SCENE 1 0:00

Projekti ettepanek

AI Uurija

Teadmussiirde ja operatiivse efektiivsuse parandamine uurimisasutuses

Iren Irbe

MTA

Jaanuar 2026

AI Lähitulevik

Kurzweil Curve - eksponentsiaalne tehnoloogiline areng
Ray Kurzweil'i eksponentsiaalse arengu kõver.

Probleem

Uurimised on muutunud kognitiivselt üha koormavamaks.

Andmete üleküllus

Tänapäeva uurimised toodavad väga suuri andmemahtusid (sageli üle 1 TB juhtumi kohta). Praegused töövahendid ei toeta piisavalt infotööd.

Killustatud info

Info on jaotatud mitmete süsteemide ja erinevate vormingute vahel.

Ajasurve

Uurijad peavad seostama fakte rangete tähtaegade tingimustes.

Dokumenteerimata kogemus

Oluline tööalane kogemus ja otsuste põhjendused jäävad sageli ainult inimese enda teada.

Põhijäreldus

Uurijad kulutavad liiga palju aega info haldamisele ja liiga vähe selle analüüsimisele.

Olemasolevate lahenduste kitsaskohad

Avalikud tehisintellekti tööriistad

Ei sobi tundlike uurimisandmete töötlemiseks. Turva- ja konfidentsiaalsusnõuded ei luba pilvepõhiste AI-lahenduste kasutamist.

Pilvepõhised süsteemid

On vastuolus andmekaitsenõuetega. Tundlikud andmed ei tohi lahkuda kontrollitud keskkonnast.

Olemasolevad uurimistöö tööriistad

Keskenduvad dokumentide hoidmisele, mitte analüüsile. Need talletavad infot, kuid ei toeta arutluskäiku ega seoste loomist.

Ainult inimanalüüs

Ei skaleeru kasvavate andmemahtudega. Inimese kognitiivsed piirid on reaalsed.

Projekt kui teadustöö rakenduslik väljund

Projekt on rakenduslik väljund teadustööst, mis uurib, kuidas kogemuslik (tacit) teadmus kujuneb, säilib ja kandub edasi kõrge pingega tööolukordades.

Teadustöö fookus

Teadustöö keskendus sellele, kuidas uurijad:

  • teevad keerukaid otsuseid suure infohulga tingimustes,
  • selgitavad ja põhjendavad oma arutluskäiku,
  • kaotavad teadmisi töölt lahkumisel või rollivahetusel.

Kavandatav lahendus on teadustöös testitud kontseptsioonide tehniline rakendus, mille eesmärk on viia uurimistulemused kontrollitaval ja õiguspärasel viisil praktilisse kasutusse.

Projekt ei alga tehnoloogiast, vaid teaduslikult kirjeldatud tööpraktikatest ning nendele vastavatest õiguslikest ja organisatsioonilistest nõuetest.

Tacit teadmus

Kogemuslik teadmus, mida on raske sõnadesse panna, kuid mis avaldub oskuslikus tegevuses – intuitsioon, „silm" olukordade hindamiseks, mustrite äratundmine.

Teadusest praktikasse

Projekt põhineb empiirilisel uurimistööl, mis kaardistas teadmuse kadumise ja säilitamise mehhanisme reaalses tööolukorras.

Pakutav lahendus – AI Uurija (kontseptsioon)

Turvaline tehisintellekti abiline uurijatele

Lokaalne ja internetist eraldatud tehisintellekti lahendus, mis aitab uurijatel kõne ja tekstina kogutud infot korrastada, võimalikke selgitusi läbi mõelda ja olulist tööalast teadmist talletada nii, et andmed ei lahku uurimisasutusest ja kõik tegevused vastavad seadustele.

Süsteem analüüsib varasemaid juhtumeid, sh helisalvestisi ja märkmeid, tuvastab korduvaid mustreid ning aitab nende põhjal kaaluda võimalikke edasisi arenguid ja ennetavaid tegevusi.

Põhiprintsiibid

Turvaline ja asutusesisene

  • Töötab täielikult MTA taristus
  • Andmeid ei edastata pilveteenustesse ega väljapoole asutust
  • Andmete kasutamine ja jagamine toimub vastavalt kehtivatele õiguslikele piirangutele (GDPR, LED, EL AI määrus)

Kontrollitav ja läbipaistev

  • Kõik süsteemi vastused põhinevad konkreetsetel ja kontrollitavatel allikdokumentidel
  • Süsteem näitab selgelt, millele järeldused ja seosed tuginevad
  • Kõrge riskiga funktsioonid (nt emotsioonide tuvastamine) on teadlikult välistatud

Korrastab ja analüüsib juba toimunut

  • Koondab varasemad juhtumid, sündmused ja tõendid
  • Aitab tuvastada korduvaid käitumis- ja tegevusmustreid
  • Toetab riskide ja võimalike edasiste arengute läbi mõtlemist

Toetab mõtlemist, mitte ennustamist

  • Pakub võimalikke selgitusi ja stsenaariume, mitte kindlaid prognoose
  • Aitab kaaluda erinevaid käitumismustreid ja nende mõju
  • Ei tee järeldusi ega otsuseid inimese eest

Inimene on alati otsustaja

  • Kõik süsteemi väljundid vajavad inimese kinnitust
  • Uurija otsustab, milliseid mustreid ja stsenaariume arvesse võtta
  • Vastutus jääb alati uurijale

Institutsiooniline mälu ja vastavus

  • Aitab talletada korduvaid mustreid ja õppetunde, et need ei kaoks koos inimestega
  • Toetab EL tehisintellekti määruse nõuete täitmist, sh põhiõiguste mõjuhinnangu (FRIA) koostamist

Mida süsteem aitab saavutada?

1. Suurte juhtumite kokkuvõtmine

Aitab kiiresti esile tuua olulised faktid sadadest lehekülgedest dokumentidest.

2. Seoste esiletõstmine

Aitab märgata seoseid isikute, sündmuste ja tehingute vahel, mis muidu võivad jääda tähelepanuta.

3. Hüpoteesidega töötamine

Toetab uurijat võimalike selgituste süstemaatilisel läbimõtlemisel ja võrdlemisel.

4. Arutluskäigu talletamine

Aitab salvestada uurimise loogika ja põhjendused hilisemaks ülevaatamiseks või kohtus selgitamiseks.

Mida see annab uurimisasutusele

Kiirem arusaamine juhtumitest

Uurijad mõistavad keerukaid juhtumeid kiiremini ja terviklikumalt.

