Ади Батла, генеральный директор и основатель Revv – серия интервью.

Ади БатхлаГенеральный директор и основатель Revv, — ориентированный на продукт руководитель и лидер инноваций из Нью-Йорка, построивший свою карьеру на стыке технологий, системного мышления и масштабирования. До основания Revv он руководил инициативами по разработке продуктов и улучшению цифрового взаимодействия с клиентами в быстрорастущих компаниях электронной коммерции, помогал запускать новые бизнес-направления в рамках крупных корпоративных платформ, проводил исследования в области искусственного интеллекта и коллективного интеллекта в MIT Sloan, а ранее возглавлял отмеченные наградами команды разработчиков космических систем, связанных с исследовательскими программами НАСА.

ревв Revv — это платформа для авторемонта на базе искусственного интеллекта, ориентированная на упрощение калибровки и диагностики систем ADAS для кузовного и механического ремонта. Сочетая документацию OEM-класса, интеллектуальные рабочие процессы и глубокую интеграцию с существующими системами управления ремонтом и оценки стоимости, Revv помогает ремонтным центрам сократить объем ручного поиска информации, повысить соответствие требованиям и безопасность, а также превратить все более сложные требования к калибровке в масштабируемые, основанные на данных операции. По мере того, как автомобили все больше становятся программно-определяемыми, Revv позиционирует себя как ключевая инфраструктура для современных рабочих процессов ремонта по всей Северной Америке.

Ваш ранний опыт работы в сфере авторемонта, безусловно, определил ваш путь. Можете ли вы поделиться конкретным моментом из того времени, который заставил вас понять, что этой сфере необходимо решение на основе искусственного интеллекта?

Один телефонный звонок полностью изменил мое представление об отрасли. Владелец автосервиса позвонил мне в панике: он отремонтировал машину, но система смены полосы движения вышла из строя, и он ужасно боялся судебных исков. Этот момент заставил меня глубже изучить системы ADAS, и я понял, что эта невидимая сложность — огромная проблема, которую автосервисы не могут решить самостоятельно. Поскольку повреждения от ADAS не так очевидны, как вмятина или царапина, их легко было не заметить. Техники тратили 3-4 часа только на документирование работы и поиск инструкций по ремонту, словно искали иголку в стоге сена. Именно тогда я понял, что искусственный интеллект может отсеять весь этот информационный шум и предоставить техникам именно то, что им нужно, за секунды, а не за часы.

Ваш опыт работы над исследованиями в области искусственного интеллекта и коллективного интеллекта в Массачусетском технологическом институте, а также более ранние работы на системном уровне в НАСА, познакомили вас со сложными, критически важными с точки зрения безопасности условиями на раннем этапе. Как этот опыт напрямую повлиял на ваше решение основать компанию Revv и сосредоточиться на калибровке транспортных средств как на программной задаче?

Мой опыт работы в НАСА и MIT научил меня, что для создания и успешного предпринимательского бизнеса нужно просто быстро учиться и окружать себя нужными экспертами. Такой подход придал мне уверенности, чтобы войти в отрасль, о которой я мало что знал, и бросить вызов традиционным методам работы.

Когда я начал работать в автомастерских, я видел, как техники тонут в руководствах, пытаясь откалибровать датчики, контролирующие способность автомобиля правильно тормозить или оставаться в своей полосе. Это напомнило мне о критически важных с точки зрения безопасности условиях, с которыми я сталкивался в НАСА, где точность имеет первостепенное значение. Это технологии, спасающие жизни, но мастерские управляли ими с помощью бумажных процедур и устаревших систем. Я быстро понял, что это проблема программного обеспечения, замаскированная под механическую. Автомобили превратились в компьютеры на колесах, но инфраструктура для их обслуживания не успевала за этим развитием. Это вернуло меня к предпринимательскому мышлению, которое я развил в MIT и НАСА, и именно так мы создали Revv: объединив свежий взгляд со стороны с глубокими знаниями техников, непосредственно выполняющих работу.

До работы в Revv вы руководили масштабными проектами по разработке продуктов и инноваций в компаниях Jet и Walmart. Какие уроки, полученные при создании продуктов «от 0 до 1» для коммерческого использования, наиболее ярко пригодились при разработке программного обеспечения для экосистемы авторемонта?

Самый важный урок, который я усвоил за время работы в Walmart, — это умение взаимодействовать с пользователями там, где они находятся, а не там, где вы хотите, чтобы они были. Я разрабатывал решения для поставщиков и производителей, которые не разбирались в технологиях и десятилетиями работали по одним и тем же схемам. Нельзя просить их заменить всю систему целиком. Вместо этого нужно интегрировать свой опыт в их существующие рабочие процессы, чтобы им не приходилось ничего менять.

