Investeringarna i AI har nått en ny toppnotering enligt Gartner. Teknologin blir också alltmer integrerad i verksamheter. Inte minst i deras beslutsstöd i och med att AI förbättrar systemens förmåga att hantera stora och komplexa datamängder och avancerad dataanalys. Något som gör att organisationer kan bli märkbart bättre på att göra prognoser, förutse risker och identifiera möjligheter. Inom geografisk IT och GIS använder vi sedan länge GeoAI för att vaska fram insikter och kunskap snabbare, vilket ligger till grund för riktigt bra beslut.

Som en del av en komplett GIS-plattform ger GeoAI fördelar som:

  • Stärkt beslutsstöd – Få ut ännu mer genom att använda geografisk IT och knyta samman och visualisera komplexa datamängder från spridda källor
  • Vassa geografiska analyser – Analysera stora mängder data med högre hastighet och större precision
  • Större räckvidd – Generera data från platser som är svåra eller omöjliga att nå av ekonomiska eller säkerhetsskäl
  • Effektivisering – Frigör tid och spara pengar genom att automatisera manuella uppgifter inom datainsamling och -bearbetning

Områden där GeoAI skapar värde

Sammanfattningsvis har GeoAI alltså potential att förbättra både effektivitet och kvalitet inom dataanalys och tillsyn. Konkreta användningsområden inkluderar tillsynen av fastigheter och infrastruktur, tillgångar och resurser, inom ett större geografiskt område. Där används teknologin för att kontinuerligt uppdatera och upptäcka förändringar i data och information. Till exempel för att spåra avverkning av skog, identifiera olaglig byggnation eller kartlägga underhållsbehov i elnät.

AI-assistenter i ditt GIS

GeoAI är alltså ett kraftfullt stöd för att analysera data, identifiera mönster och automatisera framtagandet av beslutsunderlag. Även generativ AI – en gren inom AI-familjen som specialiserar sig på att skapa nytt innehåll – håller på att implementeras i ArcGIS. Dessa så kallade AI-assistenter kommer att bli ett stöd som ytterligare förbättrar användarnas förmåga att navigera i och hantera komplexa data. Läs gärna mer om det här.

Länktips: