Adi Bathla, CEO und Gründer von Revv – Interviewreihe

Adi BathlaDer CEO und Gründer von Revv ist ein produktorientierter Unternehmer und Innovationsführer aus New York, der seine Karriere an der Schnittstelle von Technologie, Systemdenken und Skalierung aufgebaut hat. Vor der Gründung von Revv leitete er Produkt- und digitale Kundenerlebnisinitiativen in schnell wachsenden Handelsunternehmen, war am Aufbau neuer Geschäftsbereiche innerhalb großer Unternehmensplattformen beteiligt, forschte am MIT Sloan im Bereich künstliche Intelligenz und kollektive Intelligenz und leitete zu Beginn seiner Karriere preisgekrönte Entwicklungsteams für Raumfahrtsysteme im Rahmen von NASA-Forschungsprogrammen.

Revv Revv ist eine KI-gestützte Plattform für die Fahrzeugreparatur, die die Kalibrierung und Diagnose von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) für Karosserie- und Kfz-Werkstätten vereinfacht. Durch die Kombination von OEM-Dokumentation, intelligenten Arbeitsabläufen und der tiefen Integration in bestehende Werkstatt- und Kostenvoranschlagsysteme unterstützt Revv Reparaturzentren dabei, manuelle Recherchen zu reduzieren, die Einhaltung von Vorschriften und die Sicherheit zu verbessern und immer komplexere Kalibrierungsanforderungen in skalierbare, datengesteuerte Prozesse zu überführen. Angesichts der zunehmenden Software-Definition von Fahrzeugen positioniert sich Revv als zentrale Infrastruktur für moderne Reparaturprozesse in ganz Nordamerika.

Ihre frühen Erfahrungen in der Autoreparaturbranche haben Ihren Werdegang eindeutig geprägt. Können Sie einen konkreten Moment aus dieser Zeit schildern, in dem Ihnen klar wurde, dass dieser Bereich eine KI-gestützte Lösung benötigt?

Ein Anruf veränderte meine Sicht auf die Branche grundlegend. Ein Werkstattbesitzer rief mich panisch an: Er hatte ein Auto repariert, aber der Spurwechselassistent funktionierte danach nicht mehr, und er fürchtete eine Klage. Dieser Moment veranlasste mich, mich intensiver mit Fahrerassistenzsystemen (ADAS) auseinanderzusetzen, und mir wurde klar, dass diese unsichtbare Komplexität ein riesiges Problem darstellte, das Werkstätten nicht allein lösen konnten. Da ADAS-Reparaturen nicht so offensichtlich waren wie eine Delle oder ein Kratzer, blieben sie leicht unbemerkt. Techniker verbrachten drei bis vier Stunden damit, die Arbeit zu dokumentieren und Reparaturanleitungen zu finden – wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Da wusste ich, dass KI all diese Informationen herausfiltern und den Technikern in Sekundenschnelle statt in Stunden genau das liefern konnte, was sie brauchten.

Ihre Zeit in der KI- und kollektiven Intelligenzforschung am MIT und Ihre frühere Systemarbeit bei der NASA brachten Sie frühzeitig mit komplexen, sicherheitskritischen Umgebungen in Kontakt. Wie haben diese Erfahrungen Ihre Entscheidung, Revv zu gründen und sich auf die Fahrzeugkalibrierung als Softwareproblem zu konzentrieren, direkt beeinflusst?

Meine Erfahrungen bei der NASA und am MIT haben mir gezeigt, dass man, um ein erfolgreicher Unternehmer zu werden, schnell lernen und sich mit den richtigen Experten umgeben muss. Diese Mentalität gab mir das Selbstvertrauen, in eine mir weitgehend unbekannte Branche einzusteigen und die etablierten Vorgehensweisen in Frage zu stellen.

