Shiva Dhawan, Co-fondator și CEO al Attentive.ai – Seria de interviuri

Shiva Dhawan, Co-fondator și CEO al Attentive.ai, este un antreprenor care se axează pe aplicarea inteligenței artificiale pentru a transforma fluxurile de lucru din infrastructură și construcții. Înainte de a lansa Attentive.ai, el a ocupat funcții de conducere și operaționale în domeniul tehnologiei și al afacerilor, ajutând la conturarea viziunii companiei în jurul automatizării proceselor manuale tradiționale din industrii precum construcții, cartografie și analiză geospațială. Sub conducerea sa, compania s-a extins la nivel internațional, dezvoltând sisteme de inteligență artificială proiectate pentru a îmbunătăți eficiența în estimarea, măsurarea și gestionarea infrastructurii pentru întreprinderi și contractori.

Attentive.ai este o companie de tehnologie din domeniul construcțiilor, bazată pe inteligență artificială, care se axează pe automatizarea fluxurilor de lucru din preconstrucție și infrastructură, utilizând viziunea computerizată și inteligența geospațială. Platforma sa ajută contractori, companii de peisagistică și operatori de infrastructură să accelereze sarcinile de estimare, măsurare și analiză a șantierului, care istoric au depins de munca manuală. Produsul companiei, Beam AI, este proiectat pentru a utiliza imagini aeriene și inteligență artificială pentru a genera măsurători detaliate ale proprietăților și informații despre peisagistică, ajutând astfel companiile să îmbunătățească acuratețea ofertelor, să reducă blocajele operaționale și să scaleze proiectele mai eficient prin automatizare.

Ați fondat Attentive.ai după ce ați scalat o afacere cu servicii în domeniul cartografierii și asigurărilor, și ulterior ați lansat Beam AI ca produs emblematic. Care au fost insight-urile specifice din acea fază anterioară care v-au determinat să construiți Beam AI, și de ce ați ales să începeți cu estimarea și măsurarea ca punct de intrare pentru transformarea fluxurilor de lucru din construcții?

Co-fondatorul meu, Rishabjit, și eu am venit pe piața construcțiilor din SUA în timpul COVID, când contractori trebuiau să estimeze lucrări fără a fi prezenți pe șantier. Ceea ce ne-a atras atenția a fost aceeași constrângere: contractori pierdeau lucrări nu pentru că nu ar fi putut face treaba, ci pentru că nu aveau timp să o estimeze. Un estimator, sute de pagini de planuri, 4-8 ore pe lucru. Nu poți crește o afacere în acest fel.

Am ales să ne axăm pe măsurători pentru că ele reprezintă punctul de start pentru tot. Nimic nu se mișcă până când cineva nu măsoară amploarea lucrării. Iar rezultatul este verificabil; ai cantitățile corecte sau nu. O eroare de 2% la un lucru de 10 milioane de dolari înseamnă 200.000 de dolari pierduți. Acesta nu este un cost abstract; este un cost real pe care estimatorii îl poartă în fiecare zi.

Construcțiile și serviciile de teren sunt adesea considerate sectoare mai lente în adoptarea noilor tehnologii. Care a fost cel mai mare obstacol în calea adoptării inteligenței artificiale în acest sector, și cum îl depășiți?

Încrederea. Estimatorii și-au construit carierele pe acuratețe. Când greșesc, compania lor plătește pentru asta. Așa că atunci când am apărut cu inteligența artificială, reacția naturală a fost: cum știu că acesta este corect?

Nu am încercat să-i convingem pe oameni să renunțe la această îngrijorare. Am abordat-o direct. Fiecare măsurătoare făcută de noi este revizuită de o persoană instruită înainte de a fi returnată clientului. Automatizarea se ocupă de volum și viteză.

Verificarea calității prinde orice problemă care necesită o a doua privire. După câteva lucrări, clienții văd modelul: cantitățile sunt corecte, echipa lor nu este îngropată în planuri, și ofertele sunt trimise mai repede. Unul dintre clienții noștri, Bommarito Construction, a depus 50 de oferte suplimentare în șase luni folosind platforma. Acesta este un argument mai convingător decât orice demonstrație.

