Aproveitar a IA em sua organização usando o ArcGIS da Esri pode melhorar significativamente a tomada de decisões, a eficiência operacional e o envolvimento do cliente. No entanto, uma abordagem bem estruturada é essencial para garantir que a tecnologia agregue valor, mantendo a segurança dos dados, a conformidade regulatória e a prontidão operacional.
Oportunidades e desafios
A Inteligência Artificial tem o potencial de transformar organizações impulsionando a inovação, aprimorando a tomada de decisões e simplificando as operações. No entanto, também apresenta desafios únicos que devem ser enfrentados para uma implementação bem-sucedida.
Melhor tomada de decisão vs qualidade de dados: As ferramentas de IA do ArcGIS podem analisar dados geoespaciais complexos para gerar informações acionáveis. No entanto, a precisão depende de dados de alta qualidade e bem classificados. As organizações devem aproveitar as ferramentas de gerenciamento de dados do ArcGIS para garantir a integridade e a diversidade dos dados.
Eficiência operacional vs. complexidade de integração: A automação via IA pode aumentar a produtividade nos fluxos de trabalho do ArcGIS. No entanto, a integração dessas capacidades com sistemas existentes (usando APIs, implantações em contêineres ou ambientes sandbox) pode exigir recursos técnicos e planejamento adicionais.
Experiências aprimoradas do cliente vs. preocupações éticas: Informações baseadas em IA podem personalizar serviços e melhorar a tomada de decisões. No entanto, ferramentas de transparência como os Cartões de Transparência de IA devem ser usadas para monitorar e mitigar possíveis vieses, garantindo resultados éticos e justos.
Inovação e escalabilidade vs. custos e prontidão da força de trabalho: As soluções de IA integradas da Esri permitem inovação e podem ser dimensionadas de acordo com as necessidades da sua organização. Ainda assim, as organizações precisam investir no treinamento de funcionários e podem encontrar custos associados à personalização e integração do sistema.
Segurança e conformidade: Os produtos ArcGIS fornecem recursos de segurança integrados (criptografia, controles de acesso seguros e ferramentas de segurança) que ajudam a atender a regulamentações como GDPR e CCPA. Revisões e atualizações regulares das configurações de segurança são essenciais para manter a confiança e proteger dados confidenciais.
Preparando sua organização
Garantir que sua organização esteja pronta para a implementação de IA envolve avaliar os recursos de infraestrutura, as políticas de segurança de dados e a preparação da força de trabalho.
Políticas de uso de IA: Defina políticas internas sobre o uso do assistente de IA, incluindo casos de uso aceitáveis e ações restritas (por exemplo, impedir que a IA manipule dados confidenciais).
O ArcGIS disponibiliza vários assistentes de IA para ajudar equipes organizacionais a criar e implementar rapidamente soluções GIS em escala. Assim que sua organização estiver pronta para começar a usar essas ferramentas, o administrador da organização do ArcGIS Online pode escolher permitir que os membros da organização utilizem assistentes de IA , consulte: Configurar assistentes de IA - Ajuda do ArcGIS Online | Documentação.
Definir casos de uso: Realize sessões de brainstorming com as partes interessadas para identificar oportunidades para assistentes de IA. Exemplo: Utilizar o assistente de IA do Business Analyst como uma ferramenta de produtividade para recomendar fluxos de trabalho populares, dados e relatórios infográficos. Veja os seguintes casos de uso que os clientes da Esri estão utilizando a IA para oferecer suporte hoje:
Gerenciamento de dados
Dados de alta qualidade são a base de qualquer iniciativa de IA. Gerenciar esses dados de forma eficaz garante que os modelos tenham um desempenho preciso, respeitando os padrões de privacidade e segurança.
Coleta e preparação de dados: Compile dados relevantes e de alta qualidade para treinar e implantar modelos de IA. Garanta que os dados estejam limpos, atualizados e representativos dos casos de uso esperados.
Utilize ArcGIS Data Reviewer para identificar dados ausentes, inconsistentes ou errôneos antes das interações de IA.
