Eshan Jayamanne, Fondator și CEO al Krane – Seria de Interviuri

Eshan Jayamanne, Fondator și CEO al Krane, combină o expertiză profundă în industria construcțiilor cu o experiență în inginerie, analitică și tehnologie. Înainte de a fonda Krane în 2023, el a lucrat la proiecte majore pentru organizații precum Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF și Caltrans, axându-se pe îmbunătățirea productivității, optimizarea lanțului de aprovizionare, construcția eficientă și eficiența operațională. Experiența sa în gestionarea proiectelor complexe de construcții a expus provocările persistente de coordonare și achiziții din industrie, inspirându-l să creeze tehnologie care ajută echipele să ia decizii mai bune și să reducă întârzierile costisitoare.

Krane este o platformă de lanț de aprovizionare pentru construcții alimentată de inteligență artificială, proiectată pentru a îmbunătăți vizibilitatea și coordonarea în domeniul achizițiilor, gestionării materialelor și operațiunilor de proiect. Platforma utilizează agenți de inteligență artificială pentru a automatiza sarcini precum urmărirea materialelor, gestionarea furnizorilor, identificarea riscurilor și reconcilierea facturilor, ajutând echipele de construcții să reducă întârzierile și să îmbunătățească eficiența. Axat pe proiecte de anvergură, cum ar fi centrele de date, facilitățile de sănătate și dezvoltările de infrastructură, Krane își propune să modernizeze una dintre cele mai fragmentate și intensive fluxuri de lucru din industria construcțiilor.

Ați petrecut ani lucrând în ingineria construcțiilor, analiza producției, optimizarea proiectelor și proiectelor de infrastructură de anvergură, înainte de a fonda Krane. După ce ați văzut cu ochii dumneavoastră cum întârzierile de achiziții, problemele de urmărire a materialelor și fluxurile de lucru fragmentate au afectat proiectele majore, care a fost momentul exact care v-a convins că inteligența artificială poate rezolva probleme cu care industria construcțiilor s-a confruntat timp de decenii?

Am petrecut peste un deceniu lucrând la proiecte complexe de energie, infrastructură și centre de date, inclusiv conducerea proiectelor pentru companii precum Microsoft și Chevron. Indiferent de mărimea proiectului, am văzut mereu aceleași provocări: echipele erau copleșite de documente, materialele erau lansate cu întârziere, iar livrările nu erau coordonate corect, ceea ce a generat întârzieri costisitoare.

Ceea ce m-a convins că inteligența artificială poate face o diferență a fost vederea modului în care mult din acest lucru era încă gestionat prin foi de calcul, e-mailuri și apeluri telefonice. Echipele de construcții nu lipseau de expertiză; ele cheltuiau prea mult timp urmărind informații în fluxuri de lucru fragmentate.

Progresele recente în domeniul inteligenței artificiale au făcut posibilă citirea specificațiilor de construcție, desenelor, programelor și înregistrărilor de achiziții, apoi automatizarea multor sarcini de coordonare care tradițional necesitau eforturi manuale semnificative. Atunci a devenit clar că inteligența artificială poate ajuta la transferul sarcinilor operaționale de la echipele de proiect și să le ofere mai mult timp pentru a se concentra pe construcție.

Această idee a devenit, în cele din urmă, Krane. Astăzi, platforma gestionează peste 17 miliarde de dolari în proiecte de construcții active în America de Nord și a strâns recent un fond de 9 milioane de dolari pentru a continua extinderea echipei noastre de operațiuni de construcții native AI.

Construcția a rămas în urmă față de industrii precum finanțele și software-ul în ceea ce privește adoptarea tehnologiei. De ce credeți că valul actual de inteligență artificială este diferit și de ce industria este, în sfârșit, pregătită pentru sisteme mai autonome?

Industria se confruntă cu două provocări simultan: complexitatea proiectelor în creștere și o lipsă tot mai mare de forță de muncă. Cererea și complexitatea centrelor de date, facilităților de sănătate și altor proiecte de anvergură pun mai multă presiune pe lanțurile de aprovizionare pentru construcții decât oricând. În același timp, profesioniștii experimentați se pensionează mai repede decât sunt înlocuiți.

