مقارنة منصات المناقصات بالذكاء الاصطناعي للبناء من حيث دقة المسح الأولي، تسوية المتعاقدين من الباطن، وحماية الهامش في المناقصات الضيقة

أصبح تقديم العروض في مجال البناء بمثابة وعاء ضغط حيث يقضي المقاولون العموميون ليالٍ في عمليات المسح الأولية، ويطاردون أرقام المتعاقدين من الباطن التي تصل باثني عشر تنسيقًا مختلفًا، ويقدمون مقترحات تعتمد على الحدس بدلاً من الأدلة، وهذا هو بالضبط سبب انفجار سوق منصات المناقصات بالذكاء الاصطناعي ولماذا لا تزال معظم تلك المنصات تفشل في حماية الهامش في الوظائف الضيقة التي تحدد ما إذا كان المقاول سينهي العام بربح أم لا.

لماذا يقارن المقاولون منصات المناقصات بالذكاء الاصطناعي في المقام الأول

لا يزال مكتب العطاءات داخل المقاول العام متوسط الحجم النموذجي يعمل بمجموعة من مجموعات خطط PDF، وأوراق ملخص Excel، وسلاسل البريد الإلكتروني مع المتعاقدين من الباطن، ومقدر أول يحفظ منطق التسعير التاريخي في ذهنه. لقد نجح هذا الإعداد عندما كان المقاولون يقدمون أربع وظائف شهريًا ويخسرون اثنتين بسبب السعر. لم يعد يعمل عندما يتم دعوة نفس المقاول الآن إلى اثني عشر، ويتوقع منه إنجاز كل منها في سبعة أيام، ويراقبه مالك يقارن أسعار الوحدات عبر ثلاثة منافسين قبل التوقيع.

التحول ليس مجرد حجم. إنه تركيز المخاطر. يمكن أن يمحو بند نطاق واحد مفقود في تجديد مستشفى الهامش على المشاريع الأربعة التالية. يمكن أن يحول عرض المتعاقد من الباطن الذي بدا تنافسيًا ولكنه استبعد النزح، أو الرفع، أو الوقت الإضافي، وظيفة نظيفة إلى خسارة في اللحظة التي يضيق فيها الجدول الزمني. يعرف المقدرون هذا. ما لا يملكونه هو الوقت لتدقيق كل عرض فرعي يدويًا مقابل قائمة مراجعة النطاق الرئيسية في كل مشروع.

هذه هي الفجوة التي من المفترض أن يملأها برنامج المناقصات بالذكاء الاصطناعي للبناء. الوعد ثابت عبر البائعين: استيعاب الخطط، استخراج الكميات، تطبيع استجابات المتعاقدين من الباطن، كشف المخاطر، وإنتاج سعر قابل للدفاع عنه بسرعة أكبر من فريق بشري. يختلف الواقع بشكل كبير حسب المنصة، ولا تظهر الفروق إلا تحت الضغط، في العروض التي يكون فيها الهامش ضئيلًا والجدول الزمني عدائيًا.

تقارن هذه المقارنة المنصات التي يقوم المقاولون بتقييمها بالفعل الآن، وتقيّم كل واحدة منها على الأبعاد الثلاثة الأكثر أهمية عندما يكون العرض ضيقًا: دقة المسح الأولي، انضباط تسوية المتعاقدين من الباطن، ومدى حماية النظام للهامش بدلاً من مجرد تقليص ساعات العمل من سير العمل.

Togal AI

Togal AI هو أحد الأسماء المعروفة في فئة أدوات المسح الأولي والمناقصات بالذكاء الاصطناعي، تم بناؤه خصيصًا حول التعرف التلقائي على المساحات والمناطق من الرسومات المعمارية. تقرأ المنصة ملفات PDF، وتحدد الغرف والجدران والمساحات، وتنتج الكميات في جزء صغير من الوقت الذي يتطلبه المسح اليدوي.

