Durch den Einsatz von KI in Ihrer Organisation mithilfe von ArcGIS von Esri können Sie die Entscheidungsfindung, die betriebliche Effizienz und die Kundenbindung erheblich verbessern. Ein gut strukturierter Ansatz ist jedoch entscheidend, um sicherzustellen, dass die Technologie einen Mehrwert bietet und gleichzeitig die Datensicherheit, die Compliance mit Vorschriften und die Betriebsbereitschaft gewährleistet sind.
Chancen und Herausforderungen
Künstliche Intelligenz kann Organisationen durch Förderung von Innovation, Verbesserung der Entscheidungsfindung und Rationalisierung von Abläufen transformieren. Allerdings bringt sie auch einzigartige Herausforderungen mit sich, die für eine erfolgreiche Implementierung bewältigt werden müssen.
Verbesserte Entscheidungsfindung im Vergleich zu Datenqualität: Die KI-Werkzeuge von ArcGIS können komplexe Geodaten zur Generierung umsetzbarer Insights analysieren. Die Genauigkeit hängt jedoch von hochwertigen, gut klassifizierten Daten ab. Um die Integrität und Vielfalt der Daten zu gewährleisten, sollten Organisationen die ArcGIS-Werkzeuge zur Datenverwaltung nutzen.
Betriebliche Effizienz im Vergleich zu Komplexität der Integration: Automatisierung durch KI kann die Produktivität in ArcGIS-Workflows steigern. Die Integration dieser Fähigkeiten in vorhandene Systeme (unter Verwendung von APIs, Container-Bereitstellungen oder Sandbox-Umgebungen) kann jedoch zusätzliche technische Ressourcen und Planung erfordern.
Verbesserte Kundenerfahrungen im Vergleich zu ethischen Bedenken: KI-gestützte Einblicke können Services personalisieren und die Entscheidungsfindung verbessern. Dennoch müssen Werkzeuge für Transparenz wie KI-Transparenz-Übersichten eingesetzt werden, um potenzielle Verzerrungen zu überwachen und zu verringern und so ein ethisches und faires Ergebnis zu gewährleisten.
Innovation und Skalierbarkeit im Vergleich zu Kosten und Ausbildungsstand des Personals: Die integrierten KI-Lösungen von Esri ermöglichen Innovationen und können an die Bedürfnisse Ihrer Organisation angepasst werden. Dennoch müssen Organisationen in die Schulung ihres Personals investieren und müssen möglicherweise mit Kosten rechnen, die mit der Anpassung und Integration von Systemen verbunden sind.
Sicherheit und Compliance: ArcGIS-Produkte bieten integrierte Sicherheitsfunktionen (Verschlüsselung, sichere Zugriffskontrollen und Sicherheitswerkzeuge), die Sie bei der Einhaltung von Vorschriften wie DSGVO und CCPA unterstützen. Regelmäßige Überprüfungen und Aktualisierungen der Sicherheitseinstellungen sind unerlässlich, um das Vertrauen aufrecht zu erhalten und sensible Daten zu schützen.
Vorbereitung der Organisation
Um sicherzustellen, dass Ihre Organisation für die Implementierung von KI bereit ist, müssen die Kapazitäten der Infrastruktur, die Richtlinien zur Datensicherheit und die Mitarbeitervorbereitung bewertet werden.
Nutzungsrichtlinien für KI: Definieren Sie interne Richtlinien für die Nutzung von KI-Assistenten, einschließlich akzeptabler Anwendungsfälle und eingeschränkter Aktionen (z. B. Verhindern, dass die KI vertrauliche Daten verarbeitet).
ArcGIS stellt mehrere KI-Assistenten zur Verfügung, die Teams in Organisationen unterstützen, GIS-Lösungen schnell und in großem Maßstab zu erstellen und zu implementieren. Sobald Ihre Organisation bereit zur Nutzung dieser Werkzeuge ist, kann Ihr ArcGIS Online-Organisationsadministrator den Mitgliedern der Organisation die Nutzung von KI-Assistenten gestatten. Weitere Informationen finden Sie unter: Konfigurieren von KI-Assistenten – ArcGIS Online-Hilfe | Dokumentation.
Definieren von Anwendungsfällen: Führen Sie Brainstorming-Sitzungen mit den Beteiligten durch, um Möglichkeiten für KI-Assistenten zu ermitteln. Beispiel: Nutzung des KI-Assistenten von Business Analyst als Werkzeug zur Steigerung der Produktivität, um gängige Workflows, Daten und Infografikberichte zu empfehlen. Nachfolgend finden Sie einige Anwendungsfälle, in denen Kunden von Esri bereits heute KI einsetzen:
Datenmanagement
Qualitativ hochwertige Daten sind die Grundlage jeder KI-Initiative. Durch eine effektive Verwaltung dieser Daten wird sichergestellt, dass die Modelle präzise Ergebnisse liefern und gleichzeitig die Datenschutz- und Sicherheitsnormen eingehalten werden.
Datenerfassung und -aufbereitung: Zusammenstellung relevanter und hochwertiger Daten für das Training und die Bereitstellung von KI-Modellen. Stellen Sie sicher, dass die Daten bereinigt, aktuell und repräsentativ für die erwarteten Anwendungsfälle sind.
