Adi Bathla, Revv’un CEO ve Kurucusu – Röportaj Serisi

Adi Bathla, Revv’un CEO ve kurucusu, New York merkezli bir ürün odaklı operatör ve inovasyon lideridir. Revv’u kurmadan önce, yüksek büyüme gösteren ticaret şirketlerinde ürün ve dijital müşteri deneyimi girişimlerini yönetti, büyük企业 platformları içinde yeni iş hatları başlattı, MIT Sloan’da yapay zeka ve kolektif zeka üzerine araştırma yaptı ve kariyerinin başlarında NASA araştırma programlarına bağlı uzay sistemleri tasarım ekiplerini yönetti.

Revv bir AI destekli otomotiv onarım platformudur ve çarpışma ve mekanik onarım atölyeleri için ADAS kalibrasyonu ve teşhisini basitleştirmeye odaklanmıştır. OEM düzeyinde belgeler, akıllı iş akışları ve mevcut atölye ve tahmini sistemlerle derin entegrasyonlar birleştirerek, Revv onarım merkezlerinin manuel araştırmayı azaltmasına, uyumu ve güvenliği iyileştirmesine ve artan kompleks kalibrasyon gereksinimlerini ölçeklenebilir, veriye dayalı operasyonlara dönüştürmesine yardımcı olur. Araçlar daha çok yazılım tanımlı hale geldikçe, Revv kendisini Kuzey Amerika’daki modern onarım iş akışlarının temel altyapısı olarak konumlandırıyor.

Erken dönemde otomotiv onarım endüstrisine maruz kalmanız clearly sizin yolunuzu şekillendirdi. O dönemden bir anı paylaşabilir misiniz, bu alanda bir AI destekli çözüme ihtiyaç duyulduğunu fark ettiren?

Tam da görüşümü değiştiren bir telefon görüşmesi oldu. Bir atölye sahibi panik içinde beni aradı: bir araba onarmış ama sonrasında şerit değiştirme sistemi arızalanmış ve dava edilmekten korkuyordu. O an bana ADAS sistemlerine daha derinlemesine bakma fırsatı verdi ve bu görünmeyen karmaşıklığın atölyelerin kendi başlarına çözemediği devasa bir problem olduğunu fark ettim. ADAS onarımları bir çukur veya yara gibi açık olmadığından gözden kaçmaları kolaydı. Teknisyenler sadece çalışma prosedürlerini bulmak ve belgeleri düzenlemek için 3-4 saat harcıyorlardı, sanki bir çöp yığını içinde bir iğne arıyorlardı. İşte o zaman AI’nin tüm bu gürültüyü kesip teknisyenlere saniyeler içinde ihtiyaç duyduklarını verebileceğini anladım.

NASA ve MIT’de yapay zeka ve kolektif zeka araştırmalarında çalışmanız, size kompleks, güvenlik açısından kritik ortamlarda erken deneyim kazandırdı. Bu deneyimler Revv’u kurma ve araç kalibrasyonu olarak bir yazılım problemine odaklanma kararınızı nasıl etkiledi?

NASA ve MIT’deki deneyimlerim, başarılı bir girişimci olmak için sadece hızlı öğrenmeniz ve kendinizi doğru uzmanlarla çevirmeniz gerektiğini öğretti. Bu zihniyet bana, hakkında çok az şey bildiğim bir endüstriye girip geleneksel yöntemlerle challenge etmek için güven verdi.

