Revv'in CEO'su ve kurucusu Adi Bathla ile Röportaj Serisi

Adi BathlaRevv'in CEO'su ve kurucusu olan kişi, New York'ta yaşayan, ürün odaklı bir işletmeci ve inovasyon lideridir ve kariyerini teknoloji, sistem düşüncesi ve ölçeklendirme kesişiminde inşa etmiştir. Revv'i kurmadan önce, yüksek büyüme gösteren e-ticaret şirketlerinde ürün ve dijital müşteri deneyimi girişimlerine liderlik etmiş, büyük kurumsal platformlarda yeni iş kolları başlatılmasına yardımcı olmuş, MIT Sloan'da yapay zeka ve kolektif zeka üzerine araştırmalar yürütmüş ve kariyerinin başlarında NASA araştırma programlarıyla bağlantılı ödüllü uzay sistemleri tasarım ekiplerine liderlik etmiştir.

devir Revv, kaza ve mekanik onarım atölyeleri için ADAS kalibrasyonunu ve teşhisini basitleştirmeye odaklanan, yapay zeka destekli bir otomotiv onarım platformudur. OEM düzeyinde dokümantasyon, akıllı iş akışları ve mevcut atölye ve tahmin sistemleriyle derin entegrasyonları birleştirerek, Revv onarım merkezlerinin manuel araştırmayı azaltmasına, uyumluluğu ve güvenliği iyileştirmesine ve giderek karmaşıklaşan kalibrasyon gereksinimlerini ölçeklenebilir, veri odaklı operasyonlara dönüştürmesine yardımcı olur. Araçlar daha çok yazılım tabanlı hale geldikçe, Revv kendisini Kuzey Amerika genelinde modern onarım iş akışları için temel altyapı olarak konumlandırıyor.

Otomobil tamir sektörüne erken yaşta maruz kalmanız, yolunuzu açıkça şekillendirdi. Bu alanın yapay zeka destekli bir çözüme ihtiyaç duyduğunu fark etmenizi sağlayan o anlardan birini paylaşabilir misiniz?

Sektöre bakış açımı tamamen değiştiren bir telefon görüşmesi oldu. Bir dükkan sahibi panik içinde beni aradı: Bir aracı tamir etmişti, ancak şerit değiştirme sistemi daha sonra arızalanmıştı ve dava edilmekten çok korkuyordu. Bu an, ADAS sistemlerine daha derinlemesine bakmamı sağladı ve bu görünmez karmaşıklığın, dükkanların kendi başlarına çözemeyeceği büyük bir sorun olduğunu fark ettim. ADAS onarımları, bir ezik veya çizik gibi göze çarpmayan şeyler olduğu için kolayca fark edilmeden kalabiliyordu. Teknisyenler, samanlıkta iğne arar gibi, sadece işi belgelemek ve onarım prosedürlerini bulmak için 3-4 saat harcıyorlardı. İşte o zaman yapay zekanın tüm bu gürültüyü ortadan kaldırabileceğini ve teknisyenlere saatler yerine saniyeler içinde tam olarak ihtiyaç duydukları şeyi verebileceğini anladım.

MIT'de yapay zeka ve kolektif zeka araştırmaları üzerine yaptığınız çalışmalar ve daha önce NASA'da sistem düzeyinde yürüttüğünüz işler, sizi erken yaşlardan itibaren karmaşık ve güvenlik açısından kritik ortamlara maruz bıraktı. Bu deneyimler, Revv'i kurma ve araç kalibrasyonuna yazılım problemi olarak odaklanma kararınızı doğrudan nasıl etkiledi?

NASA ve MIT'deki deneyimlerim bana başarılı bir girişimci olmak için hızlı öğrenmenin ve doğru uzmanlarla çevrelenmenin yeterli olduğunu öğretti. Bu zihniyet, hakkında çok az şey bildiğim bir sektöre girme ve geleneksel yöntemlere meydan okuma konusunda bana özgüven verdi.

