Adi Bathla, CEO i założyciel Revv – Wywiad

Adi Bathla, CEO i założyciel Revv, jest specjalistą od produktów i liderem innowacji z siedzibą w Nowym Jorku, który zbudował swoją karierę na skrzyżowaniu 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 korporacyjnych, prowadził badania nad sztuczną inteligencją i inteligencją zbiorową w MIT Sloan, a wcześniej w swojej karierze kierował nagrodzonymi zespołami projektowania systemów kosmicznych związanymi z programami badawczymi NASA.

Revv to platforma naprawy samochodów wyposażona w sztuczną inteligencję, skoncentrowana na uproszczeniu kalibracji i diagnostyki systemów ADAS dla warsztatów naprawy kolizyjnej i mechanicznej. Łącząc dokumentację klasy OEM, inteligentne procesy robocze i głębokie integracje z istniejącymi systemami warsztatowymi i szacunkowymi, Revv pomaga centrom naprawy zmniejszyć czas manualnych badań, poprawić zgodność i bezpieczeństwo, oraz przekształcić coraz bardziej złożone wymagania kalibracyjne w skalowalne, oparte na danych operacje. W miarę jak pojazdy stają się coraz bardziej zdefiniowane oprogramowaniem, Revv pozycjonuje się jako podstawowa infrastruktura dla nowoczesnych procesów naprawy na terenie Ameryki Północnej.

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

Był taki jeden telefon, który całkowicie zmienił moje spojrzenie na tę branżę. Właściciel warsztatu zadzwonił do mnie w panice: naprawił samochód, ale system zmiany pasa ruchu uległ awarii, a on bał się o proces sądowy. Ten moment sprawił, że głębiej zainteresowałem się systemami ADAS i zrozumiałem, że ta niewidzialna złożoność jest ogromnym problemem, którego warsztaty nie mogą rozwiązać same. Ponieważ naprawy ADAS nie są tak oczywiste jak wgniecenie czy zarysowanie, łatwo je przeoczyć. Technicy spędzali 3-4 godziny tylko na dokumentowaniu pracy i wyszukiwaniu procedur naprawy, jakby szukali igły w stogu siana. To był moment, w którym zrozumiałem, że sztuczna inteligencja może przerwać tę złożoność i dać technicom dokładnie to, czego potrzebują w ciągu sekund, a nie godzin.

Twoje doświadczenie w pracy nad badaniami sztucznej inteligencji i inteligencji zbiorowej w MIT oraz wcześniejsza praca na poziomie systemowym 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 problemie oprogramowania?

Moje doświadczenia w NASA i MIT nauczyły mnie, że aby budować i być udanym przedsiębiorcą, trzeba się szybko uczyć i otaczać odpowiednimi ekspertami. Ta mentalność dała mi pewność, aby wejść w branżę, o której wiedziałem bardzo niewiele, i wyzwolić tradycyjne sposoby robienia rzeczy.

Gdy zacząłem spędzać czas w warsztatach samochodowych, zobaczyłem technicy tonących w podręcznikach, starających się 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 ukryty pod postacią mechaniczną. Samochody stały się komputerami na kołach, ale infrastruktura do ich obsługi nie nadążała. To przywiodło mnie z powrotem do mentalności przedsiębiorcy, którą rozwinąłem w MIT i NASA, i to jak zbudowaliśmy Revv: łącząc świeży punkt widzenia outsidera z głęboką ekspertyzą od technicy, którzy wykonują tę pracę.

Przed Revv, kierowałeś inicjatywami produktowymi i innowacyjnymi w Jet i Walmart (WMT ) na ogromną skalę. Jakie lekcje z budowania produktów 0→1 w handlu przeniosły się najbardziej wyraźnie na projektowanie oprogramowania dla ekosystemu naprawy samochodów?

Największa lekcja, jaką nauczyłem się w czasie mojej pracy w Walmart, dotyczyła spotykania użytkowników tam, gdzie są, a nie tam, gdzie chcemy, aby byli. Budowałem dla dostawców i producentów, którzy nie byli obeznani z technologią i robili rzeczy w ten sam sposób przez dziesięciolecia. Nie możesz prosić ich, aby zastąpili cały swój system. Zamiast tego, wbudowujesz swoją ekspertyzę w ich istniejące procesy robocze, tak aby nie musieli podnosić palca poza to, 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 już jest dla nich pamięcią mięśniową. Ale również przeniosłem to, czego nauczyłem się w Jet, dotyczące talentów: gracze A+ przyciągają graczy A+, i trzeba być obsesjonallym budowaniem odpowiedniego zespołu od pierwszego dnia. Wbiłem to jako naszą praktykę rekrutacyjną w Revv, ponieważ żadna z naszej pracy nie byłaby możliwa bez zespołu gwiazd, który zbudowaliśmy.

Naprawa samochodów to jedna z największych, a zarazem najmniej zmodernizowanych branż w Stanach Zjednoczonych. 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 prezentowałem im oprogramowanie, ale zobowiązałem się do zrozumienia każdego bolączki. Rozdawałem karty z moim numerem telefonu i mówiłem: “jeśli masz problem, zadzwoń do mnie”. I robili to. Spędziłem lata na budowaniu tej bazy zaufania i wiedzy.

Przełomem było pokazanie im, że nie prosimy ich o zastąpienie swoich systemów lub zmianę sposobu pracy. Zbudowaliśmy Revv, aby bezpośrednio integrował się z ich istniejącym oprogramowaniem i procesami roboczymi, działał w tle i dostarczał im tego, 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 naprawy?

