Eshan Jayamanne, Fundador y CEO de Krane – Serie de Entrevistas

Eshan Jayamanne, Fundador y CEO de Krane, combina una profunda experiencia en la industria de la construcción con una formación en ingeniería, análisis y tecnología. Antes de fundar Krane en 2023, trabajó en proyectos importantes para organizaciones como Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF y Caltrans, centrándose en la mejora de la productividad, la optimización de la cadena de suministro, la construcción lean y la eficiencia operativa. Su experiencia en la gestión de proyectos de construcción complejos expuso los persistentes desafíos de coordinación y adquisición de la industria, lo que lo inspiró a desarrollar tecnología que ayude a los equipos a tomar mejores decisiones y reducir retrasos costosos.

Krane es una plataforma de cadena de suministro de construcción impulsada por IA diseñada para mejorar la visibilidad y la coordinación en la adquisición, el manejo de materiales y las operaciones del proyecto. La plataforma utiliza agentes de IA para automatizar tareas como el seguimiento de materiales, la gestión de proveedores, la identificación de riesgos y la reconciliación de facturas, lo que ayuda a los equipos de construcción a reducir retrasos y mejorar la eficiencia. Centrada en proyectos a gran escala como centros de datos, instalaciones de atención médica y desarrollos de infraestructura, Krane busca modernizar uno de los flujos de trabajo más fragmentados y intensivos en datos de la industria de la construcción.

Pasaste años trabajando en ingeniería de construcción, análisis de producción, optimización de proyectos y proyectos de infraestructura a gran escala antes de fundar Krane. Después de ver de primera mano cómo los retrasos en la adquisición, los problemas de seguimiento de materiales y los flujos de trabajo fragmentados afectaban los proyectos importantes, ¿cuál fue el momento específico que te convenció de que la IA podría resolver problemas con los que la industria de la construcción había luchado durante décadas?

Pasé más de una década trabajando en proyectos complejos de energía, infraestructura y centros de datos, incluyendo proyectos para empresas como Microsoft y Chevron. No importaba el tamaño del proyecto, siempre veía los mismos desafíos: los equipos estaban abrumados por presentaciones, los materiales se liberaban con retraso y las entregas no se coordinaban correctamente, lo que creaba retrasos costosos.

Lo que me convenció de que la IA podría hacer una diferencia fue ver cuánto de este trabajo aún se gestionaba a través de hojas de cálculo desconectadas, correos electrónicos y llamadas telefónicas. Los equipos de construcción no carecían de experiencia; estaban gastando demasiado tiempo persiguiendo información a través de flujos de trabajo fragmentados.

Los avances recientes en IA hicieron posible leer especificaciones de construcción, dibujos, horarios y registros de adquisición, y luego automatizar muchas de las tareas de coordinación que tradicionalmente requerían un esfuerzo manual significativo. Fue entonces cuando quedó claro que la IA podría ayudar a cambiar la carga operativa de los equipos del proyecto y darles más tiempo para centrarse en la construcción.

Esa idea finalmente se convirtió en Krane. Hoy en día, la plataforma gestiona más de $17 mil millones en proyectos de construcción activos en todo Estados Unidos y recientemente recaudó una ronda de financiación de $9 millones para continuar expandiendo nuestro equipo de operaciones de construcción nativo de IA.

La construcción históricamente ha quedado atrás de industrias como las finanzas y el software en la adopción de tecnología. ¿Por qué crees que la actual ola de IA es diferente, y por qué la industria finalmente está lista para sistemas más autónomos?

La industria enfrenta dos desafíos al mismo tiempo: la creciente complejidad de los proyectos y la escasez de mano de obra. La demanda y la complejidad de los centros de datos, las instalaciones de atención médica y otros proyectos a gran escala están ejerciendo más presión sobre las cadenas de suministro de construcción que nunca antes. Al mismo tiempo, los profesionales experimentados se jubilan más rápido de lo que se les reemplaza.

