Eshan Jayamanne, Fundador e CEO da Krane – Série de Entrevistas

Eshan Jayamanne, Fundador e CEO da Krane, combina profunda especialização na indústria da construção com um background em engenharia, análise e tecnologia. Antes de fundar a Krane em 2023, ele trabalhou em projetos importantes para organizações como Microsoft, Chevron, UCSF e Caltrans, com foco em melhoria da produtividade, otimização da cadeia de suprimentos, construção enxuta e eficiência operacional. Sua experiência na gestão de projetos de construção complexos expôs os desafios persistentes de coordenação e aquisição na indústria, inspirando-o a desenvolver tecnologia que ajude as equipes a tomar melhores decisões e reduzir atrasos custosos.

Krane é uma plataforma de cadeia de suprimentos de construção impulsionada por IA, projetada para melhorar a visibilidade e a coordenação em todo o processo de aquisição, gestão de materiais e operações de projeto. A plataforma usa agentes de IA para automatizar tarefas como rastreamento de materiais, gestão de fornecedores, identificação de riscos e reconciliação de faturas, ajudando as equipes de construção a reduzir atrasos e melhorar a eficiência. Com foco em projetos de grande escala, como centros de dados, instalações de saúde e desenvolvimentos de infraestrutura, a Krane visa modernizar uma das workflows mais fragmentadas e intensivas em dados da indústria da construção.

Você passou anos trabalhando em engenharia de construção, análise de produção, otimização de projetos e projetos de infraestrutura de grande escala antes de fundar a Krane. Depois de ver pessoalmente como atrasos na aquisição, problemas de rastreamento de materiais e workflows fragmentados afetaram projetos importantes, qual foi o momento específico que o convenceu de que a IA poderia resolver problemas com os quais a indústria da construção havia lutado por décadas?

Eu passei mais de uma década trabalhando em projetos complexos de energia, infraestrutura e centros de dados, incluindo liderar projetos para empresas como Microsoft e Chevron. Não importa o tamanho do projeto, eu continuei vendo os mesmos desafios: as equipes estavam sobrecarregadas com submittals, materiais eram liberados com atraso e entregas não eram coordenadas corretamente, criando atrasos custosos.

O que me convenceu de que a IA poderia fazer uma diferença foi ver como muito desse trabalho ainda era gerenciado por meio de planilhas desconectadas, e-mails e ligações telefônicas. As equipes de construção não estavam faltando expertise; elas estavam gastando muito tempo perseguindo informações em workflows fragmentados.

Os avanços recentes em IA tornaram possível ler especificações de construção, desenhos, cronogramas e registros de aquisição, e então automatizar muitas das tarefas de coordenação que tradicionalmente exigiam um esforço manual significativo. Foi quando ficou claro que a IA poderia ajudar a mudar a carga operacional para longe das equipes de projeto e dar a elas mais tempo para se concentrar em construir.

Essa ideia eventualmente se tornou a Krane. Hoje, a plataforma gerencia mais de $17 bilhões em projetos de construção ativos em toda a América do Norte e recentemente levantou uma rodada de financiamento de $9 milhões para continuar expandindo nossa equipe de operações de construção nativa em IA.

A construção historicamente ficou atrás de indústrias como finanças e software na adoção de tecnologia. Por que você acredita que a onda atual de IA é diferente, e por que a indústria finalmente está pronta para sistemas mais autônomos?

A indústria está enfrentando dois desafios ao mesmo tempo: aumento da complexidade do projeto e uma crescente escassez de mão de obra. A demanda e a complexidade de centros de dados, instalações de saúde e outros projetos de grande escala estão colocando mais pressão nas cadeias de suprimentos de construção do que nunca. Ao mesmo tempo, profissionais experientes estão se aposentando mais rápido do que estão sendo substituídos.

Ferramentas como o ChatGPT também ajudaram a demonstrar o que a IA poderia realmente fazer de forma prática e amigável. Isso tornou a tecnologia muito mais acessível e acelerou a adoção de soluções de IA construídas para indústrias específicas, incluindo a construção.

Hoje, as equipes de construção estão sendo solicitadas a entregar projetos maiores e mais complexos com menos margem de erro, enquanto gerenciam cadeias de suprimentos voláteis e difíceis de prever. É por isso que estamos vendo tanto interesse em IA. A indústria não está adotando tecnologia por tecnologia em si; está procurando maneiras práticas de ajudar as equipes a gerenciar a complexidade, manter a visibilidade e manter os projetos em andamento.

A Krane se descreve como uma plataforma de cadeia de suprimentos de construção nativa em IA. Quais são as principais ineficiências que ainda existem hoje em aquisição, submittals, entregas e coordenação de fornecedores que a maioria das pessoas fora da indústria não percebe?

A maioria das pessoas fica surpresa com o quanto da aquisição de construção ainda é feita por meio de planilhas, e-mails, ligações telefônicas e follow-up manual. Um projeto grande pode envolver centenas de materiais, dezenas de fornecedores, milhares de documentos e cronogramas constantemente mudando, no entanto, muitas decisões de aquisição ainda são feitas com base em estimativas de fornecedores, experiência histórica e suposições sobre condições de mercado.

