Com PayPal capacita els equips globals per treballar més ràpid i amb més precisió amb Perplexity

En una empresa de la mida de PayPal, convèncer desenes de milers d'empleats perquè adoptin la IA no és cap minúcia. Amb equips repartits en màrqueting, ciència de dades, gestió de riscos i control de models en més de 200 mercats, implementar la IA podria haver suposat fàcilment mesos de diapositives de formació, proves pilot i adopció parcial.

Però PayPal va adoptar un enfocament diferent: va donar als empleats accés a diverses solucions d'IA i els va permetre triar la que els funcionés millor. Per a en Keith Swiderski, responsable de fluïdesa i transformació de la IA de PayPal, la precisió era innegociable. Per fundamentar decisions d'alt impacte, necessitava intel·ligència de mercat i anàlisi de la competència precises.

Una corba d'aprenentatge curta, una àmplia gamma de casos d'ús

En Graham Woods, responsable de governança de models, es va enfrontar a un repte diferent: necessitava una solució d'IA que pogués verificar els models interns de PayPal sense introduir nous errors. A tota l'organització, la petició era clara: PayPal necessitava una eina fiable, eficient i fàcil d'aprendre que pogués gestionar des de la investigació de mercat fins a la validació de dades, amb un re-treball mínim.

L'enfocament de PayPal va ser intencionat. Per a en Prakhar Mehrotra, cap global d'IA de PayPal, "la IA crea més valor quan els empleats confien prou en ella per utilitzar-la en decisions importants. El nostre enfocament a PayPal ha estat construir aquesta confiança des de zero, donant als equips accés a les millors eines i formacions, deixant que els resultats parlin per si mateixos i utilitzant allò que aprenem per madurar la manera com cadascú de nosaltres utilitza la IA. Les empreses que guanyin la pròxima dècada seran aquelles que hagin integrat la IA amb prou profunditat com per canviar la seva manera de pensar i treballar. L'objectiu de PayPal no és l'adopció de la IA per si mateixa, sinó construir una plantilla on s'esperi fluïdesa en IA i on cada equip es mogui amb la velocitat i la precisió que poden canviar els resultats."

Adaptable a una àmplia gamma de flux de treball

Els empleats de PayPal van trobar que Perplexity era consistent, precisa i adaptable a diversos flux de treball. Avui dia, en Keith utilitza Perplexity Enterprise per destil·lar ràpidament intel·ligència competitiva, dades de canals i tendències del mercat en idees que fan avançar el negoci. Quan va crear el cas intern per a noves oportunitats de màrqueting, Perplexity va oferir tot el que necessitava, incloses dades de compromís i referències de la indústria en una sola conversa.

"Ja sigui informant sobre el rendiment dels canals o del sector empresarial en conjunt, sé que puc confiar en els resultats que obtinc", afirma. "En lloc de validar centenars de fonts fragmentades o dependre d'empreses de recerca, puc provar idees en temps real i presentar-me a les reunions de lideratge amb recomanacions que sé que es basen en dades verificables. Això ha canviat radicalment la nostra manera d'abordar la feina".

Per a en Graham, l'eina s'ha convertit en un soci clau "humà en el bucle" en el seu procés de validació. Puja transcripcions, revisa la interpretació de Perplexity i la contrasta amb la sortida del model intern de PayPal. Això facilita molt rastrejar com es va produir una classificació errònia. Va ser un error de lògica, un problema de definició o simplement dades desordenades? Ara ho pot saber en qüestió de minuts.

Un rastre clar per investigar més a fons

Mentrestant, en Michael Abboud, monitor de riscos d'Enterprise, utilitza Perplexity Enterprise per verificar que les persones i les empreses són exactament qui diuen ser. La seva feina inclou la referència creuada de detalls de propietat, la identificació d'entitats desalineades i la senyalització de comptes sospitosos. Això pot significar fer malabarismes amb diverses pestanyes i fonts fragmentades. Ara, utilitzant Perplexity, en Michael treballa en un sol flux de treball net, amb citacions que proporcionen un rastre clar quan alguna cosa no quadra.

PayPal va demostrar que l'adopció de la IA a gran escala no ha de ser lenta. En donar als empleats accés a una gamma d'eines d'IA i l'autonomia per integrar-les als seus propis flux de treball, PayPal va veure una presa de decisions més segura als seus equips.

Confiança, velocitat i escala

Actualment, més de 3.700 empleats utilitzen Perplexity Enterprise setmanalment. La plataforma ajuda els equips a avançar ràpidament i prendre decisions amb més confiança sense externalitzar feina ni augmentar la plantilla.

Per a en Graham, el que abans requeria un dia sencer de comprovació manual ara requereix una fracció del temps. Va utilitzar Perplexity Enterprise per reconstruir el seu centre de governança de Microsoft SharePoint i mapar el cicle de vida complet del model a través d'un tauler de Miro. La feina li va valer un premi intern i va comportar que se li assignés un segon centre amb la direcció sènior.

"Perplexity ens dóna la lògica darrere de cada resultat, i això és el que ens permet avançar amb confiança", afirma. "Amb aquesta eina, dediquem molt menys temps a validar i més temps a crear estratègies".

Consells per millorar els flux de treball

Consell 1 - Prioritzeu la confiança: La solució d'IA que adopteu ha de generar confiança sent verificable i auditable. Doneu als vostres empleats una solució que els permeti verificar els resultats amb citacions i fer preguntes de seguiment fàcilment.

Consell 2 - Incorporeu la IA als flux de treball existents: Integreu la IA a la vostra pila tecnològica actual i a les plataformes de col·laboració. Com menys fricció trobin els empleats, més ràpid arribaran l'adopció real i el ROI mesurable.

Consell 3 - Promocioneu la IA com a amplificador de capacitats: En descarregar tasques de recerca, validació i documentació, la IA pot alliberar les persones perquè dediquin més temps a elaborar estratègies i innovar.