Использование методов искусственного интеллекта (ИИ) в вашей организации с помощью ArcGIS от Esri может значительно улучшить процесс принятия решений, операционную эффективность и взаимодействие с клиентами. Однако хорошо структурированный подход имеет решающее значение для обеспечения эффективности технологии при сохранении безопасности данных, соответствия нормативным требованиям и готовности к эксплуатации.
Возможности и проблемы
Искусственный интеллект обладает потенциалом для преобразования организаций, стимулируя инновации, улучшая процесс принятия решений и оптимизируя операции. Однако это также сопряжено с уникальными проблемами, которые необходимо решить для успешного внедрения.
Улучшение процесса принятия решений и повышение качества данных: инструменты ИИ в ArcGIS могут анализировать сложные геопространственные данные для получения полезной информации. Однако ее точность зависит от высококачественных, хорошо классифицированных данных. Организации должны использовать инструменты управления данными ArcGIS для обеспечения целостности и разнообразия данных.
Операционная эффективность в сравнении со сложностью интеграции: Автоматизация с помощью ИИ может повысить производительность рабочих процессов ArcGIS. Однако интеграция этих возможностей с существующими системами (с использованием API, контейнерных развертываний или изолированных сред) может потребовать дополнительных технических ресурсов и планирования
Улучшение качества обслуживания клиентов в сравнении с этическими соображениями: аналитические данные, основанные на ИИ, могут персонализировать услуги и улучшить процесс принятия решений. Тем не менее, инструменты прозрачности, такие как карточки прозрачности ИИ, должны использоваться для мониторинга и устранения потенциальных искажений, обеспечивая этичные и справедливые результаты.
Инновации и масштабируемость в сравнении с затратами и готовностью персонала: Интегрированные решения Esri в области ИИ обеспечивают инновации и могут масштабироваться в соответствии с потребностями вашей организации. Тем не менее, организациям необходимо инвестировать в обучение сотрудников и они могут столкнуться с затратами, связанными с настройкой и интеграцией системы.
Безопасность и соответствие требованиям: Продукты ArcGIS предоставляют встроенные функции безопасности (шифрование, контроль безопасного доступа и инструменты обеспечения безопасности), которые помогают соответствовать таким требованиям, как GDPR и CCPA. Регулярные проверки и обновления настроек безопасности необходимы для поддержания доверия и защиты конфиденциальных данных.
Подготовка вашей организации
Обеспечение готовности вашей организации к внедрению ИИ включает в себя оценку возможностей инфраструктуры, политик безопасности данных и готовности персонала.
Политика использования ИИ: Определите внутреннюю политику в отношении использования ИИ-ассистентов, включая допустимые варианты использования и ограниченные действия (например, запрещение ИИ обрабатывать конфиденциальные данные).
ArcGIS предоставляет несколько ИИ-ассистентов которые помогают командам организаций быстро создавать и внедрять ГИС-решения в разных масштабах. Как только ваша организация будет готова к использованию этих инструментов, администратор вашей организации ArcGIS Online может разрешить участникам организации использовать ИИ-ассистентов, см. Настройка ИИ-ассистентов - Справка ArcGIS Online | Документация.
Определите варианты использования: Проведите мозговой штурм с заинтересованными сторонами, чтобы определить возможности для ИИ-ассистентов. Пример: Использование ИИ-ассистента Business Analyst в качестве инструмента повышения производительности для рекомендации популярных рабочих процессов, данных и отчетов инфографики. Ознакомьтесь со следующими примерами использования, которые клиенты Esri используют сегодня для поддержки ИИ:
Управление данными
Высококачественные данные являются основой любой инициативы в области ИИ. Эффективное управление этими данными гарантирует точную работу моделей при соблюдении стандартов конфиденциальности и безопасности.
Сбор и подготовка данных: Сбор актуальных и высококачественных данных для обучения и внедрения моделей ИИ. Убедитесь, что данные чистые, актуальные и соответствуют ожидаемым вариантам использования.
Используйте ArcGIS Data Reviewer для выявления отсутствующих, несогласованных или ошибочных данных перед взаимодействием с ИИ.