Unelte precum ChatGPT au ajutat, de asemenea, la demonstrarea a ceea ce poate face inteligența artificială într-un mod practic și prietenos cu utilizatorul. Acest lucru a făcut tehnologia să pară mult mai accesibilă și a accelerat adoptarea soluțiilor de inteligență artificială construite pentru industrii specifice, inclusiv construcții.

Astăzi, echipele de construcții sunt solicitate să livreze proiecte mai mari și mai complexe, cu mai puțină marjă de eroare, gestionând în același timp lanțuri de aprovizionare volatile și greu de prevăzut. De aceea vedem un interes atât de mare pentru inteligența artificială. Industria nu adoptă tehnologia pentru tehnologie în sine; ea caută modalități practice de a ajuta echipele să gestioneze complexitatea, să mențină vizibilitatea și să țină proiectele în mișcare.

Krane se descrie ca o platformă de lanț de aprovizionare pentru construcții alimentată de inteligență artificială. Care sunt cele mai mari ineficiențe care încă există astăzi în achiziții, livrări, coordonarea furnizorilor și despre care majoritatea oamenilor din afara industriei nu sunt conștienți?

Majoritatea oamenilor sunt surprinși de cât de mult din achizițiile de construcții se desfășoară încă prin foi de calcul, e-mailuri, apeluri telefonice și urmărire manuală. Un proiect mare poate implica sute de materiale, zeci de furnizori, mii de documente și programe care se schimbă constant, iar multe decizii de achiziții se iau încă pe baza estimărilor furnizorilor, experienței anterioare și ipotezelor despre condițiile de piață.

Pe măsură ce am examinat proiectele care rulează pe Krane, am descoperit că multe dintre cele mai costisitoare întârzieri și depășiri de buget puteau fi urmărite până la deciziile de achiziții luate cu luni înainte. Provocarea a fost identificarea riscurilor suficient de devreme pentru a face ceva în legătură cu ele.

În datele noastre, riscurile de achiziții au apărut în medie cu 47 de zile înainte de a apărea în programul de proiect. Acest lucru înseamnă că echipele pot avea săptămâni de expunere la un risc înainte de a deveni suficient de vizibil pentru a lua măsuri.

Exact de aceea am lansat Procurement OS. Modulul nostru Procurement OS aduce inteligență de lanț de aprovizionare live direct în fluxurile de lucru de achiziții. Deoarece Krane gestionează deja fluxul zilnic de materiale în peste 17 miliarde de dolari în proiecte de construcții active, suntem capabili să capturăm timpii de livrare reali, performanța furnizorilor, timpii de ciclu de submittal și disponibilitatea materialelor pe măsură ce acestea se întâmplă.

Procurement OS identifică automat materialele critice din specificațiile de proiect, stabilește timpii de livrare live, evaluează furnizorii pe baza performanței reale și verifică ofertele pentru conformitate înainte de a fi acordate. Trecem de la achiziții bazate pe ipoteze la achiziții bazate pe dovezi.

Companiile de inteligență artificială se concentrează adesea pe generarea de informații, în timp ce Krane pare să se îndrepte spre agenți de inteligență artificială care pot executa sarcini în mod activ. Cum vedeți evoluția rolului inteligenței artificiale de la asistent la operator în fluxurile de lucru de construcții?

Credem că următoarea evoluție a inteligenței artificiale în construcții este trecerea de la furnizarea de informații la ajutarea echipelor să execute lucrul. Proiectele de construcții generează o cantitate enormă de date, dar identificarea unei probleme este doar primul pas. Echipele trebuie încă să coordoneze furnizorii, să valideze timpii de livrare, să gestioneze submittal-urile și să țină materialele în mișcare.

De aceea am construit o echipă de construcții de inteligență artificială, unde fiecare agent deține o parte specifică a fluxului de materiale.

