Der Hype um Künstliche Intelligenz (KI) hat auch Mobile Anwendungen erreicht. Als Schlüsseltechnologie der Zukunft wird KI zahlreiche Branchen revolutionieren und auch für Apps völlig neue Anwendungsbereiche ermöglichen. Customer Service Apps mit KI werden zum Beispiel in einigen Bereichen schon eingesetzt. Das Potential von KI kann es Unternehmen ermöglichen, Prozesse zu automatisieren, Entscheidungen zu optimieren und das Kundenerlebnis zu verbessern. In der Welt der mobilen Apps bietet die Integration von KI eine Vielzahl von Möglichkeiten, die Benutzererfahrung zu personalisieren und die Effizienz zu steigern. Als App Agentur haben wir auch schon erste eigene Erfahrungen mit der Entwicklung von KI Apps sammeln können.
In diesem Blogbeitrag erklären wir, welche Möglichkeiten es für den Einsatz von KI-Lösungen bei mobilen Anwendungen gibt. 

Überblick über verschiedene Arten von KI-Lösungen

Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Computerprogrammen, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche, kognitive Intelligenz erfordern. Eine wichtige Eigenschaft von KI ist, dass sie in der Lage ist, aus bestehenden Datensätzen zu lernen und sich somit gewissermaßen weiterzuentwickeln (Auch interessant: Apple Intelligence vorgestellt). Die neuesten KI-Generationen können eine gute Entscheidungshilfe sein, komplexe Daten analysieren und natürlich Sprache erkennen, inhaltlich verstehen und sogar neue Texte erstellen. Es gibt drei wichtige Teilbereiche der Künstlichen Intelligenz:

Maschinelles Lernen (ML)

Maschinelles Lernen fasst Anwendungen zusammen, die durch die Daten, die Ihnen zugeführt werden, unter der Nutzung statistischer Algorithmen lernen können. Dadurch können bestimmte Aufgaben, wie z. B. Mustererkennung, selbstständig ausgeführt werden.

Je nach Anwendungsbereich nutzen ML Systeme einfache Algorithmen wie lineare Regressionen oder komplexere statistische Methoden wie den Bayes-Klassifikator, K-Means oder auch Algorithmen zur Dimensionsreduzierung.

Man kann ML Algorithmen in zwei Kategorien untergliedern: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Der Unterschied zwischen ihnen wird dadurch definiert, wie jeder von ihnen Daten lernt, um Vorhersagen zu treffen. Der Unterschied zwischen beiden Methoden ist, dass ein Algorithmus beim überwachten Lernen mit Daten trainiert wird, bei denen sowohl die Eingabe als auch die Ausgabe vordefiniert sind (dies ist zum Beispiel bei Regressionen der Fall). Beim unüberwachten Lernen muss der Algorithmus selbstständig Muster und Beziehungen in den bereitgestellten Daten finden. Beispiele hierfür sind Dimensionalitätsreduktion und Clustering Algorithmen.

Generative Künstliche Intelligenz (Generative AI)

Generative Künstliche Intelligenz nutzt zum Beispiel Natural Language Processing (NLP) und natürlich Large Language Models (LLMs) um Texte zu erstellen, die von Menschen geschriebenen Texten oft nur schwer zu unterscheiden sind. Streng genommen fällt NLP eigentlich auch in den Bereich des Maschinelles Lernens. Mittlerweile ist NLP aber so ausgereift und hat durch populäre KI Anwendungen wie z.B. ChatGPT einen sehr großen Bekanntheitsgrad erreicht. NLP ermöglicht es Computern und digitalen Geräten, Text und Sprache zu erkennen und zu verstehen. Generative KI geht dann noch einen Schritt weiter und besitzt auch die Fähigkeit, eigene Inhalte zu generieren. Möglich ist dies indem Computerlinguistik (die regelbasierte Modellierung der menschlichen Sprache) mit statistischer Modellierung, maschinellem Lernen und Deep Learning kombiniert wird. NLP Modelle werden in Chatbots, Sprachassistenten und Übersetzungsdiensten verwendet.

Computer Vision

Computer Vision ist ein Bereich der Informatik, der sich darauf konzentriert, Anwendungen zu ermöglichen, Objekte und Personen in Bildern und Videos zu identifizieren und auch den Kontext des Bildes zu interpretieren. Wie andere Arten der KI versucht Computer Vision, Aufgaben auszuführen und zu automatisieren, die menschliche Fähigkeiten nachbilden.

Computer Vision ermöglicht es Apps, Bilder und Videos zu analysieren und zu interpretieren. Anwendungsfälle umfassen Gesichtserkennung und Augmented Reality (AR).

