Využití umělé inteligence ve vaší organizaci pomocí systému ArcGIS od společnosti Esri může výrazně zlepšit rozhodování, provozní efektivitu a zapojení zákazníků. Dobře strukturovaný přístup je však zásadní pro zajištění toho, aby technologie přinášela hodnotu a zároveň zachovávala bezpečnost dat, shodu s předpisy a provozní připravenost.
Příležitosti a výzvy
Umělá inteligence má potenciál transformovat organizace tím, že podporuje inovace, zlepšuje rozhodování a zefektivňuje provozní činnosti. Přináší však také jedinečné výzvy, které je třeba pro úspěšnou implementaci řešit.
Zlepšené rozhodování vs. kvalita dat: Nástroje umělé inteligence ArcGIS mohou analyzovat komplexní geoprostorová data a přinášet tak užitečné postřehy. Přesnost však závisí na kvalitních a dobře klasifikovaných datech. Organizace musí využívat nástroje pro správu dat ArcGIS, aby zajistily integritu a rozmanitost dat.
Provozní efektivita versus složitost integrace: Automatizace pomocí umělé inteligence může zvýšit produktivitu pracovních postupů ArcGIS. Integrace těchto funkcí do stávajících systémů (pomocí rozhraní API, kontejnerizového nasazení nebo bezpečného prostředí sandbox) však může vyžadovat další technické zdroje a plánování.
Zlepšené zkušenosti zákazníků versus etické obavy: Poznatky založené na umělé inteligenci mohou personalizovat služby a zlepšit rozhodování. Přesto je třeba ke sledování a zmírňování možných předsudků a k zajištění etických a spravedlivých výsledků využívat nástroje transparentnosti, jako jsou karty transparentnosti umělé inteligence.
Inovace a škálovatelnost versus náklady a připravenost pracovní síly: Řešení s integrovanou umělou inteligencí Esri umožňují inovace a lze je škálovat podle potřeb vaší organizace. Přesto musí organizace investovat do školení zaměstnanců a mohou se setkat s náklady spojenými s přizpůsobením a integrací systému.
Zabezpečení a dodržování předpisů: Produkty ArcGIS poskytují vestavěné bezpečnostní funkce (šifrování, bezpečné řízení přístupu a bezpečnostní nástroje), které pomáhají plnit předpisy, jako je GDPR a CCPA. Pravidelné revize a aktualizace nastavení zabezpečení jsou nezbytné pro zachování důvěryhodnosti a ochranu citlivých dat.
Příprava organizace
Zajištění připravenosti organizace na implementaci AI zahrnuje posouzení možností infrastruktury, zásad zabezpečení dat a připravenosti pracovníků.
Zásady používání AI: Definují interní zásady používání AI asistentů, včetně přípustných případů použití a omezených činností (např. zabránění nakládání s citlivými údaji).
ArcGIS nabízí několik AI asistentů, kteří pomáhají organizačním týmům rychle vytvářet a implementovat řešení GIS ve velkém měřítku. Jakmile je vaše organizace připravena začít tyto nástroje používat, může správce organizace ArcGIS Online povolit členům organizace využívat AI asistenty, viz: Konfigurace AI asistentů - ArcGIS Online nápověda | dokumentace.
Definice případů použití: Uspořádejte brainstorming se zúčastněnými stranami, abyste vytipovali příležitosti pro AI asistenty. Příklad: Využití asistenta Business Analyst AI jako nástroje produktivity k doporučování oblíbených pracovních postupů, dat a infografických přehledů. Podívejte se na následující případy použití, které dnes zákazníci Esri využívají k podpoře pomocí AI:
Správa dat
Kvalitní data jsou základem každé iniciativy v oblasti umělé inteligence. Efektivní správa těchto dat zajišťuje přesné fungování modelů při dodržení standardů ochrany osobních údajů a zabezpečení.
Sběr a příprava dat: Spojení relevantních a vysoce kvalitních dat pro učení a nasazení modelů AI. Zajistěte, aby data byla čistá, aktuální a reprezentativní pro očekávané případy použití.
Ještě před zapojením AI využijte nástroj ArcGIS Data Reviewer k identifikaci chybějících, nekonzistentních nebo chybných dat.