Väiksem vaimne koormus

Vähem aega ja energiat kulub info otsimisele ja haldamisele.

Parem jälgitavus ja põhjendatavus

Uurimise arutluskäik on talletatud ja vajadusel üle vaadatav.

Selge otsustuspunkt edasiseks

Tõenditel põhinev otsus, kas ja kuidas lahendust edasi arendada.

Tehisaru aitab uurijat järgmiselt

Aitab infot läbi töötada ja kokku võtta

Suudab kiiresti lugeda suuri tekstimahte, tuua välja olulise info ja teha esialgseid kokkuvõtteid. See vähendab käsitsi kirjutamist ja jätab uurijale rohkem aega sisulise töö jaoks.

Aitab seoseid märgata ja küsimustele vastata

Toetab uurijat menetluslikes küsimustes ja aitab näha seoseid eri andmete vahel, mida muidu võib olla raske märgata.

Teeb heli automaatselt tekstiks

Helisalvestised (nt ülekuulamised) muudetakse automaatselt tekstiks, et neid oleks lihtsam otsida ja analüüsida.

Korrastab eri tüüpi faile

Koondab info dokumentidest, e-kirjadest ja vestlustest ühte süsteemi ning toob välja olulised nimed, kohad, summad ja sündmused.

Aitab töötada võõrkeelse infoga

Suudab analüüsida ja kokku võtta võõrkeelseid tekste ja vestlusi ilma, et andmeid peaks kuhugi välja saatma. See on oluline rahvusvaheliste juhtumite puhul.

Aitab mustreid märgata

Toob esile korduvaid väljendeid, slängi või varjatud tähendusi, mis võivad viidata kuritegelikule tegevusele, pakkudes uurijale teist vaatenurka.

Hoiab andmed turvaliselt asutuse sees

Kõik andmed jäävad organisatsiooni sisemisse, internetist eraldatud keskkonda ega liigu pilveteenustesse.

Praktilised rollid

AI Assistent

Välitöötajatele

  • Hääljuhtimine: käed-vabad küsimused eesti ja inglise keeles
  • Kiired kokkuvõtted: nt „Tee kokkuvõte viimastest raportitest kahtlusaluse X kohta"
  • Protseduuriline tugi: kiire ligipääs juhenditele ja protokollidele töö käigus

AI Analüütik

Uurimisosakondadele

  • Võimalike selgituste pakkumine: aitab mõelda läbi erinevad stsenaariumid
  • Mõjude hindamine: nt mis võib juhtuda teatud meetmete rakendamisel
  • Kriitiline vaade: juhib tähelepanu võimalikule kallutatusele või vahelejäänud seostele

Audiosekretär

Uurijatele ja tugipersonalile

  • Automaatne protokollimine: koosolekute ja vestluste lokaalne tekstiks muutmine
  • Ülesannete koondamine: tõstab häälmärkmetest esile tegevuspunktid
  • Intervjuude tugi: aitab märgata vastuolusid ütlustes

AML tugi

Finantskuritegude uurimiseks

  • Keerukate rahavoogude analüüs: sh uued digitaalsed varad
  • Piiriüleste mustrite tuvastamine: aitab näha seoseid eri riikide vahel
  • Tegelike kasusaajate selgitamine: omandisuhete ahelate lihtne visualiseerimine

Projekti tegevused ja õiguspärasuse tagamine

Tegevus Kirjeldus
Projekti ettevalmistus ja juhtimine Projekti koordineerimine ja lahenduse ulatuse täpsustamine.
Lahendus ja taristu Lokaalne serveripark, vajalik riistvara ja turvaline infrastruktuur lahenduse jaoks.
Õiguslik ja eetiline valideerimine Vastavus GDPR-ile, LED-ile ja EL AI määrusele (sh FRIA).
Kasutamine reaalses töös Lahenduse kasutamine kontrollitud tingimustes koos uurijatega.
Koolitus ja kasutajatugi Kasutajate koolitamine ja tugi lahenduse loomise ajal.
Mõõtmine ja hindamine Projekti tulemuste analüüs ja otsus edasise laiendamise kohta.

Andmete töötlemise loogika ja kaitse

Andmete liikumine samm-sammult

Samm Etapp Kirjeldus
1 Sisestamine Süsteemi lisatakse uurimisega seotud materjalid: dokumendid, helifailid ja struktureeritud andmed.
2 Korrastamine Andmed tehakse otsitavaks ja seostatakse omavahel, et neid oleks lihtne analüüsida.
3 Analüüs Süsteem aitab infot kokku võtta ja seoseid esile tuua, tuginedes ainult olemasolevatele andmetele.
4 Inimese kinnitus Kõik tulemused vaatab üle uurija ja kinnitab või parandab need.
5 Väljund Valmivad ülevaated, kokkuvõtted ja visuaalsed vaated uurimise toetamiseks.
6 Tark unustamine Süsteem hoolitseb selle eest, et andmeid hoitakse ainult nii kaua, kui seadus lubab. Kui säilitamistähtaeg saab läbi, andmed arhiveeritakse või kustutatakse automaatselt – koos selge põhjendusega.

Milliseid andmeid saab kasutada

  • Dokumendid: PDF-id, Wordi ja Exceli failid, e-kirjad
  • Heli ja video: salvestised ja nende tekstiks tehtud versioonid
  • Struktureeritud andmed: pangatehingud, registriandmed
  • Koostöökanalid: Europol, Interpol ja muud lubatud kanalid

Kuidas on tagatud andmekaitse

  • Andmed jäävad täielikult organisatsiooni sisse
  • Kõik andmed on krüpteeritud
  • Süsteem peab täpset arvestust, kust info pärineb ja kuidas seda kasutati
  • Andmete kasutus on alati kontrollitav ja auditeeritav
Õiguslik vastavus

Andmetöötlus vastab õiguskaitse nõuetele:

  • Andmeid kasutatakse ainult kindlal eesmärgil
  • Kogutakse ainult vajalikku infot
  • Juurdepääs on rangelt piiratud

Andmete eraldatus ja õiguslik vastavus

Kuidas süsteem tagab vastavuse õiguskaitsedirektiivile (LED), GDPR-ile, ELi tehisintellekti määrusele ja Eesti õigusele

Põhimõte: Andmed vs mustrid

Süsteem ei säilita isikuandmeid juhtumite üleselt. Säilitatakse ainult anonüümne modus operandi – kuriteo skeem või meetod, mis on täielikult eraldatud konkreetsetest isikutest ja üksikjuhtumitest.