Atölyelerde zaman geçirdiğimde, teknisyenlerin manuelde boğulduğunu, frenlerin düzgün çalışıp çalışmadığını veya şeridde kalıp kalmadığını kontrol eden sensörleri kalibre etmeye çalışırken gördüm. Bu, bana NASA’da maruz kaldığım güvenlik açısından kritik ortamları hatırlattı, burada precisyon anahtardır. Bu hayat kurtaran teknoloji, ancak atölyeler bunu kağıt prosedürlerle ve eski sistemlerle yönetiyordu. Hızla bunun bir yazılım problemi olduğunu, mekanik bir problem olarak gizlendiğini anladım. Arabalar tekerlek上的 bilgisayarlara dönüştü, ancak onları hizmet edecek altyapı belum yetişmişti. Bu, beni MIT ve NASA’da geliştirdiğim girişimci zihniyete geri getirdi ve işte Revv’u böyle inşa ettik: dışardan gelen taze bir bakış açısını, teknisyenlerin yaptığı işe ilişkin derin uzmanlıkla birleştirdik.

Revv’den önce, Jet ve Walmart’da ticarette büyük ölçekli ürün ve inovasyon girişimlerini yönettiniz. Ticaret ekosistemine yazılım tasarlarken, ticarette 0’dan 1’e ürünler oluştururken edindiğiniz en önemli ders nedir?

Walmart’taki zamanımda öğrendiğim en büyük ders, kullanıcıları nerede olurlarsa olsun, onlara ulaşmaktı, nerede olmak istediklerini değil. Teknoloji bilgisi olmayan, on yıllar boyu aynı şekilde yapan tedarikçiler ve üreticiler için ürünler geliştiriyordum. Onlardan tüm sistemlerini değiştirmelerini isteyemezsiniz. Bunun yerine, uzmanlığınızı mevcut iş akışlarına entegre edersiniz, böylece onlar için parmak kaldırmalarına gerek kalmaz.

Bu, Revv’in tüm tezi oldu. Mevcut araçlara ve yazılımlara entegre oluyoruz, arka planda çalışıyoruz ve Onarım merkezlerine müdahale etmeden bilgiler sunuyoruz. Ancak Jet’te öğrendiğim bir diğer şey de yetenek konusunda oldu: A+ oyuncular A+ oyuncular getirir ve doğru ekibi inşa etmek için ilk günden itibaren takıntılı olmalısınız. Revv’de işe alım uygulamamız olarak bunu içselleştirdim, çünkü yaptığımız hiçbir iş, inşa ettiğimiz süperstar ekibin olmasaydı mümkün olmazdı.

Otomotiv onarımı, ABD’deki en büyük, ancak aynı zamanda en az modernize endüstrilerden biridir. Revv’u ilk inşa ettiğinizde, hangi direnci veya kuşkuyu karşılaştınız ve nasıl aştınız?

İlk başlarda direniş büyük bir zorluktu, çünkü atölyeler 40 yılı aşkın süredir aynı şekilde yapıyorlardı ve değişiklik rahatsız ediciydi. Ancak şöyle bir şey çalıştı: onlara sadece bir yazılım satmadım, her bir ağrı noktasını anlamaya çalıştım. Kartlara telefon numaramı yazıp “sorun yaşarsanız bana çağırın” dedim ve onlar da çağırdılar. Bu güven ve bilgi veritabanını inşa etmek için yıllarca zaman harcadım.

Kırılma noktası, onlara sistemlerini değiştirmemiz veya çalışma şekillerini değiştirmemizi istemeyeceğimizi göstermek oldu. Revv’u doğrudan mevcut yazılımları ve iş akışlarına entegre edecek şekilde inşa ettik, arka planda çalışıyor ve mevcut süreçlerini bozmaksızın onlara ihtiyaç duyduklarını sunuyoruz. Atölyeler, gerçekten onların dünyasını anladığımızı ve işlerini daha da kolaylaştırdığımızı gördüklerinde, kuşku开始 azalmaya başladı.

Revv, tek bir nokta çözümü yerine yazılım tanımlı araçlar için bir işletim sistemi olarak konumlanıyor. Bu, pratik olarak onarım ağları ve kalibrasyon atölyeleri için ne anlama geliyor?

