Shiva Dhawan, Attentive.ai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su – Röportaj Serisi

Shiva Dhawan, Attentive.ai’nin Kurucu Ortağı ve CEO’su, altyapı ve inşaat işlemlerini dönüştürmek için yapay zekayı uygulayan bir girişimcidir. Attentive.ai’yi başlatmadan önce, teknoloji ve iş fonksiyonları boyunca liderlik ve operasyonel rollerde görev yaptı ve geleneksel olarak manuel süreçlerin otomasyonuna ilişkin şirketin vizyonunu şekillendirmeye yardımcı oldu. Liderliği altında, şirket uluslararası olarak genişledi ve işletmeler ve müteahhitler için tahmini, tahsis ve altyapı yönetimi verimliliğini artırmak üzere tasarlanan AI sistemleri geliştirdi.

Attentive.ai bir AI destekli inşaat teknolojisi şirketidir ve bilgisayar vizyonu ve coğrafi zeka kullanarak ön inşaat ve altyapı işlemlerini otomatikleştirmeye odaklanmıştır. Platformu, müteahhitlere, peyzaj şirketlerine ve altyapı operatörlerine,historically manuel emek üzerine dayanan tahmin, ölçüm ve site analizi görevlerini hızlandırmasına yardımcı olur. Şirketin Beam AI ürünü, hava görüntüleri ve AI’yi kullanarak yüksek ayrıntı düzeyinde mülk ölçümleri ve peyzaj bilgilerini üretmek üzere tasarlanmıştır ve işletmelerin teklif doğruluğunu iyileştirmesine, operasyonel tıkanıklıkları azaltmasına ve otomasyon yoluyla projeleri daha verimli bir şekilde ölçeklendirmesine yardımcı olur.

Attentive.ai’yi, haritalama ve sigorta hizmetleri işini ölçekledikten sonra kurdunuz ve daha sonra Beam AI’yi ana ürününüz olarak sundunuz. Bu önceki aşamadan elde ettiğiniz özel içgörüler nelerdi ve neden tahmini ve ölçüm işlemlerini dönüştürmek için giriş noktası olarak seçtiniz?

İş ortağım Rishabjit ve ben, müteahhitlerin sahada olmadan işleri tahmin etmek zorunda kaldıkları COVID döneminde ABD inşaat pazarına girdik. Sürekli olarak ortaya çıkan şey, aynı kısıtlamaydı: müteahhitlerin işi yapamadıkları için değil, fiyatını belirlemek için zamanları olmadığı için işleri kaybediyorlardı. Bir tahminci, yüzlerce sayfa plan, her iş için 4 ila 8 saat. Bu şekilde bir işi büyütemezsiniz.

Ölçüm işlemlerini seçtik çünkü her şeyin başlangıç noktası onlar. Hiçbir şey, birinin iş kapsamını ölçmesi olmadan ilerlemez. Ve çıktı doğrulanabilir; miktarları doğru aldınız ya da almadınız. 10 milyon dolarlık bir iş için %2’lik bir hata 200.000 dolarlık bir kaybı temsil eder. Bu soyut değil, gerçek bir maliyettir ve tahminciler her gün bunu taşırlar.

Inşaat ve saha hizmetleri genellikle yeni teknolojileri benimsemekte daha yavaş kabul edilen sektörler olarak görülür. Bu sektörde AI benimsemesinin en büyük engeli nedir ve bunu nasıl aşıyorsunuz?

Güven. Tahminciler, kariyerlerini doğruluk üzerine inşa ettiler. Bir şeyi kaçırdıklarında, şirketleri bunun bedelini öder. Bu nedenle AI ile geldiğimizde, doğal tepki şuydu: bunu nasıl doğru bildiğimi nereden bileceğim?

Bu kayguyu gidermek için insanları ikna etmeye çalışmadık. Doğrudan ele aldık. Her hazır tahmini, müşteriye gönderilmeden önce eğitimli bir kişi tarafından gözden geçirilir. Otomasyon, hacim ve hız ile ilgilenir.