Beam AI se axează pe automatizarea măsurătorilor, un proces tradițional și consumator de timp. De ce este acest flux de lucru atât de critic ca punct de intrare pentru transformarea condusă de inteligență artificială?

Fiecare proiect începe aici. Înainte de a putea prețui orice, cineva trebuie să stea cu planurile și să măsoare tot. O singură măsurătoare poate dura o zi întreagă. Când lucrurile se aglomerează, aceasta devine plafonul pentru cantitatea de lucru pe care o echipă o poate urmări.

Contractorii nu refuză lucrări pentru că nu le doresc. Ei le refuză pentru că nu au timp să le estimeze.

Măsurătorile au, de asemenea, un output clar și verificabil: cantități de materiale. Știți dacă ceva a fost omis. Acesta este un motiv pentru care este un loc rezonabil pentru a construi încredere într-un sistem nou, mai ales când sunt implicate riscuri mari.

Platforma dvs. permite companiilor să crească volumul de oferte fără a adăuga personal. Cum vedeți că acest lucru va rescrie concurența și marjele în industrie?

Deja se întâmplă. Când un contractor poate urmări de trei ori mai multe lucrări cu aceeași echipă, el devine selectiv. El urmărește lucrări cu marje mai mari. El poate răspunde rapid atunci când o oportunitate mare apare, în loc să o refuze pentru că este deja la capacitate maximă.

Contractorii care nu se gândesc la acest lucru vor simți presiunea din partea celor care o fac. Rays Stairs a dublat volumul de oferte și a crescut veniturile de la 900.000 la 2 milioane de dolari în două luni. Guardian Roofing a redus timpul de măsurare de la 25 de ore pe săptămână la 5. Acestea nu sunt câștiguri mici. Ele schimbă ceea ce o afacere poate urmări cu adevărat.

Beam AI incorporează un strat de asigurare a calității (QA) cu “om în buclă” alături de automatizare. Cum determinați echilibrul corect între autonomia inteligenței artificiale și supravegherea umană?

Noi ne gândim la asta în termeni de încredere și la ceea ce este în joc. Inteligența artificială se descurcă bine cu munca structurată și repetitivă: citirea documentelor, identificarea componentelor, extragerea cantităților. Dar desenele de construcții nu sunt uniforme. Specificațiile pot fi neclare. Un set de planuri poate lipsi o foaie.

Stratul de asigurare a calității este acolo pentru astfel de situații. Pentru serviciul “gata de utilizat”, un reviewer instruit examinează fiecare output înainte de a fi trimis către client. Pentru măsurătorile automate de 10 minute, am acumulat suficientă date, în special în domeniul HVAC și al instalațiilor sanitare, pentru a putea muta fără această etapă. Oțelul este pe cale să fie lansat în curând. Nivelul de autonomie urmărește domeniul și complexitatea lucrării.

Pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, credeți că stratul de asigurare a calității va deveni mai puțin central în timp, sau va rămâne o parte permanentă a fluxurilor de lucru cu risc ridicat, cum ar fi estimarea?

Ambele, în funcție de cum definiți. Forma pe care o va lua se va schimba. Multe dintre lucrurile pe care un reviewer uman le prinde astăzi se vor muta către verificări automate în sistem pe măsură ce modelele se îmbunătățesc și acumulăm mai multe date. Dar nu cred că veți elimina niciodată verificarea dintr-un flux de lucru cu risc atât de ridicat. Dacă un contractor estimează un lucru de 50 de milioane de dolari, el va dori un punct de control.

Ceea ce ne străduim să realizăm este să facem acest punct de control mai rapid și mai puțin solicitant din punct de vedere al forței de muncă. Țelul nu este să eliminăm asigurarea calității. Este să o facem mai ușoară.

