Dirbtinio intelekto revoliucija ateina ir į mažuosius miestus
Kai kalbame apie dirbtinį intelektą viešosiose paslaugose, dažniausiai minime didžiuosius miestus su jų neribotais biudžetais ir technologijų komandomis. Tačiau realybė tokia, kad būtent maži miestai gali patirti didžiausią naudą iš DI sprendimų diegimo. Kodėl? Atsakymas paprastas – riboti ištekliai verčia ieškoti efektyvesnių sprendimų.
Lietuvoje turime per 100 savivaldybių, iš kurių didžioji dalis yra nedideli miestai su 5-20 tūkstančių gyventojų. Šie miestai susiduria su panašiais iššūkiais: mažėjantis gyventojų skaičius, riboti finansai, senstanti infrastruktūra ir vis didėjantys gyventojų lūkesčiai paslaugų kokybei.
Praktinis pavyzdys: Anykščių savivaldybė 2024 metais pradėjo naudoti chatbot sprendimą gyventojų užklausoms. Per pirmuosius tris mėnesius 60% standartinių klausimų buvo išspręsta automatiškai, o darbuotojai galėjo skirti daugiau laiko sudėtingesnėms problemoms spręsti.
Svarbu suprasti, kad DI diegimas mažuose miestuose nėra technologijų kopijavimas iš didmiesčių. Tai visiškai kitoks požiūris, reikalaujantis atsižvelgti į vietinius poreikius, kultūrą ir galimybes.
Kur pradėti: pirmieji žingsniai link išmaniųjų paslaugų
Daugelis savivaldybių daro klaidą, bandydamos iš karto diegti sudėtingus DI sprendimus. Geriausia strategija – pradėti nuo paprastų, bet efektyvių sprendimų, kurie duoda greitą ir matomą rezultatą.
Pirmas žingsnis – duomenų inventorizacija. Prieš diegiant bet kokius DI sprendimus, reikia suprasti, kokius duomenis jau turite. Dažniausiai savivaldybės turi daug daugiau naudingos informacijos, nei mano. Gyventojų registras, mokesčių duomenys, infrastruktūros būklės ataskaitos, skundai ir pasiūlymai – visa tai gali tapti DI sprendimų pagrindu.
Antras žingsnis – problemų prioritetų nustatymas. Klauskite savęs: kurios paslaugos užima daugiausiai darbuotojų laiko? Kur gyventojai skundžiasi labiausiai? Kur galėtumėte sutaupyti daugiausiai išteklių? Dažniausiai tai būna:
- Gyventojų konsultavimas ir informacijos teikimas
- Dokumentų tvarkymas ir išdavimas
- Infrastruktūros stebėjimas ir priežiūra
- Socialinių paslaugų koordinavimas
Trečias žingsnis – komandos formavimas. Nebūtinai samdyti naujus specialistus. Dažnai pakanka vieno motyvuoto darbuotojo, kuris taps DI projektų koordinatoriumi ir mokysis kartu su technologijomis.
Gyventojų aptarnavimas: nuo eilių prie 24/7 prieinamumo
Viena iš sričių, kur DI gali duoti didžiausią poveikį mažuose miestuose, yra gyventojų aptarnavimas. Tradiciškai savivaldybės dirba standartinėmis valandomis, o gyventojai dažnai negali atvykti darbo metu.
Chatbotai ir virtualūs asistentai gali tapti tikru išgelbėjimu. Šiuolaikiniai sprendimai gali atsakyti į 70-80% standartinių klausimų: kada mokėti mokesčius, kaip gauti pažymą, kur kreiptis dėl socialinės paramos. Svarbiausia – jie dirba visą parą.
Klaipėdos rajono savivaldybė 2024 metais įdiegė DI sprendimą, kuris automatiškai kategorizuoja gyventojų skundus ir pasiūlymus. Sistema ne tik išskirsto užklausas atsakingiems specialistams, bet ir prognozuoja, kurios problemos gali tapti masinėmis.