Kalite güvence süreci, ikinci bir bakış gerektiren her şeyi yakalar. Birkaç iş بعد, müşteriler kalıbı görür: miktarlar doğru, ekibi plan setleri altında gömülü değil ve teklifler daha hızlı çıkıyor. Müşterilerimizden biri olan Bommarito Construction, platformu kullanarak altı ayda 50 daha fazla teklif sundu. Bu, herhangi bir demo’dan daha ikna edici.

Beam AI, geleneksel olarak manuel ve zaman alıcı bir işlem olan ölçüm işlemlerini otomatikleştirmeye odaklanıyor. Bu iş akışı neden AI destekli dönüşüm için kritik bir giriş noktasıdır?

Her proje buradan başlar. Bir şeyi fiyatlayabilmeniz için önce birinin planları ölçmesi gerekir. Bir ölçüm işleminin tam bir gün sürmesi möglich. İşler yoğunlaştığında, bu, bir ekibin takip edebileceği işlerin tavanı haline gelir.

Müteahhitler işleri reddetmiyorlar çünkü onları istemiyorlar. Onları reddediyorlar çünkü fiyatlarını belirlemek için zamanları yok.

Ölçüm işlemleri ayrıca明 bir çıktı sağlar: malzeme miktarları. Bir şeyi kaçırdığınızı bilirsiniz. Bu, özellikle yüksek risk olduğunda, yeni bir sisteme güveni inşa etmek için makul bir yer haline gelir.

Platformunuz, şirketlerin ek personel almadan teklif hacmini artırmasına olanak tanır. Bu, sektördeki rekabeti ve marjları nasıl yeniden şekillendirecek?

Halihazırda oluyor. Bir müteahhit aynı ekiple üç kat daha fazla işi takip edebiliyorsa, seçici olur. Yüksek marjlı işleri takip eder. Bir büyük fırsat geldiğinde hızlı bir şekilde cevap verebilir, çünkü zaten maksimum kapasitede değil.

Bunu düşünmeyen müteahhitler, bunu yapanlardan baskı hissedecekler. Rays Stairs, teklif hacmini ikiye katladı ve geliri 900.000 dolardan 2 milyona çıkardı. Guardian Roofing, ölçüm süresini haftada 25 saatten 5 saate düşürdü. Bunlar küçük kazançlar değil, bir işin gerçekten neler yapabileceğini değiştirebilecek şeyler.

Beam AI, otomasyon yanı sıra bir insan güvence katmanı içerir. AI otonomisi ile insan denetimi arasındaki doğru dengeyi nasıl belirlersiniz?

Bunu güven ve risk açısından düşünüyoruz. AI, yapılandırılmış, tekrarlayan işleri iyi bir şekilde ele alır: plan setlerini okumak, bileşenleri tanımlamak ve miktarları çıkarmak. Ancak inşaat çizimleri standart değildir. Özellikler belirsiz olabilir. Bir plan seti eksik bir sayfaya sahip olabilir.

Kalite güvence katmanı, bu durumlar için vardır. Hazır tahmini hizmet için, eğitimli bir gözdenleyici her çıktıyı göndermeden önce inceler. 10 dakikalık otomatik ölçüm için, özellikle HVAC ve su tesisatı için, bu adımı atlamadan önce yeterli veri biriktirdik. Çelik yakın zamanda devreye girecek. Otonomi düzeyi, ticaret ve işin karmaşıklığı ile izlenir.

Modeller geliştikçe, kalite güvence katmanının zaman içinde daha az merkezi hale geleceğini düşünüyor musunuz, yoksa yüksek riskli işlemlerde, örneğin tahmindede, kalıcı bir parçası mı olacak?

Her iki durum da geçerli. Şekli değişecek. Bugün bir insan gözdenleyicinin yakaladığı birçok şey, modellerin gelişmesi ve daha fazla veri biriktirmemiz ile birlikte sistemin içinde otomatik kontrollere dönüşecek.

Ancak, bir müteahhit 50 milyon dolarlık bir çelik işi fiyatlandırıyorsa, bir kontrol noktası isteyecektir. Bu kontrol noktasını daha hızlı ve daha az emek yoğun hale getirmeye çalışıyoruz. Hedef, kalite güvence sürecini ortadan kaldırmak değil, daha hafif hale getirmektir.

Attentive.ai, AI otomasyonunu gerçek dünya operasyonel işlemleri ile birleştiriyor. İnşaat sektöründeki AI’nin geleceğini, tam olarak otonom yerine melez olarak görüyor musunuz?