Ao examinar os projetos que executam na Krane, encontramos que muitos dos atrasos de cronograma e excessos de orçamento mais custosos poderiam ser rastreados até decisões de aquisição feitas meses antes. O desafio era identificar riscos cedo o suficiente para fazer algo sobre eles.

Em nossos próprios dados, os riscos de aquisição surgiram em média 47 dias antes de aparecerem no cronograma do projeto. Isso significa que as equipes podem ter semanas de exposição a um risco antes que ele se torne visível o suficiente para tomar medidas.

É exatamente por isso que lançamos o Procurement OS. O módulo Procurement OS da Krane traz inteligência de cadeia de suprimentos ao vivo diretamente para os fluxos de trabalho de aquisição. Como a Krane já gerencia o fluxo diário de materiais em mais de $17 bilhões em projetos de construção ativos, podemos capturar lead times reais, desempenho de fornecedores, tempos de ciclo de submittals e disponibilidade de materiais à medida que acontecem.

O Procurement OS identifica automaticamente materiais críticos a partir de especificações do projeto, benchmark de lead times, pontua fornecedores com base no desempenho real e verifica licitações para conformidade antes que sejam concedidas. Estamos mudando a aquisição de construção de aquisição por suposição para aquisição por evidência.

Muitas empresas de IA se concentram em gerar insights, enquanto a Krane parece estar se movendo em direção a agentes de IA que podem executar tarefas ativamente. Como você vê o papel da IA evoluindo de assistente para operador dentro dos fluxos de trabalho de construção?

Acreditamos que a próxima evolução da IA na construção é mover-se de fornecer informações para ajudar as equipes a executar o trabalho. Os projetos de construção geram uma quantidade enorme de dados, mas identificar um problema é apenas o primeiro passo. As equipes ainda precisam coordenar fornecedores, validar lead times, gerenciar submittals e manter os materiais em movimento.

É por isso que construímos uma equipe de construção de IA onde cada agente possui uma parte específica do fluxo de trabalho de materiais.

• Milo transforma especificações, desenhos e cronogramas em logs de submittal e aquisição completos em minutos
• Arlo conecta cronogramas, submittals e logs de aquisição isolados em um sistema e fornece uma estratégia de aquisição clara para as equipes de pré-construção
• Chase segue com os parceiros comerciais para priorizar submittals, validar lead times e status de materiais
• Lana cria modelos de submittal e QCs para que as GCs e os parceiros comerciais possam melhorar a qualidade dos pacotes de submittal e submetê-los no prazo
• Rio automatiza a programação de entregas, evita conflitos e analisa o uso de equipamentos
• Theo controla o processo de aquisição desde a comparação de cotações, criação de RFP até a entrega

Os seres humanos ainda tomam as decisões importantes, mas a IA lida com o trabalho que historicamente consumia horas do dia de uma equipe de projeto.

Os centros de dados se tornaram uma das principais áreas de foco da Krane. À medida que a demanda por IA impulsiona um boom de construção global de infraestrutura digital, quais são os novos desafios de cadeia de suprimentos que estão surgindo que as ferramentas de gerenciamento de projetos tradicionais têm dificuldade em lidar?

Os centros de dados estão expostos os limites dos processos de aquisição tradicionais.

Muitos dos componentes críticos que alimentam essas instalações agora têm tempos de lead extraordinariamente longos. Transformadores de potência podem levar três a cinco anos para serem adquiridos, enquanto o switchgear de média tensão pode exceder 60 semanas. Ao mesmo tempo, equipamentos elétricos e mecânicos podem representar até 75% do preço máximo garantido de um projeto, o que significa que as decisões de aquisição têm consequências financeiras enormes.

As ferramentas de gerenciamento de projetos tradicionais são projetadas para rastrear o status do projeto após as decisões terem sido tomadas. Elas não fornecem visibilidade em tempo real do desempenho do fornecedor, lead times em mudança ou restrições de cadeia de suprimentos emergentes.

O Procurement OS aborda esses desafios. Ao aproveitar dados de cadeia de suprimentos ao vivo de projetos ativos, as equipes podem tomar decisões de aquisição com base no que está acontecendo no mercado hoje, em vez do que aconteceu no último projeto.

Uma das principais preocupações em torno dos agentes de IA é a confiança. Na construção, onde atrasos ou erros podem ter consequências de milhões de dólares, como você equilibra a automação com a supervisão humana?

A confiança é crítica porque as decisões de construção têm consequências reais de cronograma e orçamento.

Nossa filosofia é que a IA deve lidar com a coordenação, enquanto as pessoas permanecem responsáveis pelo julgamento e tomada de decisões. Cada ação de IA na Krane inclui uma pontuação de confiança, decisões críticas exigem aprovação humana e a atividade é registrada por meio de rastros de auditoria. Isso dá às equipes visibilidade sobre o que o sistema está fazendo e por quê.