Это стало основной идеей Revv. Мы интегрируемся с существующими инструментами и программным обеспечением компаний, работаем в фоновом режиме и предоставляем аналитические данные, не нарушая привычный порядок вещей. Но я также перенял то, чему научился в Jet о талантах: лучшие специалисты привлекают лучших специалистов, и нужно с первого дня уделять пристальное внимание формированию правильной команды. Я внедрил это в качестве нашей практики найма в Revv, потому что вся наша работа была бы невозможна без команды настоящих профессионалов, которую мы создали.

Авторемонт — одна из крупнейших, но наименее модернизированных отраслей в США. Когда вы только начинали создавать Revv, с каким сопротивлением или скептицизмом вы столкнулись и как вы их преодолели?

Поначалу сопротивление было огромной проблемой, потому что магазины работали по одному и тому же принципу более 40 лет, а перемены всегда вызывают дискомфорт. Но вот что сработало: я не просто предлагал им программное обеспечение, я стремился понять каждую проблему. Я раздавал визитки со своим номером телефона и говорил: «Если у вас возникнет проблема, позвоните мне». И они звонили. Я потратил годы на создание этой базы данных доверия и знаний.

Прорыв произошел, когда мы показали им, что не просим их заменять свои системы или менять методы работы. Мы разработали Revv таким образом, чтобы он напрямую интегрировался в их существующее программное обеспечение и рабочие процессы, работая в фоновом режиме и предоставляя им необходимые функции без нарушения текущих процессов. Как только компании увидели, что мы действительно понимаем их потребности и облегчаем им работу, а не усложняем ее, скептицизм начал угасать.

Revv позиционирует себя как операционная система для программно-определяемых транспортных средств, а не как единое решение. Что на практике означает позиционирование себя как операционной системы для калибровочных мастерских и ремонтных сетей?

Это значит, что мы не просто решаем одну проблему, а становимся инфраструктурой, которая обеспечивает работу всего их рабочего процесса ADAS. Автомобиль поступает в бокс, Revv подключается к их существующим инструментам, получает данные напрямую от производителя и за считанные секунды предоставляет техническому специалисту полный пакет информации. Он предоставляет пошаговые инструкции по ремонту, все необходимые калибровки, оригинальную документацию от производителя и пакет документов для подачи заявления в страховую компанию.

Мы трансформируемся из системы учета в систему действий, не только указывая, что нужно сделать, но и беря на себя административную работу. К 2025 году более 74% наших пользователей будут использовать наши новые продукты, поскольку они видят в нас единую платформу, которая управляет всей их операцией ADAS от начала до конца. Это соответствует тенденциям, наблюдаемым в отрасли в целом. Наш недавний обзор... Опрос по эталонным показателям ADAS Опрос 300 специалистов по кузовному ремонту автомобилей показал, что, по прогнозам, доля внутренних калибровок вырастет с 57% до 64% ​​в течение следующих двух лет.

Современные автомобили — это настоящие компьютеры, напичканные датчиками, камерами и программным обеспечением. В чём сегодня заключаются основные трудности для технических специалистов, и как искусственный интеллект может эффективно поддерживать их процесс принятия решений, не лишая их контроля?

Техники больше всего сталкиваются с административной нагрузкой, которая теперь сопровождает современный ремонт. От калибровки датчиков до поиска руководств производителя и составления отчетов для страховых компаний — каждый шаг должен быть исследован, задокументирован и утвержден, превращая работу, выполняемую вручную, в работу, полную бумажной волокиты. Каждая смета содержит 100-200 пунктов, и каждый из них имеет волновой эффект. В 2023 году средний ремонт требовал двух-трех калибровок. Сейчас их более пяти. Техники тратят три-четыре часа только на документирование работы и поиск процедур, но с Revv и искусственным интеллектом этот процесс сокращается до трех-пяти минут.

Искусственный интеллект Revv обрабатывает всю эту сложную информацию в фоновом режиме, напрямую подключаясь к данным производителя, определяя каждую необходимую калибровку и предоставляя пошаговые инструкции. Мы обработали более 300 000 ремонтов, и сейчас платформой пользуются более 5,000 клиентов. Для документирования специалисты могут отправлять фотографии, и Revv автоматически генерирует полный отчет, готовый для страховых компаний. Наша платформа выявляет потенциально пропущенные шаги и автоматизирует повторяющуюся работу, но специалист сохраняет полный контроль, принимая решение без административной нагрузки.

