عدي باتلا، الرئيس التنفيذي ومؤسس ريف – سلسلة المقابلات

عدي باتلا، الرئيس التنفيذي ومؤسس ريف، هو مشغل منتجات ومبتكر رائد يقع في نيويورك وقد بنى مسيرته في تقاطع التكنولوجيا والتفكير في النظم والتنمية. قبل تأسيس ريف، قاد مبادرات المنتج وتجربة العملاء الرقمية في شركات التجارة الناشئة، وساعد في إطلاق خطوط أعمال جديدة داخل منصات الشركات الكبيرة، وأجرى بحثًا عن الذكاء الاصطناعي والذكاء الجماعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وفي وقت سابق من مسيرته قاد فرق تصميم أنظمة الفضاء الحائزة على الجوائز المرتبطة ببرامج أبحاث ناسا.

ريف هي منصة إصلاح سيارات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تركز على تبسيط عيوب وتشخيص أنظمة مساعدة السائق للورش وورش الإصلاح الميكانيكي. من خلال الجمع بين الوثائق ذات جودة المصنع، والعمليات الذكية، والدمج العميق مع أنظمة المحل والتقدير الحالية، تساعد ريف المراكز على تقليل البحث اليدوي، وتحسين الامتثال والسلامة، وتحويل متطلبات التعيين المتزايدة إلى عمليات قابلة للتوسع ومدفوعة بالبيانات. مع تحول المركبات إلى سيارات معدة بالكامل، تضع ريف نفسها كبنية تحتية أساسية لعمليات الإصلاح الحديثة في جميع أنحاء أمريكا الشمالية.

كانت تعرضك المبكر لصناعة إصلاح السيارات واضحًا في مسارك. هل يمكن أن تشارك لحظة محددة من ذلك الوقت جعلتك تدرك أن هذا المجال يحتاج إلى حل مدعوم بالذكاء الاصطناعي؟

كان هناك مكالمة هاتفية واحدة غيرت نظري完全 للمجال. اتصل بي صاحب ورشة في حالة ذعر: لقد قام بإصلاح سيارة، ولكن نظام تغيير المسار تعطل بعد ذلك، وكان خائفًا من أن يُ提ع إلى المحاكمة. جعلني ذلك اللحظة أنظر بشكل أعمق إلى أنظمة مساعدة السائق، ودركت أن هذا التعقيد الخفي كان مشكلة ضخمة لا يمكن للورش حلها بمفردها. منذ أن لم تكن إصلاحات أنظمة مساعدة السائق واضحة مثل خدش أو كشط، كان من السهل عليها أن تظل غير محسوسة. كان الفنيون ي dành 3-4 ساعات فقط في توثيق العمل وfinding إجراءات الإصلاح، كما لو كانوا يبحثون عن إبرة في كومة قش. لذلك علمت أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقطع كل ذلك الضوضاء ويعطي الفنيين بالضبط ما يحتاجون إليه في ثوانٍ بدلاً من ساعات.

كان وقتك في العمل على الذكاء الاصطناعي والذكاء الجماعي في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وأعمالك السابقة على مستوى النظام في ناسا قد أطلعك على بيئات معقدة وحساسة من حيث السلامة في وقت مبكر. كيف أثرت تلك الخبرات بشكل مباشر على قرارك بتأسيس ريف والتركيز على عيوب المركبات كمشكلة برمجية؟

علمتني تجاربي في ناسا ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن بناء شيء ناجح يتطلب فقط تعلمًا سريعًا وتحييزًا بالخبراء المناسبين. هذا المنهج أعطاني الثقة لكي أدخل إلى صناعة كنت أعرف القليل عنها وتحدي الطريقة التقليدية التي كانت تُنجز بها الأشياء.

