Adi Bathla, CEO i założyciel Revv – Seria wywiadów

Adi Bathla, CEO i założyciel Revv, jest operatorem zorientowanym na produkty i liderem innowacji z siedzibą w Nowym Jorku, który zbudował swoją karierę na przecięciu technologii, myślenia systemowego i skali. Przed założeniem Revv kierował inicjatywami produktowymi i cyfrowymi doświadczeniami klienta w firmach handlowych o wysokim tempie wzrostu, pomagał uruchamiać nowe linie biznesowe w ramach dużych platform przedsiębiorstw, prowadził badania nad sztuczną inteligencją i inteligencją kolektywną w MIT Sloan, a wcześniej w swojej karierze kierował nagradzanymi zespołami projektowania systemów kosmicznych związanymi z programami badawczymi NASA.

Revv to platforma naprawy samochodów wyposażona w sztuczną inteligencję, skupiająca się na uproszczeniu kalibracji i diagnostyki systemów ADAS dla warsztatów naprawy kolizyjnej i mechanicznej. Łącząc dokumentację klasy OEM, inteligentne przepływy pracy i głębokie integracje z istniejącymi systemami warsztatów i szacowania, Revv pomaga centrům naprawy zmniejszyć ręczne badania, poprawić zgodność i bezpieczeństwo oraz przekształcić coraz bardziej złożone wymagania kalibracji w skalowalne, oparte na danych operacje. Ponieważ pojazdy stają się coraz bardziej zdefiniowane oprogramowaniem, Revv pozycjonuje się jako podstawowa infrastruktura dla nowoczesnych przepływów naprawy w całej Ameryce Północnej.

Twoje wczesne doświadczenie w branży naprawy samochodów wyraźnie ukształtowało twoją ścieżkę. Czy możesz podzielić się konkretnym momentem z tego czasu, który sprawił, że zrozumiałeś, iż ta branża potrzebuje rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji?

Był taki jeden telefon, który całkowicie zmienił moje spojrzenie na branżę. Właściciel warsztatu zadzwonił do mnie w panice: naprawił samochód, ale system zmiany pasa ruchu działał nieprawidłowo po naprawie, a on bał się o to, że zostanie pozwany. Ten moment sprawił, że głębiej zainteresowałem się systemami ADAS i zrozumiałem, że ta niewidzialna złożoność jest ogromnym problemem, z którym warsztaty nie mogą sobie poradzić same. Ponieważ naprawy ADAS nie były tak oczywiste jak wgniecenie czy zarysowanie, łatwo było je nie zauważyć. Technicy spędzali 3-4 godziny tylko na dokumentowaniu pracy i wyszukiwaniu procedur naprawy, jakby szukali igły w stogu siana. To był moment, w którym wiedziałem, że sztuczna inteligencja może przerwać ten haos i dać technicom dokładnie to, czego potrzebują w ciągu sekund, a nie godzin.

Twój czas spędzony na badaniach nad sztuczną inteligencją i inteligencją kolektywną w MIT oraz wcześniejsza praca systemowa w NASA eksponowały cię na złożone, krytyczne dla bezpieczeństwa środowiska. Jak te doświadczenia bezpośrednio wpłynęły na twoją decyzję o założeniu Revv i skupieniu się na kalibracji pojazdów jako na problemie oprogramowania?

Moje doświadczenia w NASA i MIT nauczyły mnie, że aby zbudować i być udanym przedsiębiorcą, wystarczy szybko uczyć się i otaczać się odpowiednimi ekspertami. Ta mentalność dała mi pewność, że mogę wejść w branżę, o której wiedziałem bardzo niewiele, i wyzwać sposób, w jaki tradycyjnie robiono rzeczy.