• Milo transformă specificațiile, desenele și programele în jurnale complete de submittal și achiziții în minute
• Arlo conectează programele izolate, submittal-urile și jurnalele de achiziții într-un singur sistem și oferă o strategie de achiziții clară pentru echipele de pre-construcție
• Chase urmărește partenerii comerciali pentru a prioritiza submittal-urile, a valida timpii de livrare și starea materialelor
• Lana creează șabloane de submittal și QCs, astfel încât GC-urile și partenerii comerciali să poată îmbunătăți calitatea pachetelor de submittal și să le prezinte la timp
• Rio automatizează programarea livrărilor, prevenind conflictele și analizează utilizarea echipamentului
• Theo controlează procesul de achiziții de la compararea ofertelor, crearea RFP până la livrare

Oamenii iau încă deciziile importante, dar inteligența artificială gestionează munca care a consumat istoric ore din ziua unei echipe de proiect.

Centrele de date au devenit una dintre principalele zone de focalizare ale Krane. Pe măsură ce cererea de inteligență artificială conduce o explozie globală de construcții pentru infrastructura digitală, care sunt noi provocări ale lanțului de aprovizionare care apar și pe care uneltele tradiționale de management de proiect le-au dificultăți în a le gestiona?

Centrele de date expun limitele proceselor tradiționale de achiziții.

Multe dintre componentele critice care alimentează aceste facilități au timpi de livrare extraordinar de lungi. Transformatoarele de putere pot dura trei până la cinci ani pentru a fi achiziționate, în timp ce echipamentul de comutare de medie tensiune poate depăși 60 de săptămâni. În același timp, echipamentul electric și mecanic poate reprezenta până la 75% din prețul maxim garantat al unui proiect, ceea ce înseamnă că deciziile de achiziții au consecințe financiare uriașe.

Uneltele tradiționale de management de proiect sunt concepute pentru a urmări starea proiectului după ce deciziile au fost deja luate. Ele nu oferă vizibilitate în timp real asupra performanței furnizorilor, a timpilor de livrare în schimbare sau a constrângerilor din lanțul de aprovizionare care apar.

Procurement OS abordează aceste provocări. Prin utilizarea datelor live din lanțul de aprovizionare din proiectele active, echipele pot lua decizii de achiziții bazate pe ceea ce se întâmplă pe piață în prezent, și nu pe ceea ce s-a întâmplat în ultimul proiect.

Una dintre cele mai mari preocupări legate de agenții de inteligență artificială este încrederea. În construcții, unde întârzierile sau greșelile pot avea consecințe de milioane de dolari, cum echilibrați automatizarea cu supravegherea umană?

Încrederea este critică, deoarece deciziile de construcții au consecințe reale asupra programului și bugetului.

Filozofia noastră este că inteligența artificială ar trebui să gestioneze coordonarea, în timp ce oamenii rămân responsabili pentru judecată și luarea deciziilor. Fiecare acțiune a inteligenței artificiale în Krane include un scor de încredere, deciziile critice necesită aprobarea umană, iar activitatea este înregistrată prin urme de audit. Acest lucru oferă echipelor vizibilitate asupra a ceea ce face sistemul și de ce.

Cealaltă parte a încrederii este rezultatul. Pe portofoliul nostru, Krane a urmărit peste 2.000 de riscuri din lanțul de aprovizionare înainte de a ajunge la șantier și a ajutat clienții să atingă o rată de livrare la timp de 92%. Când echipele văd în mod constant riscuri identificate mai devreme și coordonarea care are loc mai repede, încrederea vine în mod natural.

Proiectele de construcții implică adesea zeci de contractori, subcontractori, furnizori și părți interesate care lucrează în sisteme desconectate. Cât de dificil este să creați o sursă unică de adevăr și care este rolul inteligenței artificiale în acest proces?

Este una dintre cele mai grele probleme din construcții.

Informația medie de proiect este răspândită pe multiple părți interesate și sisteme. Contractorii generali, subcontractorii, proprietarii, furnizorii și consultanții lucrează cu surse de date diferite, ceea ce creează lacune, informații contradictorii și întârzieri.

Inteligența artificială joacă un rol important, deoarece poate conecta și interpreta informații din aceste medii. Krane adună programe, desene, jurnale de achiziții, submittal-uri, livrări și comunicări cu furnizorii într-un singur mediu, unde echipele pot vedea starea curentă a unui proiect în timp real.

