Marketing Digital

O Android é outra plataforma na qual o Google se concentrou e seus esforços são claramente visíveis – o Android ocupa mais de 87,9% do mercado. Com o mais recente Android P ao virar da esquina, parece um bom momento para pegar o melhor dos dois mundos – Machine Learning e Android e mostrar por que o Android tem mais probabilidade de vencer seus concorrentes usando o gigantesco poder de inteligência do Google e por que a IA irá atrair usuários comuns, bem como desenvolvedores.

Aqui estão algumas razões do porquê.

Assistente do Google

O Google anunciou seu assistente virtual em maio de 2016 durante sua conferência anual, Google I/O. O Google o descreveu como um “assistente de conversação” e esperava que fornecesse “uma experiência de ambiente que se estenda a todos os dispositivos”. E o feedback recebido tem sido principalmente positivo.

É claro que o Google não está sozinho na tentativa de dar uma mãozinha de software a seus usuários. Na verdade, nem é o primeiro – a Apple lançou uma versão beta do Siri com seu iPhone 4S há quase uma década, outubro de 2011. Dizer que um software como o Siri percorreu um longo caminho nesses 7 anos seria um grosseiro eufemismo. Parece que todo gigante da tecnologia está lançando seus próprios assistentes a cada duas semanas. Enquanto os mais proeminentes são Cortana da Microsoft, Alexa da Amazon, Bixby da Samsung, Assistente do Google e Siri da Apple, quase todas as análises de testadores profissionais revelam aquele que consegue balançar quase tudo o que jogam contra eles. E esse é o Assistente do Google.

Ele provou seu valor inúmeras vezes em tarefas que vão desde o reconhecimento de fala e compreensão contextual até o fornecimento de informações concisas, mas detalhadas, para qualquer dúvida que o usuário possa fazer.

Alguns diriam que está anos à frente de outros assistentes virtuais, embora avanços como o Duplex estejam apenas confirmando isso.

Aplicativos baseados em IA

Os gigantes da tecnologia estão reconhecendo a importância de incorporar o aprendizado de máquina em seus produtos e, à medida que nossos sistemas ficam cada vez mais poderosos e as pessoas geram mais dados do que nunca, não é de admirar por que eles fazem isso. Isso fica evidente nas empresas que adotam e promovem cálculos inteligentes.

A Apple tem incentivado os desenvolvedores a utilizar sua estrutura CoreML relativamente nova, que pode ser usada para treinar modelos de aprendizado de máquina para desenvolver aplicativos para iOS. É muito cedo para fazer um julgamento sobre este passo da Apple, mas é bastante seguro dizer que o fabricante do iPhone de frutas vermelhas está atrasado para a festa.

O Google lançou uma estrutura de código aberto chamada Tensorflow em 2015, depois de ter sido testada e desenvolvida internamente por mais de 4 anos. Desde então, ganhou o selo de padrão da indústria e é um dos repositórios mais ativos no GitHub. Ele foi desenvolvido com os desenvolvedores em mente e possui várias portas para diferentes sistemas operacionais e oferece suporte a várias linguagens de programação, para que um desenvolvedor se sinta em casa.

O Tensorflow Lite é o objetivo do Google em ter suporte nativo para seus modelos de aprendizado profundo em telefones Android. Aplicativos como o Gmail já estão colocando isso em uso apresentando algo chamado “Respostas Inteligentes” que basicamente apenas tentam entender a situação e o contexto de um e-mail recebido e exibirão algumas opções que podem ser uma boa resposta ao mencionado. Outro aplicativo famoso é o Photos by Google, que usa aprendizado profundo, uma forma popular de aprendizado de máquina, para reconhecer pessoas a partir de fotos armazenadas no smartphone e sugerir opções possíveis, como compartilhá-las com a própria pessoa ou criar um álbum totalmente novo para ela.

Para encurtar a história, o Google já começou a lançar aplicativos como Tradutor, Assistente, Fotos, Gmail, etc. e criou as ferramentas necessárias para que os desenvolvedores façam o mesmo com os seus. O que nos leva ao próximo tópico –

Suporte ao desenvolvedor extremamente bom

O Google sempre foi amado pelos desenvolvedores. Além de oferecer grandes oportunidades, como o GSOC, lançou bibliotecas de código aberto, como scikit-learn e TensorFlow, que se tornaram extremamente populares e bem-sucedidas na comunidade de desenvolvedores.

Mesmo o Android, sendo de código aberto, oferece muita flexibilidade para os desenvolvedores e, portanto, naturalmente, os desenvolvedores estarão muito mais focados em criar aplicativos escaláveis ​​e otimizados para esta plataforma.

O Google quer que mais e mais pessoas entrem nesse campo de máquinas e tem feito esforços para isso. Uma dessas instâncias é o curso intensivo de aprendizado de máquina. É um curso do zero voltado para desenvolvedores com quase nenhuma experiência anterior na área de IA. Ele guia o usuário desde conceitos básicos de álgebra linear até redes neurais convolucionais de última geração.

Os desenvolvedores do Android chamaram a atenção com o anúncio do Tensorflow Lite, que é um ecossistema para a referida plataforma. Ele funciona perfeitamente com o Android IDE oficial, Android Studio para desenvolver aplicativos com o mesmo nível de consistência de antes.

Google Duplex

O Google não deixou de surpreender os visitantes e os espectadores de sua conferência de desenvolvedores de 2018. Ele mostrou algo em que os desenvolvedores do Google trabalharam arduamente, chamado Google Duplex.

É uma extensão do já poderoso Google Assistant que ajuda o usuário a passar o dia fazendo agendamentos ou agendamentos de serviços como pedir comida em uma loja que não tem presença online ou arrumar um corte de cabelo em um salão para o do utilizador.

Foi apresentado por Sundar Pichai, deixando o público batendo palmas. E por que não? Eles testemunharam um teste antigo chamado Teste de Turing que deveria estar a quase uma década de ser resolvido, aniquilado embora de uma maneira muito específica.