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

Adi Bathla, Revv’un CEO’su ve kurucusu, New York’ta bulunan bir ürün odaklı operatör ve inovasyon lideridir. Kariyerini teknoloji, sistem düşünce ve ölçeklendirme kesişiminde inşa etmiştir. Revv’u kurmadan önce, yüksek büyüme gösteren ticaret şirketlerinde ürün ve dijital müşteri deneyimi girişimlerini yönetmiş, büyük entreprise platformlarında yeni iş hatları başlatmış, MIT Sloan’da yapay zeka ve kolektif zeka üzerine araştırma yapmış ve kariyerinin başlarında NASA araştırma programlarına bağlı ödül kazanan uzay sistemleri tasarım ekiplerini yönetmiştir.

Revv bir AI destekli otomotiv onarım platformudur ve ADAS kalibrasyonu ve teşhisini çarpışma ve mekanik onarım atölyeleri için basitleştirmeye odaklanmıştır. OEM kalitesindeki belgeleri, akıllı iş akışlarını ve mevcut atölye ve tahmini sistemlerle derin entegrasyonları birleştirerek, Revv onarım merkezlerinin manuel araştırmaları azaltmasına, uyumluluğu ve güvenliği artırmalarına ve giderek daha karmaşık kalibrasyon gereksinimlerini ölçeklenebilir, veri odaklı operasyonlara dönüştürmelerine yardımcı olur. Araçlar daha çok yazılım tanımlı hale geldikçe, Revv modern onarım iş akışları için temel altyapı olarak kendini konumlandırıyor.

Erken otomotiv onarım endüstrisine maruz kalmanız açıkça yolunuzu şekillendirdi. O zamanlardan bir anı paylaşıp, bu alanda AI destekli bir çözüme ihtiyaç duyulduğunu fark ettiren bir anı paylaşıp paylaşılamaz mısınız?

Tam da görüşümü değiştiren bir telefon görüşmesi oldu. Bir atölye sahibi panik içinde beni aradı: bir arabayı tamir etmiş ama sonra şerit değiştirme sistemi arızalanmıştı ve dava edilmekten korkuyordu. O an beni ADAS sistemlerine daha derinlemesine bakmaya yöneltti ve bu görünmez karmaşıklığın atölyelerin kendi başlarına çözemediği devasa bir sorun olduğunu fark ettim. ADAS tamirlerinin bir çukur veya çizgi gibi açık olmadığından, gözden kaçmaları kolaydı. Teknisyenler belgeleri düzenlemek ve tamir prosedürlerini bulmak için 3-4 saat harcıyorlardı, sanki bir çölde iğne arıyorlardı. İşte o zaman AI’nin tüm bu gürültüyü keserek teknisyenlere saniyeler içinde ihtiyaç duydukları şeyi verebileceğini anladım.

MIT’de yapay zeka ve kolektif zeka araştırmaları ve daha önce NASA’da sistem düzeyindeki çalışmalarınız, size kompleks, güvenlik açısından kritik ortamlara erken dönemde maruz kalma fırsatı verdi. Bu deneyimler Revv’u kurma ve araç kalibrasyonu olarak bir yazılım problemi olarak odaklanma kararınızı nasıl doğrudan etkiledi?

NASA ve MIT’deki deneyimlerim, bir girişimci olarak başarılı olmak için sadece hızlı öğrenmeniz ve kendinizi doğru uzmanlarla çevirmeniz gerektiğini öğretti. Bu zihniyet, endüstri hakkında çok az şey bildiğim bir sektöre girmem ve geleneksel yöntemleri sorgulamama cesaret verdi.

Atölyelerde zaman geçirdiğimde, teknisyenlerin manuelde boğulduğunu, sensörleri kalibre etmeye çalıştıklarını ve üreticinin belgelerini aradıklarını gördüm. Bu, NASA’da maruz kaldığım güvenlik açısından kritik ortamları hatırlattı, burada kesinlik anahtardır. Bu, can kurtaran teknolojidir, ancak atölyeler bunu kağıt prosedürlerle ve eski sistemlerle yönetiyorlar. Hızla, bu sorunun aslında bir mekanik sorun olarak gizlenen bir yazılım problemi olduğunu anladım. Arabalar tekerlekler上的 bilgisayarlar haline geldi, ancak onları hizmet edecek altyapı yetişmedi. Bu, MIT ve NASA’da geliştirdiğim girişimci zihniyetimi geri getirdi ve işte Revv’u böyle inşa ettik: dışardan gelen taze bir bakış açısını, teknisyenlerin yaptığı işin derin uzmanlığıyla birleştirdik.

Revv’den önce, Jet ve Walmart’ta büyük ölçekli ürün ve inovasyon girişimlerini yönettiniz. Ticaret ekosisteminde 0’dan 1’e ürünler inşa etmenin en önemli dersi nedir ve bunu otomotiv onarım ekosistemine nasıl uyguladınız?