Andmete liikumine ja eraldatus

TOIMIK A Dokumendid Isikuandmed Tehinguandmed Isoleeritud keskkond Mustri eraldamine Isikuandmed eemaldatakse Säilitatakse abstraktne käitumismuster MUSTRITE BAAS Rahapesu skeem #127 Pettuse muster #89 Võrgustiku topoloogia Anonüümne, isikustamata
Andmevoog toimikust mustribaasi: isikuandmed eemaldatakse, säilitatakse üksnes abstraktne modus operandi.

Süsteemi tagatised

Mida süsteem ei tee Mida tehakse
Toimikute vaheline andmete ristkasutus Iga toimik on täielikult isoleeritud teistest toimikutest
Isikuandmete talletamine mustribaasi Salvestatakse üksnes anonüümne ja abstraktne modus operandi
Algoritmide treenimine isikuandmete või menetlusandmete peal Algoritm kasutab eelnevalt treenitud mudelit
Andmete edastamine pilve- või välisserveritesse Andmed jäävad täielikult organisatsiooni kontrolli alla

Õiguslik vastavus

Nõue Rakendatud meetmed ja lahendused
Andmekaitse ja privaatsus
Eesti Põhiseadus § 26 – eraelu puutumatus Toimikupõhine andmete isoleerimine; rollipõhine ligipääsukontroll (RBAC); kõik päringud logitakse auditijälje tagamiseks.
Eesti Põhiseadus § 43 – sõnumite saladus Sideandmete krüpteeritud hoidla; ligipääs üksnes kohtu loa ID-ga sidumise alusel; automaatne andmete aegumiskontroll.
LED Art. 4 – seaduslikkus ja õiglus Andmeid töödeldakse üksnes õiguskaitselistel eesmärkidel ning viisil, mis on läbipaistev ja jälgitav.
LED Art. 4(1)(b) – eesmärgi piirang Iga toimik on rangelt isoleeritud; andmeid ei kasutata muudel eesmärkidel.
LED Art. 4(1)(c) – minimaalsus Mustribaasi talletatakse üksnes abstraktsed skeemid; isikuandmeid ei säilitata.
Eesti IKS § 14, § 15 – töötlemise põhimõtted ja õiguspärasus Sisseehitatud eesmärgipiirangud; õiguskaitseorgani töötlemise seaduslikkus § 15 alusel; automaatne andmekvaliteedi valideerimine; andmete edastamine krüpteeritult (TLS 1.3).
Eesti IKS § 20 – eriliiki isikuandmed Eriliiki andmete (rass, etniline päritolu, poliitilised vaated, religioon, tervis, biomeetria) töötlemine üksnes seaduses sätestatud juhtudel; täiendavad turvameetmed.
LED Art. 10 – eriliiki andmete töötlemine Eriliiki isikuandmete töötlemine üksnes rangelt vajalik; asjakohased kaitsemeetmed; automaatne klassifikatsioon ja piirangud.
Eesti IKS § 43 – turvameetmed Andmete krüpteerimine puhkeolekus (AES-256); RBAC-põhine rollihaldus; täielik auditilogimine; automaatne varundamine.
GDPR Art. 5, 6 (kui kohaldub) Haldusandmete või mittekriminaaluurimise andmete töötlemisel: andmesubjekti nõusolek või õigustatud huvi; kohustuslik andmesubjekti teavitamine.
Inimkontroll ja automaatne otsustamine
Eesti Põhiseadus § 22 – süütuse presumptsioon Tehisintellekt ei tee süüd tuvastavaid otsuseid; süsteem toetab uurijat ega asenda kohtulahendit.
LED Art. 11 – automaatne otsustamine Tehisintellekt ei tee automaatseid otsuseid; kõik tulemused kinnitab uurija; keelatud on üksnes profiilikohaste otsuste tegemine ilma inimese sekkumiseta.
EL AI ACT Art. 14(1)–(4) – inimkontroll Uurijal on igal ajal võimalus tehisintellekti väljundit tühistada, parandada või ignoreerida; süsteemi saab peatada „stop"-nupuga; kasutajaliideses kuvatakse piirangud ja võimekused.
EL AI ACT Art. 6 – kõrge riskiga süsteemid Läbitud põhiõiguste mõjuhinnang (FRIA); tehniline dokumentatsioon vastavalt artiklile 11; riskihindamise logi; vastavusdeklaratsioon.
Läbipaistvus ja selgituse õigus
Eesti Põhiseadus § 15 – õigus tõhusale menetlusele Tehisintellekti arutluskäigu eksport PDF- või JSON-vormingus; provenance-graaf võimaldab otsustusprotsessi vaidlustamist samm-sammult.
Eesti Põhiseadus § 24 – õigus õiglasele kohtumenetlusele Tehisintellekti väljundid on läbipaistvad, selgitatavad ning kättesaadavad ka kaitsjale.
Eesti Põhiseadus § 44(3) – õigus tutvuda andmetega Sisseehitatud andmesubjekti juurdepääsutaotluse (DSAR) eksport; isikuandmete päringuraport genereeritakse automaatselt.
EL AI ACT Art. 86 – selgituse õigus Iga tehisintellekti väljund sisaldab selgitust (XAI); provenance-graaf kuvab sisendid, järeldused ja allikad.
EL AI ACT Art. 13 – läbipaistvus Süsteemi kasutusjuhendis ja kasutajaliideses on selgitatud tehisintellekti võimekused, piirangud ja eesmärgipärane kasutusala.
EL AI ACT Art. 50 – kasutajate teavitamine Kasutajaid teavitatakse selgelt, et nad suhtlevad tehisintellektiga; väljundid on märgistatud AI-genereerituks.
Andmekvaliteet ja tõendid
LED Art. 7 – andmekvaliteet Tehisintellekti põhised järeldused on selgelt eristatud faktidest; uurija kinnitab andmete täpsuse enne edasist kasutamist.
Eesti KrMS § 63 – tõendi mõiste Tehisintellekt on uurimise abivahend; uurija koostatud dokumendid, mis tuginevad tehisintellekti analüüsile, võivad kvalifitseeruda § 63 tähenduses tõenditeks (muu dokument).
Eesti KrMS § 64 – tõendite kogumise tingimused Tagatud on täielik jälgitavus: iga tehisintellekti väljund viitab algallikale ning säilitab andmete tervikluse.
Eesti KrMS § 146 – menetlustoimingu protokoll Tehisintellekti abil koostatud dokumendid vastavad protokolli vorminõuetele: kuupäev, koostaja, kriminaalasja nr, toimingu käik ja tulemused.
Eesti KrMS § 150 – heli- ja videosalvestis Tehisintellekti analüüsil põhinev raport võib tugineda KrMS § 150 kohaselt salvestatud materjalile; salvestised on muutmatud ja lisatud toimikusse.
Turvalisus ja logimine
Eesti IKS § 36 – logimine Logitakse: kogumine, muutmine, lugemine, edastamine, ühendamine ja kustutamine. Logid säilitatakse vähemalt 3 aastat.
LED Art. 25(1) – logimiskohustus Automaatselt logitakse: kogumine, muutmine, päring, avalikustamine (sh edastamine), ühendamine, kustutamine. Logid tagavad jälgitavuse ja aitavad tuvastada volitamata juurdepääsu.
E-ITS (ISKE) – turvameetmed Vastavus Eesti infoturbestandardile: turvaklass määratakse vastavalt andmete konfidentsiaalsusele, terviklusele ja käideldavusele; rakendatakse ISKE kataloogimeetmeid.
Säilitamine ja kustutamine
LED Art. 5 – säilitustähtajad Isikuandmeid säilitatakse ainult nii kaua kui eesmärgi saavutamiseks vajalik. Süsteem jälgib tähtaegu automaatselt ja teavitab aegumisest.
EL AI ACT Art. 12 – logide säilitamine AI süsteemi logisid säilitatakse vähemalt 6 kuud. Provenance-graafid ja otsustuslogid eksporditakse arhiivi.
Eesti AvTS § 12 – dokumentide säilitamine Arhiveerimiskohustusega dokumendid eksporditakse eraldi. Automaatsed kustumisajad vastavalt dokumenditüübile.

