ā§Ļā§­ āĻĄāĻŋāϏ⧇, ⧍ā§Ļā§¨ā§¨Âˇ1 āĻŽāĻŋāύāĻŋāϟ āĻĒāĻĄāĻŧāϤ⧇

āĻāφāχ āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āĻ—āϤāĻŋ āĻ•āĻŽā§‡ āϝāĻžāϝāĻŧ, āĻ•āĻŋāĻ¨ā§āϤ⧁ āύ⧇āϤāĻžāϰāĻž āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻŦāĻžāĻĄāĻŧāĻžāϝāĻŧ: āĻ¸ā§āĻŸā§‡āϟ āĻ…āĻĢ āĻāφāχ 2022 āϰāĻŋāĻĒā§‹āĻ°ā§āϟ

McKinsey's State of AI 2022 āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰāĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ AI āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āφāĻļā§āϚāĻ°ā§āϝāϜāύāĻ• āĻĒāϤāύāϕ⧇ āϤ⧁āϞ⧇ āϧāϰ⧇, āϤāĻŦ⧁āĻ“ āύ⧇āϤāĻžāϰāĻž āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āύ⧇āϤ⧃āĻ¤ā§āĻŦ āĻĒā§āϰāϏāĻžāϰāĻŋāϤ āĻ•āϰ⧇ āϚāϞ⧇āϛ⧇āύāĨ¤ āύ⧋-āϕ⧋āĻĄ āĻāĻŦāĻ‚ āϞ⧋-āϕ⧋āĻĄ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽ, āϝ⧇āĻŽāύ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒāĻŽāĻžāĻ¸ā§āϟāĻžāϰ, āĻŦāĻĄāĻŧ āĻšāϤ⧇ āϚāĻžāĻ“āϝāĻŧāĻž āϕ⧋āĻŽā§āĻĒāĻžāύāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϏāĻŽā§āĻ­āĻžāĻŦā§āϝ āĻŦāĻŋāĻ•āĻ˛ā§āĻĒ āĻ…āĻĢāĻžāϰ āĻ•āϰ⧇⧎

āĻāφāχ āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āĻ—āϤāĻŋ āĻ•āĻŽā§‡ āϝāĻžāϝāĻŧ, āĻ•āĻŋāĻ¨ā§āϤ⧁ āύ⧇āϤāĻžāϰāĻž āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻŦāĻžāĻĄāĻŧāĻžāϝāĻŧ: āĻ¸ā§āĻŸā§‡āϟ āĻ…āĻĢ āĻāφāχ 2022 āϰāĻŋāĻĒā§‹āĻ°ā§āϟ

āĻŽā§āϝāĻžāĻ•āĻ•āĻŋāĻ¨ā§āϏāĻŋāϰ āĻ¸ā§āĻŸā§‡āϟ āĻ…āĻĢ AI 2022 āϰāĻŋāĻĒā§‹āĻ°ā§āϟ āĻ•ā§ŒāϤ⧂āĻšāϞ⧀ āĻ…āĻ¨ā§āϤāĻ°ā§āĻĻ⧃āĻˇā§āϟāĻŋ āωāĻĒāĻ¸ā§āĻĨāĻžāĻĒāύ āĻ•āϰ⧇, āĻĒā§āϰāĻ•āĻžāĻļ āĻ•āϰ⧇ āϝ⧇ AI āĻ—ā§āϰāĻšāĻŖ āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰāĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŽāĻžāϞāĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāϤ⧇ āĻĒāϰāĻŋāĻŖāϤ āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇, āĻ•āĻŋāĻ¨ā§āϤ⧁ āύ⧇āϤāĻžāϰāĻž āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āύ⧇āϤ⧃āĻ¤ā§āĻŦāϕ⧇ āĻĒā§āϰāϏāĻžāϰāĻŋāϤ āĻ•āϰāϛ⧇āύāĨ¤ COVID-19 āĻŽāĻšāĻžāĻŽāĻžāϰ⧀āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇, āĻ…āύ⧇āĻ• āĻŦā§āϝāĻŦāϏāĻž āĻ…āĻŸā§‹āĻŽā§‡āĻļāύ āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋ āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āϛ⧁āĻŸā§‡ āĻāϏ⧇āĻ›āĻŋāϞ, āĻ•āĻŋāĻ¨ā§āϤ⧁ AI āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āĻšā§āϰāĻžāϏ āĻ…āύ⧇āĻ•āϕ⧇ āĻ…āĻŦāĻžāĻ• āĻ•āϰ⧇ āĻĻāĻŋāϝāĻŧ⧇āϛ⧇āĨ¤