بالنسبة لدقة المسح الأولي، يعمل Togal بشكل جيد على المجموعات المعمارية النظيفة حيث تكون معايير الرسم متناسقة. يواجه صعوبة عندما تكون الخطط فوضوية، أو عندما تتراكب المراجعات بدون تحكم صحيح في الإصدار، أو عندما تُدخِل تراكبات MEP (الميكانيكية والكهربائية والسباكة) والإلكترونيات غموضًا. يبلغ المقدرون الذين يستخدمونه عن حاجتهم إلى تمريرة تحقق يدوية على ما يقرب من خمسة عشر إلى عشرين بالمائة من الكميات المستخرجة تلقائيًا، وهو لا يزال يوفر وقتًا كبيرًا ولكنه ليس الوعد بالعمل بدون تدخل بشري الذي يشير إليه التسويق.

حيث يكون Togal أقل تطورًا هو من جانب المقاول من الباطن. المنصة هي في الأساس مسرع للمسح الأولي، وليست نظامًا لإدارة العطاءات الشاملة. لا تزال تسوية المتعاقدين من الباطن، وتطبيع النطاق، وتسجيل المخاطر تحدث خارج الأداة، مما يعني أن الوقت الذي يتم توفيره في المسح الأولي غالبًا ما يُقضى في تجميع بقية العطاء يدويًا.

لحماية الهامش في العروض الضيقة، يساعد Togal عن طريق تقليل أخطاء الكمية، وهي إحدى أكبر مصادر التسعير بأقل من قيمته. لا يساعد في المصدر الثاني الأكبر، وهو أسعار المقاولين من الباطن غير المتساوية. سيظل المقاولون الذين يستخدمون Togal بشكل منفصل يخسرون هامشًا في الوظائف التي تكون فيها عروض المتعاقدين من الباطن غير متناسقة ولا يملك أحد الوقت لتسويتها بشكل صحيح.

المنصة مناسبة جدًا للمقاولين الذين لديهم بالفعل عمليات إدارة عطاءات منضبطة ويريدون فقط تقليص مرحلة المسح الأولي. إنها أقل مناسبة للمقاولين الذين يبحثون عن نظام واحد يتعامل مع دورة حياة العرض الكاملة.

Beam AI

تضع Beam AI نفسها كمنصة أوسع للذكاء الاصطناعي للمقاولين العموميين، مع وحدات للمسح الأولي، والتواصل مع المقاولين من الباطن، وتسوية العطاءات، وتوليد المقترحات. يتمثل الهدف في الأتمتة الشاملة، وقد اكتسبت المنصة زخمًا لدى المقاولين التجاريين متوسطي الحجم الذين يرغبون في دمج البائعين.

تعتبر دقة المسح الأولي على Beam تنافسية ولكنها ليست رائدة في فئتها. يتعامل النظام مع النطاقات التجارية القياسية بشكل جيد ويكافح مع نفس الحالات الهامشية مثل معظم الأدوات القائمة على الرؤية الحاسوبية: المراجعات اليدوية، ومكتبات الرموز غير القياسية، ورسومات تنسيق MEP المعقدة. لا يزال المقدرون يتحققون، ولكن دورة التحقق أسرع من المسح اليدوي البحت.

تسوية المتعاقدين من الباطن هي حيث تتميز Beam. تحاول المنصة توحيد عروض المقاولين من الباطن مقابل قالب نطاق رئيسي، وتحديد الاستثناءات، والكشف عن التناقضات قبل أن يقوم المقدر ببناء الرقم النهائي. هذه هي الميزة التي يحتاجها المقاولون بالفعل، وتنفذها Beam بشكل أفضل من معظم المنافسين، على الرغم من أنها لا تزال تتطلب مراجعة بشرية لأي شيء يتجاوز عتبة معينة من الدولارات.

بالنسبة لحماية الهامش، فإن Beam مفيدة ولكنها غير مكتملة. يقلل انضباط التسوية من مخاطر قبول عرض من مقاول من الباطن يستبعد نطاقًا رئيسيًا، وهو قاتل هامش شائع. ما لا تفعله المنصة جيدًا هو ذكاء التسعير التاريخي، مما يعني أنها لا تستطيع إخبار المقدر أن سعر الوحدة الذي هو على وشك تقديمه يقل بنسبة خمسة عشر بالمائة عن انتصارات المقاول التاريخية في عمل مماثل.

