
Sign up to save your podcasts
Or


AI מאפשרת לרשויות לנהל את המרחב הפיזי בצורה חכמה ויעילה יותר.
• תחזוקה חזויה: מערכות AI מנתחות צילומי כבישים ונתוני חיישנים כדי לזהות סדקים, בורות ובלאי בתשתיות לפני שהם הופכים למפגע. בעיר וינדזור, קנדה, מערכת המותקנת על רכבים עירוניים מאתרת בורות בכבישים והביאה לעלייה של 900% בתפוקת צוותי התיקון.• אכיפת חוקי עזר: בעיר סטוקטון, קליפורניה, מצלמות מבוססות AI המותקנות על רכבים עירוניים זיהו למעלה מ-4,000 הפרות חוקי עזר (כמו השלכת פסולת וגרפיטי) בחמישה ימים בלבד.• ניהול תנועה חכם: בעיר האנגג'ואו שבסין, מערכת AI המנהלת 1,300 צמתים שיפרה את מהירות הנסיעה הממוצעת ב-15% וקיצרה את זמן התגובה של רכבי חירום בכ-50%.מקרי בוחן מעמיקים: היתרי בנייה והערכת שווי נכסיםשני תחומים המדגימים באופן מובהק את הפוטנציאל של AI בממשל המקומי הם תהליכי רישוי בנייה ומיסוי נכסים.אוטומציה בתהליכי רישוי בנייההבעיה: תהליך קבלת היתר בנייה ידוע כסבוך ואיטי. הוא מאופיין בצווארי בקבוק הנובעים מהגשת בקשות חסרות, צורך באימות ידני של כל מסמך, ותיאום מורכב בין מחלקות שונות (תכנון, הנדסה, כיבוי אש).הפתרון מבוסס AI ו-RPA:• קליטה ואימות אוטומטיים: "סוכני AI" בודקים באופן מיידי כל בקשה המוגשת ומסמנים מסמכים חסרים, חתימות או פורמטים שגויים עוד לפני שהבקשה מגיעה לבדיקה אנושית.• בדיקת תאימות לחוק: מערכות AI משוות באופן אוטומטי את התוכניות שהוגשו מול חוקי התכנון והבנייה והתב"ע המקומית. המערכת יכולה לבדוק נתונים כמו קווי בניין, אחוזי בנייה ושימושים מותרים.• ניתוב וניהול תהליכים: בוטים של RPA מנתבים את הבקשה בין המחלקות השונות, עוקבים אחר סטטוס הטיפול ושולחים תזכורות אוטומטיות.התוצאות: בלוס אנג'לס, הושקה תוכנה מבוססת AI במטרה להפוך תהליך שאורך שבועות וחודשים לכזה שאורך שעות או ימים בודדים. בעיר המילטון, קנדה, סינון מוקדם מבוסס AI קיצר את זמן הטיפול ב-60%.בינה מלאכותית בהערכת ארנונה ומיסוי נכסיםהבעיה: שיטות הערכת נכסים מסורתיות לצורכי ארנונה הן איטיות, סובייקטיביות, מבוססות על נתונים מיושנים וחשופות להטיות. הדבר מוביל לאי-שוויון בנטל המס ולדליפת הכנסות משמעותית לקופת הרשות.הפתרון מבוסס AI:• מודלי הערכה אוטומטיים (AVMs): מודלים של למידת מכונה מנתחים בזמן אמת כמויות עצומות של נתונים – עסקאות מכירה עדכניות, נתונים גיאו-מרחביים (GIS), מאפייני הנכס, קרבה לשירותים ועוד – כדי לספק הערכות שווי אובייקטיביות ומדויקות.• זיהוי שינויים בנכסים: שימוש בניתוח תמונות לוויין ורחפנים מאפשר ל-AI לזהות נכסים לא רשומים, תוספות בנייה לא חוקיות או שינויים שלא דווחו, ולהבטיח שכל הנכסים ממוסים כראוי.• שילוב נתונים לא-מרחביים: המערכת יכולה לשלב רשומות מיסוי, מסמכים משפטיים (כמו הסכמי מכר והיתרי בנייה) ונתונים סוציו-אקונומיים כדי ליצור תמונה מלאה ומהימנה של שווי הנכס.התוצאות: הגברת דיוק ההכנסות, חלוקת מס צודקת יותר, והגברת אמון הציבור במערכת המיסוי.