
人工智能识别异常模式并阻止可疑交易。
数据作为燃料
人工智能依赖于数据。如果没有干净、一致的数据，模型就会产生糟糕的结果。因此，在实施AI之前，有必要：
- 定义事件和来源。
- 确保数据质量。
- 尊重隐私。
没有数据治理，人工智能就无法发挥作用。
人工智能和个性化
个性化是最大的收益之一。人工智能可以让你适应：
- 显示的内容。
- 产品订单。
- 通知。
这会增加参与度和保留率，但您需要小心不要产生过多的气泡。
人工智能和流程自动化
人工智能可以自动执行重复性任务，例如票务分类和订单分类。这降低了成本并释放了团队时间。
风险与挑战
隐私
人工智能需要个人数据。这意味着遵守 [LGPD1] 和透明度。
偏见
模型可以重现数据中现有的偏差。这会造成不公平的体验和声誉风险。
成本
训练和维护模型的成本可能很高。有必要评估投资回报率。
应用程序中的生成式人工智能
生成模型允许您自动创建文本、图像或响应。这开辟了新的用例，例如：
- 自动摘要。
- 个性化内容。
- 生产力助理。
但它需要控制以避免错误的答案。
实施人工智能的策略
推荐步骤：
- 定义明确的目标。
- 确保数据质量。
- 创建[AI MVP2。
- 用指标衡量影响。 5）小心攀爬。
如果没有这个过程，人工智能就成为一种没有回报的成本。
如何衡量影响
常用指标：
- 保留和参与。
- 对话。
- 降低成本。
- 提高用户满意度。
人工智能必须产生可衡量的影响。
快速清单
- 清晰的用例。
- 可靠的数据。
- 合规性保证。
- 测试和验证。
- 持续测量。
结论
应用中的人工智能是数字产品差异化的真正机会。当人工智能与策略、数据和治理结合应用时，可以改善用户体验并产生效率增益。秘诀是关注真正的价值，而不仅仅是技术。
##常见问题解答
1) 现代应用程序中人工智能是强制性的吗？
不，但它可以产生竞争优势。
2) 我需要数据团队吗？
这取决于具体情况，但数据质量至关重要。
3) 人工智能是否总能提高参与度？
不，只有正确应用时才可以。
4) 人工智能和人脸？
也许吧，但成本取决于规模。
5）人工智能会损害隐私吗？
是的，如果没有合规性和透明度。
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