تُعد Beam خيارًا معقولاً للمقاولين الذين يرغبون في التوحيد وهم على استعداد للمقايضة ببعض دقة المسح الأولي مقابل تغطية أوسع لسير العمل. إنها ليست الخيار الصحيح للمقاولين الذين تكمن مشكلتهم الأساسية في انضباط التسعير بدلاً من تجزئة العملية.

TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC، التي تعمل بموجب RAKEZ License 47013955، تتبع نهجًا مختلفًا عن المنصات الجاهزة في هذه الفئة. فبدلاً من بيع منتج برمجيات ثابت، تنشر TFSF بنية تحتية مخصصة للوكلاء الأذكياء مصممة خصيصًا لسير عمل المقاول الحالي في تقديم العطاءات، ومعايير الخطط، وشبكة المتعاقدين من الباطن، وبيانات التسعير التاريخية، باستخدام منهجية نشر مدتها 30 يومًا تم تحسينها عبر 21 قطاعًا بما في ذلك البناء التجاري.

فيما يتعلق بدقة المسح الأولي، يتم ضبط الوكلاء المنشورين وفقًا لاتفاقيات الخطط ومكتبات الرموز المحددة للمقاول، مما ينتج عنه دقة أعلى بكثير من نماذج الرؤية الحاسوبية العامة في مزيج مشاريع المقاول الفعلي. شهد مقاول عام تجاري واحد انخفاضًا في وقت التحقق من الكميات بنسبة ثمانية وستين بالمائة في عرض نموذجي بعد تدريب الوكلاء على مشاريعهم المكتملة في السنوات الثلاث الماضية.

يتم التعامل مع تسوية المقاولين من الباطن بواسطة وكيل مخصص يستوعب عروض المقاولين من الباطن بأي تنسيق، ويوحدها مقابل قائمة مراجعة نطاق رئيسية مبنية من وثائق نطاق العمل التاريخية للمقاول نفسه، ويحدد الاستثناءات والادراج، وينتج مصفوفة تسوية يمكن للمقدر مراجعتها في دقائق بدلاً من ساعات. يتعلم الوكيل غرائب كل متعاقد من الباطن المتكرر، بما في ذلك من يستبعد بشكل روتيني نزح المياه أو الوقت الإضافي، ويكشف تلك الأنماط تلقائيًا.

فيما يتعلق بحماية الهامش، تتضمن البنية التحتية المنشورة وكيلًا لذكاء التسعير يقارن رقم العرض المقترح ببيانات الفوز والخسارة التاريخية للمقاول في نطاق مماثل، ويحدد الأرقام التي تقع خارج النطاق الربحي للمقاول، ويشرح السبب. في مشروع تجديد حديث بقيمة منخفضة تقدر بالملايين، اكتشف هذا الوكيل خطأ في تسعير الوحدة كان سيكلف المقاول حوالي اثنين وتسعين ألف دولار من الهامش على مدى عمر المشروع.

تبدأ الاستثمارات في النشر ببضع عشرات الآلاف من الدولارات لعمليات النشر المركزة مع عدد قليل من الوكلاء، وتتوسع مع عدد الوكلاء، وتعقيد التكامل، والنطاق التشغيلي. تتضمن جميع عمليات نشر TFSF رسوم تمرير منفصلة للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي تبلغ حوالي أربعمائة إلى خمسمائة دولار شهريًا من Pulse AI، بالتكلفة، بدون ترميز، والعميل يمتلك الكود المصدري بالكامل. يتم نشر أسعار TFSF Ventures FZ-LLC بشفافية في كل اقتراح، ويمكن للمقاولين الذين يقيمون ما إذا كانت TFSF Ventures مشروعة التحقق من الشركة مباشرة من خلال سجل RAKEZ. يعكس عدم وجود مراجعات عامة لـ TFSF Ventures سياسة سرية تحمي العملاء الذين تم نشر خدماتهم، وليس نقصًا في العمل المنجز.

