UpCodes lanza Copilot, un asistente de investigación basado en IA para códigos de construcción

Durante más de siete años, Códigos ascendentes ha hecho que el complicado mundo de los códigos de construcción sea más fácil de entender para personas como profesionales de la industria y propietarios de viviendas. Su plataforma incluye una base de datos de búsqueda que cubre las regulaciones en todos los estados y funciones como un «corrector ortográfico» que marca los errores de código. Hoy, la startup anuncia una nueva herramienta impulsada por IA que facilitará aún más la navegación por el mundo de los códigos de construcción. Llamado Copilot y basado en ChatGPT-4, Copilot sirve como asistente de investigación, respondiendo preguntas de código complicadas y anotando las respuestas con enlaces a secciones de código relevantes.

UpCodes también anunció que ha cerrado una Serie A de $ 3.5 millones, para alquiler mientras continúa desarrollando Copilot y agrega más funciones impulsadas por IA a su plataforma. Junto con la financiación anterior de UpCodes, incluida una pre-Serie A anunciada en marzo de 2021, esto eleva su total recaudado a $7.6 millones.

La última vuelta estuvo liderada por Empresas constructoras, una firma de capital de riesgo enfocada en la construcción y la tecnología inmobiliaria. Otros asistentes incluyen cofundadores de PlanGrid, CapitalX y Bragiel Bros.

UpCodes ahora tiene más de 650,000 usuarios activos mensuales y ha atendido más de 100 millones de páginas vistas. Desde que TechCrunch cubrió UpCodes por última vez en marzo de 2021, ha crecido mucho. Scott Reynolds, su cofundador y director ejecutivo, dijo que el equipo de la startup se había duplicado, sus ingresos se habían cuadruplicado y su oferta de productos se había ampliado para incluir más segmentos de usuarios. El código de construcción que cubre también ha crecido de menos de dos millones a más de cinco millones de secciones alojadas y ahora ofrece cobertura para todos los estados de EE. UU. y las principales ciudades.

Antes de lanzar Copilot, UpCodes se enfocó en construir su base de datos de códigos, a menudo digitalizando regulaciones que solo estaban disponibles en libros de referencia físicos y haciéndolas más fáciles de consultar. Además de más de cinco millones de secciones de código, también alberga 160 000 modificaciones locales. Los códigos cambian constantemente, por lo que UpCodes actualiza alrededor de 7000 cada mes en promedio.

Se puede buscar en su base de datos y tiene otras herramientas diseñadas para ayudar con el cumplimiento del código, como su función de revisión de código, pero incluso usarlas lleva mucho tiempo debido a las complejas regulaciones. Copilot está destinado a simplificar en gran medida el proceso de búsqueda de código.

Reynolds dio algunos ejemplos de preguntas que Copilot puede responder:

• Calcule la distancia de viaje para una ocupación específica en un edificio, o la distancia máxima que una persona puede viajar en caso de emergencia, hasta una salida (en el gráfico anterior se incluye un ejemplo de respuesta de Copilot a este tipo de consulta).
• Elaborar el contexto detrás de una sección de código para ayudar a comprender el significado
• Encuentre secciones de códigos relacionadas o más estrictas para otros códigos, como códigos de construcción, incendios y mecánicos.
• Genere una lista de verificación para las regulaciones de patios residenciales, con secciones de códigos relevantes vinculadas

Copilot responde a estas preguntas y ayuda a los usuarios citando las secciones de código de las que extrae información, para que puedan examinar el código real por sí mismos.

“Siempre nos hemos inclinado mucho hacia la educación y ayudar a los usuarios a comprender el contexto subyacente”, dijo Reynolds. UpCodes planea agregar más contenido explicativo a Copilot que ayudará a los usuarios a comprender mejor el código, más allá del contenido disponible públicamente.

En particular, Laws alojado por UpCodes contribuyó con el 0,01 % superior de los datos de capacitación para IA como ChatGPT y Google Bard. Los profesionales de la construcción a menudo recurren a estas herramientas para obtener respuestas a sus preguntas, dijo Reynolds. Fueron entrenados en el conjunto de datos C4 de Common Crawl, extraídos directamente del sitio web de UpCodes (el acceso básico a su base de datos de códigos es gratuito).

“Hay un mayor enfoque en la calidad de los datos para capacitar a los LLM”, explicó. “UpCodes tiene una extensa biblioteca de leyes de construcción de alta calidad, que es ideal para que un LLM se capacite, ya que somos la única fuente en línea para muchas de estas leyes. Puede que haya sido menos una decisión consciente incluir leyes de construcción y más el resultado de su algoritmo que identifica datos de calidad relevantes sobre una amplia gama de temas, incluidas las leyes de construcción.

Pero Reynolds agregó que la exploración solo incluye instantáneas en el tiempo, por lo que es probable que sus modelos funcionen a partir de un código obsoleto ya que las regulaciones cambian constantemente.

Esto le da a Copilot una ventaja, ya que se basa en la base de datos constantemente actualizada de UpCodes. Además de eso, los códigos también varían ampliamente de una jurisdicción a otra. Reynolds dijo que UpCodes ha pasado años construyendo la infraestructura para mantener actualizada su base de datos de códigos.

Uno de los mayores desafíos que enfrenta cualquier proyecto de IA es limitar las alucinaciones. Reynolds dijo que uno de los hitos más importantes que tomó UpCodes fue «cercar» a Copilot en los códigos aplicables para un proyecto. Esto significa que analiza más de cinco millones de secciones de código, incluidos 160 000 cambios, según la ubicación del usuario y el año de la licencia. También recopila datos adicionales, como el tipo de edificio, para garantizar que Copilot solo use códigos relevantes.

Copilot tiene un sistema interno que refina las respuestas específicas de la ley de construcción y ejecuta cada consulta a través de múltiples capas de análisis para comprender y analizar mejor los problemas. Se enfoca en códigos específicos de jurisdicción, para dar cuenta de las discrepancias y porque los profesionales de la construcción a menudo necesitan familiarizarse con múltiples jurisdicciones a la vez. Una vez que se hace una pregunta, Copilot brinda respuestas con contexto y referencias directas para que los usuarios puedan ver cómo llegó a la respuesta.

Los usuarios con un plan UpCodes pagado pueden hacerle tres preguntas a Copilot. Si quieren acceso ilimitado, pueden actualizar a UpCodes Professional o agregarlo a su plan Enterprise.

La Serie A de UpCodes se utilizará para contratar a su departamento de ingeniería, así como a todos los departamentos que contribuyen a Copilot. Planea expandir su biblioteca de códigos y recursos para que Copilot pueda producir respuestas más sofisticadas y agregar nuevas funciones, como la gestión de proyectos, dijo Reynolds.

El equipo de la startup conoce Building Ventures desde sus inicios. «Pensamos que sería el socio perfecto para nuestra Serie A», agregó, y explicó que la empresa está compuesta por ex operadores de la industria de la construcción, incluidos los ex fundadores. Su cartera y base de LP es un recurso valioso de asesoramiento cuando UpCodes necesita validar ideas.

«La industria de la construcción puede ser opaca, un mundo en sí misma, por lo que ayuda tener inversores y socios que hayan estado inmersos en ella durante décadas», dijo Reynolds.

En una declaración sobre la inversión de Building Ventures en UpCodes, el socio Allen Preger dijo: «Al unificar y mantener todos los códigos de construcción en una plataforma impulsada por IA, UpCodes está transformando el cumplimiento del código para el entorno construido. Estamos encantados de liderar su inversión Serie A”.