Verwenden Sie ArcGIS Data Reviewer, um fehlende, inkonsistente oder fehlerhafte Daten vor dem Einsatz von KI zu identifizieren.
Data Governance: Erstellen und Durchsetzen von Data-Governance-Richtlinien, die dem Datenschutz, der Sicherheit und der Einhaltung geltender Gesetze Priorität einräumen. Implementieren Sie robuste Zugriffskontrollen, um sensible Informationen zu schützen.
Aktivieren Sie Metadaten für Ihre Organisation, mit denen Sie Beschreibungen, Tags und Kategorisierungen auf standardisierte und strukturierte Weise vornehmen können. ArcGIS bietet mehrere Kategorisierungen für Metadaten, die sich leicht für Organisationen anwenden lassen, um ihre Datasets mithilfe von Metadaten zu kategorisieren: ArcGIS-Kategorien für Metadaten. Organisationen mit strukturierten Compliance-Anforderungen können auch die ISO-Kategorien für Metadaten und INSPIRE-Kategorien für Metadaten nutzen.
Integration in vorhandene Systeme: Stellen Sie sicher, dass KI-Lösungen nahtlos in Ihre aktuelle GIS-Infrastruktur integriert werden können. Dies kann die Standardisierung von Datenformaten und die Herstellung der Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen umfassen.
Legen Sie Nutzungsanforderungen für die KI fest, die sicherstellen, dass eine menschliche Ressource (Human-in-the-Loop) eine abschließende Überprüfung durchführt, bevor die von der KI gelieferten Insights umgesetzt werden, wie in Abbildung 1 unten beschrieben:
Optimierung von KI-Systemen
Nutzen vorab trainierter Modelle: Verwenden Sie die Bibliothek mit vorab trainierten KI-Modellen von ArcGIS zur Beschleunigung der Implementierung. Diese Modelle können auf verschiedene Tasks angewendet werden, wie z. B. die Extraktion von Features und die Bildklassifizierung, wodurch der Zeit- und Ressourcenaufwand für die Modellentwicklung reduziert wird. Siehe:
- Einführung in vortrainierte ArcGIS-Modelle – Vortrainierte ArcGIS-Modelle | Dokumentation
- Vortrainierte Deep-Learning-Modelle | Feature-Extraktion aus Bildern und mehr
Entwicklung benutzerdefinierter Modelle: Für spezielle Anforderungen können Sie mithilfe der ArcGIS-GeoAI-Werkzeuge benutzerdefinierte KI-Modelle entwickeln und trainieren. Dieser Ansatz ermöglicht maßgeschneiderte Lösungen, die auf individuelle geschäftliche Herausforderungen und Datasets zugeschnitten sind. Weitere Informationen zur Implementierung angepasster KI-Modelle mit Geo AI finden Sie unter Überblick über die Toolbox "GeoAI" – ArcGIS Pro | Dokumentation.
Nachhaltiger Erfolg mit KI
Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Zur Aufrechterhaltung eines sicheren und effizienten Systems ist eine regelmäßige Überwachung der KI-Interaktionen erforderlich. Überprüfen Sie regelmäßig die Nutzungsprotokolle für KI-Aktivitäten, und verwenden Sie den Security and Privacy Adviser im ArcGIS Trust Center, um die Einhaltung der aktuellen Best Practices für Sicherheit und Datenschutz sicherzustellen. Zusätzlich sollte ein interner Prozess für die Meldung von Vorfällen eingerichtet werden, um Abweichungen von der erwarteten Leistung umgehend zu protokollieren und zu beheben.
Bedienerschulung und -unterstützung: Bieten Sie Ihrem Personal fortlaufende Schulungen an, damit es die KI-Werkzeuge effektiv nutzen und die Ergebnisse interpretieren kann. Richten Sie Support-Kanäle ein, um Benutzer bei der Fehlerbehebung und Optimierung von KI-Anwendungen zu unterstützen. Beachten Sie die folgenden Schulungsangebote, die sowohl GeoAI als auch Deep Learning abdecken:
Verantwortungsvolle KI-Praktiken
Ethische Überlegungen und Transparenz: Die Überprüfung der KI-Transparenz-Übersichten ist unerlässlich, um die zugrunde liegenden Annahmen, Dateneingaben und potenziellen Einschränkungen jedes KI-Assistenten zu verstehen. Nutzen Sie die Einblicke aus diesen Übersichten, um interne Richtlinien und Schulungsmaterialien zu aktualisieren und sicherzustellen, dass alle Beteiligten über die Feinheiten des KI-Verhaltens informiert sind. Weitere Informationen zu den einzelnen Abschnitten der Transparenz-Übersichten finden Sie im Dokument Transparency Card Structure.
Verifizierung der Informationen: Es ist wichtig, dass Kunden die von KI generierten Vorschläge verifizieren, da KI dazu dienen sollte, die menschliche Entscheidungsfindung zu ergänzen, nicht zu ersetzen. Außerdem müssen sich die Benutzer darüber im Klaren sein, dass KI-Assistenten manchmal falsche Ergebnisse liefern können. Die Gegenprüfung von KI-Antworten ist entscheidend, um die Genauigkeit zu gewährleisten und Vertrauen in KI-gestützte Ausgaben aufzubauen.