Gaurav Bubna, NextBillion.ai – intervjuuseeria kaasasutaja

Gaurav Bubna on ettevõtte kaasasutaja NextBillion.ai ettevõtetele loodud kaardistamisplatvorm. Ta on varem töötanud selliste ettevõtetega nagu Grab, Ola ja ZLemma (omandatud Hired.com)

Mis teid algselt arvutiteaduse ja masinõppe juures köitis?

Isegi koolis käies tõmbas mind alati matemaatika ja mis iganes väikesed programmeerimise killud, mida ma siis teha oskasin. Seega, kui ma kolledžisse läksin, tundus arvutiteaduse õppimine loomulik jätk. Masinõpe on aastate jooksul olnud pigem "omandatud maitse". Mulle meeldis kombineerida praktilisi ja reaalse maailma aspekte, nagu suurandmed ja võime neid rakendada mitmesugustes reaalmaailma rakendustes, aga ka teoreetilised aspektid, nagu tõenäosusteooria, mis on mulle alati olnud põnev.

Enne asutamist nextbillion.ai olite Grabi Mapsi tootetiimi asutajaliige, kus aitasite ~10 aasta jooksul suurendada meeskonna 300-liikmelisest funktsionaalsest meeskonnast 2.5+ni. Millised olid peamised õppetunnid, mille te sellest kogemusest võtsite?

Peamine õppetund, mille sain, oli see, et kuigi iga riik, kus Grab tegutses, kuulus kõik Kagu-Aasiasse, kuid praktikas olid nad kõik nii erinevad. Lahendused, mis tegelikult töötasid, loodi nii, et neid saaks kohandada iga ettevõtte, iga riigi ja mõnikord isegi sama riigi erinevate linnade jaoks. Enamik tooteid ei ole sellisel viisil ehitatud ja kiire skaleerimise võimalust on väga raske tasakaalustada, kuid need on siiski ehitatud nii, et need on kohandatud iga kasutusjuhtumi jaoks. Ma arvan, et see tasakaal on peamine õppetund, mille ma seal oldud ajast õppisin.

Kas saaksite jagada NextBillion.ai tekkelugu?

Investeerisime kaardistamislahendustesse, mida Grab konkreetselt vajas, kuid mitte millessegi, mille toetamiseks on loodud tarbijakesksed kaardid, nagu Google. Aja jooksul suutsime Grabi jaoks avaldada tohutut mõju nii Grabi üksuse ökonoomsuse osas kui ka tugeva konkurentsi eristumiseni. Ja kuigi Grabil oli hea meel, et ta sai oma kaartidesse nii palju investeerida, ei saa enamik teisi ettevõtteid seda teha (kuna nad pole nii palju kapitali kaasanud). Seega nägime võimalust võtta osa oma õppimisest ja luua platvorm ettevõtetele üleilmselt.

NextBillion.ai on maailma esimene ettevõtetele mõeldud detsentraliseeritud ja kohandatav kaardistamisplatvorm. Milliseid eeliseid pakuvad ettevõtted detsentraliseerimisplatvormi kasutamisest võrreldes populaarsete valikutega, nagu Google Maps?

Transpordi-, logistika- ja e-kaubandusega tegelevate ettevõtete jaoks võimaldame paremat üksuse ökonoomsust, madalamat tarnekulu ja varade paremat kasutamist. Arvestades selliste valikute, nagu Google Maps, universaalset olemust, ei ole see ärikasu lihtsalt võimalik. Teiste B2B tarkvarafirmade puhul ei suuda nad sageli rahuldada paljusid klientide vajadusi, kuna need üks suurus sobib kõigile. Avame rohkem kasutusjuhtumeid, mis võimaldavad rohkem tulu ja kasvuvõimalusi.

Google Mapsil on kasutatavate API-de arvule piirangud. Millised on piirangud rakendusega NextBillion.ai võrreldes?

See on suurepärane näide ühest meie eristajast. Pakume oma klientidele äärmiselt paindlikke kommertsmudeleid, sealhulgas PIIRAMATU API-kõnede pakette, tuge kuni 20 korda suuremaks läbilaskevõimeks ja 5 korda väiksema latentsusaega kui parimad saadaolevad alternatiivid.

Kuidas kasutab süsteem AI-d, et jälgida pakkumise nõudluse prognoosimist paikkonna tasandil?

Meie API-sid kasutatakse selleks, et võimaldada paremat ja tõhusamat saatmist, täpsemaid hinnamuudatusi, sealhulgas hüppelisi hindu, mis omakorda mõjutab otseselt nõudluse pakkumise tasakaalustamatust väga väikestel tasanditel, näiteks piirkondades.

Kas saaksite arutada sõiduteate teenuste osas, kuidas tehisintellekt saab ennustada liiklust, et tagada parem piletihind ja tulud?

Nendel platvormidel juhid vaatavad aega kui raha. Iga sõiduga veedetud tund tahavad nad kindlust, et teenivad selle lõpus $ X. Praktikas on kaardistamise API-de ebatäpsed vahemaaennustused tingitud sellest, et juhi ajaühiku kohta teenitav rahasumma kõikub tohutult erinevatel marsruutidel, kellaaegadel ja nädalapäevadel. Meie tehisintellekt võtab arvesse varasemat sõidukäitumist, linna liiklusmustreid ning soovitab äärmiselt täpseid marsruute ja liiklust. See võimaldab meie klientidele äärmiselt täpset hinnakujundust ja omakorda nende autojuhtidele palju prognoositavamat tulu.

Millised on veel mõned igapäevased kasutusjuhtumid, mida NextBillion.ai ettevõtetele võimaldab?

Pakume laias valikus kohaletoimetamise ja e-kaubanduse stsenaariume, nagu toidu kohaletoimetamine, toidukaubad ja e-kaubanduse kohaletoimetamine. Samuti võimaldame hädaolukordadele reageerimise teenustel, nagu kiirabi, kiiremat saabumisaega, politseijõududel tõhusat patrullimist kuritegevuse vähendamiseks ja tõhusat prügikoristust. Toetame ka teisi kulissidetaguseid kasutusjuhtumeid, mis muudavad mõned igapäevased kasutusjuhtumid võimalikuks – nt kaubaveo marsruudid, mis toovad teie e-kaubanduse tellimused teie lähimasse täitmiskeskusesse.

Kas soovite NextBillion.ai kohta veel midagi jagada?

Usume, et enamik ettevõtteid ei mõista ikka veel, et kaardid pole lihtsalt lahe tehniline asi, vaid et need võivad samast tarne- või varabaasist äritegevusele kaasa tuua 100 miljonit dollarit. Osa sellest, mida loodame ettevõttena saavutada, on tööstuse enda olukorra edendamine. Kui saame lähiaastatel aidata palju rohkematel ettevõtetel ruumiandmete väärtust ära tunda, isegi kui nad meiega otseselt koostööd ei tee, loeksime oma missiooni osaliselt täidetuks.

Täname suurepärase intervjuu eest, lugejad, kes soovivad rohkem teada saada, peaksid külastama NextBillion.ai.