Als ich anfing, Zeit in Autowerkstätten zu verbringen, sah ich Techniker, die in Handbüchern versanken und versuchten, Sensoren zu kalibrieren, die dafür sorgen, dass ein Auto richtig bremst oder die Spur hält. Das erinnerte mich an die sicherheitskritischen Bereiche, in denen ich bei der NASA gearbeitet hatte, wo Präzision entscheidend ist. Es handelt sich hier um lebensrettende Technologie, doch die Werkstätten arbeiteten mit Papierverfahren und veralteten Systemen. Mir wurde schnell klar, dass es sich um ein Softwareproblem handelte, das als mechanisches Problem getarnt war. Autos waren zu rollenden Computern geworden, aber die Infrastruktur für ihre Wartung hatte nicht Schritt gehalten. Das brachte mich zurück zu dem unternehmerischen Denken, das ich am MIT und bei der NASA entwickelt hatte, und so entstand Revv: Wir verbanden die frische Perspektive eines Außenstehenden mit dem profunden Fachwissen der Techniker, die die Arbeit tatsächlich ausführten.

Vor Ihrer Zeit bei Revv leiteten Sie bei Jet und Walmart Produkt- und Innovationsinitiativen in großem Umfang. Welche Erkenntnisse aus der Entwicklung von Komplettlösungen im Handel ließen sich am deutlichsten auf die Softwareentwicklung für das Ökosystem der Kfz-Reparatur übertragen?

Die wichtigste Lektion, die ich bei Walmart gelernt habe, war, die Nutzer dort abzuholen, wo sie stehen, nicht dort, wo man sie haben möchte. Ich entwickelte Lösungen für Zulieferer und Hersteller, die wenig technikaffin waren und seit Jahrzehnten auf dieselbe Weise arbeiteten. Man kann von ihnen nicht verlangen, ihr gesamtes System zu ersetzen. Stattdessen integriert man sein Fachwissen in ihre bestehenden Arbeitsabläufe, sodass sie keinen einzigen Handgriff mehr tun müssen.

Das wurde Revvs zentrales Konzept. Wir integrieren uns in die bestehenden Tools und Softwares der Unternehmen, laufen im Hintergrund und liefern Erkenntnisse, ohne die gewohnten Arbeitsabläufe zu stören. Doch ich habe auch meine Erfahrungen bei Jet im Bereich Talentmanagement eingebracht: Top-Talente ziehen Top-Talente an, und man muss vom ersten Tag an mit größter Sorgfalt das richtige Team zusammenstellen. Ich habe dies bei Revv zu unserer Einstellungspraxis gemacht, denn ohne unser Team aus absoluten Spitzenkräften wäre unsere Arbeit nicht möglich.

Die Autoreparaturbranche ist eine der größten, aber gleichzeitig am wenigsten modernisierten Branchen in den USA. Welche Widerstände oder Skepsis sind Ihnen begegnet, als Sie mit der Entwicklung von Revv begonnen haben, und wie haben Sie diese überwunden?

Der anfängliche Widerstand war eine enorme Herausforderung, denn die Geschäfte arbeiteten seit über 40 Jahren nach denselben Prinzipien, und Veränderungen sind ihnen unangenehm. Doch Folgendes hat funktioniert: Ich habe ihnen nicht einfach nur Software angeboten, sondern mich intensiv mit jedem einzelnen Problem auseinandergesetzt. Ich verteilte Visitenkarten mit meiner Telefonnummer und sagte: „Wenn Sie ein Problem haben, rufen Sie mich an.“ Und das taten sie. Jahrelang baute ich diese Vertrauensbasis und dieses Wissen auf.

Der Durchbruch gelang, indem wir ihnen zeigten, dass wir weder einen Systemwechsel noch eine Änderung ihrer Arbeitsweise verlangten. Wir entwickelten Revv so, dass es sich nahtlos in ihre bestehende Software und ihre Arbeitsabläufe integriert, im Hintergrund läuft und genau das liefert, was sie benötigen, ohne ihre aktuellen Prozesse zu stören. Als die Unternehmen erkannten, dass wir ihre Welt wirklich verstanden und ihnen die Arbeit erleichterten, anstatt sie zu erschweren, schwand die Skepsis.

Revv positioniert sich als Betriebssystem für softwaredefinierte Fahrzeuge und nicht als Insellösung. Was bedeutet es in der Praxis für Kalibrierungsbetriebe und Reparaturnetzwerke, ein Betriebssystem zu sein?

