Karen Burns tegutseb kaasasutaja ja tegevjuhina ettevõttes Fyma, mis aitab luua andmete abil paremat ruumi. Fyma teeb koostööd ärikinnisvara arendajate ja halduritega, et aidata neil oma hoonestatud ruumi mõtestada – alates külastatavusest ja lõpetades igat liiki transpordi, ligipääsetavuse ja viibimisaja analüüsiga. Pr Burnsil on rohkem kui 17 aastat kogemust IKT ja äriarenduse ametikohtadel, ta peab sageli loenguid tehisintellekti, juhtimise ja äriarenduse teemadel ning propageerib rohkemate naiste kaasamist teaduse, tehnoloogia, inseneeria ja matemaatika (STEM) valdkonda.

Oma ettekandes „Kuidas tehisintellekt muudab ärikinnisvara“ rääkis ta muutustest, mida tehisintellekt on toonud ärikinnisvara valdkonda, ja tõi näiteid, kuidas mõningaid tehnilisi lahendusi on juba kasutatud. Alustuseks ütles ta, et ärikinnisvara on maailma suurim varaklass, mis on muutustega alati aeglaselt kohanenud, kuid hakkab nüüd lõpuks ometi kasutama võimalusi, mida pakuvad arvutistamine ja tehisintellektisüsteemid. Seejuures tuleks tehisintellekti näha eelise, mitte ohuna.

Näitena selgitas pr Burns, et planeerimise ja arendamise valdkonnas on masinõpet kasutatud liiklusmudelite simulatsiooniks, kuid see peab toimuma käsikäes inimesega, sest kui algandmed on kehvad, on ka tulemused kehvad. Järgmine valdkond väärtusahelas, kus tehisintellekti kasutatakse, on ehitus. Seal kasutatakse tehisintellekti abi enamasti töötervishoiu ja tööohutuse eesmärgil, et aidata juhtkonnal jälgida töötajate heaolu objektidel. Andmeid saadakse paljudest kaameratest ja anduritest.

Vara või kinnisvara haldamisel on juba mõnda aega kasutusel ja arendamisel mitmesugused arukad hoone- ja kontorilahendused. Need annavad teavet ühe objekti, st hoone, energiatarbimise, kütte, ventilatsiooni ja õhu konditsioneerimise, jäätmekäitluse ja nende optimeerimise kohta. Lammutamise ja ringlussevõtu valdkonnas kasutatakse jäätmete sorteerimiseks nii robootikat kui ka tehisnägemist.

Tulles tagasi planeerimissektori juurde, on linnaplaneerimine üks neid valdkondi, kus tehisintellekt võib olla suureks abiks parema analüüsi ja investeerimisotsuste tegemisel, kuid see sõltub vägagi andmete kvaliteedist. Praeguse seisuga on linnaplaneerimine pigem emotsionaalne valdkond, kus sisetunne sõdib andmetele vastu. Linnaplaneerimist mõjutavad ka meie ümber toimuvad laiemad suundumused, nagu tööampsumajandus, kindla asukohaga töökohtade vähenemine jne. Selles sektoris on tehisintellekti kasutamiseks palju potentsiaali, kui sisetunde asemel hakatakse rohkem usaldama andmeid.

Esineja järgmine küsimus oli: mis seob neid väärtusahela komponente omavahel? Ta vastas, et asi on selles, et andmekasutus on kõigis neis valdkondades veel täiesti lapsekingades. Andmeid luuakse tohutus koguses, aga neid ei kasutata piisavalt. Pr Burns peatus ka lühidalt ChatGPT-l ja märkis, et see võib anda üsna hea tulemuse näiteks sisekujundajale, kui lähteülesanne on hea.

Seejärel tutvustas kõneleja oma ettevõtet Fyma. Fyma lisab juba olemasolevatele kaameratele digiandurid ja kogub nii andmeid. Näiteks jälgitakse Fyma abil parklate kasutamist, et aidata vähendada ekslemist – seega ka CO₂ heidet – ja lihtsustada parkimiskoha leidmist. Niisugustest süsteemidest saadav kasu on näiteks reaalajas ülevaated, investeeringukulude vähendamine ja rohkem andmeid planeerimiseks. Fyma on sarnaseid projekte teinud ka teistes linnades.

Näitena tõi kõneleja esile selliste projektide tulemusi. Suurtes linnapiirkondades saadakse rohkem andmeid, et paremini planeerida jalgrattateede ja jalgteede asukohti. See aitab leida lahendusi probleemile, kuidas vähendada sõidukite arvu tänavatel ja suurendada jalakäijate liiklust. Kui keskendutakse ühele hoonele, võimaldab kaamerate ja andurite kasutamine ettevõtetel anda teavet hoone üürnikele. Näiteks millal minna alla, millal on liftide ooteaeg liiga pikk jne, et inimeste liikumist päeva jooksul ühtlustada.

Ettekande lõpetuseks nimetas pr Burns rakendusi ChatGPT, DALL-E ning arhitektidele ja ehitajatele mõeldud rakendusi kui kõige murrangulisemaid töövahendeid ärikinnisvara valdkonnas. Ta märkis ka, et kõige rohkem on puudu teadmistebaasist, sellega seotud haridusest, inimestest, kes ühendaksid tehisintellekti ja olemasolevad andmed, kuid eelkõige – kujutlusvõimest.

Täielikku arutelu saate vaadata meie YouTube’i kanalil. Lisateavet leiate konverentsi kodulehelt.