A medida que Digs incorporaba nuevas capacidades de IA, sus necesidades de anotación de datos se volvieron más sofisticadas. El trabajo que comenzó con la segmentación de habitaciones se amplió para incluir la denominación de las habitaciones, las mediciones, la interpretación de las paredes y otros elementos de los planos. El reto no consistía simplemente en etiquetar más imágenes. Digs necesitaba un sistema de anotación de datos capaz de adaptarse a medida que el producto evolucionaba, sin dejar de preservar la coherencia de los datos de la que dependían los constructores y propietarios.

Encontrar un socio de anotación que pudiera adaptarse a medida que evolucionaba el producto

Digs se asoció con Uber AI Solutions (UAIS). El equipo de UAIS se adaptó rápidamente al entorno técnico existente de Digs y a sus flujos de trabajo en constante evolución, en lugar de imponerles una estructura operativa rígida. UAIS formó un equipo de anotación especializado y trabajó dentro del proceso de revisión establecido por Digs. A medida que cambiaban los requisitos, los flujos de trabajo se ajustaban gradualmente. Estos flujos de trabajo adaptados permitieron gestionar diseños rotados, reglas de segmentación actualizadas, la nomenclatura de las salas, mediciones y elementos de planos cada vez más especializados, sin necesidad de reconstruir la operación desde cero.

La colaboración también abordó una falta de visibilidad operativa. Debido a que los procesos de revisión e incorporación se realizaban en sistemas separados, el trabajo bloqueado y los problemas emergentes podían ser difíciles de identificar rápidamente. UAIS incorporó reportes en el panel de control y actualizaciones automatizadas en Slack que mostraban el estado de la cola, las operaciones activas y los elementos bloqueados, lo que permitió a ambos equipos tener mayor visibilidad de las operaciones diarias y redujo la necesidad de coordinación manual.

Gracias a su experiencia operativa en la gestión de programas de anotación complejos y su capacidad de adaptación a las necesidades cambiantes, UAIS permitió a Digs ampliar el uso de datos de construcción estructurados sin tener que crear un nuevo proceso interno cada vez que cambiaban las necesidades de anotación.

Una base escalable para flujos de trabajo de construcción basados en IA

Los sistemas de IA para la construcción residencial dependen de la interpretación precisa de documentos visuales muy variables. Desarrollar estas capacidades requiere operaciones de anotación que puedan evolucionar a la par del propio producto.

Gracias a su colaboración con Uber AI Solutions, Digs estableció un flujo de trabajo confiable para la anotación de planos, capaz de adaptarse a requisitos cambiantes, mantener la calidad y escalar las operaciones sin generar complejidad innecesaria. Ahora, Digs está desarrollando flujos de trabajo basados en IA para la era moderna de la construcción y la propiedad de viviendas.