Praktiniai patarimai chatboto diegimui:
- Pradėkite nuo 10-15 dažniausių klausimų
- Nuolat papildykite žinių bazę pagal naujus klausimus
- Visada palikite galimybę susisiekti su gyvais darbuotojais
- Reguliariai analizuokite, kokių atsakymų chatbotas negali duoti
Dokumentų automatizavimas – dar viena sritis, kur DI gali sutaupyti daug laiko. Pažymų generavimas, prašymų apdorojimas, duomenų perkėlimas tarp sistemų – visa tai gali vykti automatiškai. Panevėžio rajone įdiegtas sprendimas automatiškai tikrina prašymų duomenis ir praneša apie trūkstamus dokumentus, todėl gyventojams nereikia kelis kartus atvykti į savivaldybę.
Infrastruktūros valdymas: išmanusis miesto pulsas
Maži miestai dažnai susiduria su infrastruktūros iššūkiais – senos komunikacijos, riboti priežiūros ištekliai, sunkumai greitai reaguoti į gedimus. DI sprendimai gali iš esmės pakeisti šią situaciją.
Predictive maintenance – tai technologija, kuri prognozuoja, kada infrastruktūros elementai gali sugesti. Vietoj to, kad lauktumėte, kol kas nors suges, sistema įspėja iš anksto. Jurbarko savivaldybė naudoja tokį sprendimą gatvių apšvietimui – sistema analizuoja lempų darbo duomenis ir prognozuoja, kurias reikės keisti artimiausiu metu.
IoT sensoriai kartu su DI gali stebėti:
- Vandens tiekimo sistemos būklę ir nuotėkius
- Oro kokybę ir triukšmo lygį
- Šiukšlių konteinerių užpildymo lygį
- Eismo intensyvumą ir pėsčiųjų srautus
Rokiškio mieste įdiegti išmanieji šiukšlių konteineriai su sensoriais. DI sistema optimizuoja šiukšlių išvežimo maršrutus – vietoj to, kad mašinos važinėtų pagal fiksuotą grafiką, jos važiuoja tik ten, kur konteineriai pilni. Rezultatas – 30% mažiau kuro sąnaudų ir efektyvesnis darbuotojų laiko naudojimas.
Energijos valdymas – dar viena sritis, kur DI gali duoti didelį ekonominį efektą. Sistema gali automatiškai reguliuoti viešųjų pastatų šildymą, apšvietimą, vėdinimą pagal realų poreikį. Šakių savivaldybė taip sutaupo apie 25% energijos sąnaudų per metus.
Socialinės paslaugos: individualizuotas rūpinimasis
Socialinių paslaugų sritis mažuose miestuose dažnai kenčia nuo darbuotojų trūkumo ir didelės darbo apimties. DI gali padėti ne tik optimizuoti procesus, bet ir pagerinti paslaugų kokybę.
Rizikos grupių identifikavimas – viena iš svarbiausių DI galimybių socialinėje srityje. Sistema gali analizuoti įvairius duomenis (pajamos, amžius, sveikatos būklė, socialinė aplinka) ir identifikuoti asmenis, kuriems gali prireikti papildomos pagalbos.
Varėnos rajone naudojama DI sistema, kuri stebi vyresnio amžiaus gyventojų aktyvumą pagal jų sąveikos su savivaldybe duomenis. Jei sistema pastebi, kad asmuo ilgai nesikreipė dėl įprastų paslaugų arba nepasirašė dokumentų, ji automatiškai įtraukia jį į socialinių darbuotojų dėmesio sąrašą.
Paslaugų personalizavimas leidžia kiekvienam gyventojui pasiūlyti būtent tas paslaugas, kurių jam reikia. Sistema gali analizuoti asmens situaciją ir automatiškai pasiūlyti tinkamas socialines paslaugas, lengvatas ar paramą.
Praktinis pavyzdys: Jaunai mamai, registruojančiai kūdikį, sistema automatiškai pasiūlo informaciją apie vaiko pinigus, darželių eilės registraciją, nemokamas sveikatos paslaugas. Vyresnio amžiaus asmeniui – apie pensijų perskaičiavimą, socialinį transportą, sveikatos priežiūros paslaugas.
Biudžeto planavimas ir išteklių optimizavimas
Finansų valdymas – viena iš sudėtingiausių sričių mažųjų miestų savivaldybėms. DI gali padėti ne tik geriau planuoti biudžetą, bet ir rasti papildomų taupymo galimybių.
Išlaidų prognozavimas – DI sistema gali analizuoti istorinių duomenų tendencijas ir prognozuoti būsimas išlaidas. Pavyzdžiui, žinodama žiemos oro sąlygas, sistema gali prognozuoti kelių priežiūros išlaidas. Arba analizuodama demografinius duomenis – socialinių paslaugų poreikio augimą.