Säilitustähtajad ja kustutamine

Andmetüüp Säilitustähtaeg Õiguslik alus Erand võimalik?
Kriminaaltoimik
tõendid, protokollid		 10 a (üldine); 15 a (I astme kuriteod); alaline (inimsus­vastased) KrMS § 209 lg 2; VVm § 6 lg 1–4 Jah, arhiivi­väärtusega
ArhS § 2 lg 3–4, § 8; VVm § 6 lg 5
Jälitustoimik
pealtkuulamised, jälgimine		 Kuni 50 aastat KrMS § 12612 lg 3 Ei
KrMS § 126¹² lg 3 (range piirmäär)
Kohtutoimik
kohtuistungi protokollid, otsused		 10 a (pärast jõustumist) KrMS § 1601 lg 6–7 Jah, arhiivi­väärtusega
ArhS § 2 lg 3–4; § 8 lg 2
DNA/sõrmejälje­andmed Kuni karistus­andmete kustutamiseni KrMS § 206 lg 4 Jah, õigeks­mõistmisel
KrMS § 206 lg 4 (kohene kustutamine)
AI arutlus­logid
provenance, otsused		 Min 6 kuud; tehniline dok. 10 a pärast turult kõrvaldamist EL AI Act Art. 12 lg 1, Art. 18 lg 1, Art. 19 lg 1 Jah, vaidlus­tamisel pikendatav
LED art. 16 lg 3(a)(b); GDPR art. 18 lg 1
Isikuandmed toimikus Kuni eesmärgi täitmiseni IKS § 17; LED Art. 4(1)(e), Art. 5 Ei, v.a. seaduses sätestatud
IKS § 17 lg 2; § 25 lg 3–4
Mustribaasi kirjed
anonüümne modus operandi		 Tähtajatu (ei sisalda isikuandmeid) LED Art. 4(1)(c) Ei kohaldu
Anonüümsed andmed, GDPR ei kohaldu
Auditilogi
kes, millal, mida		 Vähemalt 3 aastat IKS § 36; LED Art. 25(2) Jah, pikendatav
IKS § 36 lg 5; E-ITS/ISKE turvaklassist
Protokollid ja salvestised
ülekuulamised, vaatlused		 Koos toimikuga (10–15 a) KrMS § 146, § 148, § 150 lg 4 Jah, koos toimikuga
VVm § 6 (järgib peadokumenti)
Avalik teave
AvTS-i alusel		 5–50 aastat (dokumendi liik) AvTS § 42 Jah, arhiivi­väärtusega
ArhS § 2 lg 3; § 8 lg 1–2
Lühendite selgitus
RBAC
Role-Based Access Control – rollipõhine ligipääsukontroll. Kasutaja näeb ainult seda, mida tema roll lubab.
TLS 1.3
Transport Layer Security – krüpteeritud sideprotokoll andmete turvaliseks edastamiseks.
AES-256
Advanced Encryption Standard – sümmeetriline krüpteerimisalgoritm 256-bitise võtmega.
FRIA
Fundamental Rights Impact Assessment – põhiõiguste mõjuhinnang, nõutud EL AI määrusega kõrge riskiga süsteemidele.
XAI
Explainable AI – selgitatav tehisintellekt. Iga AI väljund sisaldab arusaadavat põhjendust.
DSAR
Data Subject Access Request – andmesubjekti päring oma isikuandmete kohta (GDPR Art. 15).
Provenance-graaf
Visuaalne graaf, mis näitab andmete päritolu ja töötlemise ajalugu.
Modus operandi

Ladina keelest "tegutsemise viis". Kriminalistikas tähendab see kurjategija iseloomulikku käitumismustrit.

Näiteks: "Raha liigutatakse 3 riigi kaudu, kasutades 5 variettevõtet" – ilma nimede, kuupäevade või summadeta.

LED vs GDPR

Õiguskaitsedirektiiv (LED) – Direktiiv 2016/680 – on esmane õigusakt õiguskaitseasutuste isikuandmete töötlemiseks.

GDPR kohaldub täiendavalt, kui töödeldakse andmeid väljaspool kriminaaluurimist (nt haldusasjad).

Erandite taotlemine

Pikemaks säilitamiseks tuleb esitada põhjendatud taotlus. Süsteem logib kõik erandid ja nende põhjendused.

Näide: arhiiviväärtusega dokumendid, pooleliolevad vaidlustused, rahvusvaheline koostöö.

Automaatne kustutamine

Süsteem teavitab uurijat 30 päeva enne tähtaja saabumist. Kui erandit ei taotleta, kustutatakse automaatselt.

See väldib olukorda, kus uurija hoiab andmeid "igaks juhuks" – kartus, et äkki läheb hiljem vaja.

Säilitustähtaegade selgitused

Kriminaaltoimik: VVm RT I, 02.09.2011, 5 § 6: tähtajad sõltuvad kuriteo raskusest. Alalist säilitamist nõuavad genotsiid, inimsus­vastased kuriteod jms.