2017 āϏāĻžāϞ āĻĨ⧇āϕ⧇, āĻ…āĻ¨ā§āϤāϤ āĻāĻ•āϟāĻŋ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ⧀ āĻāϞāĻžāĻ•āĻžāϝāĻŧ AI āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀ āϏāĻ‚āĻ¸ā§āĻĨāĻžāϰ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž āĻĻā§āĻŦāĻŋāϗ⧁āϪ⧇āϰāĻ“ āĻŦ⧇āĻļāĻŋ āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇āĨ¤ 2017 (20%) āĻāĻŦāĻ‚ 2018 (47%) āĻāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻĻāĻ¤ā§āϤāĻ• āĻ—ā§āϰāĻšāĻŖ āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ–āϝ⧋āĻ—ā§āϝāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŦ⧇āĻĄāĻŧ⧇āϛ⧇, 2022-āĻ 50%-āĻ āύ⧇āĻŽā§‡ āϝāĻžāĻ“āϝāĻŧāĻžāϰ āφāϗ⧇ 2019 āϏāĻžāϞ⧇ 58%-āĻ āĻļā§€āĻ°ā§āώ⧇ āĻĒ⧌āρāϛ⧇āϛ⧇āĨ¤ AI āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āϏāĻ‚āĻ—ā§āϰāĻžāĻŽā§€ āĻ—āϤāĻŋ āĻŽāĻšāĻžāĻŽāĻžāϰ⧀ āĻŦāĻ›āϰ⧇ āĻĒā§āϰāϤāĻŋāĻĢāϞāĻŋāϤ āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŦāĻŦāĻ°ā§āϤ⧀ āĻĒā§āϰāĻ¤ā§āϝāĻžāĻļāĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻĒāϰ⧀āϤ⧇āĨ¤

āϤāĻž āϏāĻ¤ā§āĻ¤ā§āĻŦ⧇āĻ“, AI āĻĻāĻ¤ā§āϤāĻ• āύ⧇āĻ“āϝāĻŧāĻž āϏāĻ‚āĻ¸ā§āĻĨāĻžāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ āĻŦāĻŋāĻ¸ā§āϤ⧃āϤāĻŋ āĻ…āĻŦā§āϝāĻžāĻšāϤ āϰ⧇āϖ⧇āϛ⧇, āĻāĻŽā§āĻŦ⧇āĻĄā§‡āĻĄ AI āϏāĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻžāϰ āĻ—āĻĄāĻŧ āϏāĻ‚āĻ–ā§āϝāĻž 2018 āϏāĻžāϞ⧇ 1.9 āĻĨ⧇āϕ⧇ 2022 āϏāĻžāϞ⧇ 3.8-āϤ⧇ āĻŦ⧃āĻĻā§āϧāĻŋ āĻĒ⧇āϝāĻŧ⧇āϛ⧇⧎ āϏāĻ‚āĻ¸ā§āĻĨāĻžāϗ⧁āϞāĻŋ āĻ…āύ⧁āϰ⧂āĻĒāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻŦāĻžāĻœā§‡āĻŸā§‡āϰ āωāĻšā§āϚ āĻ…āύ⧁āĻĒāĻžāϤ AI-āϤ⧇ āωāĻ¤ā§āϏāĻ°ā§āĻ— āĻ•āϰāϛ⧇⧎ 2018 āϏāĻžāϞ⧇, 40% āϕ⧋āĻŽā§āĻĒāĻžāύāĻŋ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻŦāĻžāĻœā§‡āĻŸā§‡āϰ 5% āĻāϰ āĻŦ⧇āĻļāĻŋ AI-āϤ⧇ āĻŦāϰāĻžāĻĻā§āĻĻ āĻ•āϰ⧇āϛ⧇, āϝāĻž 2022-āĻ āĻŦ⧇āĻĄāĻŧ⧇ 52%-āĻ āωāĻ¨ā§āύ⧀āϤ āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇āĨ¤ āĻ…āϧāĻŋāĻ•āĻ¨ā§āϤ⧁, 63% āωāĻ¤ā§āϤāϰāĻĻāĻžāϤāĻžāϰāĻž āφāĻ—āĻžāĻŽā§€ āϤāĻŋāύ āĻŦāĻ›āϰ⧇āϰ āĻŽāĻ§ā§āϝ⧇ AI-āϤ⧇ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻŦāĻŋāύāĻŋāϝāĻŧā§‹āĻ— āĻŦ⧃āĻĻā§āϧāĻŋāϰ āφāĻļāĻž āĻ•āϰāϛ⧇āύāĨ¤

