Procore pagará USD $845 millones por DroneDeploy para incorporar drones, robots y cámaras a sus agentes de inteligencia artificial, con el objetivo de comparar planos y documentos con lo que ocurre físicamente en una obra.
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• Procore comprará DroneDeploy por aproximadamente USD $845 millones en efectivo, sujeto a aprobación regulatoria.
• La adquisición aportará imágenes 3D, datos visuales y robótica a los agentes de IA que Procore usa para gestionar proyectos.
• La operación llega tras un trimestre con USD $375 millones en ingresos y el primer beneficio operativo GAAP de Procore.

Procore compra DroneDeploy por USD $845 millones para dar visión a su inteligencia artificial

Una adquisición para que la IA vea la obra

Procore quiere que sus agentes de inteligencia artificial comprendan algo más que los documentos de un proyecto de construcción. Por eso, la empresa de software anunció la compra de DroneDeploy, una firma especializada en captura de realidad y robótica, por aproximadamente USD $845 millones en efectivo.

La operación busca añadir ojos al sistema de IA de Procore. Drones, robots terrestres y cámaras de DroneDeploy capturan imágenes del entorno físico, mientras la plataforma de Procore organiza la información documental de cada proyecto.

DroneDeploy utiliza sus herramientas en más de 3 millones de sitios de trabajo distribuidos en más de 180 países. Esa presencia ofrece a Procore una red amplia de datos visuales sobre obras, condiciones de seguridad y avance de proyectos.

Según The Next Web, la adquisición permitiría que la inteligencia artificial compare los planos con la construcción física. Esa comparación podría ayudar a identificar problemas antes de que se conviertan en retrasos, costos adicionales o riesgos operativos.

El acuerdo todavía necesita aprobación regulatoria y debería cerrarse a finales de este año. La guía financiera de Procore aún no incorpora los resultados de DroneDeploy, por lo que el impacto económico de la compra no forma parte de sus proyecciones actuales.

De los documentos a los datos del mundo real

Durante el último año, Procore desarrolló una línea de agentes que denomina compañeros digitales. Estos sistemas gestionan tareas documentales como solicitudes de información, presentaciones y revisiones relacionadas con la seguridad.

La empresa amplió la línea a 20 agentes la semana pasada. Su propuesta consiste en automatizar procesos que suelen consumir tiempo de supervisores, ingenieros y otros profesionales vinculados con la administración de una obra.

Haskell, una firma de diseño y construcción que utiliza la plataforma, aseguró que redujo las revisiones de presentaciones de siete días a diez minutos. El ejemplo muestra el potencial de los agentes cuando trabajan con información estructurada y disponible en documentos.

Sin embargo, esos sistemas enfrentan una limitación importante: pueden leer lo que dicen los planos, pero no necesariamente saben cómo luce el sitio. Las imágenes 3D capturadas desde el aire y el suelo aportarían el contexto físico que falta en el análisis documental.

La combinación permitiría seguir el progreso de un proyecto, interpretar lo que ocurre y recomendar o ejecutar acciones. El director ejecutivo de Procore, Ajei Gopal, dijo que integrar DroneDeploy brindará compañeros digitales capaces de rastrear lo que sucede, darle sentido y actuar para cambiar el resultado.

El valor estratégico está en los datos

La adquisición no solo representa una apuesta por drones o robots. El activo estratégico está en reunir el registro documental de Procore con la información visual que DroneDeploy recopila en los sitios de construcción.

Procore aporta casi 400 millones de fotos y más de 126 millones de dibujos relacionados con proyectos. Además, durante el último año registró más de 10 millones de solicitudes, presentaciones e inspecciones.

DroneDeploy suma aproximadamente 20 billones de pies cuadrados de datos visuales. También cuenta con más de 100.000 problemas de seguridad etiquetados, una base que puede ayudar a entrenar sistemas para reconocer patrones de riesgo en entornos reales.

La escala resulta relevante para el desarrollo de inteligencia artificial aplicada a industrias específicas. El acceso a datos adecuados puede marcar la diferencia entre una demostración llamativa y un producto capaz de sostener operaciones críticas.

La estrategia refleja una tendencia que también aparece en la inteligencia artificial industrial y la robótica. Las empresas buscan controlar datos del mundo real porque esos registros permiten entrenar modelos con situaciones concretas, en lugar de limitarse a información abstracta o exclusivamente documental.

Una apuesta impulsada por la escasez laboral

Procore anunció la adquisición el mismo día en que presentó sus resultados del segundo trimestre. La compañía reportó su primer beneficio operativo bajo los principios contables GAAP y registró un aumento interanual de 16% en sus ingresos, hasta USD $375 millones.

El momento financiero dio a Procore margen para plantear una operación grande en efectivo. La empresa recién alcanzó rentabilidad operativa GAAP, pero todavía deberá integrar una compañía tecnológica con productos, datos y operaciones propias.

La apuesta también responde a una dificultad estructural del sector. La industria de la construcción no logra contratar suficientes trabajadores de campo calificados, lo que aumenta el interés por herramientas capaces de inspeccionar y supervisar una obra con menor intervención humana.

En ese contexto, Procore promociona cámaras, drones y robots que pueden revisar un sitio por su cuenta. La automatización se dirige al espacio físico de trabajo, no solamente a las tareas administrativas que ocurren en una oficina.

La integración determinará si la compra cumple su promesa. Si los sistemas funcionan de manera conjunta, Procore tendrá una IA que observa el sitio, interpreta sus condiciones y actúa con base en esa información, sin que una persona deba recorrer primero cada área de la obra.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.

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