Gdy zacząłem spędzać czas w warsztatach samochodowych, zobaczyłem, jak technicy toną w podręcznikach, próbując skalibrować czujniki, które kontrolują, czy samochód może prawidłowo hamować czy pozostać w swoim pasie. To przypomniało mi środowiska krytyczne dla bezpieczeństwa, z którymi miałem do czynienia w NASA, gdzie precyzja jest kluczowa. To jest technologia ratująca życie, ale warsztaty zarządzają nią przy użyciu procedur na papierze i przestarzałych systemów. Szybko zrozumiałem, że to jest problem oprogramowania maskowany jako problem mechaniczny. Samochody stały się komputerami na kołach, ale infrastruktura do ich obsługi nie nadążała. To sprawiło, że wróciłem do mentalności przedsiębiorcy, którą rozwinąłem w MIT i NASA, i to jest sposób, w jaki zbudowaliśmy Revv: łącząc świeży punkt widzenia outsidera z głęboką ekspertyzą od technicznych wykonawców.

Przed Revv kierowałeś inicjatywami produktowymi i innowacyjnymi w Jet i Walmart na ogromną skalę. Jakie lekcje z budowania produktów od zera w handlu przeniosły się najwyraźniej, gdy projektowałeś oprogramowanie dla ekosystemu naprawy samochodów?

Największa lekcja, którą nauczyłem się w Walmart, dotyczyła spotkania z użytkownikami tam, gdzie są, a nie tam, gdzie chcesz, aby byli. Budowałem dla dostawców i producentów, którzy nie byli zaawansowani technologicznie i robili rzeczy w ten sam sposób przez dziesięciolecia. Nie możesz poprosić ich o zastąpienie całego systemu. Zamiast tego wbudowujesz swoją ekspertyzę w ich istniejące przepływy pracy, aby nie musieli podnosić palca poza tym, co już robią.

To stało się całkowitą tezą Revv. Integrujemy się z istniejącymi narzędziami i oprogramowaniem warsztatów, działamy w tle i dostarczamy informacje bez zakłócania tego, co jest już dla nich pamięcią mięśniową. Ale przeniosłem również to, co nauczyłem się w Jet, o talencie: gracze A+ przynoszą graczy A+, i musisz być obsesjonatem budowania odpowiedniego zespołu od pierwszego dnia. Wbiłem to jako naszą praktykę rekrutacyjną w Revv, ponieważ żadna z pracy, którą wykonujemy, nie byłaby możliwa bez zespołu gwiazd, który zbudowaliśmy.

Naprawa samochodów jest jedną z największych, ale najmniej zmodernizowanych branż w USA. Kiedy po raz pierwszy zacząłeś budować Revv, jakie opór lub sceptycyzm spotkałeś, i jak je przezwyciężyłeś?

Opór na początku był ogromnym wyzwaniem, ponieważ warsztaty robiły rzeczy w ten sam sposób przez ponad 40 lat, a zmiana jest niekomfortowa. Ale oto co działało: nie tylko przedstawiłem im oprogramowanie, ale zobowiązałem się do zrozumienia każdego bolączki. Rozdałem karty z moim numerem telefonu i powiedziałem: “jeśli masz problem, zadzwoń do mnie”. I zrobili. Spędziłem lata na budowaniu tej bazy danych zaufania i wiedzy.

Przełomem było pokazanie im, że nie prosimy ich o zastąpienie systemów lub zmianę sposobu pracy. Zbudowaliśmy Revv, aby integrował się bezpośrednio z ich istniejącym oprogramowaniem i przepływami pracy, działając w tle i dostarczając to, czego potrzebują, bez zakłócania ich bieżących procesów. Gdy warsztaty zobaczyły, że naprawdę rozumiemy ich świat i robimy ich pracę łatwiejszą, a nie trudniejszą, sceptycyzm zaczął zanikać.

Revv pozycjonuje się jako system operacyjny dla pojazdów zdefiniowanych oprogramowaniem, a nie jako pojedyncze rozwiązanie. Co oznacza być systemem operacyjnym w praktyce dla warsztatów kalibracyjnych i sieci napraw?