āϝ⧇āϏāĻŦ āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ AI āϏāĻŦāĻšā§‡āϝāĻŧ⧇ āĻŦ⧇āĻļāĻŋ āĻĒā§āϰāϚāϞāĻŋāϤ, āϏ⧇āĻ–āĻžāύ⧇ āϰ⧋āĻŦā§‹āϟāĻŋāĻ• āĻĒā§āϰāϏ⧇āϏ āĻ…āĻŸā§‹āĻŽā§‡āĻļāύ (RPA) 39%, āĻ•āĻŽā§āĻĒāĻŋāωāϟāĻžāϰ āĻ­āĻŋāĻļāύ (34%), āĻĒā§āϰāĻžāĻ•ā§ƒāϤāĻŋāĻ•-āĻ­āĻžāώāĻž āĻĒāĻžāĻ  āĻŦā§‹āĻāĻžāϰ (33%), āĻ­āĻžāĻ°ā§āϚ⧁āϝāĻŧāĻžāϞ āĻāĻœā§‡āĻ¨ā§āϟ/āĻšā§āϝāĻžāϟāĻŦāϟ (33%), āĻ…āύ⧁āϏāϰāĻŖ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ—āĻ­ā§€āϰ āĻļāĻŋāĻ•ā§āώāĻž (30%)āĨ¤

AI-āĻāϰ āĻĒā§āϰāĻžāĻĨāĻŽāĻŋāĻ• āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰ⧇āϰ āĻ•ā§āώ⧇āĻ¤ā§āϰ⧇ āĻĒāϰāĻŋāώ⧇āĻŦāĻž āĻ…āĻĒāĻžāϰ⧇āĻļāύ āĻ…āĻĒā§āϟāĻŋāĻŽāĻžāχāĻœā§‡āĻļāĻžāύ (24%), āύāϤ⧁āύ AI-āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āĻĒāĻŖā§āϝ āϤ⧈āϰāĻŋ (20%), āĻ—ā§āϰāĻžāĻšāĻ• āĻĒāϰāĻŋāώ⧇āĻŦāĻž āĻŦāĻŋāĻļā§āϞ⧇āώāĻŖ (19%), āĻ—ā§āϰāĻžāĻšāĻ• āĻŦāĻŋāĻ­āĻžāϜāύ (19%), āĻāĻŦāĻ‚ AI-āĻŦāĻ°ā§āϧāĻŋāϤ āĻĒāĻŖā§āϝ āĻŦāĻŋāĻ•āĻžāĻļ (19%) āĻ…āĻ¨ā§āϤāĻ°ā§āϭ⧁āĻ•ā§āϤāĨ¤ )