Управление данными: Создавайте и применяйте политику управления данными, в которой приоритетное внимание уделяется конфиденциальности данных, их безопасности и соблюдению применимых законодательных норм. Внедрите надежный контроль доступа для защиты конфиденциальной информации.
Включите метаданные для вашей организации , чтобы они описывали, помечали и классифицировали их стандартным и структурированным образом. ArcGIS предоставляет несколько категорий метаданных, которые легко применять внутренним организациям для категоризации своих наборов данных с использованием метаданных: Категории метаданных ArcGIS. Организации со структурированными требованиями к соблюдению нормативных правил также могут воспользоваться преимуществами категорий метаданных ISO и категорий метаданных INSPIRE.
Интеграция с существующими системами: Убедитесь, что решения на основе ИИ могут легко интегрироваться с вашей текущей ГИС-инфраструктурой. Это может включать стандартизацию формата данных и установление функциональной совместимости между различными системами.
Установите требования к использованию ИИ с «человеческим участием» (Human-in-the-Loop), которые гарантируют, что люди проведут окончательную проверку перед использованием информации, предоставляемой ИИ, как описано на рисунке 1 ниже:
Оптимизация систем ИИ
Используйте предварительно обученные модели: Используйте библиотеку предварительно обученных ИИ-моделей ArcGIS для ускорения внедрения. Эти модели могут быть применены для решения различных задач, таких как извлечение объектов и классификация изображений, что сокращает время и ресурсы, необходимые для разработки модели. См.:
- Введение в предварительно обученные модели ArcGIS - Предварительно обученные модели ArcGIS | Документация
- Предварительно подготовленные модели глубокого обучения | Извлечение объектов изображений и многое другое
Разработка пользовательских моделей: Для специализированных задач разрабатывайте и обучайте пользовательские модели ИИ с использованием инструментов ArcGIS ГеоИИ. Такой подход позволяет создавать индивидуальные решения, которые отвечают уникальным бизнес-задачам и наборам данных. Для получения подробной информации о внедрении пользовательских моделей ИИ с помощью ГеоИИ см. Обзор набора инструментов ГеоИИ - ArcGIS Pro | Документация.
Поддержание успеха ИИ
Постоянный мониторинг и совершенствование: Для поддержания безопасной и эффективной системы необходим регулярный мониторинг взаимодействий с ИИ. Регулярно проверяйте журналы использования на предмет действий с ИИ, общайтесь с консультантом по безопасности и конфиденциальности в ArcGIS Trust Center, чтобы соответствовать современным передовым практикам в области безопасности и конфиденциальности. Кроме того, разработайте внутренний процесс составления отчетов об инцидентах для оперативного учета и устранения любых отклонений от ожидаемых показателей производительности.
Обучение и поддержка пользователей: Проводите постоянное обучение персонала эффективному использованию инструментов ИИ и интерпретации результатов. Формируйте каналы поддержки, чтобы помочь пользователям в устранении неполадок и оптимизации приложений ИИ. Рассмотрите следующие предложения по обучению, охватывающие как ГеоИИ, так и глубокое обучение:
Ответственная практика в сфере ИИ
Этические соображения и прозрачность: Ознакомление с карточками прозрачности ИИ необходимо для понимания базовых предположений, входных данных и потенциальных ограничений каждого ИИ-ассистента. Используйте информацию, содержащуюся в этих карточках, для обновления внутренних руководств и учебных материалов, гарантируя, что все заинтересованные стороны будут проинформированы о нюансах поведения ИИ. Ознакомьтесь с документом о структуре карточек прозрачности для получения дополнительной информации о каждом поле карточек прозрачности.
Проверка информации: Крайне важно, чтобы клиенты проверяли предложения, сформированные ИИ, поскольку ИИ должен дополнять, а не заменять процесс принятия решений человеком. Кроме того, пользователи должны знать, что ИИ-ассистенты иногда могут выдавать неверные результаты. Перекрестная проверка ответов ИИ имеет решающее значение для поддержания точности и повышения уверенности в результатах, полученных с помощью ИИ.