Eshan Jayamanne, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Krane – Loạt bài phỏng vấn

Eshan Jayamanne, Người sáng lập và Giám đốc điều hành của Krane, kết hợp chuyên môn sâu về ngành xây dựng với nền tảng về kỹ thuật, phân tích và công nghệ. Trước khi thành lập Krane vào năm 2023, anh đã làm việc trên các dự án lớn cho các tổ chức như Microsoft (MSFT ), Chevron (CVX ), UCSF và Caltrans, tập trung vào cải thiện năng suất, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, xây dựng tinh gọn và hiệu quả hoạt động. Kinh nghiệm quản lý các dự án xây dựng phức tạp đã暴露 ra những thách thức về phối hợp và mua sắm trong ngành, khiến anh quyết định xây dựng công nghệ giúp các đội ngũ đưa ra quyết định tốt hơn và giảm thiểu các trì hoãn tốn kém.

Krane là một nền tảng chuỗi cung ứng xây dựng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, được thiết kế để cải thiện khả năng hiển thị và phối hợp trong mua sắm, quản lý vật liệu và hoạt động dự án. Nền tảng này sử dụng các tác nhân trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các nhiệm vụ như theo dõi vật liệu, quản lý nhà cung cấp, xác định rủi ro và đối chiếu hóa đơn, giúp các đội ngũ xây dựng giảm thiểu các trì hoãn và cải thiện hiệu quả. Tập trung vào các dự án lớn như trung tâm dữ liệu, cơ sở y tế và phát triển cơ sở hạ tầng, Krane nhằm mục đích hiện đại hóa một trong những quy trình làm việc phân mảnh và đòi hỏi dữ liệu nhất trong ngành xây dựng.

Bạn đã dành nhiều năm làm việc trong lĩnh vực kỹ thuật xây dựng, sản xuất, phân tích dự án và quản lý dự án trước khi thành lập Krane. Sau khi chứng kiến trực tiếp cách các trì hoãn trong mua sắm, vấn đề theo dõi vật liệu và quy trình làm việc phân mảnh ảnh hưởng đến các dự án lớn, điều gì đã thuyết phục bạn rằng trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết các vấn đề mà ngành xây dựng đã vật lộn trong nhiều thập kỷ?

Tôi đã dành hơn một thập kỷ làm việc trên các dự án năng lượng, cơ sở hạ tầng và trung tâm dữ liệu phức tạp, bao gồm cả việc lãnh đạo dự án cho các công ty như Microsoft và Chevron. Dù dự án có quy mô như thế nào, tôi vẫn thấy những thách thức giống nhau: các đội ngũ bị ngập trong các yêu cầu, vật liệu được phát hành muộn và việc giao hàng không được phối hợp đúng, dẫn đến các trì hoãn tốn kém.

Điều gì đã thuyết phục tôi rằng trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra sự khác biệt là việc nhìn thấy cách nhiều công việc vẫn được quản lý thông qua các bảng tính, email và cuộc gọi điện thoại không kết nối. Các đội ngũ xây dựng không thiếu chuyên môn; họ đang dành quá nhiều thời gian để theo dõi thông tin trên các quy trình làm việc phân mảnh.

Những tiến bộ gần đây trong trí tuệ nhân tạo đã làm cho nó có thể đọc các thông số kỹ thuật xây dựng, bản vẽ, lịch trình và hồ sơ mua sắm, sau đó tự động hóa nhiều nhiệm vụ phối hợp đòi hỏi phải có sự cố gắng thủ công đáng kể. Đó là khi nó trở nên rõ ràng rằng trí tuệ nhân tạo có thể giúp chuyển gánh nặng hoạt động khỏi các đội ngũ dự án và cho họ nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc xây dựng.

Ý tưởng đó cuối cùng đã trở thành Krane. Hiện tại, nền tảng này quản lý hơn 17 tỷ đô la trong các dự án xây dựng đang hoạt động trên khắp Bắc Mỹ và gần đây đã huy động được 9 triệu đô la trong vòng hạt giống để tiếp tục mở rộng đội ngũ hoạt động xây dựng bản địa trí tuệ nhân tạo của chúng tôi.

