Comment PayPal permet aux équipes mondiales de travailler plus rapidement et avec plus de précision grâce à Perplexity

Dans une entreprise de la taille de PayPal, convaincre des dizaines de milliers d'employés d'adopter l'IA n'est pas une mince affaire. Avec des équipes réparties dans le marketing, la science des données, la gestion des risques et le contrôle des modèles sur plus de 200 marchés, le déploiement de l'IA aurait facilement pu signifier des mois de diapositives de formation, de projets pilotes et d'adoption partielle.

Mais PayPal a adopté une approche différente : l'entreprise a donné à ses employés accès à plusieurs solutions d'IA et les a laissés choisir celle qui leur convenait le mieux. Pour Keith Swiderski, responsable de la fluidité et de la transformation de l'IA chez PayPal, la précision n'était pas négociable. Pour éclairer des décisions à fort impact, il avait besoin d'une intelligence de marché précise et d'analyses concurrentielles.

Une courbe d'apprentissage courte, un large éventail de cas d'utilisation

Graham Woods, responsable de la gouvernance des modèles, a fait face à un défi différent : il avait besoin d'une solution d'IA capable de double-vérifier les modèles internes de PayPal sans introduire de nouvelles erreurs. À l'échelle de l'organisation, la demande était simple : PayPal avait besoin d'un outil fiable, efficace et facile à apprendre capable de gérer tout, de la recherche de marché à la validation des données, avec un minimum de retouches.

L'approche de PayPal était délibérée. Pour Prakhar Mehrotra, responsable mondial de l'IA chez PayPal, « l'IA crée le plus de valeur lorsque les employés ont suffisamment confiance en elle pour l'utiliser dans les décisions qui comptent. Notre approche chez PayPal a consisté à bâtir cette confiance dès le départ, en donnant aux équipes accès aux meilleurs outils et formations, en laissant les résultats parler d'eux-mêmes et en utilisant ce que nous apprenons pour perfectionner la façon dont chacun de nous utilise l'IA. Les entreprises qui gagneront la prochaine décennie seront celles qui auront intégré l'IA assez profondément pour changer leur façon de penser et de travailler. L'objectif de PayPal n'est pas l'adoption de l'IA pour le plaisir de le faire, c'est de bâtir une main-d'œuvre où la maîtrise de l'IA est attendue et où chaque équipe avance avec la rapidité et la précision capables de changer les résultats. »

Adaptable à un large éventail de flux de travail

Les employés de PayPal ont trouvé que Perplexity était cohérent, précis et adaptable à divers flux de travail. Aujourd'hui, Keith utilise Perplexity Enterprise pour synthétiser rapidement des renseignements concurrentiels, des données de canaux et des tendances du marché en informations qui font avancer l'entreprise. Lorsqu'il a élaboré le dossier interne pour de nouvelles opportunités marketing, Perplexity a fourni tout ce dont il avait besoin, y compris des données d'engagement et des repères de l'industrie, en une seule conversation.

« Qu'il s'agisse de rapports sur la performance des canaux ou sur le secteur d'activité dans son ensemble, je sais que je peux faire confiance aux résultats que j'obtiens », dit-il. « Plutôt que de valider des centaines de sources fragmentées ou de m'appuyer sur des cabinets de recherche, je peux tester des idées en temps réel et participer à des réunions de direction avec des recommandations dont je sais qu'elles reposent sur des données vérifiables. Cela a fondamentalement changé notre façon d'aborder notre travail. »

Pour Graham, l'outil est devenu un partenaire clé « humain dans la boucle » dans son processus de validation. Il télécharge des transcriptions, examine l'interprétation de Perplexity et la recoupe avec les résultats du modèle interne de PayPal. Cela facilite grandement le traçage de la cause d'une mauvaise classification. S'agissait-il d'une faille logique, d'un problème de définition ou simplement de données désordonnées ? Désormais, il peut le savoir en quelques minutes.

Une piste claire pour enquêter plus avant

Pendant ce temps, Michael Abboud, surveillant des risques d'entreprise, utilise Perplexity Enterprise pour vérifier que les personnes et les entreprises sont exactement celles qu'elles prétendent être. Son travail comprend le recoupement des détails de propriété, l'identification d'entités non concordantes et le signalement de comptes suspects. Cela peut signifier jongler avec plusieurs onglets et des sources fragmentées. Désormais, en utilisant Perplexity, Michael travaille dans un seul flux de travail propre, avec des citations qui fournissent une piste claire lorsque quelque chose ne correspond pas.

PayPal a prouvé que l'adoption de l'IA à grande échelle ne doit pas nécessairement être lente. En donnant aux employés accès à une gamme d'outils d'IA et l'autonomie nécessaire pour les intégrer dans leurs propres flux de travail, PayPal a constaté une prise de décision plus confiante au sein de ses équipes.

Confiance, rapidité et échelle

Aujourd'hui, plus de 3 700 employés utilisent Perplexity Enterprise chaque semaine. La plateforme aide les équipes à avancer rapidement et à prendre des décisions plus confiantes sans externaliser le travail ni augmenter les effectifs.

Pour Graham, ce qui prenait autrefois une journée entière de vérification manuelle ne prend plus qu'une fraction du temps. Il a utilisé Perplexity Enterprise pour reconstruire son centre de gouvernance Microsoft SharePoint et cartographier le cycle de vie complet du modèle via un tableau Miro. Ce travail lui a valu un prix interne et l'a conduit à se voir assigner un deuxième centre avec la haute direction.

« Perplexity nous donne la logique derrière chaque résultat, et c'est ce qui nous permet d'avancer en toute confiance », dit-il. « Grâce à lui, nous passons beaucoup moins de temps à valider et plus de temps à élaborer des stratégies. »

Conseils pour améliorer les flux de travail

Conseil 1 - Prioriser la confiance : La solution d'IA que vous adoptez doit inspirer confiance en étant vérifiable et sujette à audit. Offrez à vos employés une solution qui leur permet de vérifier les résultats à l'aide de citations et de poser facilement des questions de suivi.

Conseil 2 - Intégrer l'IA dans les flux de travail existants : Intégrez l'IA à votre pile technologique actuelle et à vos plateformes de collaboration. Moins les employés font face à des frictions, plus l'adoption réelle et le retour sur investissement mesurable suivent rapidement.

Conseil 3 - Promouvoir l'IA comme un amplificateur de capacités : en déchargeant les tâches de recherche, de validation et de documentation, l'IA peut libérer les gens pour qu'ils consacrent plus de temps à l'élaboration de stratégies et à l'innovation.