Adi Bathla, CEO và người sáng lập của Revv – Loạt phỏng vấn

Adi Bathla, CEO và người sáng lập của Revv, là một nhà điều hành sản phẩm và lãnh đạo đổi mới dựa trên New York, người đã xây dựng sự nghiệp của mình tại giao điểm của công nghệ, tư duy hệ thống và quy mô. Trước khi thành lập Revv, ông đã lãnh đạo các sáng kiến sản phẩm và trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số tại các công ty thương mại tăng trưởng cao, giúp ra mắt các dòng kinh doanh mới trong các nền tảng doanh nghiệp lớn, tiến hành nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và trí tuệ tập thể tại MIT Sloan, và trước đó trong sự nghiệp của mình, ông đã lãnh đạo các đội thiết kế hệ thống không gian giành giải thưởng kết nối với các chương trình nghiên cứu của NASA.

Revv là một nền tảng sửa chữa ô tô được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc đơn giản hóa hiệu chuẩn và chẩn đoán ADAS cho các cửa hàng sửa chữa va chạm và cơ khí. Bằng cách kết hợp tài liệu của nhà sản xuất, quy trình làm việc thông minh và tích hợp sâu với các hệ thống hiện có của cửa hàng và ước tính, Revv giúp các trung tâm sửa chữa giảm thiểu nghiên cứu thủ công, cải thiện tuân thủ và an toàn, và biến các yêu cầu hiệu chuẩn ngày càng phức tạp thành các hoạt động có thể mở rộng và dựa trên dữ liệu. Khi các phương tiện trở nên được định nghĩa bởi phần mềm nhiều hơn, Revv đang định vị mình như một phần cơ sở hạ tầng cốt lõi cho các quy trình làm việc sửa chữa hiện đại trên toàn Bắc Mỹ.

Trải nghiệm sớm của bạn trong ngành công nghiệp sửa chữa ô tô rõ ràng đã định hình con đường của bạn. Bạn có thể chia sẻ một khoảnh khắc cụ thể từ thời gian đó mà khiến bạn nhận ra rằng không gian này cần một giải pháp được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo?

Có một cuộc gọi điện thoại mà hoàn toàn thay đổi quan điểm của tôi về ngành công nghiệp này. Một chủ sở hữu cửa hàng gọi cho tôi trong tình trạng hoảng loạn: anh ta đã sửa chữa một chiếc xe, nhưng hệ thống chuyển làn đường bị lỗi sau đó, và anh ta sợ bị kiện. Khoảnh khắc đó khiến tôi phải nhìn sâu vào hệ thống ADAS, và tôi nhận ra rằng sự phức tạp vô hình này là một vấn đề khổng lồ mà các cửa hàng không thể giải quyết một mình. Vì các sửa chữa ADAS không rõ ràng như một vết lồi hoặc vết trầy xước, nên rất dễ dàng cho chúng bị bỏ qua. Các kỹ thuật viên đã dành 3-4 giờ chỉ để ghi chép công việc và tìm kiếm các thủ tục sửa chữa, như họ đang tìm kiếm một chiếc kim trong một đống rơm. Đó là khi tôi biết rằng trí tuệ nhân tạo có thể cắt qua tất cả các tiếng ồn và cung cấp cho các kỹ thuật viên chính xác những gì họ cần trong vài giây thay vì vài giờ.

Thời gian của bạn làm việc về nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và trí tuệ tập thể tại MIT và trước đó là công việc cấp hệ thống tại NASA đã tiếp xúc bạn với các môi trường phức tạp, an toàn quan trọng từ sớm. Làm thế nào những kinh nghiệm đó trực tiếp ảnh hưởng đến quyết định của bạn trong việc thành lập Revv và tập trung vào hiệu chuẩn xe như một vấn đề phần mềm?

Kinh nghiệm của tôi tại NASA và MIT đã dạy tôi rằng để xây dựng và trở thành một doanh nhân thành công, bạn chỉ cần học nhanh và bao quanh mình với các chuyên gia phù hợp. Tư duy này đã mang lại cho tôi sự tự tin để bước vào một ngành công nghiệp mà tôi biết rất ít và thách thức cách mọi thứ đã được thực hiện truyền thống.

