Aplikasi AI : Ulasan dan Cara Membuatnya Lengkap!

Last Updated on May 8, 2023 by

Kecerdasan Buatan (AI) telah membawa perubahan revolusioner dalam berbagai bidang industri, termasuk pengembangan aplikasi seluler dengan banyaknya pengembang yang mulai mengembangkan aplikasi AI sebagai solusi canggih untuk berbagai permasalahan. Potensi AI dapat digunakan untuk menjadikan aplikasi lebih inovatif dan menarik.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas apa itu kecerdasan buatan, manfaat dari implementasinya dalam aplikasi seluler, teknologi yang digunakan untuk membangun aplikasi berbasis AI serta langkah-langkah yang perlu dilakukan untuk membangun aplikasi AI. Mari simak ulasannya secara lengkap dibawah ini!

Apa itu Kecerdasan Buatan?

Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu bidang ilmu komputer yang berfokus pada pemecahan masalah kognitif yang terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pengenalan pola, pemecahan masalah, dan pembelajaran. AI merujuk pada penggunaan teknologi canggih, seperti robotika, dalam skenario futuristik. Selain untuk robotika dan lainnya, kecerdasan buatan juga dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi AI yang dapat menjadi pemecahan masalah dalam berbagai industri.

Kecerdasan buatan dalam bentuk paling dasarnya adalah bidang yang menggabungkan ilmu komputer dengan dataset yang kuat untuk memfasilitasi pemecahan masalah. Kecerdasan buatan juga mencakup sub-bidang seperti machine learning dan deep learning. Algoritma teknologi ini dapat digunakan untuk membangun sistem pakar yang dapat membuat prediksi dan klasifikasi berdasarkan data masukan. 

Manfaat Implementasi AI dalam Aplikasi Mobile

Implementasi Ai dalam aplikasi mobile dapat memberikan berbagai manfaat yang inovatif kepada sebuah bisnis seperti peningkatan analitik konsumen dan memprediksi perilaku pelanggan. Model pembelajaran berkualitas memungkinkan perusahaan mengurangi biaya penelitian dan pengembangan. Berikut beberapa manfaat implementasi aplikasi bertenaga AI dalam industri bisnis

1. Mengkaji pola perilaku konsumen secara cermat dan memprediksi dengan akurat di masa depan dengan menyesuaikan kebijakan pemasaran dan penjualan.
2. Meningkatkan tingkat personalisasi penawaran menggunakan target yang akurat berdasarkan model Machine Learning dan menawarkan rekomendasi produk yang berkualitas tinggi dan relevan.
3. Meningkatkan personalisasi iklan sehingga dapat meningkatkan penjualan dan kepuasan pelanggan.

Alasan lain untuk membuat aplikasi AI adalah keamanan yang lebih tinggi. Keamanan data sensitif dan uang menjadi perhatian utama pengguna produk digital. Sistem AI memiliki keunggulan dalam menyediakan otentikasi multi-faktor yang cepat dan aman serta alat pencegahan kehilangan data. Berikut beberapa manfaat lainnya dari integrasi AI ke dalam aplikasi.

1. Meningkatkan kinerja aplikasi secara keseluruhan.
2. Peningkatan berkelanjutan dari pengalaman pengguna melalui model pembelajaran mandiri.
3. Mengoptimalkan pencarian pelanggan dengan petunjuk, koreksi ejaan, dan asisten suara.
4. Integrasi efektif dengan perangkat IoT.
5. Mengurangi risiko yang terkait dengan faktor manusia.