האתגרים והסיכונים: הצד האפל של האוטומציהלצד ההבטחה הגדולה, הטמעת AI במגזר הציבורי כרוכה בסיכונים משמעותיים שיש להתייחס אליהם בכובד ראש.הטיה אלגוריתמית ואפליהזהו אחד הסיכונים החמורים ביותר. מערכות AI לומדות מנתונים היסטוריים, ואם נתונים אלו משקפים הטיות חברתיות קיימות, האלגוריתם ילמד לשכפל ואף להעצים אותן.• שיטור חזוי: באוקלנד, קליפורניה, אלגוריתם לחיזוי פשעים כיוון את המשטרה לשכונות של שחורים בשיעור כפול מאשר לשכונות של לבנים, מכיוון שאומן על נתוני מעצרים מוטים גזעית.• שיכון: אלגוריתמים לסינון דיירים עלולים לפסול באופן לא פרופורציונלי מועמדים שחורים ולטינים על בסיס רישום פלילי, המשקף אכיפת יתר בקהילות אלו.• תכנון עירוני: בדטרויט, אלגוריתם לניתוח שווי שוק הצדיק הפסקת השקעות בשכונות העניות והשחורות ביותר בעיר, ובכך הנציח מדיניות של "קו אדום" (redlining) דיגיטלי.אי-דיוקים, "הזיות" ואחריותיות• מידע שגוי: מערכות AI, ובמיוחד בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), עלולות "להזות" – כלומר, להמציא מידע שאינו נכון. הצ'אטבוט של עיריית ניו יורק, למשל, סיפק לאזרחים ייעוץ שהיה מנוגד לחוק.• "הקופסה השחורה": לעיתים קרובות, תהליך קבלת ההחלטות של AI מורכב ונסתר, מה שמקשה על אזרחים לערער על החלטות שגויות ועל הרשות להסביר אותן. הדבר מדגיש את הצורך ב"הליך הוגן טכנולוגי".השפעה על עובדי ציבורהטמעת AI אינה רק אתגר טכנולוגי, אלא גם ארגוני.• העצמת הלחץ: אוטומציה של משימות פשוטות עלולה להשאיר את העובדים עם המקרים המורכבים והמלחיצים ביותר.
By citylinksAI מאפשרת לרשויות לנהל את המרחב הפיזי בצורה חכמה ויעילה יותר.
• תחזוקה חזויה: מערכות AI מנתחות צילומי כבישים ונתוני חיישנים כדי לזהות סדקים, בורות ובלאי בתשתיות לפני שהם הופכים למפגע. בעיר וינדזור, קנדה, מערכת המותקנת על רכבים עירוניים מאתרת בורות בכבישים והביאה לעלייה של 900% בתפוקת צוותי התיקון.• אכיפת חוקי עזר: בעיר סטוקטון, קליפורניה, מצלמות מבוססות AI המותקנות על רכבים עירוניים זיהו למעלה מ-4,000 הפרות חוקי עזר (כמו השלכת פסולת וגרפיטי) בחמישה ימים בלבד.• ניהול תנועה חכם: בעיר האנגג'ואו שבסין, מערכת AI המנהלת 1,300 צמתים שיפרה את מהירות הנסיעה הממוצעת ב-15% וקיצרה את זמן התגובה של רכבי חירום בכ-50%.מקרי בוחן מעמיקים: היתרי בנייה והערכת שווי נכסיםשני תחומים המדגימים באופן מובהק את הפוטנציאל של AI בממשל המקומי הם תהליכי רישוי בנייה ומיסוי נכסים.אוטומציה בתהליכי רישוי בנייההבעיה: תהליך קבלת היתר בנייה ידוע כסבוך ואיטי. הוא מאופיין בצווארי בקבוק הנובעים מהגשת בקשות חסרות, צורך באימות ידני של כל מסמך, ותיאום מורכב בין מחלקות שונות (תכנון, הנדסה, כיבוי אש).הפתרון מבוסס AI ו-RPA:• קליטה ואימות אוטומטיים: "סוכני AI" בודקים באופן מיידי כל בקשה המוגשת ומסמנים מסמכים חסרים, חתימות או פורמטים שגויים עוד לפני שהבקשה מגיעה לבדיקה אנושית.• בדיקת תאימות לחוק: מערכות AI משוות באופן אוטומטי את התוכניות שהוגשו מול חוקי התכנון והבנייה והתב"ע המקומית. המערכת יכולה לבדוק נתונים כמו קווי בניין, אחוזי בנייה ושימושים מותרים.