Эшан Джаяманне, основатель и генеральный директор Krane – Интервью

Эшан Джаяманне, основатель и генеральный директор Krane, сочетает глубокую экспертизу в строительной отрасли с опытом в области инженерии, аналитики и технологий. До основания Krane в 2023 году он работал над крупными проектами для организаций, включая Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF и Caltrans, сосредоточившись на улучшении производительности, оптимизации цепочки поставок, строительстве с учетом потребления и операционной эффективности. Его опыт управления сложными строительными проектами выявил постоянные проблемы с координацией и закупками в отрасли, что вдохновило его на создание технологий, помогающих командам принимать лучшие решения и снижать затраты на дорогостоящие задержки.

Krane – это платформа управления цепочками поставок в строительстве, работающая на основе искусственного интеллекта, предназначенная для улучшения видимости и координации закупок, управления материалами и проектных операций. Платформа использует агенты ИИ для автоматизации задач, таких как отслеживание материалов, управление поставщиками, выявление рисков и согласование счетов, giúpая строительным командам снижать задержки и улучшать эффективность. Сосредоточившись на крупномасштабных проектах, таких как центры обработки данных, медицинские учреждения и инфраструктурные разработки, Krane стремится модернизировать одну из наиболее фрагментированных и интенсивных потоков данных в строительной отрасли.

Вы провели годы, работая в области строительной инженерии, производственной аналитики, оптимизации проектов и крупномасштабных инфраструктурных проектов, прежде чем основать Krane. После того, как вы увидели лично, как задержки с закупками, проблемы с отслеживанием материалов и фрагментированные рабочие процессы повлияли на крупные проекты, какой был конкретный момент, который убедил вас, что ИИ может решить проблемы, с которыми строительная отрасль боролась десятилетиями?

Я провел более десяти лет, работая над сложными проектами в области энергетики, инфраструктуры и центров обработки данных, включая руководство проектами для компаний, таких как Microsoft и Chevron. Независимо от размера проекта, я постоянно видел одни и те же проблемы: команды были перегружены заявками, материалы были выпущены поздно, и доставки не были скоординированы правильно, что приводило к дорогостоящим задержкам.

То, что убедило меня, что ИИ может сделать разницу, было увидеть, как много этой работы все еще управлялось через несвязанные электронные таблицы, электронные письма и телефонные звонки. Строительные команды не缺али экспертизы; они тратили слишком много времени на поиск информации в фрагментированных рабочих процессах.

Недавние достижения в области ИИ сделали возможным чтение строительных спецификаций, чертежей, графиков и записей о закупках, а также автоматизацию многих задач по координации, которые традиционно требовали значительных ручных усилий. Именно тогда стало ясно, что ИИ может помочь снять операционную нагрузку с команд проекта и дать им больше времени для сосредоточения на строительстве.

Эта идея в конечном итоге стала Krane. Сегодня платформа управляет более чем 17 миллиардами долларов активных строительных проектов в Северной Америке и недавно привлекла 9 миллионов долларов в рамках раунда финансирования для продолжения расширения нашей команды ИИ-операций в строительстве.

Строительство исторически отставало от отраслей, таких как финансы и программное обеспечение, в принятии технологий. Почему вы считаете, что текущая волна ИИ отличается, и почему отрасль наконец готова к более автономным системам?

Отрасль сталкивается с двумя проблемами одновременно: растущей сложностью проектов и сокращением рабочей силы. Спрос и сложность центров обработки данных, медицинских учреждений и других крупномасштабных проектов оказывают больше давления на цепочки поставок строительства, чем когда-либо прежде. В то же время опытные профессионалы уходят на пенсию быстрее, чем их заменяют.

Инструменты, такие как ChatGPT, также помогли продемонстрировать, что может сделать ИИ в практическом и удобном для пользователя виде. Это сделало технологию более доступной и ускорило принятие решений ИИ, построенных для конкретных отраслей, включая строительство.

Сегодня строительные команды должны доставлять более крупные и сложные проекты с меньшим запасом на ошибку, управляя волатильными и трудно прогнозируемыми цепочками поставок. Именно поэтому мы видим такой большой интерес к ИИ. Отрасль не принимает технологии ради технологий; она ищет практические способы помочь командам управлять сложностью, поддерживать видимость и сохранять проекты в движении.

Krane описывает себя как ИИ-родную платформу для управления цепочками поставок в строительстве. Какие являются наиболее значительными неэффективностями, которые все еще существуют сегодня в закупках, заявках, доставках и координации поставщиков, о которых люди вне отрасли не знают?

Большинство людей удивляются, сколько строительных закупок все еще проходит через электронные таблицы, электронные письма, телефонные звонки и ручной follow-up. Крупный проект может включать сотни материалов, десятки поставщиков, тысячи документов и постоянно меняющиеся графики, но многие решения по закупкам все еще принимаются на основе оценок поставщиков, исторического опыта и предположений о рыночных условиях.