Teknologi untuk Pengembangan Aplikasi AI

Untuk membuat aplikasi AI, teknologi dan solusi yang akan diimplementasikan perlu ditentukan dengan baik agar pengembangan menjadi lebih mudah dan efisien. Berikut beberapa bahasa pemrograman, platform, pustaka, kerangka kerja serta antarmuka pemrograman aplikasi untuk pengembangan aplikasi berbasis AI

Bahasa Pemrograman, Platform AI dan Pustaka

Aplikasi AI dibangun menggunakan bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan C++. Selain itu, bahasa lainnya seperti C#, R, Lisp, atau Prolog juga dapat digunakan. Untuk mengurangi biaya perangkat keras dan pengembangan, pengembang menggunakan platform AI dan ML pihak ketiga dan mengaksesnya sebagai layanan (AIaaS). Berikut beberapa platform yang paling terkenal dan umum digunakan dalam pengembangan aplikasi berbasis Ai.

1. Google TensorFlow: Perpustakaan perangkat lunak sumber terbuka ini adalah lingkungan komputasi numerik menggunakan grafik aliran data untuk pengembangan proyek berbasis AI. TensorFlow memiliki arsitektur yang fleksibel yang memungkinkan komputasi diimplementasikan di beberapa prosesor menggunakan API umum. TensorFlow Mobile adalah solusi untuk mengembangkan aplikasi AI maupun Machine Learning.
2. Microsoft Azure: Microsoft telah menciptakan ML Studio untuk menciptakan, melatih, dan menerapkan model. Keuntungan platform ini meliputi berbagai algoritma, mekanisme analitik dan dokumentasi multibahasa yang baik. Kemampuan AI/ML dari platform ini meliputi pemodelan prediktif, mekanisme rekomendasi, pengolahan bahasa alami, pengenalan pola, dan layanan lainnya.
3. Amazon Machine Learning (AML): Platform ini membantu menciptakan dan melatih model dengan berbagai tingkat kompleksitas. Layanan ini didasarkan pada teknologi ML yang sederhana, skalabel, dan fleksibel. AML menyediakan analitik siap pakai, menyederhanakan pembuatan aplikasi, mendukung berbagai sumber data, dan membantu mengidentifikasi ucapan manusia dan objek visual.

Kerangka Kerja dan Antarmuka Pemrograman Aplikasi (API) 

Kerangka kerja AI, Machine Learning, dan Deep Learning sangat menyederhanakan pengembangan proyek yang kompleks dan berteknologi tinggi dan memungkinkan penggunaan pihak ketiga melalui integrasi dengan aplikasi. Berikut beberapa pilihan kerangka populer untuk pengembangan Aplikasi AI

1. Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK): Alat ini dapat membantu menciptakan berbagai model Machine Learning. Dengan menggunakan kerangka kerja, Array data yang tidak terstruktur, memilih metrik dan algoritma, dan melatih mesin untuk berpikir hampir seperti manusia dapat diproses dengan cepat.
2. Amazon Machine Learning (AML): Alat dari Amazon ini memungkinkan Anda mengembangkan aplikasi yang sangat kompleks dengan kinerja tinggi. AML dapat menghubungkan aplikasi ke layanan cloud dan membuat ramalan menggunakan API.
3. PyTorch: Menggabungkan perpustakaan Machine Learning, model pra-latih, dan struktur komputasi ilmiah dapat membantu membangun sistem kompleks dengan cepat. Kerangka kerja yang didukung oleh Python ini menyediakan fleksibilitas dan efisiensi yang luar biasa.
4. Core ML/Create ML: Kerangka machine learning dan aplikasi Apple ini khusus dan sangat cocok untuk mengembangkan produk AI untuk iOS.
5. Caffe2: Opsi ini cocok untuk membangun lingkungan deep learning yang modular. Machine Learning sumber terbuka dan seperangkat algoritma memungkinkan pengembang bereksperimen dengan model yang berbeda.

Langkah-langkah Pengembangan Aplikasi AI

Proses dari pengembangan aplikasi AI itu sendiri cukup panjang dan rumit dengan melibatkan banyak teknologi serta data sebagai sumber informasi model AI. Berikut langkah mudah untuk mengembangan aplikasi berbasis kecerdasan buatan.