Molėtų rajone naudojama DI sistema biudžeto planavimui. Ji analizuoja ne tik savivaldybės istorinius duomenis, bet ir makroekonominius rodiklius, demografijos prognozes, valstybės politikos pokyčius. Rezultatas – tikslesnės prognosės ir geresnė finansinė disciplina.
Mokesčių administravimas – dar viena sritis, kur DI gali duoti didelį efektą. Sistema gali:
- Automatiškai identifikuoti mokesčių nemokėtojus
- Prognozuoti, kurie gyventojai gali susidurti su mokėjimo sunkumais
- Optimizuoti mokesčių surinkimo strategijas
- Siūlyti individualius mokėjimo grafikus
Viešųjų pirkimų optimizavimas – DI gali analizuoti pirkimų istoriją ir siūlyti, kaip sutaupyti. Sistema gali pastebėti, kad tam tikras prekes ar paslaugas verta pirkti bendrai su kitomis savivaldybėmis, arba kad kainų svyravimai leidžia optimizuoti pirkimo laiką.
Saugumo ir ekstremalių situacijų valdymas
Maži miestai dažnai neturi didelių saugumo tarnybų ar krizių valdymo specialistų. DI gali padėti efektyviau valdyti saugumą ir greitai reaguoti į nepaprastas situacijas.
Video stebėjimo analizė – šiuolaikiniai DI sprendimai gali ne tik įrašyti, bet ir analizuoti video medžiagą realiu laiku. Sistema gali automatiškai aptikti:
- Neįprastą judėjimą viešose vietose
- Susibūrimus ar konfliktines situacijas
- Paliktas be priežiūros transporto priemones
- Gaisrų ar kitų pavojų požymius
Biržų mieste įdiegta DI sistema, kuri analizuoja miesto centro kameras ir automatiškai praneša saugumui apie neįprastas situacijas. Per pirmuosius šešis mėnesius sistema padėjo išvengti trijų vandalizmo atvejų ir greitai sureagavo į du nedidelius gaisrus.
Gamtos stichijų prognozavimas – DI gali analizuoti oro sąlygas, dirvožemio drėgmę, vandens lygius ir prognozuoti potvynių, sausrų ar kitų gamtos reiškinių tikimybę. Pakruojo rajone tokia sistema padeda planuoti žemės ūkio darbus ir įspėti gyventojus apie galimus pavojus.
Krizių komunikacija – DI gali padėti efektyviai komunikuoti su gyventojais krizių metu. Sistema gali automatiškai siųsti SMS žinutes, atnaujinti socialinių tinklų informaciją, koordinuoti pagalbos tarnybų veiklą.
Kada technologijos tarnauja žmonėms, o ne atvirkščiai
Sėkmingas DI diegimas mažuose miestuose priklauso ne tik nuo technologijų pasirinkimo, bet ir nuo to, kaip jos integruojamos į esamą darbo kultūrą. Svarbiausia – neprarasti žmogiškojo elemento, kuris yra mažųjų miestų stiprybė.
Geriausi rezultatai pasiekiami tada, kai DI papildo, o ne keičia žmonių darbą. Chatbotai turi nukreipti sudėtingus klausimus specialistams, o ne bandyti juos spręsti patys. Automatizuoti sprendimai turi palengvinti darbuotojų veiklą, o ne juos pakeisti.
Svarbu ir gyventojų švietimas. Daugelis žmonių mažuose miestuose dar nėra pripratę prie skaitmeninių sprendimų. Reikia laiko, kantrybės ir nuolatinio palaikymo, kad najos technologijos būtų priimtos ir efektyviai naudojamos.
Finansinis aspektas taip pat kritiškai svarbus. Daugelis DI sprendimų šiandien yra prieinami ir mažoms savivaldybėms – debesų technologijos, prenumeratos modeliai, ES finansavimo galimybės leidžia pradėti be didelių pradinių investicijų.
Ateitis priklauso nuo to, ar sugebėsime DI technologijas pritaikyti mažųjų miestų poreikiams ir galimybėms. Ne kopijuoti didmiesčių sprendimus, o kurti savo, unikalų kelią link išmanesnių ir efektyvesnių viešųjų paslaugų.