Bu, bizim sadece bir problemi çözmemiz değil, onların tüm ADAS iş akışının altyapısı haline gelmemiz anlamına geliyor. Bir araba bayiye girer, Revv mevcut araçlara bağlanır, doğrudan üreticiden veri çeker ve teknisyene saniyeler içinde tam bir paket sunar. Adım adım onarım talimatları, her gerekli kalibrasyon, orijinal ekipman üretici belgeleri ve sigortacıya sunmaya hazır talepleri içerir.

Sistemden kayıt sistemine doğru evriliyoruz, sadece yapılması gerekenleri söylemekle kalmıyor, idari işleri de üstleniyoruz. 2025 yılına kadar, kullanıcılarımızın %74’ü yeni ürünlerimizi benimsemektedir, çünkü bizi tüm ADAS operasyonlarını uçtan uca yöneten tek platform olarak görüyorlar. Bu, endüstrinin genelinde gördüğümüz eğilimle uyumlu. Son ADAS Benchmark Anketimize göre, 300 oto vücut profesyonelinin %57’si, önümüzdeki iki yıl içinde iç kalibrasyonların %64’e çıkmasını bekliyor.

Araçlar artık sensörler, kameralar ve yazılım bağımlılıklarıyla dolu, yuvarlak bilgisayarlardır. İnsan teknisyenleri bugün en çok nerede mücadele ediyor ve AI, teknisyenlerin karar verme süreçlerini nasıl anlamlı bir şekilde destekliyor, ancak kontrolü onlardan almıyor?

Teknisyenler en çok idari yük ile mücadele ediyor, modern onarımların getirdiği. Sensörleri kalibre etmek, üretici manuelini takip etmek ve sigortacıya hazır raporlar hazırlamak her adım araştırılmalı, belgelenmeli ve onaylanmalıdır, ve her tahmin 100-200 satırdan oluşur ve her biri bir dalgakıran etkisi yaratır. 2023’te ortalama bir onarım iki veya üç kalibrasyonu gerektirirken, şimdi beşten fazlasını gerektiriyor. Teknisyenler sadece belgeleri düzenlemek ve prosedürleri aramak için 3-4 saat harcıyorlar, ancak Revv ve AI ile bu süreç 3-5 dakikaya düşüyor.

Revv’in AI’si tüm bu karmaşıklığı arka planda işler, doğrudan üretici verilerine bağlanır, her gerekli kalibrasyonu tanımlar ve adım adım talimatlar sunar. 300.000’den fazla onarımdan geçtiğimiz için, 5.000 müşterimiz artık platformu kullanıyor. Belgeler için teknisyenler fotoğraflar sunabilir ve Revv tüm sigorta hazır raporunu otomatik olarak oluşturur. Platformumuz potansiyel kaçırılan adımları işaretler ve tekrarlayan işleri otomatikleştirir, ancak teknisyen karar verme sürecinde tam kontrolü elinde tutar.

Revv’in modelleri, gerçek onarım olaylarının yüz binlerce örnek üzerinden eğitilmiştir. Güvenlik açısından kritik sonuçlarla doğrudan bağlantılı AI önerileri sunarken, veri kalitesini, doğruluğunu ve uyumluluğunu nasıl garantileyorsunuz?

Bizim için veri kalitesi ve doğruluk, AI’yi gerçek dünya onarım deneyimine dayandırmayla başlar, modellerimiz çok çeşitli araç tipleri ve bölgelerdeki deneyimli teknisyenlerin içgörülerine dayanarak inşa edilir.

Sürekli geri bildirim döngüleri de kuruyoruz, böylece teknisyenler AI önerilerini gerçek zamanlı olarak doğrulayabilir. Her kalibrasyon ve prosedür, specific bir araç için exact OEM manuel ve teknik belgelerle çapraz kontrol edilir. İki ülkeden 300.000’den fazla onarımdan oluşan veritabanamız, platformun sürekli öğrenmesine ve gelişmesine olanak tanır, teknisyenler ise tüm süreç boyunca kontrolü elinde tutar.