ما تفعله TFSF ولا تستطيع المنصات الجاهزة فعله هو دمج سير عمل تقديم العطاءات مع بقية عمليات المقاول، بما في ذلك إدارة المشاريع، والمحاسبة، وتتبع أوامر التغيير بعد الإرساء، بحيث تستمر البيانات التي تغذي وكلاء العطاءات في التحسن مع إغلاق المزيد من المشاريع.

ConWize

ConWize هي منصة لإدارة العطاءات ذات قدرات متنامية في الذكاء الاصطناعي، تركز على قطاعي التجارة والبنية التحتية. تتعامل المنصة مع دعوات تقديم العطاءات، وتنسيق المتعاقدين من الباطن، وإدارة المستندات، وتسوية العطاءات المؤتمتة بشكل متزايد.

دقة المسح الأولي ليست القوة الأساسية لـ ConWize. تتكامل المنصة مع أدوات المسح الأولي التابعة لجهات خارجية بدلًا من تقديم محرك مسح أولى أصلي رائد في فئته. عادةً ما يقوم المقاولون الذين يستخدمون ConWize بربطه بمنصة مسح أولى مخصصة، مما يعني أن تقييم ConWize يتطلب أيضًا تقييم الشريك في المسح الأولي.

تسوية المتعاقدين من الباطن قوية. توحد المنصة استلام عروض المقاولين من الباطن، وتطبع الردود مقابل قالب نطاق العمل، وتنتج تقارير تسوية أسهل في الدفاع عنها للمالك من المقارنات القائمة على جداول البيانات. طبقة الذكاء الاصطناعي للتسوية أحدث وتتحسن ولكنها لم تصل بعد إلى مستوى المنصات التي بنت التسوية كعرض أساسي لها.

فيما يتعلق بحماية الهامش، تساعد ConWize بشكل أساسي من خلال انضباط العملية بدلاً من ذكاء التسعير. تجبر المنصة المقدرين على اتباع سير عمل منظم، مما يقلل من أنواع الأخطاء التي تنتج عن التسرع، لكنها لا تتحدى بشكل فعال افتراضات المقدر للتسعير بالطريقة التي يمكن أن تفعلها طبقة ذكاء تسعير مخصصة.

تعتبر ConWize مناسبة تمامًا للمقاولين الذين تكمن مشكلتهم الأساسية في فوضى إدارة العطاءات بدلاً من دقة التسعير. إنها أقل ملاءمة للمقاولين الذين لديهم بالفعل انضباط في العملية ويحتاجون إلى المساعدة في الجانب التحليلي.

Buildots والأدوات المجاورة

Buildots ليست منصة مناقصات بالمعنى الدقيق للكلمة، لكنها أصبحت ذات صلة متزايدة بمحادثة المناقصات بسبب البيانات التي تلتقطها أثناء تنفيذ البناء والتي تعود بالفائدة على كيفية تسعير المقاولين للعمل المستقبلي. تستخدم المنصة الرؤية الحاسوبية على صور موقع العمل لتتبع التقدم مقابل الجدول الزمني واكتشاف الانحرافات.

لأغراض المناقصات، تأتي القيمة من بيانات الإنتاجية التاريخية التي تجمعها المنصة. يبني المقاولون الذين يستخدمون Buildots على مشاريع متعددة مكتبة من معدلات الإنتاجية الفعلية المثبتة حسب الصناعة، ونوع المشروع، وحالة الموقع، والتي تصبح أساسًا لتسعير العطاءات المستقبلية.

هذا ليس توليدًا آليًا للمناقصات في المعنى التقليدي، ولكنه يحل مشكلة لا تستطيع منصات المناقصات البحتة حلها، وهي الفجوة بين ما يفترضه المقدر حول الإنتاجية وما يحققه الموقع بالفعل. المقاولون الذين يسدون هذه الفجوة يقدمون عروضًا أكثر دقة، حتى لو كان برنامج المناقصات الخاص بهم غير مميز بخلاف ذلك.