Khi tôi bắt đầu dành thời gian trong các cửa hàng ô tô, tôi thấy các kỹ thuật viên đang lâm vào tình trạng lúng túng trong các tài liệu hướng dẫn, cố gắng hiệu chuẩn các cảm biến kiểm soát việc liệu một chiếc xe có thể phanh đúng cách hay không. Điều đó nhắc tôi về các môi trường an toàn quan trọng mà tôi đã được tiếp xúc tại NASA, nơi mà độ chính xác là chìa khóa. Đây là công nghệ cứu sống, nhưng các cửa hàng đang quản lý nó với các thủ tục giấy và hệ thống lỗi thời. Tôi nhanh chóng nhận ra rằng đây là một vấn đề phần mềm ngụy trang thành một vấn đề cơ khí. Các xe đã trở thành máy tính trên bánh xe, nhưng cơ sở hạ tầng để phục vụ chúng chưa theo kịp. Điều đó đã đưa tôi trở lại tư duy doanh nhân mà tôi đã phát triển tại MIT và NASA, và đó là cách chúng tôi xây dựng Revv: kết hợp một quan điểm tươi mới của người ngoài với chuyên môn sâu từ các kỹ thuật viên thực sự thực hiện công việc.

Trước Revv, bạn đã lãnh đạo các sáng kiến sản phẩm và đổi mới tại Jet và Walmart (WMT ) với quy mô lớn. Những bài học từ việc xây dựng sản phẩm 0→1 trong thương mại mang lại cho bạn khi thiết kế phần mềm cho hệ sinh thái sửa chữa ô tô?

Bài học lớn nhất tôi đã học được từ thời gian của tôi tại Walmart là về việc gặp gỡ người dùng ở nơi họ đang ở, không phải nơi bạn muốn họ ở. Tôi đã xây dựng cho các nhà cung cấp và nhà sản xuất không phải là những người am hiểu về công nghệ và đã làm việc theo cùng một cách trong nhiều thập kỷ. Bạn không thể yêu cầu họ thay thế toàn bộ hệ thống. Thay vào đó, bạn nhúng chuyên môn của mình vào các quy trình làm việc hiện có của họ để họ không cần phải nhấc ngón tay ngoài những gì họ đã làm.

Điều đó đã trở thành luận điểm chính của Revv. Chúng tôi tích hợp với các công cụ và phần mềm hiện có của các cửa hàng, chạy ở chế độ nền và cung cấp thông tin mà không làm gián đoạn những gì đã trở thành ký ức cơ bắp cho họ. Nhưng tôi cũng mang lại những gì tôi đã học được tại Jet về tài năng: những người chơi A+ mang lại những người chơi A+, và bạn cần phải痴迷 với việc xây dựng đội ngũ phù hợp từ ngày đầu tiên. Tôi đã khắc sâu điều này vào thực tiễn tuyển dụng của chúng tôi tại Revv, vì không có công việc nào trong số những công việc chúng tôi làm có thể thực hiện được nếu không có đội ngũ các ngôi sao mà chúng tôi đã xây dựng.

Sửa chữa ô tô là một trong những ngành công nghiệp lớn nhất nhưng chưa được hiện đại hóa ở Mỹ. Khi bạn bắt đầu xây dựng Revv, bạn đã gặp phải sự kháng cự hoặc hoài nghi nào, và bạn đã vượt qua nó như thế nào?

Sự kháng cự ban đầu là một thách thức lớn vì các cửa hàng đã làm việc theo cùng một cách trong hơn 40 năm, và thay đổi là không thoải mái. Nhưng đây là điều đã hoạt động: Tôi không chỉ trình bày phần mềm cho họ, tôi cam kết hiểu mọi điểm đau. Tôi đã phát thẻ với số điện thoại của tôi và nói: “nếu bạn có vấn đề, hãy gọi cho tôi.” Và họ đã làm như vậy. Tôi đã dành nhiều năm xây dựng cơ sở dữ liệu về niềm tin và kiến thức.

Điểm đột phá là khi chúng tôi không yêu cầu họ thay thế các hệ thống hoặc thay đổi cách họ làm việc. Chúng tôi đã xây dựng Revv để tích hợp trực tiếp vào phần mềm và quy trình làm việc hiện có của họ, chạy ở chế độ nền và cung cấp những gì họ cần mà không làm gián đoạn các quy trình hiện tại của họ. Một khi các cửa hàng thấy rằng chúng tôi thực sự hiểu thế giới của họ và đang làm cho công việc của họ dễ dàng hơn, không khó khăn hơn, sự hoài nghi bắt đầu mờ dần.

Revv tự định vị mình như một hệ điều hành cho các phương tiện được định nghĩa bởi phần mềm thay vì một giải pháp điểm duy nhất. Điều gì có nghĩa là điều này trong thực tế đối với các cửa hàng hiệu chuẩn và mạng lưới sửa chữa?

Điều đó có nghĩa là chúng tôi không chỉ giải quyết một vấn đề, chúng tôi đang trở thành cơ sở hạ tầng cung cấp toàn bộ quy trình làm việc ADAS. Một chiếc xe vào cửa hàng, Revv kết nối với các công cụ hiện có, kéo dữ liệu trực tiếp từ nhà sản xuất và cung cấp một gói hoàn chỉnh cho kỹ thuật viên trong vài giây. Nó cung cấp cho họ hướng dẫn sửa chữa từng bước, mọi hiệu chuẩn yêu cầu, tài liệu của nhà sản xuất và gói yêu cầu sẵn sàng để gửi cho bảo hiểm.