Governança de dados: Crie e aplique políticas de governança de dados que priorizem a privacidade dos dados, a segurança e a conformidade com as leis aplicáveis. Implemente controles de acesso robustos para proteger informações confidenciais.
Habilitar metadados da sua organização para descrever, marcar e categorizar de maneira padronizada e estruturada. O ArcGIS fornece várias categorizações de metadados que são fáceis de aplicar para organizações integradas categorizarem seus conjuntos de dados usando metadados: Categorias de Metadados do ArcGIS. As organizações com requisitos de conformidade regulamentar estruturados também podem tirar proveito de Categorias de metadados ISO e Categorias de metadados INSPIRE.
Integração com sistemas existentes: Garanta que as soluções de IA possam se integrar perfeitamente à sua infraestrutura GIS atual. Isso pode envolver a padronização do formato de dados e o estabelecimento de interoperabilidade entre diferentes sistemas.
Estabeleça requisitos de uso de IA "Human-in-the-Loop" que garantam que um recurso humano forneça uma verificação final antes de executar as informações fornecidas pela IA, conforme descrito na Figura 1 abaixo:
Otimizando sistemas de IA
Aproveite modelos pré-treinados: Utilize a biblioteca de modelos de IA pré-treinados do ArcGIS para agilizar a implementação. Esses modelos podem ser aplicados a diversas tarefas, como extração de feições e classificação de imagens, reduzindo o tempo e os recursos necessários para o desenvolvimento do modelo. Consulte:
- Introdução aos modelos pré-treinados do ArcGIS - Modelos pré-treinados do ArcGIS | Documentação
- Modelos de Deep Learning Pré-treinados | Extração de Feições de Imagem e Mais
Desenvolvimento de modelo personalizado: Para necessidades especializadas, desenvolva e treine modelos de IA personalizados usando as ferramentas GeoAI do ArcGIS. Essa abordagem permite soluções personalizadas que abordam desafios comerciais e conjuntos de dados únicos. Para obter detalhes sobre a implementação de modelos de IA personalizados com o Geo AI, consulte: Uma visão geral da caixa de ferramentas GeoAI-ArcGIS Pro | Documentação.
Sustentando o sucesso da IA
Monitoramento e melhoria contínua: O monitoramento regular das interações de IA é necessário para manter um sistema seguro e eficiente. Certifique-se de verificar rotineiramente os registros de uso para atividades de IA e consulte o Consultor de Segurança e Privacidade no ArcGIS Trust Center para ajudar a se alinhar às práticas recomendadas atuais de segurança e privacidade. Além disso, estabeleça um processo interno para relatórios de incidentes para registrar e abordar prontamente quaisquer desvios do desempenho esperado.
Treinamento e suporte ao usuário: Forneça treinamento contínuo para que a equipe use ferramentas de IA de forma eficaz e interprete resultados. Estabeleça canais de suporte para auxiliar os usuários na solução de problemas e otimização de aplicativos de IA. Considere as seguintes ofertas de treinamento abrangendo ofertas de GeoAI e Deep Learning:
Práticas de IA responsáveis
Considerações éticas e transparência: A revisão dos Cartões de Transparência de IA é essencial para entender as suposições subjacentes, as entradas de dados e as potenciais limitações de cada assistente de IA. Use as informações desses cartões para atualizar diretrizes internas e materiais de treinamento, garantindo que todas as partes interessadas sejam informadas sobre as nuances do comportamento da IA. Consulte o documento Estrutura do Cartão de Transparência para obter detalhes adicionais sobre cada campo dos cartões de transparência.
Validar as informações: É essencial que os clientes validem as sugestões geradas pela IA, pois a IA deve servir para ampliar, e não substituir, a tomada de decisões humanas. Além disso, os usuários devem estar cientes de que os assistentes de IA às vezes podem fornecer resultados incorretos. A verificação cruzada das respostas da IA é essencial para manter a precisão e gerar confiança nos resultados assistidos pela IA.