Otomobil tamirhanelerinde zaman geçirmeye başladığımda, teknisyenlerin kılavuzlara boğulduğunu, bir arabanın düzgün fren yapıp yapamayacağını veya şeridinde kalıp kalamayacağını kontrol eden sensörleri kalibre etmeye çalıştıklarını gördüm. Bu bana NASA'da maruz kaldığım, hassasiyetin çok önemli olduğu güvenlik açısından kritik ortamları hatırlattı. Bu hayat kurtaran bir teknolojiydi, ancak tamirhaneler bunu kağıt tabanlı prosedürler ve eski sistemlerle yönetiyordu. Bunun mekanik bir sorun gibi görünen bir yazılım sorunu olduğunu çabucak fark ettim. Arabalar tekerlekli bilgisayarlar haline gelmişti, ancak onlara hizmet verecek altyapı buna ayak uyduramamıştı. Bu beni MIT ve NASA'da geliştirdiğim girişimci zihniyete geri götürdü ve Revv'i de bu şekilde kurduk: dışarıdan gelen taze bir bakış açısını, işi gerçekten yapan teknisyenlerin derin uzmanlığıyla birleştirerek.

Revv'den önce Jet ve Walmart'ta büyük ölçekli ürün ve inovasyon girişimlerine liderlik ettiniz. Ticarette sıfırdan bire ürün geliştirmenin hangi dersleri, otomotiv tamir ekosistemi için yazılım tasarlarken en belirgin şekilde işe yaradı?

Walmart'ta geçirdiğim zamandan öğrendiğim en büyük ders, kullanıcılarla olmak istedikleri yerde değil, oldukları yerde buluşmaktı. Teknolojiye aşina olmayan ve on yıllardır aynı şekilde iş yapan tedarikçiler ve üreticiler için yazılım geliştiriyordum. Onlardan tüm sistemlerini değiştirmelerini isteyemezsiniz. Bunun yerine, uzmanlığınızı mevcut iş akışlarına entegre edersiniz, böylece zaten yaptıkları işlerin dışında hiçbir şey yapmalarına gerek kalmaz.

Bu, Revv'in tüm tezini oluşturdu. Mağazaların mevcut araç ve yazılımlarıyla entegre oluyoruz, arka planda çalışıyoruz ve zaten alışkanlık haline gelmiş olan süreçleri bozmadan içgörüler sunuyoruz. Ancak Jet'te yetenek konusunda öğrendiklerimi de buraya taşıdım: A+ oyuncular A+ oyuncuları getirir ve ilk günden itibaren doğru takımı kurma konusunda takıntılı olmalısınız. Bunu Revv'deki işe alım uygulamamızın temel taşı haline getirdim, çünkü oluşturduğumuz yıldızlardan oluşan takım olmadan yaptığımız hiçbir iş mümkün olmazdı.

Otomotiv tamiri, ABD'deki en büyük ancak en az modernleşmiş sektörlerden biridir. Revv'i kurmaya ilk başladığınızda ne tür bir direnç veya şüpheyle karşılaştınız ve bunun üstesinden nasıl geldiniz?

Başlangıçtaki direnç büyük bir zorluktu çünkü dükkanlar 40 yılı aşkın süredir aynı şekilde iş yapıyordu ve değişim rahatsız ediciydi. Ama işe yarayan şu oldu: Onlara sadece yazılım satmadım, her bir sorun noktasını anlamaya odaklandım. Telefon numaramın yazılı olduğu kartlar dağıttım ve "bir sorununuz varsa beni arayın" dedim. Ve aradılar. Yıllarca bu güven ve bilgi veritabanını oluşturmak için çalıştım.

Asıl atılım, onlardan sistemlerini değiştirmelerini veya çalışma şekillerini değiştirmelerini istemediğimizi göstermek oldu. Revv'i mevcut yazılımlarına ve iş akışlarına doğrudan entegre olacak şekilde, arka planda çalışacak ve mevcut süreçlerini aksatmadan ihtiyaç duydukları şeyi sunacak şekilde geliştirdik. Atölyeler, dünyalarını gerçekten anladığımızı ve işlerini zorlaştırmak yerine kolaylaştırdığımızı görünce, şüphecilik azalmaya başladı.

Revv, tek bir çözüm noktası olmaktan ziyade, yazılım tanımlı araçlar için bir işletim sistemi olarak konumlanıyor. İşletim sistemi olmak, kalibrasyon atölyeleri ve onarım ağları için pratik anlamda ne ifade ediyor?

Bu, sadece bir sorunu çözmekle kalmadığımız, tüm ADAS iş akışlarını destekleyen altyapı haline geldiğimiz anlamına geliyor. Bir araç tamirhaneye giriyor, Revv mevcut araçlarına bağlanıyor, verileri doğrudan üreticiden çekiyor ve saniyeler içinde teknisyene eksiksiz bir paket sunuyor. Onlara adım adım onarım talimatları, gerekli tüm kalibrasyonlar, orijinal ekipman üreticisi belgeleri ve sigortaya gönderilmeye hazır hasar dosyası sağlıyor.