Xây dựng đã từng tụt hậu so với các ngành như tài chính và phần mềm trong việc áp dụng công nghệ. Tại sao bạn tin rằng làn sóng trí tuệ nhân tạo hiện tại lại khác biệt, và tại sao ngành này cuối cùng đã sẵn sàng cho các hệ thống tự động hóa hơn?

Ngành đang phải đối mặt với hai thách thức đồng thời: sự phức tạp của dự án tăng và sự thiếu hụt lao động ngày càng tăng. Sự đòi hỏi và sự phức tạp của các trung tâm dữ liệu, cơ sở y tế và các dự án quy mô lớn khác đang tạo ra áp lực lên chuỗi cung ứng xây dựng hơn bao giờ hết. Đồng thời, các chuyên gia có kinh nghiệm đang nghỉ hưu nhanh hơn so với việc họ được thay thế.

Các công cụ như ChatGPT cũng giúp chứng minh những gì trí tuệ nhân tạo có thể thực sự làm trong một cách thực tế và thân thiện với người dùng. Điều đó đã làm cho công nghệ trở nên dễ tiếp cận và tăng tốc việc áp dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo được xây dựng cho các ngành công nghiệp cụ thể, bao gồm cả xây dựng.

Ngày nay, các đội ngũ xây dựng đang được yêu cầu giao các dự án lớn hơn và phức tạp hơn với ít sai sót hơn trong khi quản lý các chuỗi cung ứng dễ biến động và khó dự đoán. Đó là lý do tại sao chúng tôi đang thấy sự quan tâm lớn đến trí tuệ nhân tạo. Ngành không áp dụng công nghệ vì lợi ích của công nghệ; nó đang tìm kiếm các cách thực tế để giúp các đội ngũ quản lý sự phức tạp, duy trì khả năng hiển thị và giữ cho dự án hoạt động.

Krane mô tả mình là một nền tảng chuỗi cung ứng xây dựng bản địa trí tuệ nhân tạo. Những bất hiệu quả lớn nhất vẫn tồn tại ngày nay trong mua sắm, yêu cầu, giao hàng và phối hợp với nhà cung cấp mà hầu hết mọi người bên ngoài ngành không nhận ra là gì?

Hầu hết mọi người đều ngạc nhiên khi thấy bao nhiêu mua sắm xây dựng vẫn chạy qua các bảng tính, email, cuộc gọi điện thoại và theo dõi thủ công. Một dự án lớn có thể liên quan đến hàng trăm vật liệu, hàng chục nhà cung cấp, hàng nghìn tài liệu và lịch trình luôn thay đổi, nhưng nhiều quyết định mua sắm vẫn được thực hiện dựa trên ước tính của nhà cung cấp, kinh nghiệm lịch sử và giả định về điều kiện thị trường.

Khi chúng tôi xem xét các dự án đang chạy trên Krane, chúng tôi đã tìm thấy rằng nhiều trì hoãn lịch trình và vượt ngân sách tốn kém nhất có thể được truy tìm lại đến các quyết định mua sắm được thực hiện vài tháng trước. Thách thức là xác định rủi ro sớm đủ để thực hiện hành động.

Trong dữ liệu của chúng tôi, các rủi ro mua sắm xuất hiện trung bình 47 ngày trước khi chúng xuất hiện trên lịch trình dự án. Điều đó có nghĩa là các đội ngũ có thể có hàng tuần phơi nhiễm với rủi ro trước khi nó trở nên đủ rõ ràng để thực hiện hành động.

Chính xác đó là lý do tại sao chúng tôi đã ra mắt Procurement OS. Module Procurement OS mới của Krane mang lại thông tin chuỗi cung ứng trực tiếp vào các quy trình làm việc mua sắm. Vì Krane đã quản lý dòng chảy hàng ngày của vật liệu trên hơn 17 tỷ đô la trong các dự án xây dựng đang hoạt động, chúng tôi có thể nắm bắt thời gian dẫn đầu thực, hiệu suất của nhà cung cấp, thời gian chu kỳ yêu cầu và khả năng sẵn có của vật liệu khi chúng xảy ra.