Öngörülebilir gelecekte, evet. Ve “melez”in bir teselli ödülü olduğu fikrine karşı çıkardım. İnşaat, plan setinde yakalanmayan yargıları içerir. İyi bir tahminci, yerel alt yüklenici pazarını bilir. Bir bestimm GC’nin nasıl şartname yazdığını bilir. Bir işin aslında ne kadara mal olacağını bilir, ki bu her zaman çizimlerde belirtilenyle aynı değildir.

AI, nicel işleri ele alır. İnsan, bağlamı getirir. Hedef, tahmincileri değiştirmek değil, tekrarlayan ölçüm işlemlerinden kurtulmalarına yardımcı olmak ve yargılarını gerektiren işlere zaman ayırmalarına olanak tanımaktır. Bu nedenle Beam AI’yi, mekanik görevleri ele alan bir junior tahminci gibi bir yardımcı olarak tasarladık.

Ön inşaatın operasyonel omurgası olarak AI’nin geleceğini nasıl görüyorsunuz?

Şu anda, planlardan malzeme miktarlarına, mümkün olduğunca hızlı ve doğru bir şekilde odaklanıyoruz. Bir sonraki katman, teklif yönetimi. Zaten Bid Dashboard ve Bid Sniper’ı piyasaya sürdük, bunlar müteahhitlere, iş akışlarını, son tarihleri, RFİ’leri ve ekleri tek bir görüşte görme olanağı tanır.

Beş yıl içinde, platformun ölçüm işlemlerini doğrudan fiyatlamaya ve tedarikçiye bağlamasını istiyorum. Bir müteahhit planları yükler ve birkaç saat içinde, işin maliyetinin ve neye ihtiyaç duyacağının gerçek bir resmine sahip olur. Bu, çoğu ekibin bugün yaptığı ön inşaat işlemlerinden gerçekten farklı bir şekilde çalışmak demektir.

Beam AI, peyzajdan sivil ve elektrik işlerine kadar birden fazla ticareti destekliyor. Genel AI sistemleri oluştururken, derin alan özel optimizasyon ihtiyacını nasıl dengeliyorsunuz?

Gerçek bir gerilim var. Altta yatan iş, tüm ticaretler boyunca paylaşılmıştır: belgeleri okumak, çizimleri analiz etmek ve miktarları çıkarmak. Ancak çıktılar, önemli olan ticaret özelinde farklılıklar gösterir. HVAC ekipmanını ölçmek, yapısal çeliği veya beton çubuğunu ölçmekten tamamen farklıdır.

Ticaret özelinde modeller geliştirdik ve her biri için eğitim verisi yatırımı yaptık. Bu nedenle, en güçlü veri setimize sahip olduğumuz HVAC ve mekanik işlemlerle başladık, daha sonra su tesisatı ve çeliğe genişlettik. 15’ten fazla ticareti kapsıyoruz, ancak her ticaretin aynı olgunluk düzeyinde olmadığını kabul ediyoruz. Genişledikçe derinlik kazanıyoruz.

AI, geleneksel olarak offline olan sektörleri dönüştürmeye başlıyor. İnşaat sektörünün, önümüzdeki on yıl içinde en çok dönüştürülen sektörlerden biri olabileceğine inanıyorum ve bu dönüşüm pratikte nasıl görünecek?

Evet, inanıyorum. Bir neden, uzun süredir çok manuel olmasıdır. Diğer sektörlerde olduğu gibi, yerleşik bir yazılım katmanını değiştirmek zorunda değiliz. Veriler dijitalleştirilmedi, işlemler standart değildi. Bu, bir sorun gibi görünüyor, ancak bizim için bir fırsat. Mevcut bir sistemi değiştirmiyoruz, çoğu durumda ilkini inşa ediyoruz.

Buna, şu anda veri merkezlerine, imalata ve altyapıya yapılan sermayeyi ekleyin ve fiyatlandırma ve inşa etme baskısı sadece artıyor. Bunu çözen müteahhitler öne çıkacaklar. Çözemeyenler ne olduysa merak edecekler.

Harika röportaj için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okuyucular Attentive.ai veya Beam AI ziyaret edebilir.