Oznacza to, że nie rozwiązujemy tylko jednego problemu, ale stajemy się infrastrukturą, która napędza cały przepływ pracy ADAS. Samochód wjeżdża do boksu, Revv łączy się z ich istniejącymi narzędziami, pobiera dane bezpośrednio od producenta i dostarcza kompletny pakiet technicznemu w ciągu sekund. Dostarcza im instrukcje krok po kroku, każdą wymaganą kalibrację, oryginalną dokumentację producenta i pakiet gotowy do złożenia do ubezpieczyciela.

Ewoluujemy z systemu rejestracji do systemu działania, nie tylko mówiąc im, co należy zrobić, ale również zajmując się pracą administracyjną. Do 2025 roku ponad 74% naszych użytkowników przyjmuje nasze nowe produkty, ponieważ widzą nas jako jedną platformę, która obsługuje całą operację ADAS od końca do końca. To odpowiada temu, co widzimy w branży. Nasze ostatnie badanie ADAS 300 profesjonalistów z branży karoseryjnej wykazało, że kalibracje wewnętrzne będą rosły z 57% do 64% w ciągu najbliższych dwóch lat.

Samochody są teraz komputerami na kołach, wypełnionymi czujnikami, kamerami i zależnościami oprogramowania. Gdzie technicy ludzcy mają największe trudności dzisiaj, i jak sztuczna inteligencja znacząco wspiera ich decyzje, nie odbierając im kontroli?

Technicy mają największe trudności z administracyjnym obciążeniem, które teraz wiąże się z nowoczesnymi naprawami. Od kalibracji czujników po wyszukiwanie ręcznie instrukcji naprawy producenta i przygotowanie raportów gotowych do zgłoszenia do ubezpieczyciela, każdy krok musi być zbadany, udokumentowany i zatwierdzony, zmieniając pracę ręczną w pracę wypełnioną papierami. Każda szacunkowa cena ma 100-200 pozycji, a każda z nich ma efekt domina. W 2023 roku średnia naprawa wymagała dwóch do trzech kalibracji. Teraz jest to ponad pięć. Technicy spędzają trzy do czterech godzin tylko na dokumentowaniu pracy i wyszukiwaniu procedur, ale z Revv i sztuczną inteligencją ten proces spada do trzech do pięciu minut.

Sztuczna inteligencja Revv przetwarza całą tę złożoność w tle, łącząc się bezpośrednio z danymi producenta, identyfikując każdą wymaganą kalibrację i dostarczając instrukcje krok po kroku. Przetworzyliśmy ponad 300 000 napraw, z ponad 5 000 klientów, którzy obecnie używają platformy. W przypadku dokumentacji technicy mogą przesłać zdjęcia, a Revv generuje cały raport gotowy do ubezpieczyciela automatycznie. Nasza platforma flaguje potencjalnie pominięte kroki i automatyzuje powtarzalną pracę, ale techniczny pozostaje w pełnej kontroli, podejmując decyzje bez administracyjnego obciążenia.

Modele Revv są szkolone na setkach tysięcy rzeczywistych zdarzeń naprawy. Jak zapewniasz jakość danych, dokładność i zgodność, gdy zalecenia sztucznej inteligencji są bezpośrednio związane z wynikami krytycznymi dla bezpieczeństwa?

Dla nas jakość danych i dokładność zaczynają się od opracowania sztucznej inteligencji w oparciu o doświadczenia z prawdziwymi zdarzeniami naprawy, z naszymi modelami zbudowanymi bezpośrednio na podstawie informacji od doświadczonych technicznych z wielu regionów i typów pojazdów.

Budujemy również ciągłe pętle informacji zwrotnej, aby technicy mogli zweryfikować zalecenia sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym. Każda kalibracja i procedura jest sprawdzana pod kątem dokładności z oryginalnymi podręcznikami i dokumentacją techniczną dla konkretnego pojazdu. Z bazą danych ponad 300 000 napraw z dwóch krajów, nasza platforma ciągle uczy się i poprawia, podczas gdy technicy pozostają w pełnej kontroli przez cały proces.