Procurement OS tự động xác định các vật liệu quan trọng từ các thông số kỹ thuật dự án, tạo điểm chuẩn cho thời gian dẫn đầu trực tiếp, đánh giá nhà cung cấp dựa trên hiệu suất thực tế và sàng lọc các yêu cầu đấu thầu về sự tuân thủ trước khi chúng được trao. Chúng tôi đang chuyển đổi xây dựng từ mua sắm dựa trên giả định sang mua sắm dựa trên bằng chứng.

Nhiều công ty trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra thông tin chi tiết, trong khi Krane dường như đang di chuyển hướng tới các tác nhân trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ. Bạn nhìn thấy vai trò của trí tuệ nhân tạo như thế nào trong việc phát triển từ trợ lý sang người vận hành trong các quy trình làm việc xây dựng?

Chúng tôi tin rằng sự tiến hóa tiếp theo của trí tuệ nhân tạo trong xây dựng là chuyển từ cung cấp thông tin sang giúp các đội ngũ thực hiện công việc. Các dự án xây dựng tạo ra một lượng lớn dữ liệu, nhưng việc xác định một vấn đề chỉ là bước đầu tiên. Các đội ngũ vẫn cần phối hợp với các nhà cung cấp, xác thực thời gian dẫn đầu, quản lý yêu cầu và giữ cho vật liệu di chuyển.

Chính vì vậy chúng tôi đã xây dựng một đội ngũ xây dựng trí tuệ nhân tạo, nơi mỗi tác nhân sở hữu một phần cụ thể của quy trình làm việc vật liệu.

• Milo biến thông số kỹ thuật, bản vẽ và lịch trình thành các nhật ký yêu cầu và mua sắm hoàn chỉnh trong vài phút
• Arlo kết nối các lịch trình, yêu cầu và nhật ký mua sắm bị cô lập thành một hệ thống và cung cấp một chiến lược mua sắm rõ ràng cho các đội ngũ tiền xây dựng
• Chase theo dõi các đối tác thương mại để ưu tiên yêu cầu, xác thực thời gian dẫn đầu và trạng thái vật liệu
• Lana tạo các mẫu yêu cầu và kiểm soát chất lượng để các nhà thầu tổng thầu và các đối tác thương mại có thể cải thiện chất lượng của các gói yêu cầu và gửi chúng đúng hạn
• Rio tự động hóa việc lập lịch giao hàng, ngăn chặn các xung đột và phân tích việc sử dụng thiết bị
• Theo kiểm soát quá trình mua sắm từ so sánh báo giá, tạo RFP đến giao hàng

Con người vẫn đưa ra các quyết định quan trọng, nhưng trí tuệ nhân tạo xử lý công việc mà trước đây đã tiêu tốn hàng giờ của một đội ngũ dự án.

Trung tâm dữ liệu đã trở thành một trong những lĩnh vực tập trung chính của Krane. Khi nhu cầu về trí tuệ nhân tạo thúc đẩy một cơn bùng nổ xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số trên toàn cầu, những thách thức mới nào trong chuỗi cung ứng đang xuất hiện mà các công cụ quản lý dự án truyền thống khó có thể xử lý?

Trung tâm dữ liệu đang暴露 ra những hạn chế của các quy trình mua sắm truyền thống.

Nhiều thành phần quan trọng nhất của các cơ sở này hiện có thời gian dẫn đầu cực kỳ dài. Các máy biến áp điện có thể mất ba đến năm năm để mua sắm, trong khi thiết bị chuyển mạch điện áp trung bình có thể vượt quá 60 tuần. Đồng thời, thiết bị điện và cơ khí có thể chiếm tới 75% giá tối đa được đảm bảo của một dự án, điều đó có nghĩa là các quyết định mua sắm mang lại hậu quả tài chính to lớn.

Các công cụ quản lý dự án truyền thống được thiết kế để theo dõi trạng thái dự án sau khi các quyết định đã được thực hiện. Chúng không cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực về hiệu suất của nhà cung cấp, thời gian dẫn đầu thay đổi hoặc các hạn chế chuỗi cung ứng đang xuất hiện.

Procurement OS giải quyết những thách thức này. Bằng cách tận dụng dữ liệu chuỗi cung ứng trực tiếp từ các dự án đang hoạt động, các đội ngũ có thể đưa ra quyết định mua sắm dựa trên những gì đang xảy ra trên thị trường hiện tại chứ không phải những gì đã xảy ra trong dự án trước.