1. Mengidentifikasi Masalah

Pada tahap awal pengembangan, mencari ide unik untuk aplikasi adalah hal yang pertama kali dilakukan. Cara terbaik untuk melakukannya adalah dengan menemukan masalah umum yang banyak orang alami dan menawarkan solusi untuk masalah yang sama melalui aplikasi tersebut. Analisis audiens yang ditargetkan, pasar, pesaing serta kembangkan USP (Unique Selling Point) dari produk dan layanan yang dikembangan

2. Memilih Perusahaan Pengembangan AI

Langkah berikutnya dalam proses pengembangan ini adalah memilih perusahaan pengembangan AI yang tepat. Untuk membangun aplikasi AI yang berfungsi dengan baik, dibutuhkan pemahaman mendalam tentang teknologi dan pengalaman bertahun-tahun dalam hal pengembangan. 

3. Desain Aplikasi dan Fitur

Setelah memilih perusahaan pengembangan, saatnya untuk membahas desain dan fitur yang ingin diintegrasikan ke dalam aplikasi. Pastikan aplikasi memiliki antarmuka yang ramah pengguna sehingga dapat menarik pengguna. Desain yang unik dan menarik dapat membantu untuk mendapatkan keunggulan atas pesaing.

4. Membangun Algoritma AI

Setelah semuanya diselesaikan, mulai dari desain hingga teknologi yang akan digunakan, membangun algoritma AI adalah langkah selanjutnya dan menjadi yang paling penting dalam pengembangan aplikasi berbasis AI. Setelah algoritma dari AI tersebut selesai dibangun, unggah data algoritma AI ke pelatihan dan pengujian untuk memperhatikan ketidakkonsistenan dan fokus pada penetapan urutan kronologis.

5. Membuat Contoh Project

Saat semua sudah siap secara teknis dan organisasi, proyek percontohan dapat dibuat terlebih dahulu dengan bantuan para ahli yang memiliki pengalaman mumpuni dalam bidang ini.

6. Integrasi Data

Untuk membangun aplikasi AI, pastikan bahwa data telah disaring terlebih dahulu sebelum mengintegrasikannya dengan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin yang dikembangkan.

7. Repositori

AI sendiri mengumpulkan dan menyimpan data dalam jumlah besar. Oleh karena itu, mengoptimalkan gudang data AI untuk menyimpan data menjadi sangat penting. Gudang data yang tepat dapat membantu proyek untuk mendapatkan prospek dari pesaing.

8. Peluncuran

Langkah terakhir dalam pengembangan adalah meluncurkan aplikasi di pasaran. Pastikan juga untuk menjalankan kampanye pemasaran yang baik untuk aplikasi Anda agar mendapatkan respons yang baik dari pengguna. Namun, proses pengembangan belum berakhir setelah melakukan peluncuran, memperbarui dan memelihara aplikasi adalah tugas selanjutnya yang berguna untuk menjaga aplikasi tetap update dan relevan.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan (AI) telah membuka jalan baru dalam pengembangan aplikasi seluler dengan aplikasi AI yang meningkatkan keamanan, analitik konsumen, kinerja aplikasi, dan integrasi perangkat IoT. Memanfaatkan AI dalam aplikasi seluler bukan hanya tentang mengadopsi teknologi terkini, tetapi juga memahami kebutuhan pasar dan pengguna. Dengan kombinasi strategi yang tepat, dedikasi dalam meningkatkan produk, dan pemanfaatan AI, Perusahaan akan lebih siap untuk bersaing di pasar aplikasi seluler yang terus berkembang. Semoga ulasan kali ini bermanfaat dan dapat menambah wawasan Anda terkait AI!

kuti terus WEBAPP untuk mendapatkan info terbaru dan menarik seputar dunia pengembangan aplikasi dan website! Klik https://appkey.id/ agar tak ketinggalan info menarik serta artikel terbaru seputar dunia teknologi dan pengembangan software setiap harinya! Sampai jumpa lagi!