Chúng tôi đang phát triển từ một hệ thống ghi chép thành một hệ thống hành động, không chỉ cho họ biết những gì cần phải làm, mà còn xử lý công việc hành chính cho họ. Đến năm 2025, hơn 74% người dùng của chúng tôi đã áp dụng các sản phẩm mới của chúng tôi vì họ xem chúng tôi là nền tảng duy nhất xử lý toàn bộ hoạt động ADAS từ đầu đến cuối. Điều này phù hợp với những gì chúng tôi đang thấy trên toàn ngành. Trong một cuộc khảo sát ADAS Benchmark của 300 chuyên gia cơ thể, chúng tôi thấy rằng hiệu chuẩn trong nhà dự kiến sẽ tăng từ 57% lên 64% trong hai năm tới.

Xe ô tô hiện nay là những máy tính lăn bánh được trang bị cảm biến, máy ảnh và các phụ thuộc phần mềm. Các kỹ thuật viên gặp khó khăn nhất ở đâu hiện nay, và trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quyết định của họ một cách có ý nghĩa như thế nào mà không lấy đi quyền kiểm soát từ họ?

Các kỹ thuật viên gặp khó khăn nhất với gánh nặng hành chính mà hiện nay đi kèm với các sửa chữa hiện đại. Từ việc hiệu chuẩn cảm biến đến việc tìm kiếm hướng dẫn của nhà sản xuất và tạo báo cáo sẵn sàng cho bảo hiểm, mỗi bước phải được nghiên cứu, ghi chép và phê duyệt, biến một công việc tay vào một công việc đầy giấy tờ. Mỗi ước tính có 100-200 mục, và mỗi mục có một hiệu ứng gợn. Vào năm 2023, sửa chữa trung bình yêu cầu hai đến ba hiệu chuẩn. Giờ đây, nó đã tăng lên hơn năm. Các kỹ thuật viên đang dành 3-4 giờ chỉ để ghi chép công việc và tìm kiếm các thủ tục, nhưng với Revv và trí tuệ nhân tạo, quá trình đó giảm xuống chỉ còn 3-5 phút.

Trí tuệ nhân tạo của Revv xử lý tất cả sự phức tạp đó ở chế độ nền, kết nối trực tiếp với dữ liệu của nhà sản xuất, xác định mọi hiệu chuẩn yêu cầu và cung cấp hướng dẫn sửa chữa từng bước. Chúng tôi đã xử lý hơn 300.000 sửa chữa, với hơn 5.000 khách hàng hiện đang sử dụng nền tảng. Đối với việc ghi chép, các kỹ thuật viên có thể gửi ảnh và Revv tạo tự động báo cáo sẵn sàng cho bảo hiểm. Nền tảng của chúng tôi đánh dấu các bước bị bỏ qua và tự động hóa công việc lặp đi lặp lại, nhưng kỹ thuật viên vẫn giữ quyền kiểm soát toàn bộ quyết định mà không có gánh nặng hành chính.

Mô hình của Revv được đào tạo trên hàng trăm nghìn sự kiện sửa chữa thực tế. Bạn đảm bảo chất lượng dữ liệu, độ chính xác và tuân thủ như thế nào khi các khuyến nghị của trí tuệ nhân tạo được gắn trực tiếp với các kết quả an toàn quan trọng?

Đối với chúng tôi, chất lượng dữ liệu và độ chính xác bắt đầu từ việc dựa trí tuệ nhân tạo vào kinh nghiệm sửa chữa thực tế, với các mô hình được xây dựng trực tiếp trên những hiểu biết từ các kỹ thuật viên có kinh nghiệm trên nhiều vùng và loại xe.

Chúng tôi cũng xây dựng các vòng phản hồi liên tục, để các kỹ thuật viên có thể xác thực các khuyến nghị của trí tuệ nhân tạo trong thời gian thực. Mỗi hiệu chuẩn và thủ tục được kiểm tra chéo với các hướng dẫn chính xác của nhà sản xuất và tài liệu kỹ thuật cho một chiếc xe cụ thể. Với một cơ sở dữ liệu hơn 300.000 sửa chữa từ hai quốc gia, nền tảng của chúng tôi tiếp tục học hỏi và cải thiện, trong khi các kỹ thuật viên vẫn giữ quyền kiểm soát trong suốt quá trình.

Revv hoạt động trên các hiệu chuẩn, mạng lưới sửa chữa, bảo hiểm và hệ thống của nhà sản xuất. Bạn thiết kế một nền tảng trí tuệ nhân tạo như thế nào để tạo ra niềm tin và giá trị trên các bên liên quan có động lực rất khác nhau?

