Как PayPal овластява глобалните екипи да работят по-бързо и по-точно с Perplexity

В компания с размерите на PayPal убеждаването на десетки хиляди служители да възприемат изкуствения интелект не е маловажно постижение. С екипи, обхващащи маркетинг, наука за данните, управление на риска и контрол на моделите в над 200 пазара, въвеждането на ИИ лесно би могло да означава месеци обучения с презентации, пилотни проекти и частично приемане.

Но PayPal пое по различен подход: тя даде на служителите достъп до множество решения с изкуствен интелект и им позволи да изберат това, което работи най-добре за тях. За Кийт Суидърски, ръководител на отдела за владеене и трансформация на ИИ в PayPal, точността не подлежи на коментар. За да взема решения с голямо въздействие, той се нуждаеше от точна пазарна разузнавателна информация и конкурентен анализ.

Кратка крива на обучение, широк спектър от приложения

Ръководителят на управлението на модели Греъм Ууд се сблъска с друго предизвикателство: той се нуждаеше от решение с ИИ, което да може да проверява двойно собствените модели на PayPal, без да въвежда нови грешки. В цялата организация искането беше просто: PayPal се нуждаеше от нещо надеждно, ефективно и лесно за научаване, което да може да се справи с всичко – от пазарни проучвания до валидиране на данни, с минимално преработване.

Подходът на PayPal беше целенасочен. За Пракхар Мехротра, глобален ръководител на ИИ в PayPal, „ИИ създава най-голяма стойност, когато служителите му се доверяват достатъчно, за да го използват в решения, които имат значение. Нашият подход в PayPal беше да изградим това доверие от нулата, като дадем на екипите достъп до най-добрите инструменти и обучения, оставим резултатите да говорят сами за себе си и използваме това, което научаваме, за да усъвършенстваме начина, по който всеки от нас използва ИИ. Компаниите, които ще спечелят следващото десетилетие, ще бъдат тези, които са вградили ИИ достатъчно дълбоко, че той е променил начина им на мислене и работа. Целта на PayPal не е приемането на ИИ заради самия него, а изграждането на работна сила, в която владеенето на ИИ е очаквано и в която всеки екип се движи със скорост и прецизност, които могат да променят резултатите.“

Адаптируем за широк спектър от работни процеси

Служителите на PayPal установиха, че Perplexity е последователен, точен и адаптируем в различни работни процеси. Днес Кийт използва Perplexity Enterprise, за да дестилира бързо конкурентно разузнаване, данни за каналите и пазарни тенденции в прозрения, които тласкат бизнеса напред. Когато той изгради вътрешната аргументация за нови маркетингови възможности, Perplexity предостави всичко необходимо, включително данни за ангажираността и индустриални бенчмаркове в един единствен разговор.

„Независимо дали става въпрос за отчети за представянето на каналите или за бизнес сектора като цяло, зная, че мога да се доверя на резултатите, които получавам“, казва той. „Вместо да валидирам стотици фрагментирани източници или да разчитам на изследователски фирми, мога да тествам идеи в реално време и да влизам в срещи с ръководството с препоръки, за които знам, че се основават на проверими данни. Това фундаментално промени начина, по който подхождаме към работата си.“

За Греъм инструментът се превърна в ключов партньор „човек в кръга“ в неговия процес на валидиране. Той качва транскрипции, преглежда тълкуването на Perplexity и го кръстосано проверява с изхода от вътрешния модел на PayPal. Това улеснява много проследяването как се е случила грешна класификация. Дали е било логически пропуск, проблем с дефиницията или просто объркани данни? Сега той може да разбере за минути.

Ясна следа за по-нататъшно разследване

Междувременно мониторът за корпоративни рискове Майкъл Абуд използва Perplexity Enterprise, за да проверява дали хората и бизнесите са точно тези, за които се представят. Неговата работа включва кръстосана проверка на данни за собствеността, идентифициране на несъвпадащи субекти и маркиране на подозрителни акаунти. Това може да означава жонглиране с множество раздели и фрагментирани източници. Сега, използвайки Perplexity, Майкъл работи в един изчистен работен процес, с цитирания, които осигуряват ясна следа, когато нещо не се връзва.

PayPal доказа, че мащабното приемане на ИИ не е задължително да се движи бавно. Като даде на служителите достъп до набор от инструменти с ИИ и автономията да ги интегрират в собствените си работни процеси, PayPal забеляза вземане на по-уверени решения в своите екипи.

Доверие, скорост и мащаб

Днес над 3700 служители използват Perplexity Enterprise седмично. Платформата помага на екипите да се движат бързо и да вземат по-уверени решения без аутсорсинг на работа или увеличаване на щатите.

За Греъм това, което някога отнемаше цял ден ръчни проверки, сега отнема малка част от времето. Той използва Perplexity Enterprise, за да възстанови своя център за управление на Microsoft SharePoint и да картографира целия жизнен цикъл на модела чрез дъска в Miro. Работата му донесе вътрешна награда и му доведе назначаването на втори център със старшето ръководство.

„Perplexity ни дава обосновката зад всеки резултат и точно това ни позволява да се движим с увереност“, казва той. „С него отделяме много по-малко време за валидиране и повече време за изготвяне на стратегии.“

Съвети за подобряване на работните процеси

Съвет 1 - Приоритет на доверието: Решението с ИИ, което приемате, трябва да изгражда доверие, като бъде проверимо и одитируемо. Дайте на служителите си решение, което им позволява да проверяват резултатите с цитирания и лесно да задават последващи въпроси.

Съвет 2 - Вградете ИИ в съществуващите работни процеси: Интегрирайте ИИ в настоящия си технологичен стек и платформи за сътрудничество. Колкото по-малко затруднения срещат служителите, толкова по-бързо следват реалното приемане и измеримата възвръщаемост на инвестициите.

Съвет 3 - Насърчавайте ИИ като разширител на възможностите: Чрез прехвърляне на задачите за проучване, валидиране и документиране, ИИ може да освободи хората да прекарват повече време в изготвяне на стратегии и иновации.