Das bedeutet, wir lösen nicht nur ein einzelnes Problem, sondern schaffen die Infrastruktur, die ihren gesamten ADAS-Workflow unterstützt. Ein Fahrzeug kommt in die Werkstatt, Revv verbindet sich mit den vorhandenen Werkzeugen, ruft Daten direkt vom Hersteller ab und liefert dem Techniker innerhalb von Sekunden ein komplettes Paket. Dieses enthält Schritt-für-Schritt-Reparaturanweisungen, alle erforderlichen Kalibrierungen, die Dokumentation des Originalgeräteherstellers und die Schadensmeldung für die Versicherung.

Wir entwickeln uns von einem reinen Datenverwaltungssystem zu einem handlungsorientierten System, das unseren Nutzern nicht nur Handlungsanweisungen gibt, sondern ihnen auch die administrative Arbeit abnimmt. Bis 2025 werden über 74 % unserer Nutzer unsere neuen Produkte einsetzen, da sie uns als die zentrale Plattform sehen, die ihren gesamten ADAS-Betrieb durchgängig abdeckt. Dies entspricht dem branchenweiten Trend. Unsere jüngsten ADAS-Benchmark-Umfrage Eine Umfrage unter 300 Karosseriebauern ergab, dass der Anteil der betriebsinternen Kalibrierungen in den nächsten zwei Jahren voraussichtlich von 57 % auf 64 % steigen wird.

Autos sind heute rollende Computer, vollgepackt mit Sensoren, Kameras und Software. Wo stoßen menschliche Techniker heute an ihre Grenzen, und wie kann KI ihre Entscheidungsfindung sinnvoll unterstützen, ohne ihnen die Kontrolle zu entziehen?

Techniker haben vor allem mit dem Verwaltungsaufwand zu kämpfen, der mit modernen Reparaturen einhergeht. Von der Kalibrierung von Sensoren über die Suche nach Herstellerhandbüchern bis hin zur Erstellung von Berichten für Versicherungen muss jeder Schritt recherchiert, dokumentiert und genehmigt werden. So wird aus einer praktischen Arbeit eine bürokratische Angelegenheit. Jeder Kostenvoranschlag umfasst 100 bis 200 Positionen, und jede einzelne hat weitreichende Folgen. Im Jahr 2023 waren für eine durchschnittliche Reparatur zwei bis drei Kalibrierungen erforderlich. Heute sind es über fünf. Techniker verbringen drei bis vier Stunden allein mit der Dokumentation ihrer Arbeit und der Suche nach Anleitungen. Mit Revv und KI verkürzt sich dieser Prozess auf drei bis fünf Minuten.

Revvs KI verarbeitet diese komplexe Aufgabe im Hintergrund, greift direkt auf Herstellerdaten zu, identifiziert alle erforderlichen Kalibrierungen und liefert Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Wir haben bereits über 300,000 Reparaturen abgewickelt, und über 5,000 Kunden nutzen unsere Plattform. Zur Dokumentation können Techniker Fotos einreichen, und Revv erstellt automatisch den kompletten, versicherungsgerechten Bericht. Unsere Plattform weist auf mögliche Fehler hin und automatisiert wiederkehrende Arbeiten. Der Techniker behält dabei die volle Kontrolle und kann ohne administrativen Aufwand selbst entscheiden.

Die Modelle von Revv werden anhand Hunderttausender realer Reparaturereignisse trainiert. Wie lässt sich Datenqualität, Genauigkeit und Konformität sicherstellen, wenn KI-Empfehlungen direkt mit sicherheitskritischen Ergebnissen verknüpft sind?

Für uns beginnt Datenqualität und -genauigkeit damit, dass die KI auf realer Reparaturerfahrung basiert. Unsere Modelle stützen sich direkt auf Erkenntnisse von erfahrenen Technikern aus verschiedenen Regionen und mit unterschiedlichen Fahrzeugtypen.

Wir integrieren zudem kontinuierliche Feedbackschleifen, damit Techniker KI-Empfehlungen in Echtzeit überprüfen können. Jede Kalibrierung und jeder Arbeitsschritt wird anhand der exakten OEM-Handbücher und technischen Dokumentationen für das jeweilige Fahrzeug abgeglichen. Mit einer Datenbank von über 300,000 Reparaturen aus zwei Ländern lernt und verbessert sich unsere Plattform stetig, während die Techniker während des gesamten Prozesses die Kontrolle behalten.