Revv działa w kalibratorach, sieciach napraw, ubezpieczycieli i systemach OEM. Jak projektujesz platformę sztucznej inteligencji, która tworzy zaufanie i wartość wśród interesariuszy z bardzo różnymi motywacjami?

Myślimy o Revv jako o tkance łączącej technicznych, ubezpieczycieli i konsumentów, więc pracujemy nad spełnieniem wszystkich ich zbiorowych potrzeb.

Dla technicznych oszczędzamy godziny czasu administracyjnego, pomagając im przechwytywać pominięte przychody, identyfikując kalibracje, które byliby przegapili. Ubezpieczyciele otrzymują szybsze zatwierdzenia, dokładną dokumentację i mniej sporów. Konsumenci otrzymują swoje samochody z powrotem bezpieczniej i szybciej, ponieważ zapewniamy, że każda wymagana kalibracja jest naprawdę wykonana.

Jak pojazdy będą nadal ewoluować w pełni zdefiniowane oprogramowaniem, jaki wygląd ma sukces Revv za trzy lata, i jakie możliwości będzie musiała rozwinąć infrastruktura napraw, aby nadążyć?

Aby nadążyć, warsztaty będą musiały mieć możliwości wewnętrzne, potok następnej generacji talentów technicznych i silną sieć współpracy, aby zapewnić, że każda naprawa jest dokładna i wydajna. Do 2029 roku przepisy będą wymagać, aby wszystkie nowe modele samochodów miały hamowanie awaryjne, a warsztaty zaczynają widzieć, jak dużo wartości ma wykonanie kalibracji wewnętrznych dla ich firm. W naszym ostatnim badaniu 74% profesjonalistów z branży karoseryjnej zgłasza już ADAS jako generator zysku, z 60% uważając rozwój przychodu ADAS za “bardzo ważny” lub “extremalnie ważny”.

To, co już widzimy, to ADAS staje się swoją własną kategorią, z nowymi specjalistami pojawiającymi się każdego miesiąca i realnym impulsem biznesowym wokół niej. Przyglądając się w przyszłość, widzimy Revv jako kręgosłup tego całego ekosystemu. Oznacza to, że platforma staje się standardem w warsztatach kolizyjnych, dając technicznym, ubezpieczycielom i konsumentom jeden zjednoczony system do zarządzania i dostarczania bezpiecznych, zgodnych kalibracji na dużą skalę. Budujemy infrastrukturę, która definiuje, jak naprawiane są pojazdy napędzane oprogramowaniem, i ostatecznie ustanawiamy standardy, które ukształtują przyszłość branży.

Dla założycieli wprowadzających sztuczną inteligencję w głęboko zakorzenione, tradycyjnie analogowe branże, jakie powszechne błędy widzisz, i jakie założenia musiałeś sam odrzucić podczas skalowania Revv?

Coś, czego nauczyłem się wcześnie, to przeciąć haos i skupić się na problemie, a nie na rozwiązaniu. Łatwo jest dać się ponieść entuzjazmowi i zacząć budować coś imponującego, ale to często staje się rozwiązaniem w poszukiwaniu problemu.

To, co ma znaczenie, to znalezienie problemu, z którym klienci naprawdę spotykają się każdego dnia. Założenie, które musiałem odrzucić, było myślenie, że lepsza technologia sama zwycięży. Zaniżałem, jak bardzo zakorzenione są przepływy pracy w tej branży. Kiedy zaczynaliśmy Revv w 2022 roku, spędziłem czas w warsztatach z technicznymi, aby zobaczyć ich przepływy pracy z bliska i zrozumieć, co ich hamuje. To nauczyło mnie, że prawdziwa zmiana nie przychodzi z wdrożeniem nowej technologii czy przekonaniem warsztatów do przyjęcia nowego sposobu robienia rzeczy. Przychodzi z wbudowaniem swojego rozwiązania tak bezproblemowo w ich istniejący przepływ pracy, że nie muszą niczego zmieniać. Nie prosisz ich o zmianę, tylko robisz ich bieżący sposób lepszym.