Rudus, una startup de la cohorte Y Combinator P26 fundada por Rishi y Sahil, ha presentado una herramienta de inteligencia artificial diseñada específicamente para subcontratistas de hormigón. Su objetivo es automatizar una de las tareas más laboriosas del sector: la medición de materiales a partir de planos estructurales, conocida en el gremio como "takeoff".
El flujo de trabajo tradicional apenas ha cambiado en dos décadas. Un estimador senior abre un PDF, traza manualmente cada zapata, viga de cimentación y losa, y construye a mano una hoja de Excel con más de 300 líneas: volúmenes, encofrados y armaduras por diámetro con empalmes y longitudes de desarrollo. Una oferta puede tardar semanas o meses en elaborarse, y la mayoría de las empresas cuentan con pocos estimadores, lo que limita su capacidad para licitar.
Rudus aplica modelos propios de visión por computador entrenados con datos reales de takeoff. Cuando el usuario sube los PDF estructurales, la plataforma clasifica automáticamente cada plano (de cimentación, secciones, cuadros de zapatas, alzados) y lo dirige al pipeline adecuado. Después identifica los elementos de hormigón, sigue las referencias cruzadas entre planos para resolver cotas y detalles, y los desglosa en líneas completas: hormigón, encofrado y armadura con sus cálculos. Un paquete de cimentación típico pasa de unas pocas asambleas a entre 80 y 120 líneas valoradas que el estimador revisa, modifica si lo necesita y exporta a su flujo existente.
La empresa subraya dos ventajas diferenciales. La primera es su enfoque exclusivo en hormigón, un nicho donde los planos varían mucho frente a otros oficios y donde los modelos de visión-lenguaje genéricos no funcionan: hacen falta modelos propietarios entrenados con grandes volúmenes de datos de clientes. La segunda es la filosofía de producto: un copiloto, no una caja negra. Las herramientas existentes intentan reemplazar al estimador y producir cantidades autónomas, pero la calidad de los modelos actuales obliga a rehacer el trabajo a mano. Rudus deja al profesional al mando: la IA amplía la medición detectando similitudes, siguiendo referencias y comprendiendo llamadas, y cada interacción se convierte en ejemplo de entrenamiento, de modo que la precisión mejora con el uso. Los fundadores explican que la idea surgió cuando Sahil cursó una asignatura de gestión de la construcción y comprobó lo estancados que estaban estos flujos. Tras más de 100 horas con estimadores de hormigón estructural y numerosas mediciones propias, lanzaron el producto.