āĻŽāĻšāĻžāĻŽāĻžāϰ⧀ āĻŦāĻ›āϰāϗ⧁āϞāĻŋāϤ⧇ AI āĻāϰ āĻĻāĻŽāĻŋāϤ āĻ—ā§āϰāĻšāϪ⧇āϰ āĻšāĻžāϰ⧇āϰ āĻĒāĻŋāĻ›āύ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϏāĻŽā§āĻ­āĻžāĻŦā§āϝ āĻŦā§āϝāĻžāĻ–ā§āϝāĻž no-code āĻāĻŦāĻ‚ low-code āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽā§‡āϰ āωāĻĒāϰ āĻĢā§‹āĻ•āĻžāϏ āĻšāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇, āϝ⧇āĻŽāύ AppMaster āĨ¤ āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋ āĻļāĻŋāĻ˛ā§āĻĒ āϜ⧁āĻĄāĻŧ⧇ āϕ⧋āĻŽā§āĻĒāĻžāύāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋ āϏāĻĢā§āϟāĻ“āϝāĻŧā§āϝāĻžāϰ āĻŦāĻŋāĻ•āĻžāĻļ⧇āϰ āĻ–āϰāϚ āĻ•āĻŽāĻžāϤ⧇, āĻŦāĻžāϜāĻžāϰ⧇āϰ āϏāĻŽāϝāĻŧāϕ⧇ āĻ¤ā§āĻŦāϰāĻžāĻ¨ā§āĻŦāĻŋāϤ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āφāϰāĻ“ āĻ­āĻžāϞ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āĻļāύ āϞāĻžāχāĻĢāϏāĻžāχāϕ⧇āϞ āĻĒāϰāĻŋāϚāĻžāϞāύāĻžāϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻžāĻ°ā§āĻĨ⧇ āĻāχ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āĻŽā§‚āĻ˛ā§āϝāϕ⧇ āĻ•ā§āϰāĻŽāĻŦāĻ°ā§āϧāĻŽāĻžāύāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻ¸ā§āĻŦā§€āĻ•ā§ƒāϤāĻŋ āĻĻāĻŋāĻšā§āϛ⧇āĨ¤

AppMaster āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽ, āωāĻĻāĻžāĻšāϰāĻŖāĻ¸ā§āĻŦāϰ⧂āĻĒ, āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āĻĻ⧇āϰ āϕ⧋āĻĄ āύāĻž āϞāĻŋāϖ⧇ āĻŦā§āϝāĻžāĻ•āĻāĻ¨ā§āĻĄ, āĻ“āϝāĻŧ⧇āĻŦ āĻāĻŦāĻ‚ āĻŽā§‹āĻŦāĻžāχāϞ āĻ…ā§āϝāĻžāĻĒā§āϞāĻŋāϕ⧇āĻļāύ āϤ⧈āϰāĻŋ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĻ⧇āϝāĻŧāĨ¤ āĻāϰ āĻ­āĻŋāĻœā§āϝ⧁āϝāĻŧāĻžāϞ āχāĻ¨ā§āϟāĻžāϰāĻĢ⧇āϏ āĻŦā§āϝāĻŦāĻšāĻžāϰāĻ•āĻžāϰ⧀āĻĻ⧇āϰ āĻĄā§‡āϟāĻž āĻŽāĻĄā§‡āϞ, āĻŦā§āϝāĻŦāϏāĻžāϝāĻŧāĻŋāĻ• āĻĒā§āϰāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧāĻž, REST API, āĻāĻŦāĻ‚ WSS āĻāĻ¨ā§āĻĄāĻĒāϝāĻŧ⧇āĻ¨ā§āϟ āĻĄāĻŋāϜāĻžāχāύ āĻ•āϰāĻžāϰ āĻ•ā§āώāĻŽāϤāĻž āĻĻ⧇āϝāĻŧ, āϝāĻž āωāĻ˛ā§āϞ⧇āĻ–āϝ⧋āĻ—ā§āϝāĻ­āĻžāĻŦ⧇ āωāĻ¨ā§āύāϝāĻŧāύ āĻĒā§āϰāĻ•ā§āϰāĻŋāϝāĻŧāĻžāϕ⧇ āĻ¸ā§āĻŸā§āϰāĻŋāĻŽāϞāĻžāχāύ āĻ•āϰ⧇āĨ¤ AppMaster āĻŽāϤ⧋ āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽāϗ⧁āϞāĻŋāϕ⧇ āĻ•āĻžāĻœā§‡ āϞāĻžāĻ—āĻžāύ⧋āϰ āĻŽāĻžāĻ§ā§āϝāĻŽā§‡, āϕ⧋āĻŽā§āĻĒāĻžāύāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋ āĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŦ⧇ āĻāφāχ āĻĒā§āϰāĻ•āĻ˛ā§āĻĒāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āωāĻ¤ā§āϏāĻ°ā§āĻ—ā§€āĻ•ā§ƒāϤ āϏāĻ‚āĻ¸ā§āĻĨāĻžāύāϗ⧁āϞāĻŋ āĻĒ⧁āύāϰāĻžāϝāĻŧ āĻŦāϰāĻžāĻĻā§āĻĻ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇ āĻāĻŦāĻ‚ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āĻŽā§‚āϞ āĻŦā§āϝāĻŦāϏāĻžāϝāĻŧāĻŋāĻ• āωāĻĻā§āĻĻ⧇āĻļā§āϝāϗ⧁āϞāĻŋāϕ⧇ āĻĒā§āϰāϏāĻžāϰāĻŋāϤ āĻ•āϰāĻžāϰ āωāĻĒāϰ āĻĢā§‹āĻ•āĻžāϏ āĻ•āϰāϤ⧇ āĻĒāĻžāϰ⧇⧎