Správa dat: Vytvoření a prosazování zásad správy dat, které upřednostňují ochranu soukromí, bezpečnost a soulad s platnými zákony. Zavedení důkladných kontrol přístupu k ochraně citlivých informací.
Umožněte své organizaci popisovat, označovat a kategorizovat metadata standardním a strukturovaným způsobem. ArcGIS poskytuje několik kategorizací metadat, které lze snadno použít k tomu, aby organizace začaly kategorizovat své datové sady pomocí metadat: ArcGIS Metadata Categories. Organizace, které mají strukturované požadavky na dodržování předpisů, mohou také využít kategorie metadat ISO a kategorie metadat INSPIRE.
Integrace se stávajícími systémy: Ujistěte se, že řešení AI lze bezproblémově integrovat se stávající infrastrukturou GIS. To může zahrnovat standardizaci formátu dat a vytvoření interoperability mezi různými systémy.
Zavedení požadavků na používání AI se zásadami "Human-in-the-Loop", které zajistí, že lidský zdroj provede konečnou kontrolu před provedením poznatků, které AI poskytuje, jak je popsáno na obrázku 1 níže:
Optimalizace systémů umělé inteligence
Využití předučených modelů: Využijte knihovnu předučených modelů umělé inteligence ArcGIS a urychlete implementaci. Tyto modely lze použít pro různé úlohy, jako je extrakce prvků a klasifikace obrazu, což snižuje čas a zdroje potřebné pro vývoj modelu. Viz:
- Úvod do předučených modelů ArcGIS - Předučené modely ArcGIS | Dokumentace
- Předučené modely Deep Learning | Extrakce obrazových funkcí a další možnosti
Vývoj vlastního modelu: Pro specializované potřeby můžete vyvíjet a trénovat vlastní modely AI pomocí nástrojů GeoAI ArcGIS. Tento přístup umožňuje vytvářet řešení na míru, která řeší jedinečné obchodní výzvy a soubory dat. Podrobnosti o implementaci vlastních modelů umělé inteligence pomocí Geo AI naleznete zde: Přehled sady nástrojů GeoAI-ArcGIS Pro | Dokumentace.
Udržení úspěchu AI
Průběžné monitorování a zlepšování: Pravidelné sledování interakcí s UI je nezbytné pro udržení bezpečného a efektivního systému. Zajistěte pravidelnou kontrolu protokolů o používání aktivit AI a konzultujte poradce pro zabezpečení a ochranu soukromí v ArcGIS Trust Center, abyste se přizpůsobili aktuálním osvědčeným postupům v oblasti zabezpečení a ochrany soukromí. Kromě toho vytvořte interní proces hlášení událostí, abyste mohli zaznamenávat a neprodleně řešit jakékoli odchylky od očekávaného výkonu.
Školení a podpora uživatelů: Zajistěte průběžné školení zaměstnanců, aby dokázali efektivně používat nástroje umělé inteligence a interpretovat výsledky. Vytvořte kanály podpory, které uživatelům pomohou při řešení problémů a optimalizaci aplikací AI. Zamyslete se nad následujícími nabídkami školení, které pokrývají jak nabídku GeoAI, tak nabídku Deep Learning:
Odpovědné postupy v oblasti AI
Etické aspekty a transparentnost: Pro pochopení základních předpokladů, datových vstupů a možných omezení každého AI asistenta je nezbytné prostudovat karty transparentnosti umělé inteligence. Využijte poznatky z těchto karet k aktualizaci interních pokynů a školicích materiálů a zajistěte, aby všechny zúčastněné strany byly informovány o nuancích chování AI. Další podrobnosti o jednotlivých polích karet transparentnosti naleznete v dokumentu Struktura karet transparentnosti.
Ověření informací: Je důležité, aby zákazníci ověřovali návrhy generované umělou inteligencí, protože umělá inteligence by měla sloužit k rozšíření lidského rozhodování, nikoli k jeho nahrazení. Kromě toho si uživatelé musí být vědomi toho, že asistenti umělé inteligence mohou někdy poskytovat nesprávné výsledky. Křížová kontrola odpovědí umělé inteligence má zásadní význam pro zachování přesnosti a budování důvěry ve výstupy získané s podporou umělé inteligence.