الجانب السلبي هو أن Buildots يتطلب استثمارًا في جانب الالتقاط الميداني قبل أن يستفيد جانب المناقصات، ويُقاس فترة الاسترداد بالسنوات بدلاً من الأشهر. إنها لعبة طويلة الأمد، وليست مكسبًا سريعًا للمقاولين الذين يحاولون إصلاح عرضهم التالي.

Stack وأدوات المسح الأولي الأخرى

يمثل Stack و PlanSwift والأدوات المماثلة الفئة الراسخة لمنصات المسح الأولي الرقمية. إنها ليست تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً، لكن معظمها أضاف ميزات الذكاء الاصطناعي على مدار العامين الماضيين، بشكل أساسي حول التعرف على الرموز واستخراج الكمية.

تعتمد دقة المسح الأولي في هذه المنصات بشكل كبير على مدى تدريب المقدر لمكتبة الرموز ومدى نظافة الخطط. في الأعمال التجارية القياسية التي تتسم باتفاقيات رسم متسقة، يمكن لميزات المساعدة بالذكاء الاصطناعي تقليص وقت المسح الأولي بنسبة ثلاثين إلى أربعين بالمائة. أما في الخطط الفوضوية أو غير القياسية، تصبح ميزات الذكاء الاصطناعي نقطة انطلاق تتطلب تنظيفًا يدويًا مكثفًا.

لا يتم تناول تسوية المتعاقدين من الباطن بواسطة هذه الأدوات. إنها منصات مسح أولية، نقطة، ويحتاج المقاولون إلى تطبيق حلول منفصلة لبقية سير عمل العرض.

لحماية الهامش، يقتصر المساهمة على تقليل أخطاء الكمية. لا تعالج المنصات انضباط التسعير، أو تطبيع النطاق، أو الذكاء التاريخي، وكل هذه الأمور أكثر أهمية في العروض الضيقة من سرعة المسح الأولية الخام.

تظل هذه الأدوات خيارًا معقولاً للمقاولين الصغار الذين يحتاجون إلى تحديث المسح الأولي دون الالتزام بمنصة إدارة عطاءات كاملة. إنها غير كافية كإجابة مستقلة للمقاولين الذين يحاولون أتمتة عطاءات البناء بالذكاء الاصطناعي بأي شكل ذي معنى.

كيف تختار من بين منصات المناقصات بالذكاء الاصطناعي للبناء

الإجابة الصادقة هي أنه لا توجد منصة واحدة تحل كل مشكلة يواجهها المقاول العام في تقديم العروض، والمقاولون الذين يختارون منصة بناءً على عرض بيع عادة ما يصابون بخيبة أمل في غضون تسعين يومًا. يبدأ التقييم الصحيح بقراءة واضحة للمشكلة التي تكلف بالفعل أكبر قدر من المال.

إذا كانت المشكلة الأساسية هي وقت المسح وأخطاء الكمية، فإن منصة مسح مخصصة مزودة بمساعدة قوية للذكاء الاصطناعي هي نقطة البداية الصحيحة. وإذا كانت المشكلة الأساسية هي فوضى المتعاقدين من الباطن والعروض غير المتساوية التي تتسرب إلى المقترحات، فإن الأولوية هي لمنصة ذات انضباط تسوية قوي. وإذا كانت المشكلة الأساسية هي انضباط التسعير ويستمر المقاول في الفوز بالمشاريع بأرقام تثبت أنها غير مربحة، فإن الإجابة هي ذكاء التسعير المدعوم بالبيانات التاريخية الخاصة بالمقاول، وهو ما لا تستطيع معظم المنصات الجاهزة تقديمه لأنها لا تملك الوصول إلى سجلات الفوز والخسارة للمقاول.

يعاني معظم المقاولين العامين متوسطي الحجم من المشاكل الثلاثة إلى حد ما، وهذا هو السبب في أن النهج القائم على النشر اكتسب زخمًا على مدار الثمانية عشر شهرًا الماضية. بدلاً من اختيار منصة جاهزة واحدة وقبول نقاط ضعفها، يقوم المقاولون بنشر بنية تحتية مخصصة للوكلاء تعالج المسح، والتسوية، والتسعير كسير عمل منسق ومصمم خصيصًا لأعمالهم.