Anwendungsbeispiel für KI-Integration in mobile Apps

Personalisierte Benutzererfahrungen

Durch die Integration von KI können Apps personalisierte Empfehlungen und Inhalte basierend auf dem Verhalten und den Präferenzen der Benutzer anbieten. Hierdurch können zum Beispiel die Suchergebnisse einer E-Commerce Anwendung personalisiert werden. Amazon Personalize, eine KI basierende Anwendung, kann auch Markttrends erkennen, und darauf basierend Kaufempfehlungen für Kunden generieren.

Sprach- und Textverarbeitung

Sprachassistenten wie Siri oder Google Assistant nutzen NLP, um Benutzeranfragen zu verstehen und zu beantworten. Ein Beispiel hierfür sind die Integration von Business KI Assistenten wie Microsoft’s CoPilot mit Messaging-Apps wie Teams.

Bilderkennung und Augmented Reality

Bilderkennungsalgorithmen ermöglichen es Anwendungen Informationen aus Bildern und Videos zu extrahieren. Anwendungsbeispiele sind Authentifizierungsmethoden, AR-Filter in Apps oder auch das Erkennen von bestimmten Objekten in Bildern oder Videos. Google’s Gemini in Vertex, ist für derartige Anwendungen gut geeignet. Gemini basiert auf einem multimodalen Modell, das Informationen aus Bildern, Videos und Texten verarbeiten kann. Ein Anwendungsbeispiel hierfür ist eine Rezept-App: Gemini kann, basierend auf dem Photo eines fertigen Gerichts, ein Rezept für das Gericht erstellen.

Automatisierte Kundenservice-Lösungen

Chatbots und virtuelle Assistenten bieten rund um die Uhr Unterstützung und können häufig gestellte Fragen oft gut beantworten. Ein gutes Beispiel hierfür sind Service-Chatbots mit KI-Integration. Besonders wenn diese Chatbots Zugriff auf Kundendaten haben, können sie viele Standardfragen, wie z.B. die Frage nach dem voraussichtlichen Lieferdatums eines bestellten Artikels schnell und präzise beantworten.

KI-Lösungen im Vergleich: Von ChatGPT bis Microsoft Copilot

Amazon AWS AI

AWS AI bietet eine Reihe von KI basierenden Lösungen, die sowohl generative KI, Sprach- und Textverarbeitung, als auch Bilderkennung und Augmented Reality spezifische Algorithmen enthalten. Ein großer Vorteil von Amazon ist natürlich die enorme Menge an E-Commerce spezifischen Daten, die Amazon zur Verfügung stehen. Kunden, die AWS AI nutzen, profitieren davon, da AWS AI dieselbe Deep-Learning-Technologie verwendet, die auch Amazon.com und andere Amazon interne Dienste nutzen.

ChatGPT von OpenAI

Als Vorreiter im Bereich KI hat ChatGPT schnell Zugang zu einer breiten Masse von Nutzern gefunden und den derzeitigen KI Boom losgetreten. Die Stärke von ChatGPT liegt in seinen Konversationsfähigkeiten und seiner umfassenden Wissensbasis. Es zeichnet sich durch das Verständnis von Kontext und Sprach Nuancen sowie beim Verfassen informativer und ansprechender Textantworten aus.

Auch bei KI Rankings, wie dem bekannten Chatbot Arena Leaderboard von Hugging Face, das die Leistungsfähigkeit verschiedener KI Systeme vergleicht, ist ChatGPT auf dem ersten Platz gelistet.

Google Gemini

Google’s Gemini is ChatGPT in vielen Punkten ähnlich. Genau wie ChatGPT kann es zum analysieren und generieren von Texten und Bildern genutzt werden. Ein entscheidender Unterschied ist jedoch, dass Gemini in Echtzeit auf Informationen aus anderen Google-Apps wie z.B. Gmail, Google Drive, Google Hotels, Google Flüge, Google Maps und YouTube zugreifen kann. Dies kann die Entwicklung von personifizierten Anwendungen entscheidend vereinfachen.

Meta AI

Meta’s neuestes KI Model, Llama 3 wurde im April 2024 veröffentlicht. Im Gegensatz zu vielen Mitbewerbern setzt Meta auf einen Open Source Ansatz und macht es Entwicklern dadurch einfacher, Meta AI in eigene Anwendungen einzubinden. Llama 3-Modelle können daher auch in AWS, Google Cloud, Hugging Face, oder IBM WatsonX, Microsoft Azure genutzt werden.

Microsoft Copilot

Copilot ist an erster Stelle als Erweiterung der bekannten Microsoft Office Produkte ausgelegt. Das Hauptziel von Copilot ist es, die Produktivität der Office Anwendungen zu verbessern und repetitive Aufgaben zu automatisieren. Copilot kann zum Beispiel dazu genutzt werden, um Microsoft Teams-Meetings zusammenzufassen und Aufgaben an Konferenzteilnehmer zu verteilen.

