Integrarea de către Apple a capabilităților de inteligență artificială pe dispozitiv prin noul său cadru Foundation Models începe să se manifeste în aplicații practice, semnalând o tranziție către funcționalități AI mai private și mai rentabile pentru utilizatorii finali. Această dezvoltare, prezentată la WWDC 2025 și lansată acum cu actualizări iOS 26, permite dezvoltatorilor să utilizeze modele AI locale, ocolind costurile tradiționale de inferență și dependența de cloud asociate cu funcționalitățile AI avansate. Funcționalitățile încorporate ale cadrului, precum generarea ghidată și apelarea instrumentelor, permit un nou val de îmbunătățiri ale aplicațiilor, axate în principal pe îmbunătățirea experienței utilizatorului și eficientizarea fluxurilor de lucru.
Deși aceste modele locale sunt comparativ mai mici decât omologii lor bazați pe cloud de la giganți din industrie precum OpenAI, Anthropic, Google sau Meta, impactul lor constă în accesibilitatea și confidențialitatea lor. Dezvoltatorii integrează deja aceste modele în aplicațiile lor, demonstrând utilitatea lor în îmbunătățirea sarcinilor zilnice, mai degrabă decât modificarea fundamentală a funcționalităților de bază. Această abordare permite beneficii imediate, fără latența sau preocupările legate de confidențialitatea datelor adesea asociate cu procesarea AI la distanță.
Mai multe aplicații prezintă capabilitățile inițiale ale Foundation Models de la Apple. Aplicația educațională Lil Artist dispune acum de un creator de povești AI. Acest instrument permite utilizatorilor să selecteze un personaj și o temă, iar AI-ul generează o poveste bazată pe aceste intrări, alimentată în întregime de modelul local al dispozitivului. Un alt dezvoltator explorează potențialul de a sugera automat emoji-uri pentru intrările din planificatorul zilnic, pe baza titlurilor acestora, o funcționalitate care ar putea îmbunătăți organizarea vizuală și comunicarea în cadrul instrumentelor de planificare.
În sectorul financiar, aplicația MoneyCoach a introdus două funcționalități semnificative. Aceasta oferă acum utilizatorilor informații personalizate despre cheltuieli, cum ar fi identificarea dacă cheltuielile cu alimentele au fost peste medie pentru o anumită săptămână. În plus, automatizează categorizarea cheltuielilor, simplificând procesul de înregistrare a tranzacțiilor financiare. În mod similar, aplicația de învățare a vocabularului LookUp a adoptat modelele AI de la Apple pentru a crea noi moduri de învățare. Un mod generează exemple contextuale pentru cuvinte, solicitând utilizatorilor să explice utilizarea acestora într-o propoziție. Aplicația utilizează, de asemenea, modele pe dispozitiv pentru a vizualiza originile etimologice ale cuvintelor.
Instrumentele de productivitate și organizare beneficiază, de asemenea, de această integrare AI localizată. Aplicația Tasks sugerează acum automat etichete pentru intrări, ajută la detectarea și programarea sarcinilor recurente și poate descompune intrarea vocală în sarcini acționabile, fără a necesita o conexiune la internet. Aplicația de jurnalism a Automattic, Day One, utilizează modelele Apple pentru a extrage punctele cheie și a sugera titluri pentru intrările din jurnal. Mai mult, generează solicitări personalizate concepute pentru a încuraja reflecția mai profundă și scrierea extinsă, bazate pe conținutul existent. Aceste implementări timpurii subliniază avantajele practice ale AI pe dispozitiv în creșterea implicării utilizatorilor și a eficienței în diverse categorii de aplicații.