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Usar machine learning en tu app evitará que te borren

Un 30% de las apps que están en la Play Store son eliminadas por factores de espacio, tiempo o dinero lo que afecta directamente su éxito
mar 18 junio 2019 04:25 PM
IoT
Para optimizar el manejo de la información, las apps pueden usar machine learning

Tal vez en algún momento te llamó la atención una app de fotografía que prometía que tus imágenes serían las mejores en tus redes sociales, sin embargo a los dos días decidiste eliminarla porque era muy pesada y necesitabas bajar otra aplicación. Pues este problema es recurrente y de acuerdo a Google, tres de cada 10 teléfonos en el mundo tiene poco espacio y 30% de las aplicaciones puede ser borrada por factores como no tener capital para adquirir una app o se tardan mucho tiempo en cargar.

No obstante, las apps que incorporan machine learning en sus desarrollos pueden escaparse de que las borren.

“De septiembre de 2018 a mayo de 2019 hemos visto que las aplicaciones que usan herramientas de machine learning están incrementando la fidelidad de los usuarios un 60% por mes, esto porque la experiencia de los usuarios mejora notablemente y porque los desarrolladores pueden idear mejores experiencias en las apps” indicó Victor Chen, especialista de producto en Google Play, quien asegura que una de las resoluciones más importantes de machine learning es la optimización de las apps, el espacio que ocupan y el procesamiento de datos.

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Reconocimiento de texto, escaneo de código de barras, detección de rostro, detección de objetos, acceso a poco más de los 103 idiomas que tiene el kit y el uso de traductor simultáneo son algunas de las herramientas que pueden utilizar los desarrolladores de apps.

Una de las apps mexicanas que ya probó este tipo de tecnología es Avena, un producto que está enfocado a unir a nutriólogos con usuarios para mejorar las dietas de las personas.

“Tuvimos que recurrir a Google para que a través de machine learning pudiéramos generar una base de datos más extensa y más acertada hacia nuestros usuarios, esto porque tuvimos un problema al encontrar a especialistas en nutrición en el país” señaló Ruben Sandoval Dávila, director de tecnología de Avena.

Gracias al uso de esta herramienta la app logró mejorar la experiencia del usuario reduciendo en un 30% el tiempo que pasan los pacientes con los nutricionistas.

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Sin embargo no son los únicos, marcas como Ikea ya utilizan el reconocimiento de objetos para enlazar a los usuarios con productos que ven en la tienda física o en cualquier otro lugar y relacionar coincidencias con su tienda en línea. Otra de las apps que ya prueba machine learning es Fishbrain, una app que da pronósticos de pesca, y que a través de una fotografía puede identificar qué pez acabas de pescar.

Además de crecer la fidelidad e interacción de los usuarios dentro de las apps que están probando ML, una de las tendencias que podrían integrar en sus apps será soportar experiencias de usuario donde se incluya la voz.

“La voz te da la capacidad de crear ambientes, o sea entornos que se salen de la computadora y los celulares y que pueden generar experiencias más inclusivas dentro de las aplicaciones” precisó Karina Alarcón, líder de producto en Google Assistant en México.

Decirle directamente al asistente de voz que haga una transferencia de dinero desde una aplicación específica es algo que se podrá hacer de forma más rápida en las apps que cuenten con este desarrollo, pero donde la seguridad de la transacción será mayor por el uso de ML en el procesamiento de los datos que se hace.

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