Revv, kalibratörler, onarım ağları, sigortacılar ve OEM sistemleri arasında çalışır. Çeşitli çıkarlara sahip paydaşlar arasında güven ve değer yaratan bir AI platformu nasıl tasarlıyorsunuz?

Revv’i teknisyenler, sigortacılar ve tüketiciler arasında bağlantılı doku olarak düşünüyoruz, bu nedenle hepsinin kolektif ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyoruz.

Teknisyenler için, idari zamanı kazandırıyoruz ve kaçırılan gelirleri yakalamalarına yardımcı oluyoruz, çünkü gerekli kalibrasyonları tespit ediyoruz. Sigortacılar daha hızlı onaylar, doğru belgeler ve daha az anlaşmazlık alır. Tüketiciler arabalarını daha güvenli ve daha hızlı geri alır, çünkü tüm gerekli kalibrasyonların gerçekten yapıldığını garantiliyoruz.

Araçlar tamamen yazılım tanımlı platformlara dönüşmeye devam ederken, Revv için üç yıl sonraki başarı nasıl görünüyor ve onarım altyapısının bu gelişmelere uyum sağlamak için hangi yetenekleri geliştirmesi gerekiyor?

Onarım merkezlerinin, iç kapasiteye, gelecek nesil teknik yeteneklere ve verimli onarımlar için güçlü bir işbirliği ağına ihtiyacı olacak. 2029 yılına kadar, tüm yeni araba modellerinin acil frenleme sistemlerine sahip olmasını gerektiren düzenlemeler çıkacak ve atölyeler, iç kalibrasyonların işlerine ne kadar değer kattığını görmeye başlıyor. Son anketimize göre, %74 oranında oto vücut profesyonelleri artık ADAS’ı karlı bir gelir kaynağı olarak raporluyor, %60’ı ADAS gelirini artırmayı “çok önemli” veya “oldukça önemli” olarak görüyor.

Şu anda gördüğümüz şey, ADAS kalibrasyonunun kendi kategorisini oluşturması ve her ay yeni uzmanların ortaya çıkması, gerçek bir iş momentumunun oluşması. Geleceğe baktığımızda, Revv’in bu tüm ekosistemin omurgası olarak hizmet vereceğini görüyoruz. Bu, platformun kollisyon atölyeleri boyunca standard hale gelmesi, teknisyenlere, sigortacılara ve tüketicilere birleşik bir sistem sunması anlamına geliyor. Yazılım tarafından yönlendirilen araçların nasıl onarılacağına ilişkin altyapıyı inşa ediyoruz ve sonunda, endüstrinin geleceğini şekillendirecek standartları belirliyoruz.

Derinlemesine yerleşmiş, geleneksel olarak analog endüstrilere AI’yi getiren kurucular için, hangi ortak hataları görüyorsunuz ve Revv’i ölçeklendirirken hangi varsayımları yeniden öğrenmek zorunda kaldınız?

Öğrendiğim ilk şey, gürültüyü kesip önce problemi odaklanmaktı, çözümü değil. Bir çözüm arayan bir çözüm inşa etmek kolaydır, ancak bu genellikle bir problemi çözmeyen bir şey haline gelir.

Önemli olan, müşterilerin gerçekten her gün yaşadığı sorunu bulmaktır. Varsayımlarından biri, sadece daha iyi teknolojinin yeterli olacağıydı. Atölyelerde zaman geçirdikçe, iş akışlarının ne kadar yerleşik olduğunu ve değişimin ne kadar zor olduğunu öğrendim. Revv’u 2022’de başlattığımda, teknisyenlerin iş akışlarını yakından görmek ve onları neyin geri tuttuğunu anlamak için zaman harcadım. Bu, gerçek değişimin, sadece daha iyi teknoloji uygulamak veya atölyelere yeni bir yol benimsetmek olmadığını öğretti. Onlara değişim için zorlama yapmazsınız, mevcut yollarını iyileştirirsiniz.