Walmart’taki zamanımdan öğrendiğim en büyük ders, kullanıcıları oldukları yerde, sizin onları istediğiniz yerde olmak istedikleri yerde değil, bulmaktır. Teknoloji bilgisi olmayan ve on yıllardır aynı şekilde yapan tedarikçiler ve üreticiler için inşa ediyordum. Onlardan tüm sistemlerini değiştirmelerini isteyemezsiniz. Bunun yerine, uzmanlığınızı mevcut iş akışlarına entegre edersiniz, böylece onlar için hiçbir şey değişmez.

Bu, Revv’un tüm tezinin temelini oluşturdu. Mevcut araç ve tahmin sistemleriyle entegre çalışıyoruz, arka planda çalışıyoruz ve existing iş akışlarını bozmadan içgörüler sunuyoruz. Jet’te öğrendiğim bir diğer önemli şey ise yetenek konusunda obsesif olmanın önemi: A+ oyuncular A+ oyuncular getirir ve doğru takımı inşa etmek için ilk günden itibaren çok önemli. Bu, Revv’de işe alma uygulamamızın bir parçası haline geldi, çünkü yaptığımız hiçbir iş, inşa ettiğimiz süperstar ekibin olmasaydı mümkün olmazdı.

Otomotiv onarımı, ABD’deki en büyük ve modernize edilmemiş endüstrilerden biridir. Revv’u inşa etmeye başladığınızda, hangi direnci veya şüpheyi karşılaştınız ve bunu nasıl aştınız?

İlk başta direnç büyük bir zorluktu, çünkü atölyeler 40 yılı aşkın bir süredir aynı şekilde işlerini yapıyorlardı ve değişim rahatsız ediciydi. Ancak işe yarayan şey, her bir ağrı noktasını anlamaya çalışmak oldu. Kartvizitler dağıttım ve “sorunlarınız varsa beni arayın” dedim. Ve aradılar. Güven ve bilgi birikimini yıllarca inşa ettim.

Kırılma noktası, onlara sadece bir yazılım satmadığımızı, onların dünyalarını anladığımızı ve işlerini daha kolay, daha zor değil, yapacağımızı göstermek oldu. Revv’u, mevcut yazılımları ve iş akışlarına doğrudan entegre çalışacak şekilde inşa ettik, arka planda çalışıyor ve mevcut süreçlerini bozmadan onlara ihtiyaç duyduklarını sunuyoruz. Atölyeler, bizim gerçekten onların dünyasını anladığımızı ve işlerini daha kolay hale getirdiğimizi gördüklerinde, şüphe yavaş yavaş ortadan kalkmaya başladı.

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

Bu, bizim sadece bir problemi çözmediğimiz, tüm ADAS iş akışının altyapısını inşa ettiğimiz anlamına geliyor. Bir araba bayiye girer, Revv mevcut araçlara bağlanır, üreticiden doğrudan veri çeker ve teknisyene saniyeler içinde tam bir paket sunar. Adım adım tamir talimatları, her gerekli kalibrasyon, orijinal ekipman üretici belgeleri ve sigorta şirketlerine sunmaya hazır talepleri sağlar.

Sistemden kayıt sistemine doğru evriliyoruz, sadece yapılması gerekenleri söylemekle kalmıyor, idari işleri de üstleniyoruz. 2025 yılına kadar, kullanıcılarımızın %74’ü yeni ürünleri benimsemekte, çünkü bizi ADAS operasyonlarının tamamını uçtan uca yöneten tek platform olarak görüyorlar. Endüstri genelinde gördüğümüz şeylere paralel. Son yapılan ADAS Benchmark Anketi, 300 oto vücut profesyonelinin %57’sinin iç kalibrasyonları iki yıl içinde %64’e çıkaracağını buldu.

Araçlar artık sensörler, kameralar ve yazılım bağımlılıkları ile dolu, yuvarlak bilgisayarlar haline geldi. İnsan teknisyenler bugün en çok nerede mücadele ediyor ve AI nasıl teknisyenlerin karar verme süreçlerini anlamlı bir şekilde destekliyor, ancak kontrolü onlardan almıyor?

Teknisyenler en çok idari yük ile mücadele ediyor. Sensörleri kalibre etmek, üretici manuelini aramak ve sigortacıya hazır raporlar hazırlamak gibi her adım araştırılmak, belgelenmek ve onaylanmak zorunda. Her tahmine 100-200 satır öğe var ve her biri bir dalgakıran etkisi yaratıyor. 2023’te ortalama bir tamir iki veya üç kalibrasyonu gerektirirken, şimdi beşten fazlasını gerektiriyor. Teknisyenler belgeleri düzenlemek ve prosedürleri aramak için 3-4 saat harcıyorlar, ancak Revv ve AI ile bu süreç 3-5 dakikaya düşüyor.

Revv’ın AI’si tüm bu karmaşıklığı arka planda işler, üreticiden doğrudan veri çeker, her gerekli kalibrasyonu tanımlar ve teknisyene adım adım talimatlar sunar. 300.000’den fazla tamiri işledik, 5.000’den fazla müşteri artık platformu kullanıyor. Belgeler için teknisyenler fotoğraflar sunabilir ve Revv tüm sigorta hazır raporunu otomatik olarak oluşturur. Platform, kaçırılan adımları işaretler ve tekrarlayan işleri otomatikleştirir, ancak teknisyen tüm süreç boyunca tam kontrolü elinde tutar.

