غوراف بوبنا، المؤسس المشارك لشركة NextBillion.ai – سلسلة المقابلات

غوراف بوبنا هو المؤسس المشارك لشركة NextBillion.ai وهي منصة خريطة تم بناؤها للشركات. وقد عمل في الماضي مع شركات مثل Grab و Ola و ZLemma (التي تم الاستحواذ عليها من قبل Hired.com)

ما هو ما جذبك في البداية إلى علوم الحاسوب والتعلم الآلي؟

حتى عندما كنت في المدرسة، كنت دائمًا ما أ drawn إلى الرياضيات وأي قطع صغيرة من البرمجة التي يمكنني القيام بها في ذلك الوقت. وعندما ذهبت إلى الكلية، بدا دراسة علوم الحاسوب وكأنه تمديد طبيعي. والتعلم الآلي كان أكثر من “ذوق مكتسب” على مر السنين. أحببت مزيج الجوانب العملية والعالمية الحقيقية مثل البيانات الكبيرة والقدرة على تطبيقها على مجموعة متنوعة من التطبيقات العالمية الحقيقية، بالإضافة إلى الجوانب النظرية مثل نظرية الاحتمال، والتي وجدت دائمًا أنها مثيرة للاهتمام.

قبل تأسيس NextBillion.ai كنت عضوًا مؤسسًا في فريق منتج الخرائط في Grab، حيث ساعدت في توسيع الفريق من فريق متعدد الوظائف مكون من 10 أعضاء إلى أكثر من 300 عضو في غضون 2.5 عام. ما هي بعض الدروس المهمة التي تعلمتها من هذه التجربة؟

درست درسًا مهمًا وهو أن كل بلد يعمل فيه Grab كان جزءًا من “جنوب شرق آسيا”، ولكن في الممارسة، كانوا جميعًا مختلفين جدًا. الحلول التي عملت بشكل جيد كانت مبنية بطريقة يمكن تخصيصها لكل عمل، لكل بلد، وأحيانًا حتى لكل مدينة داخل نفس البلد. معظم المنتجات لا يتم بناؤها بهذه الطريقة، ومن الصعب جدًا تحقيق التوازن بين القدرة على التوسع بسرعة والبناء بطريقة يمكن تخصيصها لكل حالة استخدام. أعتقد أن هذا التوازن هو درس مهم تعلمته من فترة عملي هناك.

يمكنك مشاركة قصة المنشأ وراء NextBillion.ai؟

استثمرنا في حلول خريطة كانت ضرورية لGrab ولكنها ليست شيئًا يتم دعمه من قبل الخرائط الموجهة للمستهلكين مثل Google (GOOGL ). مع مرور الوقت، تمكنا من تحقيق تأثير كبير لGrab من حيث Economics وحدة والتنافس القوي. وفي حين كانت Grab في وضع محظوظ يمكنها الاستثمار في خرائطها، لن تكون معظم الشركات الأخرى قادرة على القيام بذلك (لأنها لم تجمع رأس مال كبير). لذلك رأينا فرصة لاتخاذ بعض من معرفتنا وبناء منصة للشركات في جميع أنحاء العالم.

NextBillion.ai هي أول منصة خريطة متوزعة ويمكن تخصيصها للشركات في العالم. ما هي بعض الفوائد التي تتيحها هذه المنصة للشركات مقارنة بالخيارات الشائعة مثل Google Maps؟

لشركات النقل واللوجستيات والتجارة الإلكترونية، نتمكن من تمكينهم من تحسين Economics وحدة والكلفة لكل تسليم واستخدام الأصول بشكل أفضل. نظرًا لطبيعة “الحجم الواحد يناسب الجميع” لخيارات مثل Google Maps، فإن هذه المكاسب التجارية لا يمكن تحقيقها. ولشركات البرمجيات الأخرى، غالبًا ما لا يتمكنون من تلبية احتياجات العملاء بسبب هذه القيود. نقوم بفتح المزيد من الحالات استخدام وتحقيق المزيد من الفرص للنمو.

توجد حدود لعدد APIs التي يمكن استخدامها في Google Maps، ما هي الحدود في NextBillion.ai بالمقارنة؟

هذا مثال رائع على أحد مميزاتنا. نقدم نماذج تجارية مرنة جدًا لعملائنا، بما في ذلك حزم API غير محدودة، ودعم لما يصل إلى 20 ضعفًا أعلى من الإنتاجية، و 5 أضعاف انخفاض في الوقت الفعلي مقارنة بأفضل البدائل المتاحة.

كيف تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لمراقبة التنبؤ بالطلب على مستوى الموقع؟

تستخدم APIs الخاصة بنا لتمكين التوجيه الأكثر كفاءة وتغييرات الأسعار الدقيقة، بما في ذلك أسعار الاندفاع، والتي تؤثر بدورها على توازن العرض والطلب على مستوى المناطق المحلية.

لخدمات التوصيل، يمكنك مناقشة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي توقع حركة المرور لتوفير أفضل استقرار للرسوم والارباح؟

السائقون على هذه المنصات ينظرون إلى الوقت كأنه مال. كل ساعة يقضونها في القيادة، يريدون بعض اليقين من أنهم سيكسبون مبلغًا معينًا في نهاية المطاف. في الممارسة، بسبب التنبؤات غير الدقيقة لمسافة الوقت من APIs الخرائط، هناك تقلبات كبيرة في مقدار المال الذي يكسبه السائق في كل ساعة قضوها في القيادة، عبر مسارات مختلفة، وساعات مختلفة من اليوم، وأيام الأسبوع. يستخدم الذكاء الاصطناعي لدينا سلوك القيادة السابقة، وأنماط حركة المرور في المدينة، ويقترح مسارات دقيقة جدًا وحركة المرور. هذا يتيح لنا تحديد أسعار دقيقة جدًا لعملائنا، وبالتالي أرباح أكثر قابلية للتنبؤ للسائقين.

ما هي بعض الحالات الأخرى اليومية التي تمكنها NextBillion.ai للشركات؟

نتمكن من تمكين مجموعة واسعة من سيناريوهات التسليم والتجارة الإلكترونية مثل توصيل الطعام، والبقالة، وتوصيل البضائع. كما نتمكن من تمكين خدمات الاستجابة للطوارئ مثل سيارات الإسعاف لتحقيق أوقات وصول أسرع، وقوات الشرطة لتمكين دوريات كفاءة من أجل خفض معدلات الجريمة، وجمع النفايات بكفاءة. كما نقوم بتمكين حالات استخدام أخرى خلف الكواليس التي تجعل بعض الحالات اليومية الأخرى ممكنة – على سبيل المثال، طرق الشاحنات التي تجلب طلباتك الإلكترونية إلى مركز التخزين الأقرب.

هل هناك أي شيء آخر تود مشاركته حول NextBillion.ai؟

نعتقد أن معظم الشركات لا تزال لا تعترف بأن الخرائط ليست مجرد شيء تقني رائع، ولكنها يمكن أن تؤثر على ملايين الدولارات في التأثير التجاري من نفس القاعدة العرضية أو الأصول. جزء من ما نأمل تحقيقه كشركة هو دفع حالة الصناعة نفسها إلى الأمام. إذا تمكنا في السنوات القادمة من مساعدة المزيد من الشركات على認識 قيمة البيانات المكانية، حتى لو لم يعملوا مباشرة معنا، سنعتبر مهمتنا محققة جزئيًا.

شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة NextBillion.ai.