Một trong những mối quan ngại lớn nhất xung quanh các tác nhân trí tuệ nhân tạo là niềm tin. Trong xây dựng, nơi các trì hoãn hoặc sai sót có thể có hậu quả lên tới hàng triệu đô la, bạn làm thế nào để cân bằng tự động hóa với sự giám sát của con người?

Niềm tin là rất quan trọng vì các quyết định xây dựng có hậu quả thực về lịch trình và ngân sách.

Triết lý của chúng tôi là trí tuệ nhân tạo nên xử lý việc phối hợp, trong khi con người vẫn chịu trách nhiệm về phán quyết và đưa ra quyết định. Mỗi hành động trí tuệ nhân tạo trong Krane bao gồm một điểm số tin cậy, các quyết định quan trọng đòi hỏi sự phê duyệt của con người và hoạt động được ghi lại thông qua các đường mòn kiểm toán. Điều đó mang lại cho các đội ngũ khả năng hiển thị về những gì hệ thống đang làm và tại sao.

Phía bên kia của niềm tin là kết quả. Trên toàn bộ danh mục đầu tư của chúng tôi, Krane đã theo dõi hơn 2.000 rủi ro chuỗi cung ứng trước khi chúng đến công trường và giúp khách hàng đạt được tỷ lệ giao hàng đúng hạn là 92%. Khi các đội ngũ liên tục nhìn thấy các rủi ro được xác định sớm hơn và việc phối hợp diễn ra nhanh hơn, niềm tin sẽ tự nhiên theo sau.

Các dự án xây dựng thường liên quan đến hàng chục nhà thầu, nhà thầu phụ, nhà cung cấp và các bên liên quan làm việc trên các hệ thống không kết nối. Việc tạo ra một nguồn thông tin duy nhất thực sự có khó khăn như thế nào và trí tuệ nhân tạo đóng vai trò gì trong việc làm cho điều đó có thể xảy ra?

Đây là một trong những vấn đề khó nhất trong xây dựng.

Thông tin dự án trung bình được phân bố trên nhiều bên liên quan và hệ thống. Các nhà thầu tổng thầu, nhà thầu phụ, chủ sở hữu, nhà cung cấp và tư vấn đều làm việc từ các nguồn dữ liệu khác nhau, điều này tạo ra khoảng trống, thông tin mâu thuẫn và trì hoãn.

Trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng vì nó có thể kết nối và giải thích thông tin trên các môi trường đó. Krane đưa lịch trình, bản vẽ, nhật ký mua sắm, yêu cầu, giao hàng và liên lạc với nhà cung cấp vào một môi trường duy nhất nơi các đội ngũ có thể nhìn thấy trạng thái hiện tại của một dự án trong thời gian thực.

Khi mọi người đều làm việc từ cùng một thông tin, các đội ngũ có được khả năng hiển thị tốt hơn để giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và thông minh hơn trong suốt vòng đời dự án. Không kém phần quan trọng, điều đó cho phép các tổ chức học hỏi từ một dự án và áp dụng những thông tin đó cho dự án tiếp theo. Lịch sử, nhiều kiến thức đó sống trong các bảng tính, email và kinh nghiệm của các thành viên trong đội, điều này khiến cho việc chuyển tiếp trở nên khó khăn. Bằng cách thu thập và cấu trúc dữ liệu chuỗi cung ứng trên các dự án, Krane giúp các đội ngũ đưa ra quyết định mua sắm và lập kế hoạch tốt hơn theo thời gian.

Krane tích hợp với các nền tảng đã được sử dụng trên toàn ngành thay vì cố gắng thay thế chúng. Bạn có nghĩ rằng tương lai của trí tuệ nhân tạo xây dựng sẽ được xây dựng xung quanh việc tăng cường các hệ thống phần mềm hiện có hay các hệ thống hoạt động hoàn toàn mới cho xây dựng?

Trong thời gian tới, tăng cường là điều cần thiết.