Kayıt tutma sisteminden, sadece ne yapılması gerektiğini söylemekle kalmayıp, idari işleri de onlar adına halleden bir eylem sistemine doğru evrimleşiyoruz. 2025 yılına kadar, kullanıcılarımızın %74'ünden fazlası yeni ürünlerimizi benimsiyor çünkü bizi tüm ADAS operasyonlarını uçtan uca yöneten tek platform olarak görüyorlar. Bu, sektör genelinde gördüklerimizle de örtüşüyor. Son çalışmalarımız da bunu destekliyor. ADAS Kıyaslama Anketi 300 oto kaporta uzmanıyla yapılan bir araştırmada, şirket içi kalibrasyonların önümüzdeki iki yıl içinde %57'den %64'e çıkmasının beklendiği tespit edildi.

Otomobiller artık sensörler, kameralar ve yazılım bağımlılıklarıyla dolu, hareket halindeki bilgisayarlar. İnsan teknisyenler bugün en çok hangi konularda zorlanıyor ve yapay zeka, kontrolü ellerinden almadan karar verme süreçlerini nasıl anlamlı bir şekilde destekleyebilir?

Teknisyenler, modern onarımlarla birlikte gelen idari yükle en çok mücadele eden kesimdir. Sensörlerin kalibrasyonundan üretici kılavuzlarının bulunmasına ve sigortacıya hazır raporların hazırlanmasına kadar her adımın araştırılması, belgelenmesi ve onaylanması gerekiyor; bu da uygulamalı bir işi evrak işleriyle dolu bir işe dönüştürüyor. Her tahminde 100-200 kalem bulunuyor ve her birinin zincirleme etkisi var. 2023 yılında ortalama bir onarım iki ila üç kalibrasyon gerektiriyordu. Şimdi bu sayı beşi aştı. Teknisyenler sadece işi belgelemek ve prosedürleri bulmak için üç ila dört saat harcıyor, ancak Revv ve yapay zeka ile bu süreç üç ila beş dakikaya düşüyor.

Revv'in yapay zekası, tüm bu karmaşıklığı arka planda işleyerek doğrudan üretici verilerine bağlanır, gerekli tüm kalibrasyonları belirler ve adım adım talimatlar sunar. 300,000'den fazla onarım işlemi gerçekleştirdik ve şu anda 5,000'den fazla müşteri platformu kullanıyor. Dokümantasyon için teknisyenler fotoğraf gönderebilir ve Revv, sigortaya hazır tüm raporu otomatik olarak oluşturur. Platformumuz, olası atlanmış adımları işaretler ve tekrarlayan işleri otomatikleştirir, ancak teknisyen idari yük olmadan karar verme konusunda tam kontrol sahibi olur.

Revv'in modelleri yüz binlerce gerçek onarım olayına dayanarak eğitiliyor. Yapay zeka önerileri doğrudan güvenlik açısından kritik sonuçlarla bağlantılı olduğunda, veri kalitesini, doğruluğunu ve uyumluluğunu nasıl sağlıyorsunuz?

Bizim için veri kalitesi ve doğruluğu, yapay zekayı gerçek dünya onarım deneyimine dayandırmakla başlar; modellerimiz, birden fazla bölge ve araç türündeki deneyimli teknisyenlerden elde edilen bilgiler üzerine doğrudan inşa edilmiştir.

Ayrıca, teknisyenlerin yapay zeka önerilerini gerçek zamanlı olarak doğrulayabilmeleri için sürekli geri bildirim döngüleri de oluşturuyoruz. Her kalibrasyon ve işlem, belirli bir araç için orijinal ekipman üreticisinin (OEM) kılavuzları ve teknik dokümanlarıyla birebir karşılaştırılıyor. İki ülkeden 300,000'den fazla onarım verisine sahip bir veritabanıyla platformumuz sürekli öğreniyor ve gelişiyor, teknisyenler ise tüm süreç boyunca kontrolü elinde tutuyor.

Revv, kalibrasyon merkezleri, onarım ağları, sigorta şirketleri ve OEM sistemleriyle birlikte çalışıyor. Çok farklı teşviklere sahip paydaşlar arasında güven ve değer yaratan bir yapay zeka platformunu nasıl tasarlarsınız?