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

Ewoluujemy z systemu rejestracji do systemu działania, nie tylko informując ich, co należy zrobić, ale również zajmując się pracą administracyjną za nich. Do 2025 roku ponad 74% naszych użytkowników przyjmie nasze nowe produkty, ponieważ widzą nas jako jedną platformę, która obsługuje całą operację ADAS od końca do końca. To jest zgodne z tym, co widzimy w branży. Nasze ostatnie badanie benchmarkowe ADAS przeprowadzone wśród 300 profesjonalistów z branży karoseryjnej wykazało, że kalibracje wewnętrzne mają wzrosnąć z 57% do 64% w ciągu najbliższych dwóch lat.

Samochody są teraz komputerami na kołach, pełnymi czujników, kamer i zależności oprogramowania. Gdzie ludzie technicy mają największe trudności dzisiaj, i jak sztuczna inteligencja znacząco wspiera ich proces decyzyjny bez odbierania im kontroli?

Technicy mają największe trudności z administracyjnym obciążeniem, które teraz wiąże się z nowoczesnymi naprawami. Od kalibracji czujników po wyszukiwanie instrukcji producenta i przygotowanie raportów dla ubezpieczycieli, każdy krok musi być zbadany, udokumentowany i zatwierdzony, zmieniając pracę ręczną w pracę biurową. Każda szacunkowa wartość ma 100-200 pozycji, a każda z nich ma efekt domina. W 2023 roku średnia naprawa wymagała dwóch lub 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, a ponad 5 000 klientów używa już naszej platformy. Dla dokumentacji technicy mogą przesłać zdjęcia, a Revv generuje cały raport gotowy do ubezpieczyciela automatycznie. Nasza platforma flaguje potencjalnie pominięte kroki i automatyzuje pracę powtarzalną, ale technicy pozostają w pełnej kontroli, podejmując decyzje bez obciążenia administracyjnego.

Modele Revv są szkolone na setkach tysięcy rzeczywistych zdarzeń naprawy. Jak zapewnić 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 ukorzenienia sztucznej inteligencji w doświadczeniu napraw rzeczywistych, z naszymi modelami zbudowanymi bezpośrednio na wnioskach doświadczonych techniców z różnych regionów i typów pojazdów.

Budujemy również ciągłe pętle informacji zwrotnej, aby technicy mogli zwalidować zalecenia sztucznej inteligencji w czasie rzeczywistym. Każda kalibracja i procedura jest sprawdzana pod kątem dokładnych podręczników i dokumentacji technicznej dla konkretnego pojazdu. Z bazą danych ponad 300 000 napraw z dwóch krajów, nasza platforma ciągle uczy się i poprawia, a technicy pozostają w kontroli przez cały proces.

Revv działa wśród kalibratorów, sieci naprawy, ubezpieczycieli i systemów OEM. Jak projektujesz platformę sztucznej inteligencji, która tworzy zaufanie i wartość wśród interesariuszy z bardzo różnymi motywacjami?

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

Dla techniców oszczędzamy godziny czasu administracyjnego, pomagając im przechwycić pominięte dochody poprzez identyfikację kalibracji, które mogłyby umknąć im. Ubezpieczyciele otrzymują szybsze zatwierdzenia, dokładną dokumentację i mniej sporów. Klienci otrzymują swoje samochody z powrotem bezpieczniej i szybciej, ponieważ zapewniamy, że każda wymagana kalibracja jest rzeczywiście wykonana.

Podczas gdy pojazdy będą nadal ewoluować w pełni w kierunku platform zdefiniowanych oprogramowaniem, jak wygląda sukces dla Revv za trzy lata, i jakie możliwości będzie musiała rozwinąć infrastruktura naprawy, 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 wiele wartości ma wykonanie kalibracji wewnętrznych dla ich firm. W naszym ostatnim badaniu 74% profesjonalistów z branży karoseryjnej zgłasza, że ADAS jest generatorem zysków, a 60% uważa rozwój przychodu ADAS za “bardzo ważny” lub “extremalnie ważny”.

To, co już widzimy, to ADAS staje się własną kategorią, z nowymi specjalistami pojawiającymi się co miesiąc i realnym impulsem biznesowym wokół niego. Patrząc w przyszłość, widzimy Revv jako kręgosłup tego całego ekosystemu. Oznacza to, że platforma staje się standardem wśród warsztatów kolizyjnych, dając technicznym, ubezpieczycielom i klientom jeden zjednoczony system do zarządzania i dostarczania bezpiecznych, zgodnych kalibracji na skalę. Budujemy infrastrukturę, która definiuje, jak samochody zdefiniowane oprogramowaniem są naprawiane, 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 odrzucić podczas skalowania Revv?

Coś, czego nauczyłem się na początku, to przeciąć przez hałas i skupić się na problemie, a nie na rozwiązaniu. Łatwo jest zacząć budować coś imponującego, ale to często staje się rozwiązaniem w poszukiwaniu problemu.

To, co się liczy, to znalezienie problemu, z którym klienci naprawdę mają do czynienia każdego dnia. Założenie, które musiałem odrzucić, było myślenie, że lepsza technologia sama zwycięży. Zaniżałem, jak bardzo są zakorzenione procesy robocze w tej branży. Gdy zaczynaliśmy Revv w 2022 roku, spędziłem czas w warsztatach z technicznymi, aby zobaczyć ich procesy robocze z bliska i zrozumieć, co ich hamuje. To nauczyło mnie, że prawdziwa zmiana nie pochodzi z wdrożenia nowej technologii lub przekonania warsztatów do przyjęcia nowego sposobu robienia rzeczy. Pochodzi to z wbudowania swojego rozwiązania tak bezproblemowo w ich istniejące procesy robocze, że nie muszą niczego zmieniać. Nie prosisz ich o zmianę, tylko robisz ich obecny sposób lepszym.