Các công ty xây dựng đã đầu tư mạnh mẽ vào các nền tảng như Autodesk, Procore, Microsoft Project, CMiC, SharePoint, Trimble Viewpoint và Oracle Primavera P6. Việc yêu cầu họ thay thế các hệ thống đó là không thực tế và thực sự không cần thiết.

Cách tiếp cận của chúng tôi là tích hợp với các công cụ mà các đội ngũ đã sử dụng và tạo ra một lớp kết nối trên chúng. Điều đó cho phép khách hàng tiếp tục làm việc trong các quy trình làm việc quen thuộc trong khi vẫn được hưởng lợi từ mua sắm, quản lý vật liệu và phối hợp chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo.

Theo thời gian, tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy nhiều hệ thống bản địa trí tuệ nhân tạo hơn xuất hiện. Nhưng những công ty thành công sẽ là những công ty phù hợp một cách tự nhiên vào hệ sinh thái công nghệ xây dựng rộng lớn hơn thay vì buộc khách hàng phải bắt đầu từ đầu.

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo rộng lớn hơn đang chuyển nhanh chóng hướng tới các quy trình làm việc có tác nhân. Những bài học nào từ xây dựng có thể các ngành công nghiệp khác học được về việc triển khai các tác nhân trí tuệ nhân tạo trong các môi trường nơi việc thực hiện và hậu cần thế giới thực quan trọng không kém so với các quy trình làm việc kỹ thuật số?

Một bài học là trí tuệ nhân tạo trở nên có giá trị hơn nhiều khi nó được kết nối với dữ liệu hoạt động.

Procurement OS hoạt động vì nó không được xây dựng trên các mô hình lý thuyết về cách các chuỗi cung ứng xây dựng nên hoạt động. Nó được xây dựng trên sự di chuyển thực tế của vật liệu trên các dự án đang hoạt động. Mỗi quyết định được đưa ra trong Krane tạo ra dữ liệu giúp cải thiện việc thực hiện dự án trong tương lai.

Chúng tôi đã thấy điều đó phù hợp với khách hàng từ các hệ thống y tế đến một số nhà thầu lớn nhất trong ngành, bao gồm cả Boldt, HITT Contracting, UCSF Health và Juneau Construction. Họ không tìm kiếm trí tuệ nhân tạo chỉ tạo ra thông tin chi tiết; họ muốn các hệ thống giúp các đội ngũ đưa ra quyết định tốt hơn và thực hiện công việc hiệu quả hơn.

Một bài học khác là việc thực hiện quan trọng hơn so với thông tin chi tiết. Xác định một vấn đề là hữu ích, nhưng việc giải quyết nó là nơi giá trị được tạo ra. Trong các ngành công nghiệp nơi các hoạt động vật lý và hậu cần quan trọng, trí tuệ nhân tạo cần giúp các tổ chức thực hiện hành động.

Nhìn về tương lai năm năm, một dự án xây dựng được phối hợp hoàn toàn bởi trí tuệ nhân tạo sẽ trông như thế nào? Những quyết định nào sẽ vẫn thuộc về con người và những phần nào của việc thực hiện dự án bạn dự đoán các hệ thống thông minh sẽ quản lý tự động?

Tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy trí tuệ nhân tạo trở nên sâu sắc hơn trên toàn bộ chuỗi cung ứng xây dựng.

Các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, quản lý và tiêu tốn nhiều thời gian của một đội ngũ dự án sẽ trở nên tự động hóa ngày càng nhiều.

Trong nhiều cách, chúng tôi đã di chuyển theo hướng đó với Procurement OS và đội ngũ xây dựng trí tuệ nhân tạo của chúng tôi. Tầm nhìn là một hệ thống học hỏi từ mỗi dự án và giúp các đội ngũ đưa ra quyết định tốt hơn sớm hơn trong vòng đời dự án.

Tuy nhiên, xây dựng sẽ luôn là một ngành công nghiệp của con người. Chiến lược dự án, quản lý các bên liên quan, các cuộc đàm phán thương mại và các quyết định thương mại quan trọng sẽ tiếp tục đòi hỏi sự phán quyết và kinh nghiệm của con người. Trí tuệ nhân tạo sẽ xử lý nhiều việc nặng nhọc hoạt động hơn, trong khi con người tập trung vào lãnh đạo, quan hệ và đưa ra quyết định.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Krane.