Revv'i teknisyenler, sigortacılar ve tüketiciler arasındaki bağlantı noktası olarak görüyoruz, bu nedenle hepsinin ortak ihtiyaçlarını karşılamak için çalışıyoruz.

Teknisyenler için, gözden kaçabilecek kalibrasyonları belirleyerek saatlerce süren idari zamandan tasarruf etmelerini ve kaçırılan gelirleri yakalamalarını sağlıyoruz. Sigorta şirketleri daha hızlı onaylar, doğru dokümantasyon ve daha az anlaşmazlık elde ediyor. Tüketiciler ise, gerekli tüm kalibrasyonların tamamlandığından emin olduğumuz için araçlarını daha güvenli ve daha hızlı bir şekilde geri alıyorlar.

Araçlar tamamen yazılım tanımlı platformlara doğru evrilmeye devam ederken, Revv için üç yıl sonraki başarı ne anlama gelecek ve onarım altyapısının bu hıza ayak uydurmak için hangi yetenekleri geliştirmesi gerekecek?

Rekabete ayak uydurmak için, atölyelerin kendi bünyelerinde yeteneklere, yeni nesil teknik yeteneklerden oluşan bir kadroya ve her onarımın doğru ve verimli olmasını sağlamak için güçlü bir iş birliği ağına ihtiyaçları olacak. 2029 yılına kadar, düzenlemeler tüm yeni otomobil modellerinde acil frenleme sisteminin bulunmasını zorunlu kılacak ve atölyeler, kendi bünyelerinde kalibrasyon yapmanın işletmelerine ne kadar değer kattığını görmeye başlıyor. Son yayınımızda da bu konuya değinmiştik. anketOtomotiv kaporta profesyonellerinin %74'ü artık ADAS'ı (Gelişmiş Sürücü Destek Sistemleri) kâr getirici bir unsur olarak görüyor ve %60'ı ADAS gelirlerini artırmayı 'son derece veya çok önemli' olarak değerlendiriyor.

Şu anda gördüğümüz şey, ADAS kalibrasyonunun kendi başına bir kategori haline gelmesi, her ay yeni uzmanların ortaya çıkması ve etrafında gerçek bir iş ivmesi oluşmasıdır. İleriye baktığımızda, Revv'in bu ekosistemin omurgasını oluşturacağını görüyoruz. Bu, platformun tüm oto tamir atölyelerinde standart haline gelmesi, teknisyenlere, sigortacılara ve müşterilere güvenli, uyumlu kalibrasyonları büyük ölçekte yönetmek ve sunmak için tek bir birleşik sistem sağlaması anlamına gelir. Yazılım odaklı araçların nasıl onarılacağını tanımlayan altyapıyı kuruyoruz ve nihayetinde, sektörün geleceğini şekillendirecek standartları belirliyoruz.

Yapay zekayı köklü, geleneksel olarak analog olan sektörlere getiren kurucular için, gördüğünüz yaygın hatalar nelerdir ve Revv'i büyütürken kişisel olarak hangi varsayımlardan vazgeçmek zorunda kaldınız?

Erken öğrendiğim şeylerden biri, gürültüyü bir kenara bırakıp önce soruna odaklanmak, çözüme değil. Heyecana kapılıp etkileyici bir şey inşa etmeye başlamak kolaydır, ancak bu genellikle bir soruna çözüm arayışına dönüşür.

Önemli olan, müşterilerin her gün gerçekten yaşadığı sorunu bulmaktır. Unutmam gereken varsayım, daha iyi teknolojinin tek başına çözüm getireceği düşüncesiydi. Bu sektörde iş akışlarının ne kadar yerleşik olduğunu hafife almıştım. 2022'de Revv'i kurduğumuzda, iş akışlarını yakından görmek ve onları geride tutan şeyleri anlamak için teknisyenlerle atölyelerde zaman geçirdim. Bu bana gerçek değişimin, gösterişli teknolojiyi uygulamaktan veya atölyeleri yeni bir iş yapma biçimini benimsemeye ikna etmekten gelmediğini öğretti. Gerçek değişim, çözümünüzü mevcut iş akışlarına o kadar sorunsuz bir şekilde entegre etmekten gelir ki, hiçbir şeyi değiştirmek zorunda kalmazlar. Onlardan değişmelerini istemezsiniz, mevcut yöntemlerini daha iyi hale getirirsiniz.