CONTACT
Tekst: Jeroen van Winden. Beeld: Freepik
In veel organisatiestrategieën staat de wens om datagedreven te kunnen werken. Technisch wordt deze wens vaak omgezet in een drieluik rond cloud‑infrastructuur, moderne data‑architectuur en de inzet van AI om deze data effectief te kunnen ontsluiten. Het is daarom meer dan logisch dat we hier met onze ArcGIS‑ontwikkelstrategie op aansluiten. We volgen daarbij de ontwikkelingen rond cloud, data en AI op de voet.
AI is hierbij niet langer een experiment, maar een strategisch hulpmiddel voor organisaties die werken met geografische informatie. We onderscheiden drie samenhangende ontwikkelingen: GeoAI, AI‑assistenten en Agentic AI. Deze driedeling helpt om helder te maken waar AI vandaag waarde toevoegt en hoe we verantwoord toewerken naar de volgende stap.
In de praktijk ondersteunt GeoAI organisaties bij onder meer onderhoudsplanning, controle op naleving van afspraken, monitoring en voorspelling van veranderingen. Belangrijker dan de techniek zelf is het resultaat: betere besluitvorming, hogere productiviteit en oplossingen die aantoonbare maatschappelijke en economische waarde creëren. De kracht van GeoAI ligt niet in de technologie zelf, maar in hoe het helpt om snel en herhaalbaar inzichten uit data te halen.
GeoAI richt zich op het toepassen van machine‑ en deep‑learning op ruimtelijke data. Dat varieert van het herkennen van objecten in beelden en puntenwolken tot het analyseren van tekst en tabellen met een duidelijk ruimtelijke component. De meerwaarde zit in context: locatie verbindt datasets en maakt verbanden zichtbaar die anders onopgemerkt blijven.
De richting is duidelijk: van losse tools naar een geïntegreerd AI‑framework waarin agents, modellen, LLM’s en bestaande GIS‑mogelijkheden samenwerken. Het doel is niet om mensen te vervangen, maar om repetitieve taken te automatiseren, variatie in werkwijzen te verkleinen en organisaties in staat te stellen sneller en consistenter te handelen. De afbeelding hiernaast vat die visie schematisch samen: GeoAI als motor voor inhoudelijke analyses, AI‑assistenten voor productiviteitswinst, en daarbovenop agents die workflows verbinden tot één samenhangend geheel.
patronen ontdekken in ruimte en tijd
De lijn is eenvoudig en realistisch:
Start met een concreet GeoAI‑vraagstuk met duidelijke impact en beschikbare data. Leer de kracht van GeoAI herkennen en gebruik dit voor verdere optimalisatie in processen.
Gebruik AI‑assistenten daar waar ze directe verlichting brengen, zoals bij het opstellen van formulieren en het automatiseren van veelvoorkomende bewerkingen.
Volg de ontwikkeling richting Agentic AI en breng tijdig in kaart welke processen het meest profiteren zodra agents beschikbaar komen.
AI in GIS is geen hype, maar een evolutie. Door nu te investeren in kennis, kwaliteit van data en heldere kaders, legt uw organisatie de basis voor een toekomst waarin datagedreven werken, in de vorm van analyse en actie die naadloos in elkaar overgaan, de standaard is.
AI roept vaak terechte vragen op over betrouwbaarheid, privacy, ethiek en governance. Daarom is het cruciaal om AI uit te blijven leggen: welke modellen worden gebruikt, hoe komen beslissingen tot stand, welke data zijn betrokken en hoe worden risico’s beperkt?
Esri hanteert hiervoor het principe van Trusted AI. Dit betekent dat we transparantie, controle en veiligheid inbouwen in elke AI‑functie. Concreet doen we dit door:
Transparantiekaarten die per AI‑functie uitleggen wat het doel is, welke data worden gebruikt en hoe de resultaten tot stand komen.
Opt‑in‑mechanismen: generatieve AI is standaard uitgeschakeld totdat een organisatie bewust kiest om het in te schakelen.
Beveiliging en governance: AI‑functies draaien binnen vertrouwde omgevingen, met respect voor privacy en compliance‑eisen.