Jälitustoimik: KrMS § 12612 lg 3: süüdi­mõistmisel kuni karistus­andmete kustutamiseni, max 50 a; õigeks­mõistmisel kuni 5 a; menetluse lõpetamisel samuti kuni 5 a.

AI logid: AI Act Art. 12: automaatselt genereeritud logid min 6 kuud. Art. 18: tehniline dokumentatsioon 10 aastat pärast turule laskmist.

Isikuandmed: IKS § 17: andmeid säilitatakse kuni töötlemise eesmärgi saavutamiseni. LED Art. 5: regulaarne ülevaatus ja kustutamine vajadusel.

Auditilogi: IKS § 36: logiandmed automaatselt salvestatavad. LED Art. 25: logid peavad võimaldama tuvastada andmete edastajat, vastuvõtjat ja ajastust.

Andmete elutsükkel ja süsteemi kontekst

Kuidas andmed liiguvad air-gapped keskkonnas ning kuidas tagatakse nende jälgitavus ja kustutamine.

Andmete liikumine air-gapped süsteemis

Välised allikad Seadmed (telefon, arvuti) Registrid, pangad Kohtulahendid, määrused Protseduurid, seadused USB air-gap sild AI INVESTIGATOR (analüüsivõrk) Toimiku hoidla Üleslaetud dokumendid Seadmete andmebaasid Metaandmed + ajatemplid AI töötlus Analüüs ja kokkuvõtted Hüpoteeside genereerimine Provenance jälgimine Mustribaas Anonüümne modus operandi Isikuandmeteta Eksport Raportid (PDF, JSON) Provenance graaf Turvaline arhiiv Eksporditud raportid Automaatsed kustumisajad LED/AI Act nõuete järgi
Andmevoog: välised allikad → USB → toimiku hoidla → AI töötlus → eksport → turvaline arhiiv automaatsete kustumisaegadega.

Milliseid andmeid kogutakse ja kuhu need lähevad?

Andmetüüp Sisestusviis Hoiustamine Kustutamine
Seadmete andmed
telefonid, arvutid		 Spetsiaalse tarkvara kaudu → USB → üles­laadimine Toimiku hoidlas, isoleeritult Toimiku sulge­misel või säilitus­tähtaja lõppedes
Registri­päringud
pangad, andmebaasid		 Käsitsi kinnitus iga päringu eel Toimiku hoidlas + provenance log Automaatne aegumis­kontroll
Kohtu­lahendid, määrused USB või käsitsi üleslaadimine Toimiku hoidlas Vastavalt säilitus­nõuetele
Üldised dokumendid
seadused, protseduurid		 Admini­straatori poolt Eraldi teadmus­baasis (jagatud) Versiooni­haldusel põhinev
AI väljundid
kokkuvõtted, hüpoteesid		 Genereeritud süsteemi poolt Toimiku sees + provenance graaf Koos toimikuga

Sagedased küsimused andmete kohta

Küsimus Vastus
Kas toimiku juurde tagasi tulles peab andmeid uuesti üles laadima? Ei. Kõik toimikusse laetud andmed säilivad kuni toimiku sulgemise või kustutamiseni. Uurija saab kohe jätkata sealt, kus pooleli jäi.
Kuidas AI õpib toimikute dokumentidest? AI ei treeni kasutaja andmetel. Kasutatakse eelnevalt treenitud mudelit. Dokumentidest eraldatakse ainult anonüümne modus operandi mustribaasi.
Kas tekib "superandme­baas" kus kõik on ristpäritav? Ei. Iga toimik on täielikult isoleeritud. Toimikute vaheline ristotsing on tehniliselt võimatu. Mustribaas sisaldab ainult anonüümset infot.
Kes kustutab andmeid ja millal? Süsteem jälgib säilitustähtaegu automaatselt. Uurija määrab erandid. Eksportimisel pannakse kustumisajad automaatselt paika (LED, AI Act nõuded).
Kuidas taastada andmeid pärast kustutamist? Provenance graafist näeb, kust andmed pärinesid. Vajaduse korral saab neid allikatest uuesti pärida (kui allikas veel lubab).
Kuidas eksportida toimiku dokumente? Raportid + dokumendid eksporditakse turvalisse arhiivi. Automaatsed kustumisajad määratakse vastavalt dokumenditüübile ja õiguslikele nõuetele.
KKK
  • Kuhu andmed salvestatakse? → Ainult asutuse serveris, toimiku piires
  • Kuhu need kaovad? → Kustutatakse vastavalt säilitustähtaegadele
  • Kuidas AI õpib? → Kasutab eeltreenitud mudelit; ei treeni kasutaja andmetel
  • Kas toimikud ristuvad? → Ei, iga toimik on täielikult isoleeritud
Air-gapped töövoog

Praegune praktika: andmed kopeeritakse "mustadest arvutitest" USB peale → kantakse analüüsivõrku → salvestatakse regionaalses hoidlas (kuni 100TB). Ligipääs üle RDP, printerid lubatud, kettad mitte.

Provenance tracking

Iga andmepunkt on jälgitav: kust pärineb, millal sisestati, kes kinnitas. Raportis on otse näha allikate päritolu ja võimalus uuesti pärida.

Koostöövalmidus

Sisseehitatud tugi ISO 20022 ja JIT tööruumide jaoks piiriüleseks koostööks (FUNC-160, FUNC-162).

AI kasutamise piirangud

Olukord Põhjus Toiming
Salastatud materjalid
riigisaladus, NATO		 Air-gapped keskkond on vajalik, kuid mitte piisav. Nõutav on eraldi akrediteering vastavale salastatuse tasemele (ISKE, NATO turvaklass). AI mudeli hindamine salastatud töötluseks. Eraldi akrediteeritud keskkond; või käsitsi töötlemine
Allikakaitse juhtumid
informaatorid		 Allikate identiteet peab olema kaitstud Allikate identiteet ei tohi jõuda ühtegi logisse ega mustribaasi.
Kohtu keeld
konkreetne määrus		 Kohus võib keelata automaatse töötluse konkreetses asjas. AI funktsioonid blokeeritakse toimiku tasandil
Andmesubjekti vastuväide
GDPR Art. 21 (kui kohaldub)		 Haldusasjades võib andmesubjekt esitada vastuväite profiilanalüüsile. Käsitsi läbivaatus; AI väljund ei mõjuta otsust

Live demo: AI kokkuvõtte moodul

AI võtab sisse struktureeritud teadmusobjekte (KO), mis esindavad erinevaid tõendikilde, ning koondab need ühtseks ja loetavaks kokkuvõtteks.