Revv arbeitet mit Kalibratoren, Reparaturnetzwerken, Versicherern und OEM-Systemen zusammen. Wie gestaltet man eine KI-Plattform, die Vertrauen und Mehrwert für alle Beteiligten mit sehr unterschiedlichen Anreizen schafft?

Wir sehen Revv als Bindeglied zwischen Technikern, Versicherern und Verbrauchern, daher arbeiten wir daran, alle ihre gemeinsamen Bedürfnisse zu erfüllen.

Für Techniker sparen wir wertvolle Verwaltungszeit und helfen ihnen gleichzeitig, entgangene Einnahmen zu generieren, indem wir Kalibrierungen aufdecken, die sonst übersehen worden wären. Versicherer erhalten schnellere Genehmigungen, präzise Dokumentationen und weniger Streitigkeiten. Kunden bekommen ihre Fahrzeuge sicherer und schneller zurück, da wir sicherstellen, dass jede erforderliche Kalibrierung tatsächlich durchgeführt wird.

Da sich Fahrzeuge immer mehr zu vollständig softwaredefinierten Plattformen entwickeln, wie sieht der Erfolg für Revv in drei Jahren aus, und welche Fähigkeiten muss die Reparaturinfrastruktur entwickeln, um mit dieser Entwicklung Schritt zu halten?

Um mit den Entwicklungen Schritt zu halten, benötigen Werkstätten eigene Kapazitäten, einen Pool an technischen Nachwuchskräften und ein starkes Kooperationsnetzwerk, um präzise und effiziente Reparaturen zu gewährleisten. Ab 2029 müssen alle neuen Automodelle laut Gesetz mit einem Notbremsassistenten ausgestattet sein, und Werkstätten erkennen zunehmend den Mehrwert von Kalibrierungen im eigenen Haus. In unserem jüngsten Artikel… Umfrage74 % der Karosseriebauer geben mittlerweile an, dass ADAS einen Gewinn generiert, wobei 60 % die Steigerung der ADAS-Umsätze als „extrem oder sehr wichtig“ einstufen.

Wir beobachten bereits, wie sich die ADAS-Kalibrierung zu einer eigenen Kategorie entwickelt, in der monatlich neue Spezialisten entstehen und ein starkes Geschäftswachstum entsteht. Revv wird zukünftig das Rückgrat dieses gesamten Ökosystems bilden. Die Plattform wird somit zum Standard in Karosseriewerkstätten und bietet Technikern, Versicherern und Kunden ein einheitliches System zur Verwaltung und Durchführung sicherer, normkonformer Kalibrierungen in großem Umfang. Wir schaffen die Infrastruktur, die die Reparatur softwaregesteuerter Fahrzeuge definiert, und setzen damit die Standards, die die Zukunft der Branche prägen werden.

Welche häufigen Fehler beobachten Sie bei Gründern, die KI in tief verwurzelte, traditionell analoge Branchen einführen, und welche Annahmen mussten Sie persönlich beim Skalieren von Revv verlernen?

Etwas, das ich früh gelernt habe, ist, den Lärm auszublenden und mich zuerst auf das Problem zu konzentrieren, nicht auf die Lösung. Man lässt sich leicht vom Hype mitreißen und fängt an, etwas Beeindruckendes zu entwickeln, aber das führt oft zu einer Lösung, die kein Problem hat.

Entscheidend ist, die Probleme zu finden, mit denen Kunden täglich konfrontiert sind. Ich musste die Annahme verlernen, dass bessere Technologie allein zum Erfolg führen würde. Ich hatte unterschätzt, wie festgefahren die Arbeitsabläufe in dieser Branche sind. Als wir Revv 2022 gründeten, verbrachte ich viel Zeit in Werkstätten mit Technikern, um ihre Arbeitsabläufe genau kennenzulernen und zu verstehen, was sie ausbremste. Das lehrte mich, dass echter Wandel nicht durch die Implementierung aufwendiger Technologien oder die Überzeugung von Werkstätten, neue Arbeitsweisen einzuführen, entsteht. Er entsteht vielmehr dadurch, dass die Lösung so nahtlos in ihre bestehenden Arbeitsabläufe integriert wird, dass sie nichts ändern müssen. Man fordert sie nicht zur Veränderung auf, sondern optimiert ihre aktuellen Arbeitsabläufe.