Aprovechar la IA en su organización utilizando ArcGIS de Esri puede mejorar considerablemente la toma de decisiones, la eficiencia operativa y la participación del cliente. Sin embargo, es fundamental un enfoque bien estructurado para garantizar que la tecnología ofrezca valor al tiempo que mantiene la seguridad de los datos, el cumplimiento normativo y la preparación operativa.
Oportunidades y desafíos
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar las organizaciones al impulsar la innovación, mejorar la toma de decisiones y agilizar las operaciones. Sin embargo, también supone desafíos únicos que se deben abordar para una implantación satisfactoria.
Toma de decisiones mejorada y calidad de datos: Las herramientas de IA de ArcGIS pueden analizar datos geoespaciales complejos para generar información procesable. Sin embargo, la precisión depende de datos de alta calidad y bien clasificados. Las organizaciones deben aprovechar las herramientas de gestión de datos de ArcGIS para garantizar la integridad y diversidad de los datos.
Eficiencia operativa y complejidad de integración: la automatización a través de la IA puede aumentar la productividad en los flujos de trabajo de ArcGIS. Sin embargo, la integración de estas capacidades con los sistemas existentes (mediante API, implantaciones en contenedores o entornos de pruebas) puede exigir recursos técnicos y planificación adicionales.
Experiencias de cliente mejoradas y preocupaciones éticas: los conocimientos basados en la IA pueden personalizar los servicios y mejorar la toma de decisiones. No obstante, deben utilizarse herramientas de transparencia como las tarjetas de transparencia de IA para supervisar y mitigar posibles sesgos, para garantizar así resultados éticos y justos.
Innovación y escalabilidad y costes y preparación de la plantilla: las soluciones integradas de IA de Esri permiten la innovación y pueden adaptarse a las necesidades de su organización. Aun así, las organizaciones deben invertir en la formación de los empleados y pueden incurrir en costes asociados a la personalización e integración de los sistemas.
Seguridad y cumplimiento normativo: los productos ArcGIS ofrecen funciones de seguridad integradas (cifrado, controles de acceso seguro y herramientas de seguridad) que ayudan a cumplir normas como el RGPD y la CCPA. Las revisiones y actualizaciones periódicas de la configuración de seguridad son esenciales para mantener la confianza y proteger los datos confidenciales.
Preparación de su organización
Asegurarse de que su organización está preparada para la implementación de la IA implica evaluar las capacidades de la infraestructura, las políticas de seguridad de los datos y la preparación de la plantilla.
Políticas de uso de la IA: defina políticas internas en torno al uso de asistentes de IA, incluidos los casos prácticos aceptables y las acciones restringidas (por ejemplo, impedir que la IA maneje datos confidenciales).
ArcGIS pone a disposición diversos asistentes de IA para ayudar a los equipos de la organización a crear e implantar rápidamente soluciones SIG a escala. Una vez que su organización esté lista para empezar a utilizar estas herramientas, el administrador de su organización de ArcGIS Online puede elegir permitir que los miembros de la organización utilicen asistentes de IA; consulte: Configurar asistentes de IA - Ayuda de ArcGIS Online | Documentación.
Definir casos prácticos: realizar sesiones de brainstorming con las partes interesadas para identificar oportunidades para los asistentes de IA. Ejemplo: utilizar el asistente de IA de Business Analyst como herramienta de productividad para recomendar flujos de trabajo, datos e informes infográficos populares. Consulte los siguientes casos prácticos. Los clientes de Esri están aprovechando la IA para respaldar actualmente:
Administración de datos
Unos datos de alta calidad son la base de cualquier iniciativa de IA. La administración eficaz de estos datos garantiza que los modelos funcionen con precisión y cumplan las normas de privacidad y seguridad.
Recopilación y preparación de datos: recopilar datos relevantes y de alta calidad para entrenar e implantar modelos de IA. Asegúrese de que los datos estén limpios, actualizados y sean representativos de los casos prácticos esperados.
Utilice ArcGIS Data Reviewer para identificar datos ausentes, inconsistentes o erróneos antes de las interacciones de IA.
