مقابلات
غوراف بوبنا، المؤسس المشارك لشركة NextBillion.ai – سلسلة المقابلات
غوراف بوبنا، هو المؤسس المشارك لشركة NextBillion.ai منصة خرائط تم بناؤها للشركات. وقد عمل في وقت سابق مع شركات مثل Grab و Ola و ZLemma (التي تم الاستحواذ عليها من قبل Hired.com)
ماذا جذبك في البداية إلى علوم الحاسوب والتعلم الآلي؟
حتى عندما كنت في المدرسة، كنت دائمًا انجذبت إلى الرياضيات وأي قطع صغيرة من البرمجة التي يمكنني القيام بها في ذلك الوقت. لذلك عندما ذهبت إلى الكلية، بدا دراسة علوم الحاسوب امتدادًا طبيعيًا. كان التعلم الآلي أكثر من مجرد “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 أفراد إلى أكثر من 300 في غضون حوالي 2.5 سنة. ما هي بعض الدروس الرئيسية التي أخذتها من هذه التجربة؟
دروسة رئيسية تعلمتها هي 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 تtailorها إلى كل عمل، كل بلد، وأحيانًا، حتى مدن مختلفة داخل نفس البلد. معظم المنتجات لا يتم بناؤها بهذه الطريقة، ومن الصعب جدًا تحقيق التوازن بين القدرة على التوسع بسرعة، ولكن لا تزال مبنية بطريقة تtailor إلى كل حالة استخدام. أعتقد أن هذا التوازن هو درس رئيسي تعلمته من وقت tôi هناك.
يمكنك مشاركة قصة نشأة NextBillion.ai؟
استثمرنا في حلول الخرائط التي كانت محددة لGrab ولكنها ليست شيئًا يbuilt لدعمها خرائط موجهة للمستهلكين مثل Google. مع مرور الوقت، تمكنا من تحقيق تأثير كبير لGrab من حيث الاقتصاد والتنافس. ومع ذلك، لا تتمكن معظم الشركات الأخرى من القيام بذلك (لأنها لم تجمع رأس مال كبير). لذلك رأينا فرصة لاتخاذ بعض من دروسنا وبناء منصة للشركات على مستوى العالم.
NextBillion.ai هي أول منصة خرائط لامركزية ومخصصة للشركات في العالم. ما هي بعض الفوائد التي توفرها هذه المنصة للشركات مقارنة بالخيارات الشائعة مثل Google Maps؟
لشركات النقل واللوجستيات والتجارة الإلكترونية، نتيح لهم تحسين الاقتصاد، وتخفيض التكلفة لكل تسليم، وتحسين استخدام الأصول. نظرًا لطبيعة “الحجم الواحد يناسب الجميع” لخيارات مثل Google Maps، فإن هذه المكاسب التجارية ليست ممكنة. بالنسبة لشركات البرمجيات الأخرى B2B، غالبًا ما لا تكون قادرة على تلبية احتياجات العملاء بسبب هذه القيود. نتيح المزيد من الحالات استخدامها، مما يتيح المزيد من الإيرادات وفرص النمو.
توجد حدود لعدد APIs التي يمكن استخدامها في Google Maps، ما هي الحدود مع NextBillion.ai بالمقارنة؟
هذا مثال رائع على أحد مميزاتنا. نقدم نماذج تجارية مرنة جدًا للعملاء، بما في ذلك حزم API غير محدودة، ودعم لما يصل إلى 20 مرة أكثر من الإنتاجية، و 5 مرات أقل من التأخير من أفضل البدائل المتاحة.
كيف تستخدم المنصة الذكاء الاصطناعي لمراقبة التنبؤ بالعرض والطلب على مستوى المنطقة؟
تستخدم واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بنا لتمكين التوجيه والتحديد الدقيق لتغيير الأسعار، بما في ذلك أسعار الاندفاع، مما يؤثر بشكل مباشر على عدم توازن العرض والطلب على مستوى المناطق الصغيرة.
لخدمات التوصيل يمكنك مناقشة كيف يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالمرور لتوفير أفضل أسعار ودخل ثابت؟
السائقون على هذه المنصات ينظرون إلى الوقت كالمال. كل ساعة يقضونها في القيادة، يريدون بعض الضمانات بأنهم سيكسبون مبلغًا معينًا في نهاية المطاف. في الممارسة، بسبب التنبؤات غير الدقيقة للمسافة والزمن من واجهات برمجة التطبيقات الخرائطية، هناك تقلبات كبيرة في المبلغ الذي يكسبه السائق لكل وحدة زمنية، عبر مختلف الطرق، وساعات اليوم، وأيام الأسبوع. يأخذ الذكاء الاصطناعي في الاعتبار سلوك القيادة السابقة، وأنماط المرور في المدينة، ويقترح طرقًا دقيقة جدًا ومرورًا. هذا يتيح أسعارًا دقيقة جدًا لعملائنا، وفي المقابل، دخلًا أكثر قابلية للتوقع لسائقهم.
ما هي بعض الحالات الشائعة الأخرى التي تمكنها NextBillion.ai للشركات؟
نتمكن مجموعة واسعة من سيناريوهات التوصيل والتجارة الإلكترونية مثل توصيل الطعام، والبقالة، وتوصيلات التجارة الإلكترونية. كما نتيح خدمات الاستجابة للطوارئ مثل سيارات الإسعاف للوصول بسرعة، وقوات الشرطة لتمكين الدوريات الفعالة لتقليل معدلات الجريمة، وجمع النفايات الفعال. كما نقوم بتشغيل حالات استخدام أخرى غير ظاهرة تتيح بعض هذه الحالات الشائعة – على سبيل المثال، طرق الشحن التي تجلب طلبات التجارة الإلكترونية إلى مركز التلبية 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، ولكن يمكن أن تؤثر على مئات الملايين من الدولارات من التأثير التجاري من نفس القاعدة المادية. جزء من ما نأمل تحقيقه كشركة هو تقدم حالة الصناعة نفسها. إذا تمكنا في السنوات القادمة من مساعدة المزيد من الشركات على الاعتراف بقيمة البيانات المكانية، حتى لو لم يعملوا مباشرة معنا، سنعتبر مهمتنا محققة جزئيًا.
شكرًا على المقابلة الرائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا NextBillion.ai.