Herramientas como ChatGPT también ayudaron a demostrar lo que la IA podría hacer de manera práctica y amigable para el usuario. Eso hizo que la tecnología se sintiera mucho más accesible y aceleró la adopción de soluciones de IA construidas para industrias específicas, incluyendo la construcción.

Hoy en día, los equipos de construcción se les pide que entreguen proyectos más grandes y complejos con menos margen de error, al mismo tiempo que gestionan cadenas de suministro volátiles y difíciles de predecir. Es por eso que vemos tanto interés en la IA. La industria no adopta tecnología por la tecnología en sí; está buscando formas prácticas de ayudar a los equipos a gestionar la complejidad, mantener la visibilidad y mantener los proyectos en marcha.

Krane se describe a sí misma como una plataforma de cadena de suministro de construcción impulsada por IA. ¿Cuáles son las mayores ineficiencias que aún existen hoy en día en la adquisición, las presentaciones, las entregas y la coordinación de proveedores que la mayoría de las personas fuera de la industria no se dan cuenta?

La mayoría de las personas se sorprenden al ver cuánta de la adquisición de construcción aún se ejecuta a través de hojas de cálculo, correos electrónicos, llamadas telefónicas y seguimiento manual. Un proyecto grande puede involucrar cientos de materiales, docenas de proveedores, miles de documentos y horarios que cambian constantemente, sin embargo, muchas decisiones de adquisición aún se toman en función de estimaciones de proveedores, experiencia histórica y suposiciones sobre las condiciones del mercado.

Al examinar los proyectos que se ejecutan en Krane, encontramos que muchos de los retrasos en el cronograma y los sobrecostos más costosos se podían remontar a decisiones de adquisición tomadas meses antes. El desafío era identificar los riesgos lo suficientemente pronto como para hacer algo al respecto.

En nuestros propios datos, los riesgos de adquisición surgieron en promedio 47 días antes de que aparecieran en el cronograma del proyecto. Eso significa que los equipos pueden tener semanas de exposición a un riesgo antes de que se vuelva lo suficientemente visible como para tomar medidas.

Es exactamente por eso que lanzamos Procurement OS. El módulo Procurement OS de Krane lleva la inteligencia de la cadena de suministro en vivo directamente a los flujos de trabajo de adquisición. Dado que Krane ya gestiona el flujo diario de materiales en más de $17 mil millones en proyectos de construcción activos, podemos capturar tiempos de entrega reales, rendimiento de los proveedores, tiempos de ciclo de presentación y disponibilidad de materiales a medida que ocurren.

Procurement OS identifica automáticamente materiales críticos desde las especificaciones del proyecto, establece tiempos de entrega en vivo, califica a los proveedores en función de su rendimiento real y examina las ofertas para garantizar el cumplimiento antes de que se otorguen. Estamos moviendo la construcción desde la adquisición por suposición a la adquisición por evidencia.

Muchas empresas de IA se centran en generar información, mientras que Krane parece estar moviéndose hacia agentes de IA que pueden ejecutar tareas de manera activa. ¿Cómo ves la evolución del papel de la IA desde asistente a operador dentro de los flujos de trabajo de construcción?

Creemos que la próxima evolución de la IA en la construcción es moverse de proporcionar información a ayudar a los equipos a ejecutar el trabajo. Los proyectos de construcción generan una cantidad enorme de datos, pero identificar un problema es solo el primer paso. Los equipos aún necesitan coordinar con los proveedores, validar los tiempos de entrega, gestionar las presentaciones y mantener los materiales en movimiento.

Es por eso que hemos construido un equipo de construcción de IA donde cada agente es dueño de una parte específica del flujo de trabajo de materiales.

• Milo convierte especificaciones, dibujos y horarios en registros de presentación y adquisición completos en minutos
• Arlo conecta horarios, presentaciones y registros de adquisición aislados en un solo sistema y proporciona una estrategia de adquisición clara para los equipos de preconstrucción
• Chase sigue el rastro de los socios comerciales para priorizar las presentaciones, validar los tiempos de entrega y los estados de los materiales
• Lana crea plantillas de presentación y control de calidad para que los contratistas generales y los socios comerciales puedan mejorar la calidad de los paquetes de presentación y presentarlos a tiempo
• Rio automatiza la programación de entregas, evita conflictos y analiza el uso de equipos
• Theo controla el proceso de adquisición desde la comparación de cotizaciones, la creación de RFP hasta la entrega

Los humanos aún toman las decisiones importantes, pero la IA maneja el trabajo que históricamente consumió horas del día de un equipo del proyecto.

Los centros de datos se han convertido en uno de los principales focos de Krane. A medida que la demanda de IA impulsa un auge de la construcción de infraestructura digital a nivel mundial, ¿qué nuevos desafíos de la cadena de suministro están surgiendo que las herramientas de gestión de proyectos tradicionales tienen dificultades para manejar?

Los centros de datos están exponiendo los límites de los procesos de adquisición tradicionales.

Muchos de los componentes críticos que alimentan estas instalaciones ahora tienen tiempos de entrega extraordinariamente largos. Los transformadores de potencia pueden tardar tres a cinco años en adquirirse, mientras que el equipo de media tensión puede superar las 60 semanas. Al mismo tiempo, el equipo eléctrico y mecánico puede representar hasta el 75% del precio máximo garantizado del proyecto, lo que significa que las decisiones de adquisición conllevan consecuencias financieras enormes.

Las herramientas de gestión de proyectos tradicionales están diseñadas para rastrear el estado del proyecto después de que ya se han tomado las decisiones. No proporcionan visibilidad en tiempo real del rendimiento del proveedor, los tiempos de entrega cambiantes o las restricciones de la cadena de suministro emergentes.

Procurement OS aborda estos desafíos. Al aprovechar los datos de la cadena de suministro en vivo de proyectos activos, los equipos pueden tomar decisiones de adquisición basadas en lo que está sucediendo en el mercado hoy en día, en lugar de lo que sucedió en el último proyecto.

Una de las mayores preocupaciones en torno a los agentes de IA es la confianza. En la construcción, donde los retrasos o los errores pueden tener consecuencias de millones de dólares, ¿cómo equilibras la automatización con la supervisión humana?

La confianza es fundamental porque las decisiones de construcción tienen consecuencias reales en el cronograma y el presupuesto.

Nuestra filosofía es que la IA debe manejar la coordinación, mientras que las personas siguen siendo responsables del juicio y la toma de decisiones. Cada acción de IA en Krane incluye una puntuación de confianza, las decisiones críticas requieren aprobación humana y la actividad se registra a través de registros de auditoría. Eso da a los equipos visibilidad sobre lo que está haciendo el sistema y por qué.

El otro lado de la confianza es los resultados. En nuestro portfolio, Krane ha rastreado más de 2,000 riesgos de la cadena de suministro antes de que llegaran al lugar de trabajo y ha ayudado a los clientes a lograr una tasa de entrega a tiempo del 92%. Cuando los equipos ven consistentemente identificados los riesgos y la coordinación sucediendo más rápido, la confianza sigue de manera natural.

Los proyectos de construcción a menudo involucran a docenas de contratistas, subcontratistas, proveedores y partes interesadas que trabajan en sistemas desconectados. ¿Cuán difícil es crear una verdadera fuente de verdad única, y qué papel juega la IA en hacer que eso sea posible?

Es uno de los problemas más difíciles en la construcción.

La información del proyecto se extiende a través de múltiples partes interesadas y sistemas. Los contratistas generales, subcontratistas, propietarios, proveedores y consultores están trabajando desde diferentes fuentes de datos, lo que crea brechas, información contradictoria y retrasos.

La IA juega un papel importante porque puede conectar e interpretar información a través de esos entornos. Krane reúne horarios, dibujos, registros de adquisición, presentaciones, entregas y comunicaciones de proveedores en un solo entorno donde los equipos pueden ver el estado actual del proyecto en tiempo real.

