Учитывая ажиотаж вокруг искусственного интеллекта (ИИ), многие следят за этой тенденцией, не задумываясь о том, действительно ли их система безопасности требует новой технологии или нет. Реальность такова, что, хотя ИИ очень универсален и полезен, не во всех ситуациях требуется применять этот подход. На самом деле не каждая организация или команда готовы успешно интегрировать ИИ, даже если в этом есть очевидная необходимость.Чтобы определить, является ли искусственный интеллект верным решением, ниже приведены шесть советов, которые следует учитывать.

1. Потребности пользователя

Во-первых, очень важно определить, не является ли ИИ просто еще одним инструментом, который вы вводите. Прежде чем вы сможете создать успешную услугу или продукт, важно понять потребности пользователя. Если команда считает, что ИИ уместен, изучите доступные данные, чтобы определить конкретную технологию, которую следует использовать. Оттуда специалисты по данным могут разработать подходящую модель искусственного интеллекта.

Также подумайте, достаточно ли данных для оценки и изучения модели. Кроме того, необходимо определить, являются ли доступные данные безопасными и этичными в использовании. Если задача небольшая, и человек может продуктивно справиться с ней без стресса, ИИ может не понадобиться. Помните, что использование искусственного интеллекта для вашего проекта должно предоставить команде информацию для поиска решений реальных проблем.

2. Интеграция в существующую экосистему

Прежде чем можно будет провести анализ данных, необходимо получить доступ к данным. Иногда процесс интеграции ИИ в существующее программное обеспечение или базу данных может быть дорогостоящим и трудоемким. Таким образом, часто рекомендуется выбирать программное обеспечение с открытой архитектурой API.

Для некоторых программных платформ искусственного интеллекта существуют торговые площадки, где доступен ряд плагинов для часто используемых программных систем. Для создания подключения необходимо предоставить учетные данные администратора. В этом случае не нужна индивидуальная разработка. Таким образом, вы можете быстро приступить к работе без каких-либо бюджетных последствий. Тем не менее важно определить, успешно ли ИИ дополнит установленные экосистемы для видеонаблюдения, охранных датчиков, решений контроля доступа и прочих инструментов безопасности. В противном случае команда может тратить время на непродуктивный подход.

3. Проверка существующего состояния данных

Для понимания имеющихся данных и их состояния необходимо работать со специалистами. Прежде чем данные можно будет считать полезными для модели ИИ, они должны быть точными и полными, достоверными и актуальными, своевременными и уникальными, хорошо отражающими текущую ситуацию, последовательными и достаточно большими для анализа. Для бизнес-задач, требующих постоянного процесса принятия решений, команде необходимо создать постоянный и текущий доступ к данным с IP камер видеонаблюдения, чтобы успешно использовать модель искусственного интеллекта. Кроме того, следует соблюдать законы о защите данных, действующие в вашем регионе.

4. Решение о покупке или строительстве

При оценке подумайте, поможет ли покупка программного обеспечения искусственного интеллекта или интеллектуального ПО для видеонаблюдения удовлетворить потребности пользователей. Если это так, необходимо работать над своей стратегией закупок, как ваша команда будет делать это при покупке других технологий.

Кроме того, проверьте, пытаетесь ли вы удовлетворить уникальные потребности своего бренда или они являются универсальными, и изучите зрелость коммерчески доступных продуктов, которые соответствуют таким потребностям. Кроме того, этические проблемы использования такой технологии искусственного интеллекта необходимо учитывать непосредственно перед процессом закупки.

Если вам нужно построить, убедитесь, что вы работаете с специалистом по данным и определите, может ли ваша команда разработать проект ИИ собственными силами. Кроме того, команда должна иметь возможность самостоятельно управлять и поддерживать решение ИИ.

Если ситуация требует покупки, вы можете подумать о приобретении готового продукта. Это рекомендуется, если ИИ — это обычное приложение, например модель для оптического распознавания символов в уличных IP камерах ALPR. Однако постарайтесь внимательно изучить существующие данные перед совершением покупки. В некоторых случаях поставщику может потребоваться адаптировать программное обеспечение к вашим потребностям или создать что-то новое с нуля.

5. Ответственность и управление проектом ИИ

Прежде чем вы сможете принять окончательное решение о том, является ли технология искусственного интеллекта правильным решением или нет, необходимо подумать об управлении и распределении ответственности. Например, должна быть команда или персонал, которые будут нести ответственность, если выбранные данные не пригодны для обучения модели или подходят для развертывания.

Кроме того, группа управления и ответственности должна иметь возможность контролировать технологию ИИ в достижении своих бизнес-целей и задач и нести ответственность за четкую структуру подотчетности в отношении моделей, которые находятся в производстве. Команда также несет ответственность за тестирование, мониторинг системы безопасности и анализ структуры. Если алгоритмы недостаточно надежны, объяснимы и справедливы, команде необходимо составить необходимый отчет. 

6. Выберите правильные навыки для оценки ИИ

Из указателей, перечисленных выше, очевидно, что организации потребуются разные команды с разными навыками. Это включает в себя как жесткие, так и мягкие навыки. Среди основных групп — специалисты по данным, эксперты по предметным областям и группа управления комплектами видеонаблюдения. Хотя обязанности группы управления обсуждались ранее, специалисты по обработке данных должны хорошо разбираться в имеющихся данных и в том, как их использовать для решения существующей проблемы. Что касается специалиста по предметным знаниям, сервис необходим для развертывания результатов модели ИИ в известной среде.

Вывод

Независимо от отрасли, к которой принадлежит бизнес, универсального решения для ИИ не существует. Необходима надлежащая оценка, чтобы определить, поможет ли модель или технология ИИ удовлетворить ожидания и потребности конечных пользователей или клиентов. Если технология искусственного интеллекта не дает значимого и экономичного решения проблем, дважды подумайте, прежде чем сделать окончательный выбор. Рассмотрите шесть ключей оценки, представленных выше, чтобы принять обоснованное решение об использовании ИИ для ваших нужд.