Когда мы проанализировали проекты, работающие на Krane, мы обнаружили, что многие из наиболее дорогостоящих задержек и превышений бюджета можно было отнести к решениям по закупкам, принятым месяцами ранее. Проблема заключалась в выявлении рисков достаточно рано, чтобы что-то сделать.

В наших собственных данных риски закупок возникли в среднем за 47 дней до их появления в графике проекта. Это означает, что команды могут иметь недели экспозиции к риску, прежде чем он станет достаточно видимым, чтобы предпринять действия.

Именно поэтому мы запустили Procurement OS. Новый модуль Procurement OS от Krane приносит живую интеллектуальную цепочку поставок напрямую в рабочие процессы закупок. Поскольку Krane уже управляет повседневным потоком материалов в более чем 17 миллиардах долларов активных строительных проектов, мы можем захватить реальные сроки поставок, производительность поставщиков, циклы заявок и доступность материалов по мере их возникновения.

Procurement OS автоматически выявляет критические материалы из проектных спецификаций, эталонирует живые сроки поставок, оценивает поставщиков на основе фактической производительности и проверяет заявки на соответствие требованиям до их принятия. Мы переводим строительство из закупок на основе предположений в закупки на основе доказательств.

Многие компании ИИ фокусируются на генерации информации, в то время как Krane, кажется, движется в сторону ИИ-агентов, которые могут активно выполнять задачи. Как вы видите эволюцию роли ИИ от помощника к оператору в строительных рабочих процессах?

Мы считаем, что следующая эволюция ИИ в строительстве заключается в переходе от предоставления информации к помощи командам в выполнении работы. Строительные проекты генерируют огромное количество данных, но выявление проблемы – это только первый шаг. Командам все еще нужно координировать поставщиков, проверять сроки поставок, управлять заявками и сохранять движение материалов.

Именно поэтому мы построили ИИ-конструктивную команду, где каждый агент владеет определенной частью потока материалов.

• Мило превращает спецификации, чертежи и графики в полные журналы заявок и закупок за несколько минут
• Арло соединяет разрозненные графики, заявки и журналы закупок в одну систему и предоставляет четкую стратегию закупок для команд предпроектной подготовки
• Чейз следит за партнерами по торговле, чтобы поставить заявки, проверить сроки поставок и статусы материалов
• Лана создает шаблоны заявок и КС, чтобы генеральные подрядчики и партнеры по торговле могли улучшить качество пакетов заявок и представить их вовремя
• Рио автоматизирует планирование доставки, предотвращает конфликты и анализирует использование оборудования
• Тео контролирует процесс закупок от сравнения котировок, создания заявок до доставки

Люди все еще принимают важные решения, но ИИ обрабатывает работу, которая исторически потребляла часы дня команды проекта.

Центры обработки данных стали одной из основных областей фокуса Krane. Когда спрос на ИИ стимулирует глобальный строительный бум цифровой инфраструктуры, какие новые проблемы с цепочками поставок возникают, с которыми традиционные инструменты управления проектами не могут справиться?

Центры обработки данных выявляют ограничения традиционных процессов закупок.

Многие критически важных компонентов, которые обеспечивают функционирование этих объектов, теперь имеют чрезвычайно длинные сроки поставок. Трансформаторы питания могут потребовать трех-пяти лет для закупки, в то время как средневольтное коммутационное оборудование может превышать 60 недель. В то же время электрическое и механическое оборудование может составлять до 75% гарантированной максимальной цены проекта, что означает, что решения по закупкам имеют огромные финансовые последствия.

Традиционные инструменты управления проектами предназначены для отслеживания статуса проекта после принятия решений. Они не обеспечивают реальную видимость производительности поставщиков, меняющихся сроков поставок или возникающих ограничений цепочки поставок.

Procurement OS решает эти проблемы. Используя живые данные цепочки поставок из активных проектов, команды могут принимать решения по закупкам на основе того, что происходит на рынке сегодня, а не на основе того, что произошло в последнем проекте.

Одной из основных проблем, связанных с ИИ-агентами, является доверие. В строительстве, где задержки или ошибки могут иметь последствия в миллионы долларов, как вы балансируете автоматизацию с человеческим надзором?

Доверие имеет решающее значение, поскольку решения по строительству имеют реальные последствия для графика и бюджета.

Наша философия заключается в том, что ИИ должен заниматься координацией, в то время как люди остаются ответственными за суждение и принятие решений. Каждое действие ИИ в Krane включает оценку доверия, критические решения требуют человеческого одобрения, и деятельность регистрируется через аудиторские следы. Это дает командам видимость того, что делает система, и почему.

Другой стороной доверия являются результаты. В нашем портфеле Krane отслеживал более 2000 рисков цепочки поставок до их появления на объекте и помог клиентам достичь 92% показателя доставки в срок. Когда команды последовательно видят выявленные риски и координацию, происходящую быстрее, доверие естественным образом следует.

