1. 功能需求
自然语言处理（NLP）：如果APP需要处理和理解人类语言，如语音助手、智能客服、文本分析等功能，那么很可能需要AI技术。例如，一个提供在线客服的APP，若要实现自动回复用户咨询，就需要NLP技术来理解用户问题并生成合适的回答。
图像识别：涉及到图像分析、识别的功能，如医疗影像诊断、自动驾驶中的道路识别、安全监控中的人脸识别等，通常依赖于AI技术，特别是深度学习算法。
预测分析：若APP需要根据用户行为、数据趋势等进行预测，如股票预测、天气预报、个性化推荐等，AI可以通过机器学习算法来实现这些功能。
自动化任务：当APP需要执行一些重复性、规律性的任务，并且这些任务可以通过算法来优化时，例如自动化测试、代码生成等，AI技术可以提高效率。
2. 用户体验
个性化：为了提供更加个性化的用户体验，如根据用户的浏览历史、购买行为等推荐相关内容，AI可以帮助APP实现这一点。
智能交互：如果APP需要与用户进行更加自然、智能的交互，如智能助手、聊天机器人等，AI技术可以使交互更加流畅和自然。
3. 数据处理
大数据分析：当APP需要处理大量数据，并从中提取有价值的信息时，AI技术可以帮助进行数据分析、挖掘和可视化，例如电商APP分析用户购买行为数据，以优化商品推荐策略。
数据安全：在一些对数据安全要求较高的APP中，AI可以用于异常检测、入侵检测等，保护用户数据安全。
4. 行业趋势
特定行业需求：某些行业已经广泛应用AI技术，如医疗、金融、教育等。如果APP所属的行业正在积极采用AI技术来提升服务质量和效率，那么该APP的开发可能也需要考虑AI的应用。
5. 开发资源和成本
技术团队能力：开发团队是否具备AI技术的开发能力和经验，以及是否有足够的资源（如数据、计算能力等）来支持AI功能的开发，也是需要考虑的因素。
成本效益分析：评估引入AI技术对APP开发成本、维护成本以及潜在收益的影响，确保AI功能的开发在经济上是可行的。