Модели Revv обучены на сотнях тысяч реальных случаев ремонта. Как обеспечить качество, точность и соответствие требованиям данных, когда рекомендации ИИ напрямую связаны с критически важными для безопасности результатами?

Для нас качество и точность данных начинаются с того, что мы строим искусственный интеллект на основе реального опыта ремонта, используя в своих моделях информацию, полученную от опытных техников из разных регионов и для различных типов автомобилей.

Мы также внедряем непрерывные циклы обратной связи, чтобы технические специалисты могли проверять рекомендации ИИ в режиме реального времени. Каждая калибровка и процедура перепроверяются в соответствии с точными руководствами и технической документацией производителя для конкретного автомобиля. Благодаря базе данных, содержащей более 300 000 ремонтов из двух стран, наша платформа постоянно обучается и совершенствуется, в то время как технические специалисты сохраняют контроль на протяжении всего процесса.

Revv работает с калибровочными компаниями, ремонтными сетями, страховыми компаниями и OEM-системами. Как разработать платформу искусственного интеллекта, которая обеспечит доверие и ценность для всех заинтересованных сторон с совершенно разными мотивами?

Мы рассматриваем Revv как связующее звено между техническими специалистами, страховщиками и потребителями, поэтому мы стремимся удовлетворить все их общие потребности.

Для технических специалистов мы экономим часы административного времени и помогаем им компенсировать упущенную выгоду, выявляя калибровки, которые могли бы остаться незамеченными. Страховые компании получают более быстрые одобрения, точную документацию и меньше споров. Потребители получают свои автомобили обратно в более безопасном и быстром состоянии, потому что мы гарантируем фактическое выполнение всех необходимых калибровок.

Поскольку автомобили продолжают развиваться в направлении полностью программно-определяемых платформ, как будет выглядеть успех компании Revv через три года, и какие возможности потребуется развить ремонтной инфраструктуре, чтобы идти в ногу со временем?

Чтобы идти в ногу со временем, автосервисам потребуются собственные возможности, постоянный приток высококвалифицированных технических специалистов и развитая сеть сотрудничества для обеспечения точности и эффективности каждого ремонта. К 2029 году правила потребуют, чтобы все новые модели автомобилей были оснащены системой экстренного торможения, и автосервисы начинают понимать, насколько выгодно для бизнеса проводить калибровку тормозной системы собственными силами. В нашем недавнем обзоре Guardian74% специалистов по кузовному ремонту автомобилей теперь считают системы помощи водителю (ADAS) источником прибыли, при этом 60% считают рост доходов от ADAS «чрезвычайно или очень важным».

Мы уже видим, как калибровка ADAS становится самостоятельной категорией, каждый месяц появляются новые специалисты, и вокруг этого нарастает реальный бизнес-импульс. В перспективе мы видим, что Revv станет основой всей этой экосистемы. Это означает, что платформа станет стандартом для всех автосервисов, предоставляя техникам, страховщикам и клиентам единую систему для управления и проведения безопасной, соответствующей требованиям калибровки в больших масштабах. Мы создаем инфраструктуру, которая определяет, как ремонтируются автомобили с программным обеспечением, и, в конечном итоге, устанавливаем стандарты, которые определят будущее отрасли.

Какие распространенные ошибки вы наблюдаете у основателей, внедряющих ИИ в глубоко укоренившиеся, традиционно аналоговые отрасли, и от каких предположений вам лично пришлось отказаться при масштабировании Revv?

Я рано усвоил одну важную вещь: нужно отбросить лишний шум и сосредоточиться сначала на проблеме, а не на решении. Легко увлечься суетой и начать создавать что-то впечатляющее, но это часто превращается в поиск решения проблемы.

Важно выявить проблему, с которой клиенты действительно сталкиваются каждый день. Мне пришлось отказаться от ошибочного представления о том, что одних лишь улучшенных технологий будет достаточно для победы. Я недооценил, насколько укоренились рабочие процессы в этой отрасли. Когда мы запустили Revv в 2022 году, я проводил время в мастерских с техниками, чтобы увидеть их рабочие процессы вблизи и понять, что их сдерживает. Это научило меня, что настоящие перемены происходят не за счет внедрения эффектных технологий или убеждения мастерских принять новый способ работы. Они происходят за счет настолько органичной интеграции вашего решения в существующий рабочий процесс, что им не нужно ничего менять. Вы не просите их меняться, вы делаете их текущий способ работы лучше.