عندما بدأت قضاء وقت في ورش السيارات، رأيت الفنيين يغرقون في الكتيبات، يحاولون عيوب حساسات لا تسيطر على السيارة بشكل صحيح أو تظل في مسارها. أذكرني ذلك بالبيئات الحساسة من حيث السلامة التي تعرضت لها في ناسا، حيث الدقة هي المفتاح. هذه تكنولوجيا حاسوبية حياتية، ولكن الورش كانت تديرها بعمليات ورقية وأنظمة قديمة. سريعًا ما أدركت أن هذا مشكلة برمجية مخفية كأنه مشكلة ميكانيكية. أصبحت السيارات حواسيب على عجلات، ولكن البنية التحتية لخدمتها لم تتماشى. أعدني ذلك إلى العقلية الريادية التي طورتها في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وناسا، وهذا هو كيف بنينا ريف: بتطويف منظور جديد مع خبرة عميقة من الفنيين الذين يقومون بالعمل الفعلي.

قبل ريف، قادت مبادرات المنتج والابتكار في جيت وول مارت بمقياس كبير. ما هي الدروس التي تعلمتها من بناء منتجات 0→1 في التجارة التي تم نقلها بشكل واضح إلى تصميم البرمجيات لبيئة إصلاح السيارات؟

الدروس الأكبر التي تعلمتها من وقتتي في وول مارت كانت حول لقاء المستخدمين حيث هم، وليس حيث نريدهم أن يكونوا. كنت أبني لشركة موردين وشركات لا تعرف التكنولوجيا وكانوا يفعلون الأشياء بنفس الطريقة لعدة عقود. لا يمكنك أن تطلب منهم استبدال نظامهم بالكامل. بدلاً من ذلك، تدمج خبرتك في عملياتهم الحالية بحيث لا يضطرون إلى رفع إصبع خارج ما يفعلونه بالفعل.

أصبحت تلك أطروحة ريف بالكامل. ندمج مع أدوات وبرمجيات الورش الحالية، نعمل في الخلفية، ونقدم رؤى دون أن نضطر إلى إزعاج ما هو بالفعل ذاكرة عضلية لهم. ولكنني نقلت أيضًا ما تعلمته في جيت حول المواهب: يأتي لاعبو الأ+ مع لاعبين أ+، ويجب أن تكون مهووسًا ببناء الفريق الصحيح من اليوم الأول. غرسنا هذا كطريقة توظيف في ريف، لأن لا عمل من الأعمال التي نقوم بها كان ممكنًا بدون فريق النجوم الذي بنيناه.

تعتبر إصلاح السيارات واحدة من أكبر الصناعات وأقلها تحديثًا في الولايات المتحدة. عندما بدأت ببناء ريف، ما كانت المقاومة أو الشكوك التي واجهتها، وكيف تغلبت عليها؟

كانت المقاومة في البداية تحديًا كبيرًا لأن الورش كانت تفعل الأشياء بنفس الطريقة لمدة 40 عامًا، والتغيير غير مريح. ولكن هنا ما funcioned: لم أقم بتقديم برمجيات فقط، بل التزمت بفهم كل نقطة ألم. قمت بتوزيع بطاقات مع رقم هاتفي وقلت: “إذا كان لديك مشكلة، اتصل بي.” وفعلوا ذلك. قمت ببناء قاعدة بيانات من الثقة والمعرفة على مدار سنوات.

كان الكسر هو إظهار لهم أننا لم نطلب منهم استبدال أنظمتهم أو تغيير طريقة عملهم. بنينا ريف ليتكامل مباشرة مع برمجياتهم وعملياتهم الحالية، يعمل في الخلفية ويقدم ما يحتاجون إليه دون أن يضطر إلى إزعاج عملياتهم الحالية. مرة واحدة رأت الورش أننا نفهم حقًا عالمهم ونجعل عملهم أسهل، وليس أكثر صعوبة، بدأت الشكوك تختفي.

