Ich glaube, dass KI in Mainstream-Apps selten verwendet wird, aber es könnte sein, und ich denke, dass es langsam sein wird.
Wenn die Informationen, die die KI einer App lernen muss, innerhalb der App aufgrund von Benutzerinteraktion oder Fehlern entstehen, wäre es klug, wenn das Programm diese Art von Informationen protokollieren und dann nach Mustern in den Protokollen suchen könnte. Es könnte Benutzerprofile erstellen, um zu sehen, welche Aufgaben am häufigsten ausgeführt werden und wie viele Schritte erforderlich sind. Wenn diese wiederkehrende Aufgabe erkannt wird, kann sie den Benutzer fragen, ob er ein Makro ausführen soll, das die folgenden Schritte ausführt [dann wird eine Liste der Schritte angezeigt, die es ihm ermöglichen, sie nach Bedarf zu bearbeiten]. Dann führt es das 'Makro' aus, das es aus der Beobachtung des Benutzers gelernt hat.
Eine andere Verwendung von AI ist die Fehlererkennung, nicht nur in der Software, sondern auch bei Benutzerfehlern, wenn die Software ineffizient, redundant oder nicht ordnungsgemäß verwendet wurde. Wenn die Software so konzipiert wäre, dass sie eine Reihe von Modellen für Benutzeraufgaben (wie KI-Pläne) erhält, könnte sie Benutzer bei der Erreichung bekannter Aufgaben beobachten und Vorschläge machen oder um Bestätigung bitten, dass bevorstehende ungewöhnliche Ergebnisse beabsichtigt sind.
Und natürlich kann AI in großem Umfang für das Design von Benutzeroberflächen, auf Geräten, Websites oder Apps verwendet werden. Einiges davon, wie die Spracherkennung, tritt gerade in den Mainstream des täglichen Gebrauchs ein. Da sich die Gespräche mit Apps, die ihre eigenen Daten und Modelle von Aufgaben / Konzepten / Domänen hinzufügen können, weiterentwickeln, wird der Bedarf an KI in der App immer größer.
Es gibt unzählige Möglichkeiten, wie KI in Apps verwendet werden kann. Einige davon sind auf Mobilgeräten und ihren Apps aufgetreten, normalerweise durch die Fusion der Benutzermobilität mit externen webbasierten Datenbanken (z. B. GPS und Karten), aber IMO war es langsam.