Adi Bathla, CEO a zakladatel Revv – Interview Series

Adi Bathla, CEO a zakladatel Revv, je produktový operátor a inovační lídr se sídlem v New Yorku, který vybudoval svou kariéru na rozhraní technologií, systémového myšlení a rozsahu. Před založením Revv vedl produktové a digitální zákaznické zkušenosti v high-growth komerčních společnostech, pomáhal spustit nové obchodní linie v rámci velkých podnikových platforem, prováděl výzkum umělé inteligence a kolektivní inteligence na MIT Sloan a dříve ve své kariéře vedl oceněné týmy pro návrh prostorových systémů spojených s programy NASA.

Revv je platforma pro opravu automobilů s umělou inteligencí, zaměřená na zjednodušení kalibrace a diagnostiky ADAS pro kolizní a mechanické opravny. Kombinací dokumentace OEM, inteligentních pracovních postupů a hlubokých integrací se stávajícími systémy pro opravny a odhady pomáhá Revv opravárenským centrům snižovat manuální výzkum, zlepšovat soulad a bezpečnost a měnit stále složitější požadavky na kalibraci na škálovatelné, datově řízené operace. Jak se vozidla stávají stále více softwarově definovanými, Revv se позиcionuje jako jádro moderních opravárenských postupů v Severní Americe.

Váš raný kontakt s automobilovým průmyslem jasně formoval vaši cestu. Můžete sdílet konkrétní okamžik z té doby, který vám ukázal, že tento prostor potřebuje řešení s umělou inteligencí?

Byl to jeden telefonní hovor, který úplně změnil můj pohled na průmysl. Majitel opravny mě kontaktoval v panice: opravil auto, ale systém změny jízdního pruhu selhal poté a byl vyděšen, že bude žalován. Ten okamžik mě přiměl k hlubšímu pohledu do systémů ADAS a uvědomil jsem si, že tato neviditelná složitost je obrovský problém, který opravny nemohou samy o sobě vyřešit. Protože opravy ADAS nejsou zjevné jako důlek nebo škrábnutí, bylo pro ně snadné je přehlédnout. Technici trávili 3-4 hodiny pouze dokumentací práce a hledáním opravárenských postupů, jako by hledali jehlu v kupce sena. To mě přimělo k uvědomění, že umělá inteligence může proniknout skrz veškerý tento hluk a dát technikům přesně to, co potřebují, během sekund místo hodin.

Vaše zkušenosti s umělou inteligencí a kolektivní inteligencí na MIT a dříve s prací na systémech na NASA vás vystavily komplexním, bezpečnostně kritickým prostředím brzy. Jak tyto zkušenosti přímo ovlivnily vaše rozhodnutí založit Revv a zaměřit se na kalibraci vozidel jako softwarový problém?

Mé zkušenosti na NASA a MIT mě naučily, že k úspěchu jako podnikatel je třeba se rychle učit a obklopit se správnými odborníky. Tato mentalita mi dala důvěru, abych vstoupil do průmyslu, o kterém jsem znal velmi málo, a zpochybnil tradiční postupy.

Když jsem začal trávit čas v opravárenských dílnách, viděl jsem techniky, jak se topí v manuálech, snaží se kalibrovat senzory, které řídí, zda auto může brzdit nebo zůstat v jízdním pruhu. To mě připomnělo bezpečnostně kritická prostředí, se kterými jsem se setkal na NASA, kde je přesnost klíčová. Jedná se o život zachraňující technologii, ale opravny ji spravovaly pomocí papírových postupů a zastaralých systémů. Rychle jsem si uvědomil, že se jedná o softwarový problém, který je maskován jako mechanický. Auta se stala počítači na kolech, ale infrastruktura pro jejich servis se nevyvinula. To mě vrátilo k podnikatelské mentalitě, kterou jsem vyvinul na MIT a NASA, a je to způsob, jak jsme postavili Revv: spojením vnějšího pohledu s hlubokými znalostmi od techniků, kteří skutečně vykonávají práci.

Před Revv jste vedl produktové a inovační iniciativy v Jet a Walmart (WMT ) ve velkém měřítku. Jaké lekce z budování produktů od nuly do jednoho v komerčním průmyslu se nejvíce přenesly, když jste navrhoval software pro ekosystém automobilových oprav?

Největší lekce, kterou jsem se naučil během svého času ve Walmart, byla setkat se s uživateli tam, kde jsou, ne tam, kde chcete, aby byli. Budoval jsem pro dodavatele a výrobce, kteří nebyli technicky zdatní a dělali věci stejným způsobem po desetiletích. Nemůžete je požádat, aby nahradili celý svůj systém. Místo toho začleňujete svou odbornost do jejich stávajících pracovních postupů, aby nemuseli zvednout prst mimo toho, co již dělají.