تضع ريف نفسها كمنصة تشغيلية للسيارات المحددة بالبرمجيات بدلاً من حل نقطة واحدة. ماذا يعني ذلك في المصطلحات العملية لورش العيوب وإصلاح الشبكات؟

يعني ذلك أننا لا نحل مشكلة واحدة فقط، نحن نصبح البنية التحتية التي تعمل على عمليات عيوبهم بأكملها. تصل سيارة إلى المحطة، يرتبط ريف بأدواتهم الحالية، يسحب البيانات مباشرة من الشركة المصنعة، ويقدم حزمة كاملة إلى الفني في ثوان. يمنحهم تعليمات إصلاح خطوة بخطوة، كل عيوب مطلوبة، ووثائق الشركة المصنعة الأصلية، وحزمة المطالبات جاهزة للتقديم إلى التأمين.

نحن نتحول من نظام سجل إلى نظام عمل، لا نقول لهم فقط ما يجب القيام به، ولكننا نعالج العمل الإداري من أجلهم. بحلول عام 2025، أكثر من 74% من مستخدمينا يعتمدون منتجاتنا الجديدة لأنهم يروننا كمنصة واحدة تتعامل مع عمليات عيوبهم بالكامل من البداية إلى النهاية. هذا يتوافق مع ما نشهده على مستوى الصناعة. في تقريرنا الأخير عن مسح عيوب من 300 محترف في جسم السيارة، وجدنا أن العيوب الداخلية المتوقعة أن تنمو من 57% إلى 64% خلال السنوات القليلة القادمة.

السيارات الآن حواسيب متحركة مع حساسات وكاميرات واعتماديات برمجية. أين يصعب على الفنيين البشريين أكثر اليوم، وكيف يدعم الذكاء الاصطناعي اتخاذ القرارات بشكل معنوي دون سلب السيطرة منهم؟

يصعب على الفنيين أكثر مع العبء الإداري الذي يأتي الآن مع الإصلاحات الحديثة. من عيوب الحساسات إلى تتبع كتيبات الشركة المصنعة ووضع تقارير جاهزة للتأمين، كل خطوة يجب أن تُبحث وتوثق وتوافق، مما يحول العمل اليدوي إلى عمل مليء بالوثائق. كل تقدير يحتوي على 100-200 بند، وكل بند له تأثير متسلسل. في عام 2023، كان الإصلاح المعتاد يتطلب عيوبين أو ثلاثة. الآن هو أكثر من خمسة. الفنيون يقضون ثلاثة إلى أربع ساعات فقط في توثيق العمل و البحث عن إجراءات، ولكن مع ريف والذكاء الاصطناعي، يصبح هذا العملية في ثلاث إلى خمس دقائق.

يعالج ريف كل هذا التعقيد في الخلفية، ويربط مباشرة ببيانات الشركة المصنعة، ويعرف كل عيوب مطلوبة، ويقدم تعليمات خطوة بخطوة. لقد قمنا بمعالجة أكثر من 300,000 إصلاح، مع أكثر من 5,000 عميل يستخدمون المنصة الآن.对于 توثيق العمل، يمكن للفنيين تقديم صور وريфф يولد تقريرًا كاملًا جاهزًا للتأمين تلقائيًا. منصتنا ت突ّح خطوات محتملة مفقودة وتأتمتة العمل المتكرر، ولكن الفني يظل تحت السيطرة الكاملة اتخاذ القرار دون العبء الإداري.

نماذج ريف مدربة على مئات الآلاف من أحداث الإصلاح الفعلية. كيف تضمن جودة البيانات ودقتها وامتثالها عندما تكون توصيات الذكاء الاصطناعي مرتبطة مباشرة بنتائج حاسمة من حيث السلامة؟

لنا، تبدأ جودة البيانات ودقتها من خلال توجيه الذكاء الاصطناعي في الخبرة الفعلية للإصلاح، مع نماذجنا مبنية مباشرة على رؤى من فنيين محترفين عبر مناطق و أنواع مركبات متعددة.

نحن أيضًا نبني في حلقة تغذية راجعة مستمرة، بحيث يمكن للفنيين التحقق من توصيات الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. كل عيب وإجراء يتم التحقق منه مقابل كتيبات الشركة المصنعة الأصلية ووثائق فنية دقيقة لمركبة معينة. مع قاعدة بيانات تضم أكثر من 300,000 إصلاح من دولتين، منصتنا تظل في التعلم والتحسين، بينما يظل الفنيون تحت السيطرة خلال العملية بأكملها.