Sisendi vaade (teadmusobjektid) Tokenite kasutus: 842/8192
// SISSE VÕETUD TÕENDIVOOG (JSON-LD)
KO-001 (Juhtumiraport):
"Kell 02:35 käivitus vaikne häire Keskandmekeskuses. Tagauks oli lukustamata. Valvur J. Kask leiti teadvuseta".
KO-002 (Valvekaamera logi):
"Kaamera 04 salvestas sinise kaubiku (771-BKV) lahkumise kell 02:15. Juhti ei saa tuvastada. Logid 02:00 kuni 02:30 on kustutatud".
KO-003 (Kahtlusaluse küsitlus):
"Kahtlusalune A. Tamm (771-BKV omanik) väidab alibit: 'Ööturg 22:00 kuni 03:00'. Staatus: KINNITAMATA".
KO-004 (Esialgne ekspertiis):
"USB-mälupulk (Ev-001) leiti riiuli 14 lähedalt. Sisaldab krüpteeritud partitsiooni. Leitud 'DarkSide' lunavara signatuuri jälgi."
KO-005 (Toksikoloogia raport):
"Valvur J. Kaski vereproov on zolpideemi (uinuti) suhtes positiivne. Annus viitab sunnitud manustamisele umbes 01:30."
KO-006 (ANPR tabamus):
"Sõiduk 771-BKV tuvastati kaamera #442 (Pärnu mnt) poolt suunaga lõunasse kell 02:45. Kiirus: 110 km/h."
KO-007 (Tunnistaja ütlus):
"Ööturu müüja M. Tamm (pole sugulane) väidab, et lett #42 suleti kell 22:00. See on vastuolus kahtlusaluse A alibiga."
KO-008 (Finantsluure):
"Rahakott 0x7a...f2, mis on seotud A. Tammiga, sai kell 03:15 2,5 BTC. Saatja rahakott on märgitud kui 'DarkSide Affiliate'."
KO-009 (Taustakontroll):
"A. Tamm: varasem süüdimõistmine (2021) kübervahendatud pettuse eest. Teadaolev seos isikuga 'The Broker' (kahtlusalune B)."
KO-010 (Võrgulogi):
"Tulemüüri hoiatus 02:10: väljaminev SSH-ühendus IP-le 185.x.x.x (Moldova). Eksporditi 4,2 GB andmeid."
KO-011 (Füüsiline tõend):
"Riiuli 14 käepidemelt tõsteti latentne sõrmejälg. Vastavus: A. Tamm (99,9% kindlus)."
KO-012 (Kahtlusaluse B nägemine):
"Patrull teatas, et isik, kes vastab 'The Brokeri' kirjeldusele, sisenes sõidukisse 771-BKV kell 01:45."
KO-013 (Tumeveebi vestlus):
"Postitus 'BreachForums' kell 03:30: 'Värske riigiandmebaas müügiks. Päritolu: Eesti.' Kasutaja: 'SilentNight'."
KO-014 (Sõiduki läbiotsimine):
"Sõiduk 771-BKV peatati kell 04:00. Sülearvuti (Ev-002) leiti kõrvalistuja istme alt. Juht A. Tamm peeti kinni."
KO-015 (Sülearvuti ekspertiis):
"Ev-002 sisaldab SSH-võtmeid, mis klapivad Keskandmekeskuse serveriga. Brauseri ajalugu näitab ligipääsu 'BreachForums'."
KO-016 (Kinnipidamisprotokoll):
"Kahtlusalune B ('The Broker') peeti kinni varjepaigas. Kinnitab, et A. Tamm palgati füüsilise ligipääsu tagamiseks."
Ülesanne: koonda KO-d juhtkokkuvõtteks.
Joonis 8: mitmest allikast tõendite kokkuvõtete simulatsioon.
Süsteemi andmed
● Töövalmis

Mudel: Mistral 7B (Ollama)

Sisend: JSON-LD voog

Kontekst: 8k tokenit

Režiim: õhuga eraldatud (offline)

Miks KO-d kokku võtta?

Kui AI teeb kokkuvõtte struktureeritud KO-dest (mitte suvalisest vabatekstist), väheneb väljamõtlemise risk, sest kokkuvõte peab tuginema teadmusgraafis juba kirjas olevatele „faktidele“.

Assistendi töölaud

Uurimistöö tööruumi interaktiivne prototüüp.

Prototüüp näitab mitme vidinaga töölauda. Kasuta vasakut menüüd vaadete vahetamiseks (Avaleht, Töölaud, Dokumendid, Analüüs, Vestlus) ning vali rippmenüüst roll, et näha rollipõhiseid seadistusi.

Vidinapõhine kasutajaliides

Töölaud kohandub kasutaja rollile. Uurija näeb graafi ja ajajoont, analüütik näeb stsenaariume ja hüpoteese.

Rollid

Vali rippmenüüst roll, et näha, kuidas kasutajaliides kohandub: Uurija, Analüütik, Juhendaja, Prokurör, Audiitor, AML roll, Audiosekretär.

Interface

Interactive prototype of the voice-first assistant designed for high-stress environments.

Key Features

1. Voice-First Interaction

Prioritizing voice lowers the cognitive barrier for articulating tacit knowledge, encouraging storytelling and in-the-moment narration.

2. Conversational Externalization

The AI acts as a Socratic partner, using "Intuition Pumps" to elicit hidden assumptions during the conversation.

3. Groundedness (GraphRAG)

Every answer is anchored in the Knowledge Graph. The UI explicitly links generated insights back to their source KOs.

4. Context-Aware Adaptation

Adapts interface and suggestions based on the user's current role and location.

5. EASCI Integration

Seamlessly bridges the gap between capturing raw Experience and Articulating it into structured knowledge.

Try it: Click the microphone icon in the prototype to simulate a voice capture session.

Cognitive Load Theory

Sweller (1988). Working memory is limited. In high-stress situations, the cognitive load of typing (visual-motor) competes with the task. Voice (auditory-verbal) uses a separate channel, reducing interference.

Socratic Method

The AI doesn't just record; it asks "Why?". "Why did you check the trunk first?" This forces the expert to make their implicit reasoning explicit.

Voice Efficiency

Speaking is 3x faster than typing (150 wpm vs 40 wpm). In high-stress environments, typing is a friction point that prevents knowledge capture.

Presenter Notes
  • Interactive Demo: This isn't a screenshot. It's the actual code running in an iframe.
  • Why Voice? It's not just convenience. It's about cognitive load. Police officers can't type while assessing a threat.
  • Socratic Partner: Emphasize that the AI is active, not passive. It probes for details.
  • EASCI Integration: This is the "E" (Experience) and "A" (Articulation) part of the loop happening in real-time.