To se stalo entirezím tézí Revv. Integrujeme se s existujícími nástroji a softwarem pro opravny, běžíme na pozadí a dodáváme přehledy bez narušení toho, co již mají zavedeno. Ale také jsem přenesl to, co jsem se naučil v Jet o talentu: hráči A+ přinášejí hráče A+, a musíte být posedlí budováním správného týmu od prvního dne. Zakořenil jsem tuto praxi najímání v Revv, protože žádná z naší práce by nebyla možná bez týmu všech hvězd, které jsme postavili.

Automobilový průmysl je jedním z největších a nejméně modernizovaných průmyslů ve Spojených státech. Když jste poprvé začali budovat Revv, jakou odpor nebo skepsi jste narazili, a jak jste je překonali?

Odpor na začátku byl obrovskou výzvou, protože opravny dělaly věci stejným způsobem po více než 40 letech, a změna je nepříjemná. Ale tady je to, co fungovalo: neonlych jsem jim nabídl software, ale zavázal jsem se pochopit každý jednotlivý bolestivý bod. Rozdával jsem karty se svým telefonním číslem a řekl: “pokud máte problém, zavolejte mi.” A udělali to. Trávil jsem roky budováním této databáze důvěry a znalostí.

Průlom nastal, když jsme jim ukázali, že nebudeme požadovat, aby nahradili své systémy nebo změnili způsob, jakým pracují. Postavili jsme Revv tak, aby se integroval přímo do jejich stávajících softwarů a pracovních postupů, běžel na pozadí a dodával to, co potřebují, bez narušení jejich stávajících procesů. Jakmile opravny viděly, že skutečně rozumíme jejich světu a děláme jejich práci snazší, ne složitější, skepse začala mizet.

Revv se позиcionuje jako operační systém pro softwarově definovaná vozidla, spíše než jako jeden bodový řešení. Co to znamená v praktických termínech pro kalibrační opravny a opravárenské sítě?

To znamená, že nebudeme řešit pouze jeden problém, ale staneme se infrastrukturou, která pohání celý pracovní postup ADAS. Auto přijde do dílny, Revv se připojí k jejich stávajícím nástrojům, stáhne data přímo od výrobce a dodá kompletní balíček technikovi během sekund. Poskytuje jim krok za krokem opravárenské instrukce, každou požadovanou kalibraci, originální dokumentaci výrobce a balíček nároků připravený k odeslání pojišťovně.

Rozvíjíme se z systému záznamu na systém akce, který nejen říká, co je třeba udělat, ale také zpracovává administrativní práci pro ně. Do roku 2025 více než 74 % našich uživatelů bude přijímat naše nové produkty, protože nás vidí jako jedinou platformu, která zpracovává jejich celou ADAS operaci od začátku do konce. To koresponduje s tím, co vidíme v celém průmyslu. Naše nedávná průzkum ADAS mezi 300 profesionály v autobody průmyslu zjistil, že interní kalibrace porostou z 57 % na 64 % během následujících dvou let.

Autonomní vozidla jsou nyní počítače na kolech plné senzorů, kamer a softwarových závislostí. Kde lidské technici nejvíce zápasí dnes, a jak umělá inteligence významně podporuje jejich rozhodování bez odebrání kontroly?

Technici nejvíce zápasí s administrativní zátěží, která nyní přichází s moderními opravami. Od kalibrace senzorů až po vyhledání výrobců manuálů a sestavení zpráv pro pojišťovny, každá fáze musí být prozkoumána, zdokumentována a schválena, což mění ruční práci na práci plnou papírování. Každá odhadovaná cena má 100-200 položek, a každá z nich má efekt domina. V roce 2023 průměrná oprava vyžadovala dvě až tři kalibrace. Nyní je to více než pět. Technici tráví tři až čtyři hodiny pouze dokumentací práce a hledáním postupů, ale s Revv a umělou inteligencí tento proces klesne na tři až pět minut.

Revvova umělá inteligence zpracovává veškerou tuto složitost na pozadí, připojuje se přímo k datům výrobců, identifikuje každou požadovanou kalibraci a dodává krok za krokem instrukce. Zpracovali jsme již více než 300 000 oprav, a více než 5 000 zákazníků nyní používá platformu. Pro dokumentaci mohou technici odeslat fotografie a Revv automaticky vygeneruje celou zprávu pro pojišťovnu. Naše platforma označí potenciálně vynechané kroky a automatizuje opakující se práci, ale technik zůstává plně v kontrolě, dělá rozhodnutí bez administrativní zátěže.