āωāĻĒāϏāĻ‚āĻšāĻžāϰ⧇, āϝāĻĻāĻŋāĻ“ AI āĻ—ā§āϰāĻšāĻŖ āϏāĻžāĻŽāĻ—ā§āϰāĻŋāĻ•āĻ­āĻžāĻŦ⧇ āĻŽāĻžāϞāĻ­ā§‚āĻŽāĻŋ āĻšāϝāĻŧ⧇āϛ⧇, āύ⧇āϤ⧃āĻ¸ā§āĻĨāĻžāύ⧀āϝāĻŧ āϕ⧋āĻŽā§āĻĒāĻžāύāĻŋāϗ⧁āϞāĻŋ āϤāĻžāĻĻ⧇āϰ āϏ⧁āĻŦāĻŋāϧāĻž āĻĒā§āϰāϏāĻžāϰāĻŋāϤ āĻ•āϰ⧇ āϚāϞ⧇āϛ⧇āĨ¤ AppMaster āĻŽāϤ⧋ no-code āĻāĻŦāĻ‚ low-code āĻĒā§āĻ˛ā§āϝāĻžāϟāĻĢāĻ°ā§āĻŽā§‡āϰ āĻĻā§āϰ⧁āϤ āĻŦ⧃āĻĻā§āϧāĻŋ āĻĒā§āϰāϝ⧁āĻ•ā§āϤāĻŋ āĻļāĻŋāĻ˛ā§āĻĒ⧇āϰ āĻŦāĻ°ā§āϤāĻŽāĻžāύ āĻāĻŦāĻ‚ āĻ­āĻŦāĻŋāĻˇā§āϝāϤ āĻ—āĻ āύ⧇ āĻāĻ•āϟāĻŋ āϗ⧁āϰ⧁āĻ¤ā§āĻŦāĻĒā§‚āĻ°ā§āĻŖ āĻ­ā§‚āĻŽāĻŋāĻ•āĻž āĻĒāĻžāϞāύ āĻ•āϰ⧇, āϝāĻž āϐāϤāĻŋāĻšā§āϝāĻ—āϤ AI-āĻ­āĻŋāĻ¤ā§āϤāĻŋāĻ• āϏāĻŽāĻžāϧāĻžāύāϗ⧁āϞāĻŋāϰ āϜāĻ¨ā§āϝ āĻ•āĻžāĻ°ā§āϝāĻ•āϰ āĻŦāĻŋāĻ•āĻ˛ā§āĻĒ āϏāϰāĻŦāϰāĻžāĻš āĻ•āϰ⧇āĨ¤

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