Teabetsükkel

Kuidas AI põhjendused jäävad kontrollitavaks ja selgitatavaks

Mikrotsükkel (reaalaja järeldamine)
GraphRAG Hangi
GoT Reasoning Järelda
PROV-O Graph Koonda
Hetkefaas
SÜSTEEM VALMIS
Reaalaja mõõdikud
Ootan simulatsiooni käivitamist...
PROV: 0 nodes
CONF: --%
TOKENS: 0
> Süsteem on valmis. Ootan uusi teadmusobjekte...
Joonis 5: teabetsükkel töös.
Vasak paneel näitab kolmeastmelist mikrotsüklit: Hangi (GraphRAG), Järelda (Graph-of-Thought) ja Koonda (PROV-O). Parem paneel näitab makrotsüklit (1→2→3→4→5) koos mõõdikutega: mitu PROV sõlme tekkis, usaldusmäär ja tokenite kulu. Simulatsioon illustreerib, kuidas uurija kogemus ja tähelepanekud muutuvad AI toel struktureeritud, taaskasutatavaks teadmusobjektiks. Vajuta „Käivita“, et alustada. Värvilised sõlmed näitavad KO-de eri elutsükli etappe.

Teoreetiline alus

See raamistik on süsteemi tööpõhimõtte alus. Iga etapp seostub konkreetsete moodulite ja AI abiliste tööülesannetega.

Miks selline tsükkel?

Klassikalised mudelid ütlevad, et varjatud teadmus saab muutuda kirjalikuks, kuid jätavad sageli lahti, kuidas seda päriselt teha. Siin eristame kaks tegevust: esmalt selgitame mõttekäigu (Sõnastamine), seejärel korrastame selle (Struktureerimine). Nii saab AI aidata igas etapis konkreetse mõtlemisülesandega.

Etapid

  • 1. Kogemus: (Dewey) teadmine sünnib tegutsemisest, õppimine toimub töö käigus.
  • 2. Sõnastamine: (Dennett, Polanyi) selgitus tekib suunatud küsimuste ja dialoogi kaudu.
  • 3. Struktureerimine: (Peirce) paneb tähelepanekud loogilisse vormi ja seob need võimalike selgitustega.
  • 4. Kinnistamine: (Weick) enne „ametlikuks teadmuseks“ saamist vajab arusaam ühist kontrolli ja kooskõlastust.
  • 5. Uuendus: (Whitehead) teadmus peab jääma elavaks: täiendamine, parandamine ja vajadusel eemaldamine.
Dünaamiline, mitte sirgjooneline

Tavaline lähenemine näitab protsessi „sirge spiraalina“. Uurimistöö on tegelikult mitme tagasisideahelaga süsteem: uus teadmine võib viia uue kogemuseni ja kinnistamine võib nõuda tagasi pöördumist sõnastamise juurde.

Miks viis etappi?

Iga etapp teeb teadmusega eri tüüpi töö. Erinevalt neljaetapilistest mudelitest eristame sõnastamist ja struktureerimist, sest need vajavad erinevat tuge: dialoogi ja küsimuste abil esiletoomist vs korrastamist ja seostamist.

Arhitektuur

Sisemised komponendid ja tehisintellekti abiliste koostöö.

C4Context title Süsteemi konteksti diagramm AI Investigatorile Person(investigator, "Uurija", "Analüütik, ametnik, juht") Enterprise_Boundary(b0, "Asutuse piir") { System(ai_system, "AI Investigator", "Allikapõhine analüüs, hüpoteesid, teadmuse talletamine") } System_Ext(data_sources, "Andmeallikad", "Pangad, registrid, logid") System_Ext(integrations, "EL koostöö", "Europol, Interpol, JIT") Rel(investigator, ai_system, "Päringud ja ülevaatus") Rel(ai_system, data_sources, "Võtab andmed sisse") Rel(ai_system, integrations, "Jagab mustreid") UpdateLayoutConfig($c4ShapeInRow="4", $c4BoundaryInRow="1") UpdateRelStyle(investigator, ai_system, $textColor="blue", $lineColor="blue")
Tööjaotus

Erinevad abilised teevad erinevaid ülesandeid (info leidmine ja koondamine vs põhjendamine). Hindamismootor jälgib pidevalt, et väljund püsiks kontrollitav ja kvaliteetne.

Adversarial Debate Model (Vastandav Mõtlemine)

"One agent proposes a hypothesis; another's only job is to find flaws. This stress-tests theories and avoids confirmation bias."

A1
Proposer: "Hypothesis: It's Tamm. He was at the scene."
A2
Critic: "Flaw found: Alibi is unverified. Camera 2 is empty."
✓
Outcome: New Task → Verify Alibi

Single-Agent Reasoning

1. Agent generates hypothesis

2. Agent evaluates own hypothesis

3. Agent confirms own reasoning

4. THEN hypothesis accepted

Problem: Confirmation bias.

Adversarial Debate (TacitFlow)

Proposer (Agent 1):

"It's Tamm. He was at the scene."

Critic (Agent 2):

Flaw 1: Alibi is unverified

Flaw 2: Camera 2 shows nothing

Flaw 3: Motive unclear

Outcome:

New Task: Verify Alibi → Test hypothesis.

TacitFlow Implementation (Roadmap: Phase 3)

  • Current State (Pilot): Single-agent reasoning with human oversight; manual critique by analysts.
  • Planned Enhancement: Dual-agent debate where Critic is incentivized solely to find logical flaws.
  • Basis: "Debate" models (Irving et al., 2018) and "Reflexion" (Shinn et al., 2023) self-correction.
Cognitive Rationale

Goal: Prevent "groupthink" and confirmation bias (Nickerson, 1998).

Mechanism: Dual-agent debate forces explicit consideration of disconfirming evidence (Irving et al., 2018).

IJCAI Logical Reasoning Survey

IJCAI 2025's survey splits reasoning gaps into logical QA vs logical consistency. Solver-based pipelines need NL→symbolic translators plus SAT/FOL tooling yet drop facts. Adversarial debate sidesteps this by keeping reasoning in natural language. (Cheng et al., 2025)

Presenter Notes
  • This is "Future Work" but critical for credibility.
  • Admit that LLMs are prone to "syccophancy" (agreeing with the user).
  • The "Critic" agent is the solution to this.