Gobernanza de datos: cree y aplique políticas de gobernanza de datos que prioricen la privacidad, la seguridad y el cumplimiento de las leyes aplicables. Implante controles de acceso sólidos para salvaguardar la información confidencial.
Habilite los metadatos para que su organización describa, etiquete y categorice de manera estándar y estructurada. ArcGIS ofrece varias categorizaciones de metadatos que son fáciles de aplicar a las organizaciones para categorizar sus datasets utilizando metadatos: categorías de metadatos de ArcGIS. Las organizaciones con requisitos estructurados de cumplimiento normativo también pueden aprovechar las categorías de metadatos ISO y las categorías de metadatos INSPIRE.
Integración con los sistemas existentes: asegúrese de que las soluciones de IA puedan integrarse a la perfección con su infraestructura SIG actual. Esto puede implicar la estandarización del formato de datos y el establecimiento de la interoperabilidad entre diferentes sistemas.
Establecer requisitos de uso de IA con intervención humana que garanticen que un recurso humano realice una comprobación final antes de ejecutar los conocimientos que proporciona la IA, como se describe en la siguiente Figura 1:
Optimización de los sistemas de IA
Aprovechar los modelos preentrenados: utilice la biblioteca de modelos de IA preentrenados de ArcGIS para agilizar la implementación. Estos modelos pueden aplicarse a diversas tareas, como la extracción de entidades y la clasificación de imágenes, lo que reduce el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo de modelos. Consulte:
- Introducción a los modelos preentrenados de ArcGIS - Modelos preentrenados de ArcGIS | Documentación
- Modelos de aprendizaje profundo preentrenados | Extracción de entidades de imágenes y más
Desarrollo de modelos personalizados: para necesidades especializadas, desarrolle y entrene modelos de IA personalizados utilizando las herramientas GeoAI de ArcGIS. Este enfoque permite soluciones personalizadas que abordan desafíos empresariales y datasets únicos. Para obtener detalles sobre la implementación de modelos de IA personalizados con Geo AI, consulte: Una descripción general de la caja de herramientas GeoAI-ArcGIS Pro | Documentación.
Mantener el éxito de la IA
Supervisión y mejora continuas: es necesario supervisar regularmente las interacciones de la IA para mantener un sistema seguro y eficiente. Asegúrese de revisar periódicamente los registros de uso de las actividades de IA y consulte al supervisor de seguridad y privacidad del ArcGIS Trust Center para ayudar a alinearse con las prácticas recomendadas actuales de seguridad y privacidad. Además, establezca un proceso interno de notificación de incidencias para registrar y abordar rápidamente cualquier desviación del rendimiento esperado.
Formación y asistencia al usuario: ofrezca formación continua al personal para que utilice las herramientas de IA e interprete los resultados de forma eficaz. Establezca canales de asistencia para ayudar a los usuarios a solucionar problemas y optimizar las aplicaciones de IA. Considere las siguientes ofertas de formación que incluyen tanto GeoAI como aprendizaje profundo:
Prácticas responsables de la IA
Consideraciones éticas y transparencia: revisar las tarjetas de transparencia de la IA es esencial para comprender los supuestos subyacentes, las entradas de datos y las posibles limitaciones de cada asistente de IA. Utilice la información de estas tarjetas para actualizar las directrices internas y los materiales de formación, asegurándose de que todas las partes interesadas estén informadas sobre los matices del comportamiento de la IA. Consulte el documento Estructura de la tarjeta de transparencia para obtener más detalles sobre cada campo de las tarjetas de transparencia.
Validar la información: es esencial que los clientes validen las sugerencias generadas por la IA, ya que esta debe servir para aumentar, no para reemplazar, la toma de decisiones humanas. Además, los usuarios deben ser conscientes de que, en ocasiones, los asistentes de IA pueden ofrecer resultados incorrectos. La verificación cruzada de las respuestas de la IA es fundamental para mantener la precisión y generar confianza en los resultados asistidos por IA.