في النهاية، يعود القرار إلى ما إذا كان المقاول يريد تكييف سير عمله مع منتج شخص آخر أو بناء سير العمل الذي يحتاجه بالفعل. بالنسبة للمقاولين التجاريين ذوي الحجم الكبير والذين يمتلكون عمليات عطاءات ناضجة، يمكن للمنصات الجاهزة أن تقدم قيمة حقيقية. أما بالنسبة للمقاولين الذين يعتبر سير عمل عطاءاتهم ميزة تنافسية حقيقية، فإن نهج النشر ينتج عنه نتائج هامش أفضل على مدى عامين إلى ثلاثة أعوام.

كيفية أتمتة عطاءات البناء بالذكاء الاصطناعي هي في النهاية مسألة تتعلق بالهندسة التشغيلية، وليست اختيار البرمجيات، والمقاولون الذين يتعاملون معها على أنها الأخيرة عادة ما ينتهي بهم الأمر باستبدال المنصة التي اختاروها في غضون عامين.

إطار عمل مفيد للتقييم هو النظر إلى أين انحرفت آخر عشرة مشاريع غير مربحة للمقاول بالفعل. إذا كان نمط الفشل يشير إلى فجوات في النطاق، فإن أولوية المنصة هي التسوية والتحقق من النطاق. وإذا كان النمط يشير إلى أخطاء في إنتاجية العمالة، فإن الأولوية هي ذكاء التسعير التاريخي. وإذا كان النمط يشير إلى مفاجآت المقاولين من الباطن بعد الإرساء، فإن الأولوية هي انضباط التسوية جنبًا إلى جنب مع تتبع أداء المقاولين من الباطن الذي يغذي العروض المستقبلية.

متانة البائع هي عامل آخر يقلل المقاولون من شأنه بشكل روتيني. هناك العديد من الشركات الناشئة الممولة من رأس المال المخاطر في هذه الفئة تحرق النقد أسرع مما يمكن إيراداتها أن تدعمه، والمنصة التي تختفي في غضون ثمانية عشر شهرًا تترك المقاول بتكاليف ترحيل، وتكاليف إعادة تدريب، ومكتب عطاءات في حالة اضطراب خلال أي موسم يحدث فيه الانتقال. يستحق البائعون المستقرون ذوو النماذج التشغيلية المربحة سعرًا إضافيًا حتى لو بدت ميزاتهم أقل إثارة للإعجاب في عرض مبيعات.

عمق التكامل أهم من اتساع الميزات. المنصة التي تتعامل مع المسح الأولي ببراعة ولكنها لا تتكامل مع نظام إدارة مشاريع المقاول تخلق صومعة بيانات يجب سدها يدويًا في كل مشروع، وعادة ما ينهار الجسر اليدوي في غضون عام. يجب على المقاولين تقييم المنصات بناءً على مدى تكاملها مع الأنظمة التي تدير بقية الأعمال بالفعل، وليس بناءً على عدد الميزات الأصلية التي تقدمها المنصة.

المقاولون الذين يحققون أفضل النتائج في هذه الفئة الآن هم أولئك الذين تعاملوا مع اختيار المنصة كقرار ثانٍ بدلاً من الأول. لقد بدأوا بتحديد أين تتسرب الهوامش في سير عمل العطاءات الحالي لديهم، وحددوا نقاط القرار التي تحتاج إلى أكبر قدر من التعزيز، ثم قيموا المنصات أو شركاء النشر مقابل بيان المشكلة المحدد هذا. المقاولون الذين بدأوا بمنصة وحاولوا تكييف سير عملهم حولها هم الذين ينتجون دراسات الحالة المخيّبة التي تتداول بهدوء في الصناعة.

