Tekoälyn hyödyntäminen organisaatiossa Esrin ArcGISin avulla voi parantaa merkittävästi päätöksentekoa, toiminnan tehokkuutta ja asiakkaiden osallistumista. Hyvin jäsennelty lähestymistapa on kuitenkin ratkaisevan tärkeä, sillä se auttaa varmistamaan, että teknologia tuottaa lisäarvoa ja säilyttää samalla tietoturvan, säännöstenmukaisuuden ja toimintavalmiuden.
Mahdollisuudet ja haasteet
Tekoäly voi pystyä muuttamaan organisaatioita edistämällä innovaatioita, tehostamalla päätöksentekoa ja yksinkertaistamalla toimintoja. Se aiheuttaa kuitenkin myös ainutlaatuisia haasteita, joihin on puututtava onnistuneen toteutuksen varmistamiseksi.
Parannettu päätöksenteko suhteessa tietojen laatuun: ArcGISin tekoälytyökalut voivat analysoida monimutkaisia geospatiaalisia aineistoja ja tuottaa siten käyttökelpoisia tietoja. Tarkkuus edellyttää kuitenkin laadukasta, hyvin luokiteltua tietoa. Organisaatioiden on hyödynnettävä ArcGIS-tiedonhallintatyökaluja tietojen eheyden ja monimuotoisuuden varmistamiseksi.
Toiminnan tehokkuus suhteessa integroinnin monimutkaisuuteen: Automatisointi tekoälyn avulla voi parantaa ArcGIS-työnkulkujen tuottavuutta. Näiden ominaisuuksien integrointi olemassa oleviin järjestelmiin (sovellusliittymien, säilöpohjaisten käyttöönottojen tai hiekkalaatikkoympäristöjen avulla) voi kuitenkin edellyttää lisää teknisiä resursseja ja suunnittelua.
Paremmat asiakaskokemukset suhteessa eettisiin huolenaiheisiin: tekoälyyn perustuvat tiedot voivat auttaa personoimaan palveluita ja parantamaan päätöksentekoa. Siitä huolimatta avoimuustyökaluja, kuten tekoälyn avoimuuskortteja, on käytettävä mahdollisten vinoumien valvomiseen ja ehkäisemiseen, jotta voidaan varmistaa eettiset ja oikeudenmukaiset tulokset.
Innovaatio ja skaalautuvuus suhteessa kustannuksiin ja työvoiman valmiuteen: Esrin integroidut tekoälyratkaisut mahdollistavat innovaatiot ja voivat skaalautua organisaatiosi tarpeiden mukaan. Organisaatioiden on kuitenkin investoitava työntekijöiden koulutukseen, ja järjestelmän mukauttaminen ja integrointi saattavat aiheuttaa lisääkustannuksia.
Tietoturva ja vaatimustenmukaisuus: ArcGIS-tuotteissa on sisäänrakennettuja suojausominaisuuksia (salaus, suojattu pääsynhallinta ja suojaustyökalut), jotka auttavat täyttämään säädösten, kuten GDPR:n ja CCPA:n, vaatimukset. Säännölliset suojausasetusten tarkistukset ja päivitykset ovat välttämättömiä luottamuksen ylläpitämisen ja arkaluonteisten tietojen suojaamisen kannalta.
Organisaation valmistautuminen
Jotta voit varmistaa organisaatiosi valmiuden tekoälyn käyttöönottoon, organisaation infrastruktuuriominaisuudet, tietoturvakäytännöt ja työvoiman valmiudet pitää arvioida.
Tekoälyn käyttöä koskevat käytännöt: Määritä tekoälyavustajan käyttöä koskevat sisäiset käytännöt, mukaan lukien hyväksyttävät käyttötapaukset ja kiellettyt toiminnot (esim. tekoälyä voidaan estää käsittelemästä arkaluonteisia tietoja).
ArcGIS tarjoaa useita tekoälyavustajia, jotka auttavat organisaation tiimejä rakentamaan ja toteuttamaan GIS-ratkaisuja nopeasti ja suuressa mittakaavassa. Kun organisaatiosi on valmis aloittamaan näiden työkalujen käytön, ArcGIS Online -organisaatiosi pääkäyttäjä voi antaa organisaation jäsenille luvan käyttää tekoälyavustajia. Jos haluat lisätietoja, katso Tekoälyavustajien määrittäminmen – ArcGIS Online -ohje | Dokumentaatio.
Määrittele käyttötapaukset: Järjestä ideointitilaisuuksia sidosryhmien kanssa, jotta voitte yhdessä selvittää tekoälyavustajien mahdollisuuksia. Esimerkki: Business Analyst -tekoälyavustajan käyttäminen tuottavuustyökaluna, joka suosittelee suosittuja työnkulkuja, aineistoja ja infografiikkaa sisältäviä raportteja. Katso seuraavat käyttötapaukset, joissa Esrin asiakkaat hyödyntävät tekoälyä apuvälineenä jo tällä hetkellä:
Aineistojen hallinta
Kaikki tekoälyhankkeet ovat riippuvaisia laadukkaista tiedoista. Näiden tietojen tehokas hallinta takaa, että mallit toimivat tarkasti ja noudattavat silti tietosuoja- ja tietoturvastandardeja.
Tiedonkeruu ja valmistelu: Laadi oleellisia ja laadukkaita tietoja tekoälymallien opettamista ja käyttöönottoa varten. Varmista, että tiedot ovat puhtaita, ajantasaisia ja että ne edustavat odotettuja käyttötapauksia.
Tunnista ArcGIS Data Reviewer -ohjelman avulla puuttuvat, epäyhtenäiset tai virheelliset tiedot ennen tekoälyvuorovaikutuksia.
Tietojen hallinnointi: luo ja valvo tietojen hallinnointikäytäntöjä, jotka asettavat etusijalle tietosuojan, tietoturvan ja sovellettavien lakien noudattamisen. Suojaa arkaluonteiset tiedot ottamalla käyttöön tehokkaita pääsynvalvontatoimia.
Ota metatiedot käyttöön organisaatiossasi, jotta voit kuvailla, merkitä ja luokitella tietoja säännönmukaisesti ja jäsennellysti. ArcGIS tarjoaa useita metatietojen luokituksia, joita on helppo soveltaa organisaatioiden perehdyttämiseen, jotta ne osaavat luokitella aineistoryhmiään metatietojen avulla: ArcGIS-metatietoluokat. Organisaatiot, jotka soveltavat jäsennettyjä säännöstenmukaisuusvaatimuksia, voivat hyötyä myös ISO-metatietoluokista ja INSPIRE-metatietoluokista.
Integrointi olemassa oleviin järjestelmiin: Varmista, että tekoälyratkaisut voidaan integroida sujuvasti nykyiseen GIS-infrastruktuuriisi. Tämä voi sisältää aineistomuotojen standardoinnin ja yhteentoimivuuden määrittämisen eri järjestelmien välillä.
Määritä tekoälyn "ihmisen silmukassa" -käyttövaatimukset, jotka varmistavat, että henkilöstö tekee lopputarkistuksen ennen tekoälyn tuottamien tietojen perusteella toimimista, kuten alla olevassa kuvassa 1 on kuvattu:
Tekoälyjärjestelmien optimointi
Hyödynnä esiopetettuja malleja: käytä ArcGIS:n esiopetettujen tekoälymallien kirjastoa ja nopeuta siten käyttöönottoa. Näitä malleja voidaan soveltaa erilaisiin tehtäviin, kuten kohteiden poimintaan ja kuvien luokitteluun, mikä vähentää mallin kehittämisen aikaa ja resursseja. Katso:
- Johdanto ArcGISin esiopetettuihin malleihin – ArcGISin esiopetetut mallit | Dokumentaatio
- Esiopetetut syväoppimismallit | Kuvan kohteen poiminta ja muita ominaisuuksia
Mukautetun mallin kehitys: kehitä ja opeta mukautettuja tekoälymalleja ArcGISin GeoAI-työkaluilla erikoistarpeita varten. Tämä lähestymistapa mahdollistaa räätälöidyt ratkaisut ainutlaatuisten liiketoiminnan haasteiden ja aineistoryhmien mukaan. Katso lisätietoja mukautettujen tekoälymallien käyttöönotosta Geo AI:n kanssa: Yleiskatsaus GeoAI-työkaluihin – ArcGIS Pro | Dokumentaatio.
Tekoälyn jatkuva menestyksekäs toiminta
Jatkuva seuranta ja parantaminen: Tekoälyvuorovaikutusten säännöllinen seuranta on tarpeen turvallisen ja tehokkaan järjestelmän ylläpitämiseksi. Muista tarkistaa säännöllisesti tekoälytoimintojen käyttölokit ja varmistaa ArcGIS-luottamuskeskuksen Security and Privacy Adviserin avulla nykyisten tietoturvan ja tietosuojan parhaiden käytäntöjen noudattaminen. Laadi lisäksi sisäinen prosessi ongelmatilanneraportointia varten, jotta kaikki poikkeamat odotetusta suorituskyvystä kirjataan ja korjataan nopeasti.
Käyttäjien koulutus ja tuki: Tarjoa henkilöstölle jatkuvaa koulutusta tekoälytyökalujen tehokasta käyttöä ja tulosten tulkintaa varten. Perusta tukikanavia, jotka auttavat käyttäjiä tekoälysovellusten vianmäärityksessä ja optimoinnissa. Harkitse seuraavia koulutuspaketteja, jotka kattavat sekä GeoAI- että syväoppimispalvelut:
Vastuulliset tekoälykäytännöt
Eettiset seikat ja avoimuus: Tekoälyn avoimuuskorttien läpikäynti on välttämätöntä, sillä ne auttavat ymmärtämään jokaisen tekoälyavustajan taustalla olevia oletuksia, tietosyötteitä ja mahdollisia rajoituksia. Käytä näiden korttien tarjoamia tietoja sisäisten ohjeiden ja koulutusmateriaalien päivittämiseen ja varmista, että kaikki sidosryhmät ovat tietoisia tekoälyn toimintaan liittyvistä seikoista. Avoimuuskortin rakennedokumentissa annetaan lisätietoja avoimuuskorttien kaikista kentistä.
Validoi tiedot: On olennaista, että asiakkaat validoivat tekoälyn tuottamat ehdotukset, koska tekoälyn pitäisi auttaa täydentämään, ei korvaamaan ihmisten päätöksentekoa. Lisäksi käyttäjien on tiedostettava, että tekoälyavustajat voivat joskus antaa vääriä tuloksia. Tekoälyn vastausten ristiintarkistus on välttämätöntä, sillä se takaa tarkkuuden ja lisää luottamusta tekoälyavustajien antamiin tuloksiin.