Para la presentación de ofertas en el sector de la construcción, se recopilan minuciosamente largas listas de requisitos en forma de texto con cálculos de los servicios de artesanos, maquinaria y materiales necesarios. Este cálculo de costes de construcción lo realizan profesionales experimentados cuyo tiempo es muy valioso para la empresa.
BRZ Deutschland GmbH es especialista en organización e informática de la construcción. Con consultoría organizativa, una plataforma de software ERP para la construcción, servicios de externalización y ofertas de formación, BRZ ayuda a las empresas del sector de la construcción tanto a digitalizar los procesos como a organizarlos de forma rentable y eficiente.
Dado que muchos requisitos elementales de un objeto de construcción suelen repetirse en las distintas licitaciones, los expertos en Data Science de XITASO desarrollaron una solución para hacer este proceso de cálculo más eficiente. Basándose en cálculos de ofertas anteriores y con la ayuda de métodos de Data Science e inteligencia artificial, el BRZ 365 KI-Kalkulation (Cálculo basado en IA de BRZ) ahorra mucho tiempo a los estimadores con recomendaciones precisas. Ahora puede utilizarse para requisitos de proyectos de construcción complejos.
El asistente de cálculo de construcción utiliza algoritmos inteligentes para calcular las propuestas adecuadas para las partidas de licitación. De este modo, la incorporación a la plataforma de cálculo BRZ 365 ahorra mucho tiempo a los estimadores en el laborioso trabajo rutinario.
Los valores de experiencia y los enfoques de cálculo pueden tomarse para nuevas licitaciones del conjunto de datos de ofertas ya calculadas, incluso con textos redactados de forma diferente con las mismas descripciones funcionales.
Con BRZ 365 KI-Kalkulation, los estimadores siempre tienen pleno control sobre qué proyectos pasados se incluyen en el conjunto de datos y qué nivel de automatización se utiliza al procesar la llamada lista de cantidades:
1. Recomendaciones de las distintas prioridades
Los estimadores trabajan partida por partida y tienen una serie de propuestas generadas para cada partida. Siempre deciden por sí mismos qué propuestas se aceptan y cuáles no.
2. Clasificación del pliego de condiciones
La clasificación de los artículos individuales visualiza la contribución respectiva en relación con el precio total. Esto permite a los estimadores centrarse en los artículos caros y dejar que la IA calcule las baratos.
3. Cálculo totalmente automático de todos los artículos
El pliego de condiciones, incluidos los recargos, los precios y las listas de artículos y equipos, se calcula de forma parcial o totalmente automática. Como resultado, los estimadores se benefician de un ahorro de tiempo máximo.
“Gracias a la experiencia en Data Science de XITASO, hemos podido aportar al mercado una innovación con el cálculo de IA que confiere a BRZ una gran ventaja competitiva y aporta un valor añadido real a los usuarios.”Johannes Gunkel
Product Owner
BRZ Deutschland GmbH
La visión de BRZ se basaba en la hipótesis de que los servicios de artesanos, equipos y materiales requeridos son similares si los requisitos son muy parecidos en su contenido. Para probar esta hipótesis, se compararon los textos de los requisitos con el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y se controlaron los precios respectivos. Así se garantizaba la viabilidad antes de dedicar recursos a un proyecto de implantación.
El resultado del XITASO Data Quick Check confirmó la hipótesis inicial y demostró que, efectivamente, es posible recurrir a los requisitos del pasado para calcular los precios de oferta. Esto sentó las bases para seguir desarrollando el producto con éxito.
Matriz de similitud de textos de requisitos
Para garantizar que la solución de software final satisface las necesidades concretas de las calculadoras de construcción, los expertos en UI/UX de XITASO se centraron en ellas desde el principio. Además de definir los grupos de usuarios y el personaje «Edgar Effizient», y de examinar el recorrido del usuario, también se realizaron pruebas con usuarios reales. De este modo, se obtuvo una retroalimentación temprana que sirvió de base para mejorar y ampliar continuamente la solución. A lo largo del proceso de desarrollo, se garantizó que las funciones y los conceptos se tuvieran siempre en cuenta desde la perspectiva del usuario y que la usabilidad y la aceptación del producto en el mercado estuvieran aseguradas.
De acuerdo con los elevados estándares de calidad de XITASO, se hizo especial hincapié en el rendimiento y la resistencia de la solución digital para BRZ. Mediante modelos lingüísticos basados en redes neuronales, la semántica de los textos de requisitos se transformó en vectores.
El algoritmo de búsqueda comprueba ahora los textos no por las mismas palabras, sino directamente por el mismo significado. Gracias a la vectorización, también se buscan millones de textos de solicitud en menos de un segundo y se obtienen cálculos similares.