Door deze aanpak kunnen organisaties AI inzetten met vertrouwen, zonder concessies te doen aan veiligheid of ethiek. Het uitgangspunt blijft: AI ondersteunt mensen, niet andersom.
naar een ecosysteem van samenwerkende agents
werken in natuurlijke taal
Waar GeoAI de inhoud versnelt, verlagen AI‑assistenten de drempel om met GIS te werken. Ze maken complexe handelingen toegankelijk via natuurlijke taal, genereren queries of scripts, leggen functies uit en kunnen eenvoudige acties voorbereiden. In ArcGIS Pro zijn AI-assistenten toegevoegd om te helpen bij het vinden en uitvoeren van tools, het schrijven van queries en het stellen van hulpvragen. In ArcGIS Online is een AI-assistent beschikbaar voor cartografische hulp bij het gebruik van smart mapping. In de nabije toekomst zullen hier steeds meer AI-assistenten bij komen.
AI-assistenten helpen ook bij het sneller samenstellen van formulieren, dashboards of apps in bijvoorbeeld ArcGIS Survey123, ArcGIS Dashboards en ArcGIS Storymaps. Deze AI-assistenten worden geleidelijk uitgerold in de verschillende apps en builders. Het effect: minder tijd kwijt aan zoeken en klikken, meer tijd voor analyse en ontwerp.
De volgende stap in AI‑ontwikkeling binnen GIS is de inzet van agents: slimme componenten die zelfstandig specifieke taken kunnen uitvoeren en met elkaar kunnen samenwerken. Esri werkt aan agents voor onder meer mapping, geocoding, data‑exploratie, routering en analytics. Deze agents zijn niet gebonden aan één applicatie, maar functioneren in een breder ecosysteem waarin GIS‑functionaliteit organisatiebreed benaderbaar is.
In zo’n opzet komen vragen vanuit de business niet altijd in één systeem terecht. Een deel van een vraag kan door GIS‑agents worden opgepakt, terwijl andere onderdelen via agents in andere bedrijfssystemen worden afgehandeld. Dat creëert agent‑tot‑agent‑samenwerking (A2A): verschillende domeinen wisselen informatie en tussenresultaten uit, waardoor processen end‑to‑end worden ondersteund met menselijke toetsing waar nodig.
Zelf aan de slag met AI in ArcGIS?
Ontdek in het volgende artikel drie slimme AI-assistenten in ArcGIS
van hype naar actie
De lijn is eenvoudig en realistisch:
Start met een concreet GeoAI‑vraagstuk met duidelijke impact en beschikbare data. Leer de kracht van GeoAI herkennen en gebruik dit voor verdere optimalisatie in processen.
Gebruik AI‑assistenten daar waar ze directe verlichting brengen, zoals bij het opstellen van formulieren en het automatiseren van veelvoorkomende bewerkingen.
Volg de ontwikkeling richting Agentic AI en breng tijdig in kaart welke processen het meest profiteren zodra agents beschikbaar komen.
AI in GIS is geen hype, maar een evolutie. Door nu te investeren in kennis, kwaliteit van data en heldere kaders, legt uw organisatie de basis voor een toekomst waarin datagedreven werken, in de vorm van analyse en actie die naadloos in elkaar overgaan, de standaard is.
Solar Monkey is de aanbieder van geavanceerde ontwerp-, plannings- en verkoopsoftware voor de energiebranche. Hun gebruiksvriendelijke platform maakt snelle, nauwkeurige en efficiënte systeemontwerpen van zonnepanelen, warmtepompen en batterijen mogelijk. De cloud software is afgestemd op de specifieke behoeften van bedrijven in Duitsland, België en Nederland. Als pionier in de zonne-energiesoftware-industrie zetten zij zich in voor innovatie, integriteit en een inclusieve bedrijfscultuur om de zonne-energie-economie wereldwijd vooruit te helpen.
Tekst: Jeroen van Winden. Beeld: Freepik
naar een ecosysteem van samenwerkende agents
De volgende stap in AI‑ontwikkeling binnen GIS is de inzet van agents: slimme componenten die zelfstandig specifieke taken kunnen uitvoeren en met elkaar kunnen samenwerken. Esri werkt aan agents voor onder meer mapping, geocoding, data‑exploratie, routering en analytics. Deze agents zijn niet gebonden aan één applicatie, maar functioneren in een breder ecosysteem waarin GIS‑functionaliteit organisatiebreed benaderbaar is.