Când toată lumea lucrează cu aceleași informații, echipele câștigă o mai bună vizibilitate pentru a lua decizii mai rapide și mai informate pe tot parcursul ciclului de viață al proiectului. La fel de important, acest lucru le permite organizațiilor să învețe dintr-un proiect și să aplice acele insight-uri în următorul. În mod istoric, multă din această cunoaștere a trăit în foi de calcul, e-mailuri și experiența individuală a membrilor echipei, făcându-le dificil de a le transfera mai departe. Prin capturarea și structurarea datelor din lanțul de aprovizionare pe proiecte, Krane ajută echipele să ia decizii mai bune de achiziții și planificare în timp.

Krane se integrează cu platformele deja utilizate în industrie, în loc să încerce să le înlocuiască. Credeți că viitorul inteligenței artificiale în construcții va fi construit în jurul augmentării ecosistemelor software existente sau a unor sisteme de operare complet noi pentru construcții?

În termen scurt, augmentarea este esențială.

Companiile de construcții au investit masiv în platforme precum Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint și Oracle Primavera P6. A le cere să înlocuiască aceste sisteme nu este realist și, sincer, nu este necesar.

Abordarea noastră este să ne integrăm cu uneltele pe care echipele le folosesc deja și să creăm un strat conectat peste ele. Acest lucru le permite clienților noștri să continue să lucreze în fluxurile de lucru familiare, beneficiind în același timp de achiziții și coordonare a lanțului de aprovizionare conduse de inteligență artificială.

În timp, cred că vom vedea apariția unor sisteme mai native AI. Dar companiile care vor reuși vor fi cele care se potrivesc natural în ecosistemul tehnologic mai larg al construcțiilor, în loc să forțeze clienții să înceapă de la zero.

Industria inteligenței artificiale se îndreaptă rapid către fluxuri de lucru agenți. Care sunt lecțiile pe care alte industrii le pot învăța din construcții despre implementarea agenților de inteligență artificială în medii în care execuția și logistica din lumea reală sunt la fel de importante ca fluxurile de lucru digitale?

O lecție este că inteligența artificială devine mult mai valoroasă atunci când este conectată la datele operaționale.

Procurement OS funcționează pentru că nu este construit pe modele teoretice despre cum ar trebui să funcționeze lanțurile de aprovizionare pentru construcții. Este construit pe mișcarea reală a materialelor în proiecte active. Fiecare decizie luată în Krane creează date care ajută la îmbunătățirea execuției viitoare a proiectului.

Am văzut că acest lucru rezonă cu clienții noștri, de la sisteme de sănătate la unii dintre cei mai mari contractorii din industrie, inclusiv Boldt, HITT Contracting, UCSF Health și Juneau Construction. Ei nu caută inteligență artificială care să genereze doar insight-uri; ei vor sisteme care să ajute echipele să ia decizii mai bune și să execute lucrul mai eficient.

O altă lecție este că execuția contează mai mult decât insight-urile. Identificarea unei probleme este utilă, dar rezolvarea ei este unde se creează valoarea. În industriile în care operațiunile fizice și logistica sunt importante, inteligența artificială trebuie să ajute organizațiile să ia măsuri.

Privind în următorii cinci ani, ce arată un proiect de construcții complet coordonat de inteligență artificială? Care decizii vor rămâne în responsabilitatea oamenilor și care părți ale execuției proiectului se așteaptă să fie gestionate în mod autonom de sistemele inteligente?

Cred că vom vedea inteligența artificială devenind profund integrată în lanțul de aprovizionare pentru construcții.

Sarcinile care sunt extrem de repetitive, administrative și consumă ore din ziua unei echipe de proiect vor deveni din ce în ce mai automate.

În multe feluri, ne îndreptăm deja în acea direcție cu Procurement OS și echipa noastră de construcții de inteligență artificială. Viziunea noastră este un sistem care învață din fiecare proiect și ajută echipele să ia decizii mai bune mai devreme în ciclul de viață al proiectului.

Cu toate acestea, construcția va rămâne întotdeauna o afacere a oamenilor. Strategia de proiect, gestionarea părților interesate, negocierile comerciale și deciziile majore de compromis vor continua să necesite judecată și experiență umană. Inteligența artificială va gestiona mai multă parte din munca operațională, în timp ce oamenii se vor concentra pe conducere, relații și luarea deciziilor.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe despre Krane pot vizita Krane.