Attentive.ai combină automatizarea inteligenței artificiale cu fluxurile de lucru operaționale din lumea reală. Credeți că viitorul inteligenței artificiale în construcții va fi în mod inerent hibrid, mai degrabă decât complet autonom?

Pentru viitorul previzibil, da. Și m-aș opune ideii că “hibrid” este un premiu de consolare. Construcțiile implică judecată care nu este capturată într-un plan. Un bun estimator cunoaște piața subcontractorilor locali. El știe cum scrie un anumit antreprenor general specificațiile. El știe ce va costa realmente să construiască un anumit lucru, ceea ce nu este întotdeauna ceea ce spun desenele.

Inteligența artificială se ocupă de munca cuantificabilă. Omul aduce contextul. Țelul nu este să înlocuiască estimatorii. Este să-i scoată pe aceștia din munca repetitivă de măsurare, astfel încât ei să poată petrece timpul cu munca care realmente necesită judecata lor. De aceea am construit Beam AI pentru a fi un augmentator, ca un junior estimator care se ocupă de sarcini mecanice.

Ați descris inteligența artificială ca fiind coloana vertebrală operațională a preconstrucției. Cum arată această viziune în următorii cinci ani?

În acest moment, ne concentrăm pe partea din față: de la planuri la cantități de materiale, cât mai rapid și mai precis posibil. Următorul strat este gestionarea ofertelor. Am lansat deja Bid Dashboard și Bid Sniper, care oferă contractorilor o vedere unică asupra pipeline-ului lor, termenelor limită, RFIs și addendelor.

În următorii cinci ani, doresc ca platforma să conecteze măsurătorile direct în prețuri și achiziții. Un contractor încarcă planurile și, în câteva ore, are o imagine reală a costurilor și a ceea ce trebuie să achiziționeze. Acesta este un mod cu adevărat diferit de a conduce preconstrucția decât ceea ce fac majoritatea echipelor în prezent.

Beam AI oferă suport pentru multiple meserii, de la peisagistică la lucrări civile și electrice. Cum echilibrați construirea sistemelor de inteligență artificială generalizate cu nevoia de optimizare specifică a domeniului?

Acesta este un echilibru real. Munca de bază este împărtășită între meserii: citirea documentelor, parsarea desenelor și extragerea cantităților. Dar ieșirile sunt specifice meseriilor în moduri care contează mult. Cum măsurați echipamentele HVAC este diferit de măsurarea oțelului structural sau a betonului armat.

Am construit modele specifice meseriilor și am investit în date de antrenament pentru fiecare. De aceea am început cu HVAC și mecanică, unde setul nostru de date a fost cel mai puternic, înainte de a extinde la instalații sanitare și oțel. Acoperim 15 sau mai multe meserii, dar suntem onești că nu toate meseriile sunt la același nivel de maturitate. Construim adâncime pe măsură ce ne extindem.

Inteligența artificială începe să rescrie industrii tradițional offline. Credeți că construcțiile ar putea deveni unul dintre sectoarele cele mai transformate în următorul deceniu, și cum ar arăta această transformare în practică?

Da. Parte din motivul pentru care este subestimată este că a fost atât de manuală pentru atât de mult timp. Nu există un strat de software profund înrădăcinat pentru a fi înlocuit, așa cum există în finanțe sau sănătate. Datele nu au fost digitizate. Fluxurile de lucru nu sunt standardizate. Acesta pare a fi un problemă, dar din perspectiva noastră, este o oportunitate. Nu înlocuim un sistem existent. În multe cazuri, construim primul.

Adăugați la asta capitalul care intră în centrele de date, fabrici și infrastructură în acest moment, și presiunea de a prețui și a construi mai rapid este în creștere. Contractorii care rezolvă acest lucru vor fi cei care vor avansa. Cei care nu o fac vor se vor întreba ce s-a întâmplat.

Mulțumim pentru acest interviu minunat. Citiitorii care doresc să afle mai multe pot vizita Attentive.ai sau Beam AI.