Zatiaľ čo spotrebiteľské mobilné aplikácie naďalej uprednostňujú vizuálne zapojenie a interakcie založené na obrazovke, podnikový mobilný rozvoj čelí jedinečným výzvam, ktoré si vyžadujú zásadne odlišné prístupy. terénni pracovníci, technici a servisní profesionáli potrebujú aplikácie, ktoré fungujú, keď sú ruky obsadené, pozornosť je rozdelená a environmentálne podmienky robia tradičné mobilné rozhrania nepraktickými. Budovanie mobilných riešení pre reálne podnikové použitie Aby sme pochopili, ako vývojári mobilných telefónov riešia tieto výzvy, hovorili sme s Mara Dimofte, expertkou na softvérový inžinier, ktorá pracovala v popredných spoločnostiach, ako sú Rilla a Imagen Technologies. Dimofte prináša rozsiahle odborné znalosti v oblasti mobilného rozvoja do podnikových aplikácií AI, s pozadím v oblasti rozhraní mozog-počítač a výskumu virtuálnej reality z Columbia University. Predtým pracovala v spoločnosti Imagen na diagnostike obrazu, ktorá vyvíjala systémy s vylepšenou mobilnou inteligenciou predtým, ako sa pripojila k Rille, kde rozrástla inžiniersky tím z piatich na pätnásť členov a viedla komplexnú rekonštrukciu mobilnej aplikácie spoločnosti. Výzva mobilného rozvoja v podniku "Základným problémom je, že väčšina mobilných podnikových aplikácií sú v podstate citlivé webové rozhrania; sú navrhnuté pre kancelárske prostredia, kde majú používatelia plnú pozornosť a obe ruky voľné," poznamenáva Dimofte. tradičné mobilné rozhrania predpokladajú, že pracovníci môžu zastaviť to, čo robia, aby klepali na obrazovky, navigovali v ponukách alebo zadávali údaje, predpoklady, ktoré sa rozpadajú v praktických pracovných prostrediach. Hlavnou výzvou mobilného vývoja nie je spracovanie výkonu alebo pripojenia, ale navrhovanie rozhraní, ktoré fungujú, keď používatelia nemôžu pozerať na obrazovky alebo použiť svoje ruky na vstup. Mobilná architektúra pre hands-free operácie Reštaurovaná mobilná aplikácia dosiahla 10% zvýšenie výkonu predaja zákazníkov spolu s desaťnásobným zlepšením efektivity koučovania tým, že uprednostnila hlasové interakcie a zachytávanie kontextuálnych údajov. "Kľúčovým architektonickým rozhodnutím bolo implementovať systém riadenia stavu, ktorý by mohol zvládnuť prerušované pripojenie a zároveň udržiavať spracovanie hlasu v reálnom čase," vysvetľuje Dimofte. Inžinierske mobilné riešenia pre adopciu Úspešný podnikový mobilný vývoj si vyžaduje prehodnotenie základných predpokladov o interakcii používateľov.Namiesto prispôsobenia desktopových rozhraní pre mobilné obrazovky, efektívne riešenia sú postavené od začiatku pre mobilné-prvý, hands-free scenáre. Ako poznamenáva Dimofte, „Väčšina mobilných vývojárov optimalizuje pre demonštrácie v obchodoch s aplikáciami, ale podnikoví používatelia potrebujú aplikácie, ktoré pracujú spoľahlivo pri slabom osvetlení, s zapnutými rukavicami alebo keď je ich pozornosť rozdelená. Budúcnosť podnikového mobilného rozvoja Mobilný vývoj sa posúva smerom k hlasovým architektúram, ktoré integrujú umelú inteligenciu pre kontextové porozumenie a prediktívnu funkčnosť.Dimofte predpokladá mobilné aplikácie, ktoré sa stanú neviditeľnými nástrojmi, čím sa zvýši produktivita bez toho, aby si vyžadovala neustálu pozornosť používateľa. "Ďalšou evolúciou v podnikovej mobilite je kontextové výpočtovanie, aplikácie, ktoré rozumejú nielen tomu, čo používatelia hovoria, ale aj tomu, kedy a kde to hovoria, prispôsobujú funkčnosť na základe miesta, času a pracovného kontextu," vysvetľuje.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Tento zvuk je vyrobený v pôvodnom jazyku príbehu!

Príliš dlho; Čítať

Make resilience your competitive advantage

Názor odborníka na vývoj mobilných zariadení: navrhovanie aplikácií pre reálne pracovné prostredie

About Author

KOMENTÁRE

ZAVISTE ŠTÍTKY

TENTO ČLÁNOK BOL PREDSTAVENÝ V

Related Stories

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

When Blood Told

Code Smell 298 - How to Fix Microsoft Windows Time Waste

Behavior of a shapely Spider

16 Best Sklearn Datasets for Building Machine Learning Models

When Blood Told

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps