Sfruttare l'IA all'interno della propria organizzazione utilizzando ArcGIS di Esri può migliorare in modo significativo il processo decisionale, l'efficienza operativa e il coinvolgimento dei clienti. Tuttavia, un approccio ben strutturato è fondamentale per garantire che la tecnologia offra valore, mantenendo la sicurezza dei dati, la conformità alle normative e la prontezza operativa.
Opportunità e sfide
L'Intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare le organizzazioni guidando l'innovazione, migliorando il processo decisionale e semplificando le operazioni. Tuttavia, presenta anche sfide uniche che devono essere affrontate per un'implementazione di successo.
Miglioramento del processo decisionale e qualità dei dati: Gli strumenti di ArcGIS AI possono analizzare dati geospaziali complessi per generare approfondimenti praticabili. Tuttavia, l'accuratezza dipende da dati di alta qualità e ben classificati. Le organizzazioni devono sfruttare gli strumenti di gestione dei dati di ArcGIS per garantire l'integrità e la diversità dei dati.
Efficienza operativa vs. complessità di integrazione: l'automazione tramite IA può aumentare la produttività dei flussi di lavoro di ArcGIS. Tuttavia, l'integrazione di queste funzionalità con i sistemi esistenti (utilizzando API, installazioni containerizzate o ambienti sandbox) può richiedere risorse tecniche e pianificazione aggiuntive.
Miglioramento dell'esperienza del cliente vs. preoccupazioni etiche: gli approfondimenti guidati dall'IA possono personalizzare i servizi e migliorare il processo decisionale. Ciononostante, è necessario utilizzare strumenti di trasparenza come le schede per la trasparenza dell'IA per monitorare e mitigare i potenziali pregiudizi, garantendo risultati etici ed equi.
Innovazione e scalabilità vs. costi e preparazione della forza lavoro: Le soluzioni IA integrate di Esri consentono l'innovazione e possono essere scalate in base alle esigenze della propria organizzazione. Tuttavia, le organizzazioni devono investire nella formazione dei dipendenti e possono incontrare costi associati alla personalizzazione e all'integrazione del sistema.
Sicurezza e conformità: I prodotti ArcGIS offrono feature di sicurezza integrate (crittografia, controlli di accesso sicuri e strumenti di sicurezza) che aiutano a soddisfare normative come il GDPR e il CCPA. Le revisioni e gli aggiornamenti regolari delle impostazioni di sicurezza sono essenziali per mantenere la fiducia e salvaguardare i dati sensibili.
Preparare la propria organizzazione
Assicurarsi che la propria organizzazione sia pronta per l'implementazione dell'IA implica la valutazione delle capacità dell'infrastruttura, delle politiche di sicurezza dei dati e della preparazione della forza lavoro.
Politiche di utilizzo dell'IA: definire le politiche interne sull'uso dell'assistente IA, compresi i casi d'uso accettabili e le azioni limitate (ad esempio, impedire all'IA di gestire dati sensibili).
ArcGIS mette a disposizione diversi assistenti IA per aiutare i team organizzativi a costruire e implementare rapidamente soluzioni GIS su scala. Una volta che l'organizzazione è pronta per iniziare a utilizzare questi strumenti, l'amministratore dell'organizzazione ArcGIS Online può scegliere di consentire ai membri dell'organizzazione di utilizzare gli assistenti IA, vedere: Configurare gli assistenti IA - Guida in linea di ArcGIS | Documentazione.
Definire i casi d'uso: organizzare sessioni di brainstorming con le parti interessate per individuare le opportunità per gli assistenti IA. Esempio: utilizzo dell'assistente IA del Business Analyst come strumento di produttività per consigliare flussi di lavoro popolari e report infografici. Vedere i seguenti casi d'uso in cui i clienti Esri stanno sfruttando l'IA come supporto:
Gestione dei dati
I dati di alta qualità sono alla base di qualsiasi iniziativa IA. La gestione efficace di questi dati garantisce che i modelli funzionino in modo accurato, rispettando al contempo gli standard di privacy e sicurezza.
Raccolta e preparazione dei dati: compilare dati pertinenti e di alta qualità per la formazione e l'installazione di modelli IA. Assicurarsi che i dati siano puliti, aggiornati e rappresentativi dei casi d'uso previsti.
Utilizzare ArcGIS Data Reviewer per identificare i dati mancanti, incoerenti o errati prima delle interazioni con l'IA.
Governance dei dati: creare e applicare politiche di governance dei dati che diano priorità alla privacy, alla sicurezza e alla conformità alle leggi vigenti. Implementare solidi controlli di accesso per salvaguardare le informazioni sensibili.
Abilitare i metadati per la propria organizzazione per descrivere, etichettare e categorizzare in modo standard e strutturato. ArcGIS fornisce diverse categorie di metadati che sono facili da applicare alle organizzazioni per la categorizzazione dei loro dataset utilizzando i metadati: Categorie di metadati ArcGIS. Le organizzazioni con requisiti strutturati di conformità normativa possono anche sfruttare le categorie di metadati ISO e le categorie di metadati INSPIRE.
Integrazione con i sistemi esistenti: assicurarsi che le soluzioni IA possano integrarsi perfettamente con l'attuale infrastruttura GIS. Ciò può comportare la standardizzazione del formato dei dati e la creazione di interoperabilità tra sistemi diversi.
Stabilire requisiti di utilizzo dell'IA con l'essere umano inserito nel ciclo, in modo da garantire che una risorsa umana fornisca un controllo finale prima di eseguire le intuizioni fornite dall'IA, come descritto nella Figura 1 di seguito:
Ottimizzazione dei sistemi IA
Sfruttare i modelli pre-formati: utilizzare la libreria di ArcGIS di modelli IA pre-formati per accelerare l'implementazione. Questi modelli possono essere applicati a varie attività, come l'estrazione feature e la classificazione delle immagini, riducendo il tempo e le risorse necessarie per lo sviluppo del modello. Vedere:
- Introduzione ai modelli prea-formati di ArcGIS - Modelli prea-formati di ArcGIS | Documentazione
- Modelli di deep learning pre-formati | Estrazione feature dell'immagine e altro ancora
Sviluppo di modelli personalizzati: per esigenze specifiche, sviluppare e formare modelli IA personalizzati utilizzando gli strumenti GeoAI di ArcGIS. Questo approccio consente di realizzare soluzioni su misura per affrontare sfide aziendali e dataset unici. Per maggiori dettagli sull'implementazione di modelli IA personalizzati con Geo AI, vedere: Panoramica del GeoAI toolbox-ArcGIS Pro | Documentazione.
Sostenere il successo dell'IA
Monitoraggio e miglioramento continui: il monitoraggio costante delle interazioni con l'IA è necessario per mantenere un sistema sicuro ed efficiente. Assicurarsi di controllare regolarmente i registri di utilizzo per le attività IA e consultare il Consulente per la sicurezza e la privacy nel Centro di trust di ArcGIS per allinearsi alle attuali migliori prassi in materia di sicurezza e privacy. Occorre inoltre stabilire un processo interno di segnalazione degli incidenti per registrare e affrontare tempestivamente qualsiasi deviazione dalle prestazioni previste.
Formazione e assistenza agli utenti: fornire una formazione continua al personale per utilizzare efficacemente gli strumenti IA e interpretare i risultati. Stabilire canali di supporto per assistere gli utenti nella risoluzione dei problemi e nell'ottimizzazione delle applicazioni IA. Considerare le seguenti offerte di formazione che coprono sia le offerte di GeoAI sia quelle di Deep Learning:
Pratiche IA responsabili
Considerazioni etiche e trasparenza: L'esame delle schede per la trasparenza dell'IA è essenziale per comprendere le ipotesi di base, i dati immessi e le potenziali limitazioni di ciascun assistente IA. Utilizzare le informazioni ricavate da queste schede per aggiornare le linee guida interne e i materiali di formazione, assicurando che tutte le parti interessate siano informate sulle sfumature del comportamento dell'IA. Per ulteriori dettagli su ciascun campo delle schede per la trasparenza, consultare il documento Struttura delle schede per la trasparenza.
Convalidare le informazioni: è essenziale che i clienti convalidino i suggerimenti generati dall'IA, in quanto quest'ultima dovrebbe servire ad aumentare, e non a sostituire, il processo decisionale umano. Gli utenti devono inoltre essere consapevoli che gli assistenti IA possono talvolta fornire risultati errati. Il controllo incrociato delle risposte dell'IA è fondamentale per mantenere l'accuratezza e creare fiducia nei risultati assistiti dall'IA.