Vorteile von der Integration von KI in mobile Anwendungen

Die Vorteile der Nutzung von KI in mobilen Anwendungen ergeben sich aus den oben aufgeführten Anwendungsfeldern von KI: Die Nutzererfahrung einer App kann durch KI verbessert werden wenn zum Beispiel die Inhalte einer Nachrichten-App basierend auf den Präferenzen eines Nutzers geordnet werden, oder wenn eine Finanz-App Investitions Vorschläge und Analysen dem Risikoprofil und Wissensstand eines Nutzers individuell anpasst. Der US Softwarehersteller Inuit der auch die populären Finanzbuchführungs-Anwendungen Quicken und Quickbooks vertreibt, nutzt AWS generative KI um personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten.

Neben weit verbreiteten Anwendungen, wie z.B. AR-Filtern, kann KI auch in geschäftlich genutzten Apps, wie zum Beispiel Sales-Apps, genutzt werden. KI kann genutzt werden, um menschliche Mitarbeiter zu entlasten und Ihnen die Möglichkeit zu geben, sich auf wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren.

Der optimalen Weg zur Integration von KI in Ihre App

Es gibt verschiedene Ansätze zur Implementierung von KI in mobile Apps, darunter die Eigenentwicklung von KI-Modellen und die Nutzung bestehender KI-Plattformen und -Services. In den meisten Fällen ist es sinnvoller bestehende Lösungen zu integrieren. Diese sind oft ausgereifter, effizienter und werden kontinuierlich weiterentwickelt.

Viele Unternehmen nutzen auch schon andere Lösungen von Microsoft, Google und co, was eine Integration weiter vereinfachen kann und gleichzeitig einen hohen Grad von Personifizierung ermöglicht.

Best Practices für eine erfolgreiche KI Implementierung

• Schrittweise Einführung: Starten Sie mit kleinen, überschaubaren KI-Features, die zu Ihrer App hinzugefügt werden.
• Kontinuierliches Lernen: Nutzen Sie Daten und Benutzer- und Mitarbeiter-Feedback, um den zusätzlichen Nutzen von KI genau zu verstehen und Ihre App dementsprechend weiter zu verbessern.
• Skalierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass die KI-Integration skalierbar ist. Die Anzahl Ihrer App-Nutzer und die Popularität einzelner Features können die User Experience beeinflussen.

Herausforderungen bei der Integration von KI in Apps

Neben der Integration von KI Anwendungen in den Sourcecode Ihrer App gibt es noch weitere Herausforderungen zu beachten:

• App Leistung: Der Einsatz von KI kann die Performance Ihrer App besonders auf älteren Handymodellen beeinflussen.
• Qualität des KI Outputs: Damit die Ergebnisse eines KI Features Ihren Anforderungen entsprechen, ist es wichtig, dass KI-Modelle mit relevanten und repräsentativen Daten trainiert wurden.
• Datenschutz: Sicherstellung, dass die Daten Ihrer App Nutzer sicher und vertraulich behandelt werden und nicht ohne deren Einverständnis mit Dritten geteilt werden (Stichwort DSGVO).
• Ethische Faktoren: Konzerne wie Google und Meta hatten bereits in der Vergangenheit Probleme in diesem Bereich. Meta ist sogar so weit gegangen und hat seine KI basierende Gesichtserkennung wieder komplett deaktiviert. Als Grund führte der Mutterkonzern von Facebook gesellschaftliche Bedenken und eine unklare Gesetzeslage an.

Wartung und Aktualisierung von KI-gestützten Apps

Genau wie jede andere App müssen auch Apps mit KI-Features regelmäßig aktualisiert werden. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Modelle und -Algorithmen regelmäßig aktualisiert werden, um mit den neuesten Trends bei der App-Entwicklung Schritt zu halten.

Bei KI Apps muss beachtet werden, dass, wenn Sie sich für die Integration eines bestehenden KI Services entscheiden, ein sehr starkes einseitiges Abhängigkeitsverhältnis entsteht.

Updates, die Ihr KI Anbieter vornimmt, haben sofortige Auswirkungen auf Ihre App. Sollte Ihr KI Partner zum Beispiel seine Kosten anpassen ( App Entwicklung Kosten), oder Änderungen an seinen APIs vornehmen, so hat dies einen unmittelbaren Einfluss auf das Nutzererlebnis Ihrer App.

In der Praxis werden Verbesserungen der von Ihnen genutzten KI Modelle jedoch meist auch zu einer Verbesserung des Nutzererlebnises Ihrer App führen.

Kontaktieren Sie uns, um zu besprechen, ob es Sinn macht, Ihre App um KI Features zu erweitern und welcher KI Partner am besten zu Ihrem Anforderungsprofil passt.