Revv’un modelleri, gerçek tamir olaylarının yüz binlerce örnek üzerinden eğitilmiştir. Güvenlik açısından kritik sonuçlarla doğrudan bağlantılı AI önerileri olduğunda, veri kalitesi, doğruluğu ve uyumluluğunu nasıl garantileyorsunuz?

Bizim için veri kalitesi ve doğruluğu, AI’yi gerçek dünya tamir deneyimine dayandırmakla başlar, modellerimiz deneyimli teknisyenlerin çeşitli bölgeler ve araç tiplerinden elde edilen içgörülerle inşa edilmiştir.

Ayrıca, sürekli geri bildirim döngüleri inşa ediyoruz, böylece teknisyenler AI önerilerini gerçek zamanlı olarak doğrulayabilir. Her kalibrasyon ve prosedür, belirli bir araç için exact OEM manuel ve teknik belgelerle çapraz kontrol edilir. İki ülkeden 300.000’den fazla tamirin veritabanıyla, platform sürekli öğrenir ve gelişir, teknisyenler ise tüm süreç boyunca kontrolü elinde tutar.

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

Revv’u, teknisyenler, sigortacılar ve müşteriler arasında bağlayıcı bir doku olarak düşünüyoruz, bu nedenle hep birlikte kolektif ihtiyaçlarını karşılamaya çalışıyoruz.

Teknisyenler için, idari zamanı kaydediyoruz ve kaçırılan kalibrasyonları belirleyerek gelir kaybını önleyiyoruz. Sigortacılar daha hızlı onaylar, doğru belgeler ve daha az anlaşmazlık alır. Müşteriler, araçlarının daha güvenli ve hızlı bir şekilde geri döndüğünü görür, çünkü tüm gerekli kalibrasyonların gerçekten tamamlanmasını sağlarız.

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?

Hızlı ilerlemek için, atölyelerin kendi yeteneklerine, gelecek nesil teknik yetenek havuzuna ve işbirliği ağına sahip olmaları gerekecek, böylece her tamir doğru ve verimli olacaktır. 2029 yılına kadar, tüm yeni araç modellerinin acil frenleme sistemine sahip olmasını gerektirecek düzenlemeler çıkacak ve atölyeler, iç kalibrasyonların işlerine ne kadar değer kattığını görmeye başlıyor. Son yapılan anket, oto vücut profesyonellerinin %74’ü ADAS’ı kar getiren bir unsur olarak bildirirken, %60’ı ADAS gelirinin büyümesini “çok önemli” olarak görüyor.

Şu anda gördüğümüz şey, ADAS kalibrasyonunun kendi kategorisi haline gelmesi ve her ay yeni uzmanların ortaya çıkması ve gerçek iş momentumunun oluşması. Geleceğe baktığımızda, Revv’un bu tüm ekosistemin omurgası olarak hizmet vereceğini görüyoruz. Bu, platformun çarpışma atölyeleri genelinde standard haline gelmesi, teknisyenlere, sigortacılara ve müşterilere tek bir sistem sunması ve güvenli, uyumlu kalibrasyonları ölçeklenebilir bir şekilde yönetmesi anlamına geliyor. Yazılım tarafından yönlendirilen araçların nasıl onarılacağının altyapısını inşa ediyor ve sonunda endüstrinin geleceğini şekillendirecek standartları belirliyoruz.

Derinlemesine köklü, geleneksel olarak analoğa dayanan endüstrilere AI’yi getiren kurucular için, hangi ortak hataları görüyorsunuz ve Revv’u ölçeklendirirken hangi varsayımları yeniden öğrenmek zorunda kaldınız?

Öğrendiğim ilk şey, gürültüyü kesmek ve önce problemi odaklanmaktır, çözümü değil. AI’nin heyecanına kapılmak ve bir şeyler inşa etmeye başlamak kolaydır, ancak bu genellikle bir problemi çözmeye çalışan bir çözüm haline gelir.

Önemli olan, müşterilerin gerçekten her gün karşılaştığı sorunu bulmaktır. Better teknoloji alone’nin yeterli olacağı varsayımını yeniden öğrenmek zorunda kaldım. Endüstrinin iş akışlarının ne kadar kökleştiğini küçümsedim. Revv’u 2022’de kurduğumuzda, teknisyenlerle birlikte atölyelerde zaman geçirdim, onların iş akışlarını yakından gördüm ve neler engelleyici olduğunu anladım. Bu, gerçek değişimin, teknolojiyi dayatmak veya atölyelere yeni bir yol izlemelerini istemek yerine, çözümünüzü mevcut iş akışlarına o kadar sorunsuz bir şekilde entegre ettiğinizde geldiğini öğretti. Onlara değişmeleri için sormazsınız, sadece mevcut yaptıklarını daha iyi hale getirirsiniz.