Tirar partido da IA na sua organização com a ajuda do ArcGIS da Esri pode melhorar significativamente a tomada de decisões, a eficiência operacional e o envolvimento dos clientes. No entanto, uma abordagem bem estruturada é fundamental para garantir que a tecnologia proporciona valor, mantendo a segurança dos dados, a conformidade regulamentar e a prontidão operacional.
Oportunidades e desafios
A inteligência artificial tem o potencial de transformar as organizações ao promover a inovação, melhorar a tomada de decisões e simplificar as operações. No entanto, também apresenta desafios únicos que devem ser abordados para uma implementação bem-sucedida.
Melhoria da tomada de decisões vs. qualidade dos 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 têm de tirar partido das ferramentas de gestão de dados do ArcGIS para garantir a integridade e diversidade dos dados.
Eficiência operacional vs. complexidade de integração: a automatização através da IA pode aumentar a produtividade nos fluxos de trabalho do ArcGIS. No entanto, a integração destas capacidades nos sistemas existentes (através de API, implementações em contentores ou ambientes de sandbox) pode exigir recursos técnicos e planeamento adicionais
Experiências de cliente melhoradas vs. preocupações éticas: as informações baseadas em IA podem personalizar os serviços e melhorar a tomada de decisões. No entanto, as ferramentas de transparência, como os cartões de transparência de IA, têm de ser utilizadas para monitorizar e mitigar potenciais enviesamentos, garantindo resultados éticos e justos.
Inovação e escalabilidade vs. custos e prontidão da força de trabalho: as soluções integradas de IA da Esri permitem a inovação e podem ser dimensionadas de acordo com as necessidades da sua organização. Ainda assim, as organizações precisam de investir na formação dos funcionários e podem deparar-se com custos associados à personalização e integração do sistema.
Segurança e conformidade: os produtos ArcGIS fornecem funcionalidades de segurança incorporadas (encriptação, controlos de acesso seguros e ferramentas de segurança) que ajudam a cumprir regulamentos como o GDPR e a CCPA. As revisões e atualizações regulares das definições de segurança são essenciais para manter a confiança e proteger os dados sensíveis.
Preparar a sua organização
Garantir que a sua organização está pronta para a implementação de IA implica avaliar as capacidades da infraestrutura, as políticas de segurança de dados e a preparação da força de trabalho.
Políticas de utilização de IA: definir políticas internas sobre o uso de assistentes de IA, incluindo casos de utilização aceitáveis e ações restritas (por exemplo, impedir que a IA manipule dados confidenciais).
O ArcGIS disponibiliza vários assistentes de IA para ajudar as equipas organizacionais a criar e implementar rapidamente soluções SIG em escala. Quando sua organização estiver pronta para começar a usar estas ferramentas, o administrador da organização ArcGIS Online pode optar por permitir que os membros da organização utilizem assistentes de IA, consulte: Configurar assistentes de IA - Ajuda do ArcGIS Online | Documentação.
Definir casos de utilização: realize sessões de brainstorming com as partes interessadas para identificar oportunidades para os assistentes de IA. Exemplo: utilize o assistente de IA do Business Analyst como uma ferramenta de produtividade para recomendar fluxos de trabalho, dados e relatórios infográficos populares. Veja os seguintes casos de utilização em que os clientes da Esri estão a usar a IA para os apoiar atualmente:
Gestão de dados
Os dados de elevada qualidade são a base de qualquer iniciativa de IA. A gestão eficaz destes dados garante que os modelos funcionam com precisão, respeitando as normas de privacidade e segurança.
Recolha e preparação de dados: compile dados relevantes e de alta qualidade para treinar e implementar modelos de IA. Certifique-se de que os dados são limpos, atualizados e representativos dos casos de utilização previstos.
Utilize o ArcGIS Data Reviewer para identificar dados em falta, inconsistentes ou erróneos antes das interações de IA.