• ניתוב וניהול תהליכים: בוטים של RPA מנתבים את הבקשה בין המחלקות השונות, עוקבים אחר סטטוס הטיפול ושולחים תזכורות אוטומטיות.התוצאות: בלוס אנג'לס, הושקה תוכנה מבוססת AI במטרה להפוך תהליך שאורך שבועות וחודשים לכזה שאורך שעות או ימים בודדים. בעיר המילטון, קנדה, סינון מוקדם מבוסס AI קיצר את זמן הטיפול ב-60%.בינה מלאכותית בהערכת ארנונה ומיסוי נכסיםהבעיה: שיטות הערכת נכסים מסורתיות לצורכי ארנונה הן איטיות, סובייקטיביות, מבוססות על נתונים מיושנים וחשופות להטיות. הדבר מוביל לאי-שוויון בנטל המס ולדליפת הכנסות משמעותית לקופת הרשות.הפתרון מבוסס AI:• מודלי הערכה אוטומטיים (AVMs): מודלים של למידת מכונה מנתחים בזמן אמת כמויות עצומות של נתונים – עסקאות מכירה עדכניות, נתונים גיאו-מרחביים (GIS), מאפייני הנכס, קרבה לשירותים ועוד – כדי לספק הערכות שווי אובייקטיביות ומדויקות.• זיהוי שינויים בנכסים: שימוש בניתוח תמונות לוויין ורחפנים מאפשר ל-AI לזהות נכסים לא רשומים, תוספות בנייה לא חוקיות או שינויים שלא דווחו, ולהבטיח שכל הנכסים ממוסים כראוי.• שילוב נתונים לא-מרחביים: המערכת יכולה לשלב רשומות מיסוי, מסמכים משפטיים (כמו הסכמי מכר והיתרי בנייה) ונתונים סוציו-אקונומיים כדי ליצור תמונה מלאה ומהימנה של שווי הנכס.התוצאות: הגברת דיוק ההכנסות, חלוקת מס צודקת יותר, והגברת אמון הציבור במערכת המיסוי.האתגרים והסיכונים: הצד האפל של האוטומציהלצד ההבטחה הגדולה, הטמעת AI במגזר הציבורי כרוכה בסיכונים משמעותיים שיש להתייחס אליהם בכובד ראש.הטיה אלגוריתמית ואפליהזהו אחד הסיכונים החמורים ביותר. מערכות AI לומדות מנתונים היסטוריים, ואם נתונים אלו משקפים הטיות חברתיות קיימות, האלגוריתם ילמד לשכפל ואף להעצים אותן.• שיטור חזוי: באוקלנד, קליפורניה, אלגוריתם לחיזוי פשעים כיוון את המשטרה לשכונות של שחורים בשיעור כפול מאשר לשכונות של לבנים, מכיוון שאומן על נתוני מעצרים מוטים גזעית.• שיכון: אלגוריתמים לסינון דיירים עלולים לפסול באופן לא פרופורציונלי מועמדים שחורים ולטינים על בסיס רישום פלילי, המשקף אכיפת יתר בקהילות אלו.• תכנון עירוני: בדטרויט, אלגוריתם לניתוח שווי שוק הצדיק הפסקת השקעות בשכונות העניות והשחורות ביותר בעיר, ובכך הנציח מדיניות של "קו אדום" (redlining) דיגיטלי.אי-דיוקים, "הזיות" ואחריותיות• מידע שגוי: מערכות AI, ובמיוחד בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), עלולות "להזות" – כלומר, להמציא מידע שאינו נכון. הצ'אטבוט של עיריית ניו יורק, למשל, סיפק לאזרחים ייעוץ שהיה מנוגד לחוק.• "הקופסה השחורה": לעיתים קרובות, תהליך קבלת ההחלטות של AI מורכב ונסתר, מה שמקשה על אזרחים לערער על החלטות שגויות ועל הרשות להסביר אותן. הדבר מדגיש את הצורך ב"הליך הוגן טכנולוגי".השפעה על עובדי ציבורהטמעת AI אינה רק אתגר טכנולוגי, אלא גם ארגוני.• העצמת הלחץ: אוטומציה של משימות פשוטות עלולה להשאיר את העובדים עם המקרים המורכבים והמלחיצים ביותר.