Abductive Reasoning (Abduktiivne Arutlus)

"Abduction is the process of forming explanatory hypotheses. It is the only logical operation which introduces any new idea." (C.S. Peirce, 1931)

Linear (Deductive)

Premise: Rule
↓
Premise: Case
↓
Conclusion (Certain)

Fragile: If one premise fails, the chain breaks.

Branching (Abductive)

Observation: "Van at Scene"
H1: Delivery
✗
H2: Collusion
✓
H3: Coercion
?
Best Explanation Selected

Resilient: Survives uncertainty by weighing options.

Linear Reasoning (Deductive)

IF suspect has motive

AND suspect has means

AND suspect at scene

THEN suspect is guilty

Problem: Premises must be certain.

Abductive Reasoning (Detective)

OBSERVATIONS:

  • Warehouse breach (02:00-04:00)
  • Logs deleted
  • Van 771-BKV on camera

HYPOTHESES:

H1: A. Tamm & J. Kask colluding (Confidence: 0.73)

H2: J. Kask victim (Confidence: 0.21)

H3: Legitimate delivery (Confidence: 0.06)

NEXT STEPS:

Verify Tamm's access logs to test H1.

The Logic of Investigation

Type Formula Certainty
Deduction Rule + Case = Result Certain
Induction Cases = Rule Probabilistic
Abduction Result + Rule = Case Creative / Plausible

Expert reasoning in policing is primarily abductive: guessing the cause from the effects.

The AI Performance Gap

Current AI models struggle with abduction. On the ART Benchmark, AI scores ~69% vs 91% for humans (Bhagavatula et al., 2020).

Implication: Full automation of the "conclusion" phase is not possible. The AI generates hypotheses, but the human must select the best one.

TacitFlow Implementation (Phase 3)
  • Current State: Manual abductive reasoning by analysts.
  • Planned: AI generates 3-5 competing hypotheses (e.g., "Collusion" vs "Coercion") and suggests discriminating evidence.
  • Goal: Support the analyst's "Satisficing" process by surfacing relevant precedents.
Inference to the Best Explanation

The modern name for abduction. Given surprising observations, generate hypotheses that would explain them, then select the best based on explanatory virtues (simplicity, scope).

Satisficing

Herbert Simon (1956). Accepting a solution that is "good enough" rather than optimal. Experts satisfice by recognizing situations quickly. TacitFlow supports this by surfacing relevant precedents.

ACL Findings 2025

The RECV benchmark decomposes 1,500 claims into deductive vs abductive atoms. Deductive items stay solvable, but every model craters on abductive rows (Dougrez-Lewis et al., 2025).

Presenter Notes
  • Sherlock Holmes Logic: Holmes didn't deduce; he abducted. He guessed the best explanation.
  • The Gap: AI is great at math (deduction) and patterns (induction), but terrible at creative guessing (abduction).
  • Human Role: This is why the human is essential. The AI proposes; the human decides.

TacitFlow Alternatives

Why a custom airgapped solution? Evaluating TacitFlow against market alternatives.

Dimension Palantir Gotham IBM i2 Analyst ChatGPT/Claude TacitFlow
Cost & Licensing
Pricing Model Per-user annual
€50k+ / analyst 		Perpetual + maint
€25k + 20% 		Metered API
Variable		 Tiered models
€36k (infra)
Lock-in Risk High
Proprietary fmt		 Medium
Some export		 High
Cloud-only		 Low
Open Standards
Sovereignty & Security
Data Sovereignty Configurable
On-prem costly 		Full control
On-prem		 None
US Cloud		 Air-gapped
100% Sovereign
LED Compliance Possible
Audit needed		 Possible
Manual		 Non-compliant
Data export 		Native
By Design
Knowledge Management
Tacit Knowledge No
Explicit only		 No
Visual only		 No
Stateless		 Core Feature
EASCI Framework
Market Analysis
  • Lock-in: Proprietary formats hold data hostage. TacitFlow uses open W3C standards.
  • vs Palantir: Palantir is for explicit data fusion, not tacit reasoning. Cost-prohibitive for small agencies.
  • vs ChatGPT: Public LLMs violate Data Sovereignty and LED compliance.
Unique Value Proposition
  • Sovereign: Air-gapped & On-premise.
  • Specialized: Built for Tacit Knowledge.
  • Predictable: Fixed hardware cost.
  • Compliant: Automated "Smart Forgetting".

Operatiivsed ja õiguslikud riskid

Aeglasemad uurimised

Käsitsi info töötlemine tekitab kitsaskohti ja pikendab juhtumite lahendamise aega.

Oluliste seoste märkamata jäämine

Suurem risk, et tõendite, isikute ja sündmuste vahelised kriitilised seosed jäävad avastamata.

Ebaühtlane arutluskäik

Erinevad lähenemised sarnastele juhtumitele toovad kaasa kvaliteedi kõikumise.

Õiguslik haavatavus

Suurem risk olukordades, kus otsuseid ei ole võimalik hiljem piisavalt selgitada ega põhjendada.

Interaktiivne demo: Mobiil + Töölaud

Koostööpõhine hüpoteeside töövoog – välitöötajalt analüütikuni reaalajas.

Mobiilirakendus Häälpõhine jäädvustus välitöös
Töölauarakendus Uurimisplatvorm (A4 formaat)

Välitöö jäädvustamine

Ametnikud kasutavad häält tähelepanekute jäädvustamiseks patrulli, intervjuude või kontrollide ajal. Mobiililiides prioriseerib kiirust ja minimaalset kognitiivset koormust.

Süvaanalüüs

Analüütikud pääsevad ligi täielikule teadmusgraafile, olemi seostele ja arutlusahelatele töölaua platvormi mitme-vidina paigutuse kaudu.

Mobiilirakendus

Välitöötaja kasutab häälsisestust tõendite ja tähelepanekute kiireks jäädvustamiseks sündmuskohal.

Töölauarakendus

Analüütik näeb reaalajas uuenevat teadmusgraafi ja saab kohe uute tõenditega tööle hakata.

Sünkroniseerimine

Mobiilis jäädvustatud info ilmub koheselt töölaua graafile – koostöö ilma viivituseta.

AI igapäevatöös

Tehisintellekti kasutatakse päris uurimistöös.

Praktiline kasu on mõõdetav

Vaadatakse, kas lahendus aitab päriselt tööd kiiremini ja selgemalt teha.

Lahendus sobib päris tööolukorda

Arvestatakse kohe õiguslikke, turvalisuse ja töökorralduslikke nõudeid.

AI-d kasutatakse turvaliselt

On selged reeglid, kuidas ja milleks tehisintellekti tohib kasutada.