O outro lado da confiança é o resultado. Em nosso portfólio, a Krane rastreou mais de 2.000 riscos de cadeia de suprimentos antes que eles chegassem ao local da obra e ajudou os clientes a alcançar uma taxa de entrega no prazo de 92%. Quando as equipes veem consistentemente riscos identificados mais cedo e a coordenação acontecendo mais rápido, a confiança segue naturalmente.

Os projetos de construção frequentemente envolvem dezenas de contratantes, subcontratantes, fornecedores e partes interessadas trabalhando em sistemas desconectados. Quão difícil é criar uma verdadeira fonte única de verdade, e qual é o papel da IA em tornar isso possível?

É um dos problemas mais difíceis na construção.

A informação do projeto é espalhada por vários stakeholders e sistemas. Contratantes, subcontratantes, proprietários, fornecedores e consultores estão todos trabalhando a partir de diferentes fontes de dados, o que cria lacunas, informações conflitantes e atrasos.

A IA desempenha um papel importante porque pode conectar e interpretar informações em todos esses ambientes. A Krane reúne cronogramas, desenhos, logs de aquisição, submittals, entregas e comunicações de fornecedores em um único ambiente onde as equipes podem ver o estado atual do projeto em tempo real.

Quando todos estão trabalhando com as mesmas informações, as equipes ganham melhor visibilidade para ajudá-las a tomar decisões mais rápidas e informadas em todo o ciclo de vida do projeto. Além disso, permite que as organizações aprendam com um projeto e apliquem essas lições ao próximo. Historicamente, muito desse conhecimento vivia em planilhas, e-mails e experiência individual dos membros da equipe, tornando difícil levá-lo adiante. Ao capturar e estruturar dados de cadeia de suprimentos em projetos, a Krane ajuda as equipes a tomar melhores decisões de aquisição e planejamento ao longo do tempo.

A Krane se integra a plataformas já usadas em toda a indústria, em vez de tentar substituí-las. Você acredita que o futuro da IA de construção será construído em torno da ampliação dos ecossistemas de software existentes ou sistemas operacionais completamente novos para a construção?

No curto prazo, a ampliação é essencial.

As empresas de construção investiram pesadamente em plataformas como Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint e Oracle Primavera P6. Pedir que elas substituam esses sistemas não é realista e, francamente, não é necessário.

Nossa abordagem é integrar com as ferramentas que as equipes já usam e criar uma camada conectada nelas. Isso permite que os clientes continuem trabalhando dentro de fluxos de trabalho familiares, enquanto se beneficiam da aquisição de IA, gestão de materiais e coordenação de cadeia de suprimentos.

Com o tempo, acredito que veremos mais sistemas nativos em IA emergirem. Mas as empresas que terão sucesso serão aquelas que se encaixam naturalmente no ecossistema de tecnologia de construção mais amplo, em vez de forçar os clientes a começar do zero.

A indústria de IA mais ampla está se movendo rapidamente em direção a fluxos de trabalho agênticos. Quais lições da construção outras indústrias podem aprender sobre a implantação de agentes de IA em ambientes onde a execução e a logística do mundo real importam tanto quanto os fluxos de trabalho digitais?

Uma lição é que a IA se torna muito mais valiosa quando está conectada a dados operacionais.

O Procurement OS funciona porque não foi construído em modelos teóricos de como as cadeias de suprimentos de construção devem funcionar. Foi construído nos movimentos reais de materiais em projetos ativos. Cada decisão feita na Krane cria dados que ajudam a melhorar a execução de projetos futuros.

Vimos que isso ressoa com clientes que variam de sistemas de saúde a alguns dos maiores contratantes da indústria, incluindo Boldt, HITT Contracting, UCSF Health e Juneau Construction. Eles não estão procurando por IA que simplesmente gere insights; eles querem sistemas que ajudem as equipes a tomar melhores decisões e executar o trabalho de forma mais eficiente.

Outra lição é que a execução importa mais do que os insights. Identificar um problema é útil, mas resolver é onde o valor é criado. Em indústrias onde operações físicas e logística importam, a IA precisa ajudar as organizações a agir.

Olhando para os próximos cinco anos, como um projeto de construção totalmente coordenado por IA parece? Quais decisões ainda pertencerão aos seres humanos e quais partes da execução do projeto você espera que os sistemas inteligentes gerenciem autonomamente?

Acredito que veremos a IA se tornar profundamente incorporada em toda a cadeia de suprimentos de construção.

Tarefas que são altamente repetitivas, administrativas e consomem o dia de uma equipe de projeto se tornarão cada vez mais automatizadas.

De muitas maneiras, já estamos nos movendo nessa direção com o Procurement OS e nossa equipe de construção de IA. A visão é um sistema que aprende com cada projeto e ajuda as equipes a tomar melhores decisões mais cedo no ciclo de vida do projeto.

Isso dito, a construção sempre será um negócio de pessoas. Estratégia de projeto, gestão de stakeholders, negociações comerciais e decisões de trade-off importantes continuarão a exigir julgamento humano e experiência. A IA lidará com mais da carga operacional pesada, enquanto as pessoas se concentram em liderança, relacionamentos e tomada de decisões.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Krane.