A IA pode propor mais perto do custo real, se tiver um custo real.
A IA está a chegar à construção nos dois pontos onde a margem se ganha e se perde: a estimativa e a obra. A estimativa e o design assistidos por IA baseiam-se no histórico as-built para propor mais perto do custo real, e a IA de escalonamento e de acompanhamento de progresso corta o tempo parado e de espera de que as derrapagens são feitas. Ambos dependem da mesma coisa, um custo as-built real para aprender, e as empresas que beneficiam são as que já captam o custo real por projeto e fase.
Cost and Profitability Consulting · 150+ modelos desde 2010 · TDABC
A IA muda o custo da construção na estimativa e na obra. A estimativa e o design assistidos por IA propõem mais perto do custo real usando o histórico as-built, e a IA de escalonamento e acompanhamento corta o tempo parado e de espera. Ambos só funcionam se existir um custo as-built real para aprender, porque um modelo treinado numa percentagem de overhead plana aprende a distorção, não a verdade. As empresas que beneficiam já captam o custo real por projeto e fase. Isto é qualidade de decisão, não uma contagem decrescente regulatória.
Quatro mudanças, uma dependência.
Estimativa assistida por IA
Os modelos propõem mais perto do custo real ao aprender do histórico as-built, mas só se esse histórico for um custo real e não uma proposta mais uma percentagem plana.
Design generativo e com IA
As opções de design podem ser custeadas à medida que são desenhadas, desde que o modelo de custo por trás reflita o consumo real por fase em vez de uma média.
IA de escalonamento e progresso
Na obra, a IA corta o tempo parado e de espera de que as derrapagens são feitas, os exatos termos de custo de servir que um modelo de projeto real já isola.
A estimativa aprende com a obra
À medida que o custo as-built de cada projeto regressa, a próxima estimativa melhora. Sem um custo real, o ciclo treina com ruído.
A IA estima contra o histórico. Dê-lhe um verdadeiro.
Um modelo de estimativa é tão bom quanto o histórico de custo de que aprende. Alimente-o com anos de propostas mais uma percentagem de overhead plana e ele reproduzirá a mesma distorção com mais confiança, propondo o projeto propenso a derrapagem como barato porque os dados nunca lhe cobraram o overhead, o rework e o tempo parado que consumiu. Alimente-o com um custo as-built real por projeto e fase, e o mesmo modelo torna-se uma vantagem genuína, propondo mais perto do custo real e sinalizando o trabalho que historicamente deu prejuízo. Isto é uma questão de qualidade de decisão, não uma contagem decrescente regulatória. Orce o lado humano com honestidade: os orçamentistas e planeadores passam a interrogar o modelo em vez de construir a estimativa à mão, e precisam de compreender o custo de projeto o suficiente para o anular quando o modelo e a obra discordam.
Perguntas frequentes
- Como está a IA a mudar o custo na construção?
- A estimativa e o design assistidos por IA propõem mais perto do custo real usando o histórico as-built, e a IA de escalonamento e acompanhamento corta o tempo parado e de espera de que as derrapagens são feitas. Ambos dependem de um custo as-built real existir para aprender.
- Porque é que a estimativa com IA precisa de um custo real?
- Porque um modelo de estimativa só consegue aprender do histórico de custo que lhe dão. Se os projetos passados foram custeados com uma percentagem de overhead plana, o modelo aprende a distorção. Um custo as-built real são os dados de treino de que a IA precisa.
- Isto é guiado por regulação?
- Não. É uma questão de qualidade de decisão e defensabilidade, não um prazo regulatório. Captar o custo real por projeto e fase é o que permite à IA estimar e escalonar contra a verdade.
Tenha o histórico de custo que a IA precisa para estimar.
O Profit Check não exige carregar dados. Mostra se os seus dados de projeto estão prontos para treinar uma estimativa sobre o custo real, e o que corrigir primeiro.
- Duração
- 12 a 15 minutos
- Recebe
- Pontuação, 7 dimensões, referência do sector
- Preço
- Grátis, sem email
Prova
Um distribuidor na Nova Zelândia. €1,335M de custo de servir tornado visível, depois reduzido a metade, e 830 clientes deficitários reduzidos a 295.
Ler o estudo de caso →Com quem vai falar
Miguel Guimarães, Sócio-fundador
A trabalhar em custos e rentabilidade há mais de 25 anos. Apresentou o caso de cost-to-serve da Damco no Managing for Profit (Amesterdão RAI, dezembro de 2009), no mesmo programa que Robert S. Kaplan.
Ligue +351 910 313 731