In zo’n opzet komen vragen vanuit de business niet altijd in één systeem terecht. Een deel van een vraag kan door GIS‑agents worden opgepakt, terwijl andere onderdelen via agents in andere bedrijfssystemen worden afgehandeld. Dat creëert agent‑tot‑agent‑samenwerking (A2A): verschillende domeinen wisselen informatie en tussenresultaten uit, waardoor processen end‑to‑end worden ondersteund met menselijke toetsing waar nodig.
Waar GeoAI de inhoud versnelt, verlagen AI‑assistenten de drempel om met GIS te werken. Ze maken complexe handelingen toegankelijk via natuurlijke taal, genereren queries of scripts, leggen functies uit en kunnen eenvoudige acties voorbereiden. In ArcGIS Pro zijn AI-assistenten toegevoegd om te helpen bij het vinden en uitvoeren van tools, het schrijven van queries en het stellen van hulpvragen. In ArcGIS Online is een AI-assistent beschikbaar voor cartografische hulp bij het gebruik van smart mapping. In de nabije toekomst zullen hier steeds meer AI-assistenten bij komen.
AI-assistenten helpen ook bij het sneller samenstellen van formulieren, dashboards of apps in bijvoorbeeld ArcGIS Survey123, ArcGIS Dashboards en ArcGIS Storymaps. Deze AI-assistenten worden geleidelijk uitgerold in de verschillende apps en builders. Het effect: minder tijd kwijt aan zoeken en klikken, meer tijd voor analyse en ontwerp.
werken in natuurlijke taal
AI roept vaak terechte vragen op over betrouwbaarheid, privacy, ethiek en governance. Daarom is het cruciaal om AI uit te blijven leggen: welke modellen worden gebruikt, hoe komen beslissingen tot stand, welke data zijn betrokken en hoe worden risico’s beperkt?
Esri hanteert hiervoor het principe van Trusted AI. Dit betekent dat we transparantie, controle en veiligheid inbouwen in elke AI‑functie. Concreet doen we dit door:
Transparantiekaarten die per AI‑functie uitleggen wat het doel is, welke data worden gebruikt en hoe de resultaten tot stand komen.
Opt‑in‑mechanismen: generatieve AI is standaard uitgeschakeld totdat een organisatie bewust kiest om het in te schakelen.
Beveiliging en governance: AI‑functies draaien binnen vertrouwde omgevingen, met respect voor privacy en compliance‑eisen.
Door deze aanpak kunnen organisaties AI inzetten met vertrouwen, zonder concessies te doen aan veiligheid of ethiek. Het uitgangspunt blijft: AI ondersteunt mensen, niet andersom.
In de praktijk ondersteunt GeoAI organisaties bij onder meer onderhoudsplanning, controle op naleving van afspraken, monitoring en voorspelling van veranderingen. Belangrijker dan de techniek zelf is het resultaat: betere besluitvorming, hogere productiviteit en oplossingen die aantoonbare maatschappelijke en economische waarde creëren. De kracht van GeoAI ligt niet in de technologie zelf, maar in hoe het helpt om snel en herhaalbaar inzichten uit data te halen.
GeoAI richt zich op het toepassen van machine‑ en deep‑learning op ruimtelijke data. Dat varieert van het herkennen van objecten in beelden en puntenwolken tot het analyseren van tekst en tabellen met een duidelijk ruimtelijke component. De meerwaarde zit in context: locatie verbindt datasets en maakt verbanden zichtbaar die anders onopgemerkt blijven.
In veel organisatiestrategieën staat de wens om datagedreven te kunnen werken. Technisch wordt deze wens vaak omgezet in een drieluik rond cloud‑infrastructuur, moderne data‑architectuur en de inzet van AI om deze data effectief te kunnen ontsluiten. Het is daarom meer dan logisch dat we hier met onze ArcGIS‑ontwikkelstrategie op aansluiten. We volgen daarbij de ontwikkelingen rond cloud, data en AI op de voet.
AI is hierbij niet langer een experiment, maar een strategisch hulpmiddel voor organisaties die werken met geografische informatie. We onderscheiden drie samenhangende ontwikkelingen: GeoAI, AI‑assistenten en Agentic AI. Deze driedeling helpt om helder te maken waar AI vandaag waarde toevoegt en hoe we verantwoord toewerken naar de volgende stap.
CONTACT
Zelf aan de slag met AI in ArcGIS?
Ontdek in het volgende artikel drie slimme AI-assistenten in ArcGIS
van hype naar actie
patronen ontdekken in ruimte en tijd