Cuando todos trabajan con la misma información, los equipos ganan una mejor visibilidad para ayudarlos a tomar decisiones más rápidas e informadas en todo el ciclo de vida del proyecto. Tan importante como eso es que les permite a las organizaciones aprender de un proyecto y aplicar esas ideas al siguiente. Históricamente, mucho de ese conocimiento vivía en hojas de cálculo, correos electrónicos y la experiencia individual de los miembros del equipo, lo que hacía que fuera difícil llevarlo adelante. Al capturar y estructurar los datos de la cadena de suministro a través de los proyectos, Krane ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones de adquisición y planificación con el tiempo.

Krane se integra con plataformas ya utilizadas en la industria en lugar de intentar reemplazarlas. ¿Crees que el futuro de la IA en la construcción se basará en la mejora de los ecosistemas de software existentes o en sistemas operativos completamente nuevos para la construcción?

En el corto plazo, la mejora es esencial.

Las empresas de construcción han invertido mucho en plataformas como Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint y Oracle (ORCL ) Primavera P6. Pedirles que reemplacen esos sistemas no es realista, y francamente, no es necesario.

Nuestro enfoque es integrarnos con las herramientas que los equipos ya utilizan y crear una capa conectada a través de ellas. Eso permite a los clientes seguir trabajando dentro de flujos de trabajo familiares mientras se benefician de la adquisición, el manejo de materiales y la coordinación de la cadena de suministro impulsada por IA.

Con el tiempo, creo que veremos más sistemas nativos de IA. Pero las empresas que tengan éxito serán las que se ajusten naturalmente al ecosistema de tecnología de la construcción en lugar de obligar a los clientes a empezar desde cero.

La industria de la IA en general se está moviendo rápidamente hacia flujos de trabajo de agentes. ¿Qué lecciones de la construcción podrían aprender otras industrias sobre la implementación de agentes de IA en entornos donde la ejecución y la logística del mundo real son tan importantes como los flujos de trabajo digitales?

Una lección es que la IA se vuelve mucho más valiosa cuando se conecta a los datos operativos.

Procurement OS funciona porque no se basa en modelos teóricos de cómo deberían funcionar las cadenas de suministro de construcción. Se basa en el movimiento real de materiales a través de proyectos activos. Cada decisión tomada en Krane crea datos que ayudan a mejorar la ejecución del proyecto en el futuro.

Hemos visto que eso resuena con clientes que van desde sistemas de atención médica hasta algunos de los contratistas más grandes de la industria, incluyendo Boldt, HITT Contracting, UCSF Health y Juneau Construction. No están buscando IA que simplemente genere información; quieren sistemas que ayuden a los equipos a tomar mejores decisiones y ejecutar el trabajo de manera más eficiente.

Otra lección es que la ejecución es más importante que las ideas. Identificar un problema es útil, pero resolverlo es donde se crea el valor. En industrias donde las operaciones físicas y la logística son importantes, la IA necesita ayudar a las organizaciones a tomar medidas.

Mirando hacia adelante cinco años, ¿cómo se ve un proyecto de construcción completamente coordinado por IA? ¿Qué decisiones seguirán siendo propiedad de los humanos, y qué partes de la ejecución del proyecto se espera que los sistemas inteligentes gestionen de manera autónoma?

Creo que veremos a la IA profundamente integrada en toda la cadena de suministro de construcción.

Las tareas que son altamente repetitivas, administrativas y consumen el día de un equipo del proyecto se volverán cada vez más automatizadas.

En muchos sentidos, ya estamos moviéndonos en esa dirección con Procurement OS y nuestro equipo de construcción de IA. La visión es un sistema que aprende de cada proyecto y ayuda a los equipos a tomar mejores decisiones más temprano en el ciclo de vida del proyecto.

Dicho eso, la construcción siempre será un negocio de personas. La estrategia del proyecto, la gestión de las partes interesadas, las negociaciones comerciales, y las decisiones de compensación importantes seguirán requiriendo juicio y experiencia humanos. La IA manejará más de la carga operativa, mientras que las personas se centrarán en el liderazgo, las relaciones y la toma de decisiones.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Krane.