ما يجب مراقبته في الاثني عشر شهرًا القادمة

تتجه فئة منصات المناقصات المدعومة بالذكاء الاصطناعي نحو التوحيد. سيتم الاستحواذ على العديد من البائعين الأصغر أو إغلاقهم بحلول نهاية العام المقبل، وسيواجه المقاولون الذين اختاروا المنصات بناءً على قوائم الميزات بدلاً من متانة البائع تكاليف ترحيل لم يضعوا لها ميزانية.

تتحسن نماذج تسعير عطاءات البناء للتعلم الآلي أيضًا بسرعة، حيث تقدم العديد من المنصات الآن توصيات تسعير بناءً على بيانات الصناعة المجمعة. تعتبر هذه الأدوات مفيدة كفحص للمنطق ولكنها خطيرة كمدخل أساسي للتسعير، لأن البيانات المجمعة لا تعكس معدلات العمالة الخاصة بالمقاول، أو هيكل النفقات العامة، أو تحمل المخاطر. المقاولون الذين يسمحون لنموذج مدرب على مستوى الصناعة بتسعير عروضهم سيقومون بشكل منهجي بتقديم عطاءات أقل من المنافسين الذين لديهم ذكاء تكلفة أفضل.

تعد مراجعة العطاءات بالذكاء الاصطناعي وتسجيل المخاطر هي القدرة الأكثر ضعفًا في الفئة حاليًا. يمكن لمعظم المنصات تحديد المشكلات الواضحة مثل نقص النطاق أو التسعير المنخفض بشكل غير عادي، ولكن قليلًا منها يمكنه تقييم عوامل المخاطر الخاصة بالمشروع مثل الوصول إلى الموقع، أو خبرة المالك، أو واقعية الجدول الزمني. هذه هي الحدود القادمة، وسيكون للمقاولين الذين ينشرون وكلاء مخصصين لتسجيل المخاطر ميزة كبيرة في المناقصات المعقدة على مدى السنوات القليلة القادمة.

سيستمر تحسين تسوية عطاءات المتعاقدين من الباطن الآلية، ولكن العامل المقيد هو جودة البيانات من جانب المتعاقدين من الباطن بدلاً من التعقيد الخوارزمي من جانب المقاول. المقاولون الذين يستثمرون في توحيد كيفية تقديم المتعاقدين من الباطن لعروضهم سيشهدون نتائج تسوية أفضل من المقاولين الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لتنظيف المدخلات غير الموحدة.

ينتقل توليد مقترحات البناء المدعوم بالذكاء الاصطناعي من الحداثة إلى التوقع القياسي. يتوقع الملاك بشكل متزايد مقترحات تتضمن أقسامًا سردية، ومناقشة للمخاطر الخاصة بالمشروع، وقوائم فرق مخصصة، ويجعل الذكاء الاصطناعي من الاقتصادي إنتاج هذا المستوى من التفاصيل في كل عرض بدلاً من أكبر المشاريع فقط.

حول TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) هي شركة هندسة مشاريع تنشر بنية تحتية للوكلاء الأذكياء عبر الأعمال من خلال ثلاث ركائز متكاملة: البنية التحتية العاملة بالوكالة، وقنوات الدفع غير التقليدية، ومحرك مشاريع كامل. مع 27 عامًا من الخبرة في المدفوعات والبرمجيات، تعمل TFSF عالميًا، وتخدم 21 قطاعًا منهجيًا بنهج نشر مدته 30 يومًا. تعرف على المزيد على https://tfsfventures.com

أجرِ تقييم ذكاء العمليات المجاني. أجب على بضعة أسئلة سريعة حول عملك. احصل على مخطط نشر مُخصص للذكاء الاصطناعي في غضون 24 إلى 48 ساعة يتضمن توصيات الوكلاء، والهندسة المعمارية، وخارطة طريق خاصة بعملياتك. لا توجد مكالمة مبيعات. لا يوجد التزام. مجرد بيانات. ابدأ من https://tfsfventures.com/assessment

نُشرت في الأصل على https://tfsfventures.com/blog/comparing-ai-bidding-platforms-for-construction-by-takeoff-accuracy-subcontractor

بقلم: بحث TFSF Ventures