Строительные проекты часто включают десятки подрядчиков, субподрядчиков, поставщиков и заинтересованных сторон, работающих в несвязанных системах. Насколько сложно создать настоящий единый источник истины, и какую роль ИИ играет в том, чтобы сделать это возможным?

Это одна из самых сложных проблем в строительстве.

Средний проект включает информацию, распределенную по нескольким заинтересованным сторонам и системам. Генеральные подрядчики, субподрядчики, владельцы, поставщики и консультанты все работают с разных источников данных, что создает пробелы, противоречивую информацию и задержки.

ИИ играет важную роль, поскольку он может соединить и интерпретировать информацию в этих средах. Krane объединяет графики, чертежи, журналы закупок, заявки, доставки и коммуникации поставщиков в одну среду, где команды могут видеть текущее состояние проекта в реальном времени.

Когда все работают с одной и той же информацией, команды получают лучшую видимость, чтобы помочь им принимать более быстрые и обоснованные решения на протяжении всего жизненного цикла проекта. Не менее важно, что это позволяет организациям учиться на одном проекте и применять эти знания к следующему. Исторически, большая часть этих знаний жила в электронных таблицах, электронных письмах и опыте отдельных членов команды, что делало трудным их перенос. Захватывая и структурируя данные цепочки поставок по проектам, Krane помогает командам принимать лучшие решения по закупкам и планированию с течением времени.

Krane интегрируется с платформами, уже используемыми в отрасли, а не пытается заменить их. Думаете ли вы, что будущее ИИ в строительстве будет построено вокруг дополнения существующих программных экосистем или полностью новых операционных систем для строительства?

В ближайшем будущем дополнение является необходимым.

Строительные компании инвестировали значительные средства в платформы, такие как Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint и Oracle Primavera P6. Требовать от них заменить эти системы нереалистично и, честно говоря, не необходимо.

Наш подход заключается в интеграции с инструментами, которые команды уже используют, и создании связанного слоя поверх них. Это позволяет клиентам продолжать работать в знакомых рабочих процессах, одновременно получая пользу от ИИ-управляемых закупок, управления материалами и координации цепочки поставок.

В долгосрочной перспективе я думаю, что мы увидим появление более ИИ-родных систем. Но компании, которые преуспеют, будут теми, которые естественным образом вписываются в более широкую экосистему технологий строительства, а не заставляют клиентов начинать с нуля.

Более широкая отрасль ИИ быстро движется в сторону агентских рабочих процессов. Какие уроки из строительства другие отрасли могут извлечь о развертывании ИИ-агентов в средах, где реальная реализация и логистика имеют столь же большое значение, как и цифровые рабочие процессы?

Одним из уроков является то, что ИИ становится намного более ценным, когда он связан с операционными данными.

Procurement OS работает, потому что он не построен на теоретических моделях того, как должны функционировать цепочки поставок в строительстве. Он построен на фактическом движении материалов по активным проектам. Каждое решение, принятое в Krane, создает данные, которые помогают улучшить выполнение будущих проектов.

Мы видели, что это резонирует с клиентами, начиная от систем здравоохранения и заканчивая некоторыми из крупнейших подрядчиков в отрасли, включая Boldt, HITT Contracting, UCSF Health и Juneau Construction. Они не ищут ИИ, который просто генерирует информацию; они хотят системы, которые помогают командам принимать лучшие решения и выполнять работу более эффективно.

Другим уроком является то, что выполнение имеет больше значения, чем информация. Выявление проблемы полезно, но решение – это то место, где создается ценность. В отраслях, где физические операции и логистика имеют значение, ИИ должен помочь организациям предпринимать действия.

Оглядываясь вперед на пять лет, какой будет полностью координированный ИИ-проект строительства? Какие решения будут принадлежать людям, а какие части выполнения проекта, по вашему мнению, будут управляться интеллектуальными системами автономно?

Я думаю, что мы увидим ИИ, глубоко интегрированный в цепочку поставок строительства.

Задачи, которые являются высоко повторяющимися, административными и потребляющими день команды проекта, станут все более автоматизированными.

Во многих отношениях мы уже движемся в этом направлении с Procurement OS и нашей ИИ-строительной командой. Видение – это система, которая учится на каждом проекте и помогает командам принимать лучшие решения раньше в жизненном цикле проекта.

Однако строительство всегда будет бизнесом людей. Стратегия проекта, управление заинтересованными сторонами, коммерческие переговоры и крупные решения о компромиссах все еще будут требовать человеческого суждения и опыта. ИИ будет заниматься большей частью операционной нагрузки, в то время как люди будут сосредоточены на лидерстве, отношениях и принятии решений.

Спасибо за отличное интервью. Читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Krane.