Modely Revv jsou trénovány na stovkách tisíc skutečných opravárenských událostí. Jak zajišťujete kvalitu dat, přesnost a soulad, když doporučení umělé inteligence jsou přímo vázaná na bezpečnostně kritické výsledky?

Pro nás kvalita dat a přesnost začínají zakotvením umělé inteligence v reálných opravárenských zkušenostech, s našimi modely postavenými přímo na základě poznatků od zkušených techniků napříč různými regiony a typy vozidel.

Také budujeme kontinuální zpětné vazby, aby technici mohli ověřit doporučení umělé inteligence v reálném čase. Každá kalibrace a postup jsou překontrolovány proti přesným manuálům OEM a technické dokumentaci pro konkrétní vozidlo. S databází více než 300 000 oprav ze dvou zemí naše platforma neustále se učí a zlepšuje, zatímco technici zůstávají v kontrolě po celý proces.

Revv spolupracuje s kalibrátory, opravárenskými sítěmi, pojišťovnami a systémy OEM. Jak navrhujete platformu umělé inteligence, která vytváří důvěru a hodnotu napříč subjekty s velmi odlišnými pobídkami?

Myslíme si, že Revv je spojovací tkáň mezi techniky, pojišťovnami a spotřebiteli, takže se snažíme uspokojit všechny jejich kolektivní potřeby.

Pro techniky šetříme hodiny administrativní práce, zatímco jim pomáháme zachytit ztracené příjmy identifikací kalibrací, které by jinak prošly nezaznamenané. Pojišťovny získávají rychlejší schválení, přesnou dokumentaci a méně sporů. Spotřebitelé získávají svá auta zpět bezpečněji a rychleji, protože zajišťujeme, že každá požadovaná kalibrace je skutečně dokončena.

Jak se vozidla budou dále vyvíjet do plně softwarově definovaných platforem, co znamená úspěch pro Revv za tři roky, a jaké schopnosti bude muset opravárenská infrastruktura vyvinout, aby zůstala v souladu?

Aby opravny zůstaly v souladu, budou potřebovat interní kapacity, pipeline příští generace technických talentů a silnou síť spolupráce, aby zajistily, že každá oprava je přesná a efektivní. Do roku 2029 budou předpisy vyžadovat, aby všechny nové modely aut měly nouzové brzdění, a opravny začínají vidět, jakou hodnotu přináší provedení interních kalibrací jejich podnikání. V našem nedávném průzkum 74 % odborníků v autobody průmyslu nyní uvádí ADAS jako zdroj zisku, s 60 % považujících růst příjmů z ADAS za “extrémně nebo velmi důležité”.

To, co již vidíme, je, že kalibrace ADAS se stává svou vlastní kategorií, s novými specialisty, kteří se objevují každý měsíc, a skutečným obchodním impulzem, který se kolem ní buduje. Když se díváme dopředu, vidíme Revv jako páteř tohoto celého ekosystému. To znamená, že platforma se stane standardem napříč kolizními opravny, poskytující technikům, pojišťovnám a spotřebitelům jeden sjednocený systém pro správu a dodání bezpečných, souladných kalibrací ve velkém měřítku. Budujeme infrastrukturu, která definuje, jak se softwarově řízená vozidla opravují, a nakonec stanovíme standardy, které budou formovat budoucnost tohoto průmyslu.

Pro zakladatele, kteří zavádějí umělou inteligenci do hluboce zakořeněných, tradičně analogových průmyslů, jaké běžné chyby vidíte, a které předpoklady jste museli sami od sebe odvrhnout, zatímco jste škálovali Revv?

Jedna věc, kterou jsem se naučil brzy, je proniknout hlukem a soustředit se na problém, ne na řešení. Je snadné se nechat unést buzzem a začít budovat něco působivého, ale to často vyústí v řešení, které hledá problém.

To, co je důležité, je najít problém, se kterým zákazníci skutečně zápasí každý den. Předpoklad, který jsem musel odvrhnout, byl ten, že lepší technologie sama o sobě vyhraje. Podceňoval jsem, jak hluboce zakořeněné jsou pracovní postupy v tomto průmyslu. Když jsme začali Revv v roce 2022, strávil jsem čas v opravárenských dílnách s techniky, abych viděl jejich pracovní postupy zblízka a pochopil, co je brzdí. To mě naučilo, že skutečná změna nepřichází z implementace působivé technologie nebo přesvědčování opravárenských dílen, aby přijaly nový způsob práce. Přichází z toho, že vaše řešení je tak dokonale zakomponováno do jejich stávajících pracovních postupů, že nemusí nic měnit. Nevíte je, aby změnili, děláte jejich stávající způsob lepší.