Governança de dados: crie e aplique políticas de governança de dados que deem prioridade à privacidade e segurança dos dados e à conformidade com a legislação aplicável. Implemente controlos de acesso sólidos para proteger informações sensíveis.
Permita que a sua organização utilize metadados para descrever, etiquetar e categorizar de uma forma padrão e estruturada. O ArcGIS fornece várias categorizações de metadados que são fáceis de aplicar às organizações integradas para categorizar os seus conjuntos de dados através de metadados: Categorias de metadados do ArcGIS. As organizações com requisitos de conformidade regulamentar estruturados também podem tirar partido das categorias de metadados ISO e das categorias de metadados INSPIRE.
Integração com sistemas existentes: certifique-se de que as soluções de IA podem ser integradas perfeitamente na sua atual infraestrutura SIG. Isto pode implicar a normalização do formato dos dados e o estabelecimento da interoperabilidade entre diferentes sistemas.
Estabeleça requisitos de utilização de IA "human-in-the-loop" (supervisão humana) que garantam que um recurso humano efetua uma verificação final antes de executar as informações fornecidas pela IA, tal como descrito na Figura 1 abaixo:
Otimização dos sistemas de IA
Tirar partido de modelos pré-treinados: utilize a biblioteca de modelos de IA pré-treinados do ArcGIS para acelerar a implementação. Estes modelos podem ser aplicados a várias tarefas, como a extração de elementos e a classificação de imagens, reduzindo o tempo e os recursos necessários para o desenvolvimento de modelos. Consulte:
- Introdução aos modelos pré-treinados do ArcGIS - Modelos pré-treinados do ArcGIS | Documentação
- Modelos de aprendizagem profunda pré-treinados | Extração de elementos de imagem e muito mais
Desenvolvimento de modelos personalizados: para necessidades especializadas, desenvolva e treine modelos de IA personalizados com as ferramentas GeoAI do ArcGIS. Esta abordagem permite soluções personalizadas que respondem a desafios empresariais e conjuntos de dados únicos. Para obter detalhes sobre a implementação de modelos de IA personalizados com GeoAI, consulte: Uma visão geral da caixa de ferramentas GeoAI-ArcGIS Pro | Documentação.
Manter o sucesso da IA
Monitorização e melhoria contínuas: a monitorização regular das interações da IA é necessária para manter um sistema seguro e eficiente. Certifique-se de que verifica regularmente os registos de utilização para atividades de IA e consulta o Security and Privacy Adviser (Consultor de Segurança e Privacidade) no ArcGIS Trust Center, para ajudar, a alinhar-se com as melhores práticas atuais de segurança e privacidade. Além disso, estabeleça um processo interno de comunicação de incidentes para registar e tratar prontamente quaisquer desvios ao desempenho esperado.
Formação e suporte aos utilizadores: forneça formação contínua aos funcionários para, que possam utilizar eficazmente as ferramentas de IA e interpretar os resultados. Estabeleça canais de apoio para ajudar os utilizadores a resolver problemas e a otimizar as aplicações de IA. Considere as seguintes ofertas de formação que abrangem as ofertas de GeoAI e aprendizagem profunda:
Práticas responsáveis de IA
Considerações éticas e de transparência: A análise dos cartões de transparência de IA é essencial para compreender os pressupostos subjacentes, os dados introduzidos e as potenciais limitações de cada assistente de IA. Utilize as informações destes cartões para atualizar as diretrizes internas e os materiais de formação, garantindo que todas as partes interessadas estão informadas sobre as nuances do comportamento da IA. Para obter mais informações sobre cada campo dos cartões de transparência, consulte o documento Estrutura do Cartão de Transparência.
Validar as informações: É essencial que os clientes validem as sugestões geradas pela IA, uma vez que a IA deve servir para melhorar (e não para substituir) a tomada de decisões humana. Além disso, os utilizadores têm de estar cientes de que os assistentes de IA podem, por vezes, fornecer resultados incorretos. A verificação cruzada das respostas da IA é fundamental para manter a precisão e criar confiança nos resultados assistidos pela IA.