Враховуючи ажіотаж навколо штучного інтелекту (ШІ), багато хто стежить за цією тенденцією, не замислюючись про те, чи дійсно їхня система безпеки потребує нової технології чи ні. Реальність така, що хоча ШІ дуже універсальний та корисний, не в усіх ситуаціях потрібно застосовувати цей підхід. Насправді не кожна організація чи команда готові успішно інтегрувати ШІ, навіть якщо в цьому є очевидна необхідність. Щоб визначити, чи є штучний інтелект вірним рішенням, нижче наведено шість порад, які слід враховувати.

1. Потреби користувача

По-перше, дуже важливо визначити, чи не є ШІ просто ще одним інструментом, який ви вводите. Перш ніж ви зможете створити успішну послугу чи продукт, важливо зрозуміти потреби користувача. Якщо команда вважає, що ШІ є доречним, вивчіть доступні дані, щоб визначити конкретну технологію, яку слід використовувати. Звідти фахівці за даними можуть розробити модель штучного інтелекту.

Також подумайте, чи достатньо даних для оцінки та вивчення моделі. Крім того, необхідно визначити, чи є доступні дані безпечними та етичними у використанні. Якщо завдання невелике, і людина може продуктивно впоратися з ним без стресу, ШІ може не знадобитися. Пам'ятайте, що використання штучного інтелекту для вашого проекту має надати команді інформацію для пошук вирішення реальних проблем.

2. Інтеграція в чинну екосистему

Перш ніж можна буде здійснити аналіз даних, необхідно отримати доступ до даних. Іноді процес інтеграції ШІ в чинне програмне забезпечення або базу даних може бути дорогим та трудомістким. Таким чином часто рекомендується вибирати програмне забезпечення з відкритою архітектурою API.

Для деяких програмних платформ штучного інтелекту існують торгові майданчики, де доступний ряд плагінів для програмних систем, що часто використовуються. Для створення підключення необхідно надати облікові дані адміністратора. І тут не потрібна індивідуальна технологія. Таким чином, ви можете швидко розпочати роботу без будь-яких бюджетних наслідків. Проте важливо визначити, чи доповнить ШІ встановлені екосистеми для відеоспостереження, охоронних датчиків, рішень контролю доступу та інших інструментів безпеки. В іншому випадку, команда може витрачати час на непродуктивний підхід.

3. Перевірка наявного стану даних

Для розуміння наявних даних та їх стану необхідно працювати з фахівцями. Перш ніж дані можна буде вважати корисними для моделі ШІ, вони повинні бути точними та повними, достовірними та актуальними, своєчасними та унікальними, що добре відображають поточну ситуацію, послідовними та досить великими для аналізу. Для бізнес-завдань, які потребують постійного процесу прийняття рішень, команді необхідно створити постійний та поточний доступ до даних з IP камер відеоспостереження, щоб успішно використати модель штучного інтелекту. Крім того, слід дотримуватися законів про захист даних, що діють у вашому регіоні.

4. Рішення про купівлю або будівництво

При оцінці подумайте, чи допоможе покупка програмного забезпечення штучного інтелекту або інтелектуального ПЗ для відеоспостереження задовольнити потреби користувачів. Якщо це так, необхідно працювати над своєю стратегією закупівель, як ваша команда робитиме це при купівлі інших технологій.

Крім того, перевірте, чи намагаєтеся ви задовольнити унікальні потреби свого бренду, чи вони є універсальними, і вивчіть зрілість комерційно доступних продуктів, які відповідають таким потребам. Крім того, етичні проблеми використання такої технології штучного інтелекту необхідно враховувати безпосередньо перед процесом закупівлі.

Якщо вам потрібно побудувати, переконайтеся, що ви працюєте з фахівцем за даними та визначте, чи може ваша команда розробити проект ШІ власними силами. Крім того, команда повинна мати можливість самостійно керувати та підтримувати рішення ШІ.

Якщо ситуація потребує придбання, ви можете подумати про придбання готового продукту. Це рекомендується, якщо ШІ – це звичайна програма, наприклад модель для оптичного розпізнавання символів у вуличних IP камерах ALPR. Однак постарайтеся уважно вивчити існуючі дані перед покупкою. У деяких випадках постачальнику може знадобитися адаптувати програмне забезпечення до ваших потреб або створити щось нове з нуля.

5. Відповідальність та управління проектом ШІ

Перш ніж ви зможете прийняти остаточне рішення про те, чи є технологія штучного інтелекту правильним рішенням, необхідно подумати про управління та розподіл відповідальності. Наприклад, має бути команда або персонал, які будуть відповідати, якщо вибрані дані не придатні для навчання моделі або підходять для розгортання.

Крім того, група управління та відповідальності повинна мати можливість контролювати технологію ШІ у досягненні своїх бізнес-цілей та завдань та нести відповідальність за чітку структуру підзвітності щодо моделей, що знаходяться у виробництві. Команда також відповідає за тестування, моніторинг системи безпеки та аналіз структури. Якщо алгоритми недостатньо надійні, зрозумілі та справедливі, команді необхідно скласти необхідний звіт.

6. Виберіть правильні навички для оцінки ШІ

З покажчиків, перелічених вище, очевидно, що організації знадобляться різні команди з різними навичками. Це включає як жорсткі, так і м'які навички. Серед основних груп — фахівці за даними, експерти з предметних областей та група управління комплектами відеоспостереження. Хоча обов'язки групи управління обговорювалися раніше, фахівці з обробки даних повинні добре розумітися на наявних даних і в тому, як їх використовувати для вирішення існуючої проблеми. Щодо фахівця з предметних знань, сервіс необхідний для розгортання результатів моделі ШІ у відомому середовищі.

Висновок

Незалежно від галузі, до якої належить бізнес, універсального рішення для ШІ не існує. Необхідна належна оцінка, щоб визначити, чи допоможе модель або технологія ШІ задовольнити очікування та потреби кінцевих користувачів чи клієнтів. Якщо технологія штучного інтелекту не дає значущого та економічного вирішення проблем, двічі подумайте, перш ніж зробити остаточний вибір. Розгляньте шість ключів оцінки, наведених вище, щоб прийняти обґрунтоване рішення про використання ШІ для ваших потреб.