Chúng tôi nghĩ về Revv như mô hình kết nối giữa các kỹ thuật viên, bảo hiểm và người tiêu dùng, vì vậy chúng tôi làm việc để đáp ứng nhu cầu tập thể của họ.

Đối với các kỹ thuật viên, chúng tôi đang tiết kiệm hàng giờ thời gian hành chính trong khi giúp họ thu được doanh thu bị bỏ lỡ bằng cách xác định các hiệu chuẩn mà sẽ trượt qua khe hở. Các công ty bảo hiểm nhận được sự phê duyệt nhanh hơn, tài liệu chính xác và ít tranh chấp hơn. Người tiêu dùng nhận được xe của họ trở lại an toàn hơn và nhanh hơn vì chúng tôi đảm bảo rằng mọi hiệu chuẩn yêu cầu đều được hoàn thành.

Khi các phương tiện tiếp tục phát triển thành các nền tảng được định nghĩa hoàn toàn bởi phần mềm, thành công trông như thế nào đối với Revv ba năm từ bây giờ, và cơ sở hạ tầng sửa chữa cần phát triển những khả năng gì để theo kịp?

Để theo kịp, các cửa hàng sẽ cần có khả năng nội bộ, một đường ống dẫn của các tài năng kỹ thuật thế hệ tiếp theo và một mạng lưới hợp tác mạnh mẽ để đảm bảo rằng mọi sửa chữa đều chính xác và hiệu quả. Đến năm 2029, các quy định sẽ yêu cầu tất cả các mẫu xe mới phải có phanh khẩn cấp, và các cửa hàng đang bắt đầu thấy được giá trị của việc hiệu chuẩn trong nhà mang lại cho doanh nghiệp của họ. Trong một cuộc khảo sát gần đây của chúng tôi, 74% chuyên gia cơ thể hiện nay báo cáo ADAS là một nguồn tạo lợi nhuận, với 60% coi việc tăng doanh thu ADAS là ‘rất quan trọng’ hoặc ‘quan trọng’.

Điều chúng tôi đang thấy là hiệu chuẩn ADAS đang trở thành một danh mục riêng, với các chuyên gia mới xuất hiện mỗi tháng và động lực kinh doanh thực sự đang xây dựng xung quanh nó. Khi chúng tôi nhìn về phía trước, chúng tôi thấy Revv phục vụ như xương sống của toàn bộ hệ sinh thái này. Điều đó có nghĩa là nền tảng trở thành tiêu chuẩn trên các cửa hàng va chạm, mang lại cho các kỹ thuật viên, bảo hiểm và khách hàng một hệ thống thống nhất để quản lý và cung cấp hiệu chuẩn an toàn, tuân thủ và có thể mở rộng. Chúng tôi đang xây dựng cơ sở hạ tầng định nghĩa cách các phương tiện được dẫn động bởi phần mềm được sửa chữa, và cuối cùng, chúng tôi đang thiết lập các tiêu chuẩn sẽ định hình tương lai của ngành công nghiệp.

Đối với các nhà sáng lập đưa trí tuệ nhân tạo vào các ngành công nghiệp truyền thống và sâu sắc, những sai lầm phổ biến nào bạn thấy, và những giả định nào bạn phải học lại trong khi mở rộng Revv?

Một điều tôi học được sớm là cắt qua tiếng ồn và tập trung vào vấn đề đầu tiên, không phải giải pháp. Điều đó rất dễ bị sa vào cơn sốt và bắt đầu xây dựng một thứ gì đó ấn tượng, nhưng điều đó thường trở thành một giải pháp tìm kiếm một vấn đề.

Điều quan trọng là tìm ra vấn đề mà khách hàng thực sự gặp phải mỗi ngày. Giả định tôi phải học lại là nghĩ rằng công nghệ tốt hơn alone sẽ thắng. Tôi đã đánh giá thấp mức độ sâu sắc của các quy trình làm việc trong ngành công nghiệp này. Khi chúng tôi bắt đầu Revv vào năm 2022, tôi đã dành thời gian trong các cửa hàng với các kỹ thuật viên để xem các quy trình làm việc của họ gần gũi và hiểu những gì đang cản trở họ. Điều đó đã dạy tôi rằng sự thay đổi thực sự đến không từ việc triển khai công nghệ ấn tượng hoặc thuyết phục các cửa hàng áp dụng một cách làm việc mới. Nó đến từ việc nhúng giải pháp của bạn một cách vô hình vào quy trình làm việc hiện có của họ để họ không cần phải thay đổi bất cứ điều gì. Bạn không yêu cầu họ thay đổi, bạn làm cho cách hiện tại của họ tốt hơn.