تعمل ريف عبر معالجات، شبكات الإصلاح، المؤمنين، وأنظمة الشركة المصنعة. كيف تصمم منصة ذكاء اصطناعي تخلق الثقة والقيمة عبر أصحاب المصلحة الذين لديهم حوافز مختلفة جدًا؟

نفكر في ريف كأنسجة الوصل بين الفنيين والمؤمنين والعملاء، لذلك نعمل على تلبية احتياجاتهم الجماعية.

对于 الفنيين، نحن ن economize ساعات من الوقت الإداري ونح giúpهم التقاط الإيرادات المفقودة عن طريق تحديد عيوب كانوا سيخسرونها. يحصل المؤمنون على موافقات أسرع، ووثائق دقيقة، وقليل من النزاعات. يحصل العملاء على سياراتهم مرة أخرى بأمان وسريعًا لأننا نضمن أن كل عيب مطلوب يتم إنجازه.

مع استمرار تطور السيارات إلى منصات برمجية كاملة، ماذا يبدو النجاح لريфф بعد ثلاث سنوات، وما هي القدرات التي يجب على بنية الإصلاح تطويرها لتبقى على اتصال؟

لتبقى على اتصال، ستحتاج الورش إلى القدرات الداخلية، وخط أنابيب للمواهب الفنية الجديدة، وشبكة تعاون قوية لضمان أن كل إصلاح يكون دقيقًا وفعّالًا. بحلول عام 2029، ستتطلب اللوائح أن جميع نماذج السيارات الجديدة تكون مجهزة بمكابح طارئة، والورش bắt đầu إلى رؤية قيمة القيام بعيوب داخلية تجلب إلى أعمالهم. في مسحنا الأخير عن مسح، 74% من محترفي جسم السيارة يبلغون الآن عن عيوب كمنبع للربح، مع 60% يعتبرون نمو إيرادات عيوب “非常 أو مهم للغاية”.

ما نشهده بالفعل هو أن عيوب أصبحت فئة خاصة، مع ظهور متخصصين جدد كل شهر وبناء زخم أعمال حقيقي حولها. مع النظر إلى الأمام، نرى ريف تعمل كالعصب الأساسي لهذا النظام البيئي كله. هذا يعني أن المنصة تصبح المعيار عبر محطات الإصلاح، وتمنح الفنيين والمؤمنين والعملاء نظامًا موحدًا لإدارة وتقديم عيوب آمنة ومتوافقة مع المعايير بدقة.

لمؤسسي إدخال الذكاء الاصطناعي إلى صناعات راسخة تقليديًا، ما هي الأخطاء الشائعة التي ترى، وما هي الافتراضات التي كان عليك أن تتعلم نسيانها أثناء توسيع ريف؟

شيء تعلمته في وقت مبكر هو أن أقاطع الضوضاء وأركز على المشكلة أولاً، وليس الحل. من السهل أن تتعامل مع الاهتمام وتبدأ في بناء شيء مثير، ولكن ذلك غالبًا ما يتحول إلى حل يبحث عن مشكلة.

ما يهم هو العثور على القضية التي يعاني منها العملاء فعليًا كل يوم. الافتراض الذي كان علي أن أتعلمه هو التفكير في أن التكنولوجيا الأفضل وحدها سوف تكسب. أقلت من شأن مدى تعقيد سير العمل في هذه الصناعة. عندما بدأنا ريف في عام 2022، قمت بإنفاق وقت في الورش مع الفنيين لرؤية سير عملهم على مقربة وفهم ما كان يمنعهم. هذا علمني أن التغيير الحقيقي يأتي ليس من تنفيذ تكنولوجيا مثيرة أو إقناع الورش بتغيير طريقة عملهم. يأتي من دمج حلنا بشكل متساوٍ في سير عملهم الحالي بحيث لا يضطرون إلى تغيير أي شيء. لا تسألهم أن يتغيروا، تجعلهم طريقتهم الحالية أفضل.