PayPal कैसे Perplexity के साथ वैश्विक टीमों को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से काम करने के लिए सशक्त बनाता है

PayPal जैसी कंपनी में, हज़ारों कर्मचारियों को AI अपनाने के लिए मनाना कोई आसान काम नहीं है। मार्केटिंग, डेटा साइंस, रिस्क मैनेजमेंट और मॉडल कंट्रोल जैसे क्षेत्रों में फैली 200 से अधिक बाज़ारों की टीमों के साथ, AI को लागू करने का मतलब आसानी से महीनों के प्रशिक्षण, पायलट प्रोजेक्ट और आंशिक रूप से अपनाने में बदल सकता था।

लेकिन PayPal ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया: इसने कर्मचारियों को कई AI समाधानों तक पहुँच प्रदान की और उन्हें यह चुनने दिया कि उनके लिए सबसे अच्छा क्या काम करता है। PayPal के AI फ्लुएंसी और ट्रांसफॉर्मेशन लीड, कीथ स्विडरस्की के लिए सटीकता से कोई समझौता नहीं किया जा सकता था। प्रभावशाली निर्णय लेने के लिए, उन्हें सटीक बाज़ार आसूचना और प्रतिस्पर्धी विश्लेषण की आवश्यकता थी।

एक छोटा लर्निंग कर्व, उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला

मॉडल गवर्नेंस लीड, ग्राहम वुड्स, एक अलग चुनौती का सामना कर रहे थे: उन्हें एक ऐसे AI समाधान की आवश्यकता थी जो PayPal के इन-हाउस मॉडलों को बिना किसी नई त्रुटि के दोबारा जाँच सके। पूरी संस्था में, मांग सरल थी: PayPal को कुछ ऐसा विश्वसनीय, कुशल और सीखने में आसान चाहिए था जो बाज़ार अनुसंधान से लेकर डेटा सत्यापन तक सब कुछ संभाल सके, जिसमें बहुत कम सुधार की आवश्यकता हो।

PayPal का दृष्टिकोण योजनाबद्ध था। PayPal के AI के ग्लोबल हेड, प्रखर मेहरोत्रा के लिए, "AI तब सबसे अधिक मूल्य पैदा करता है जब कर्मचारी उस पर इतना भरोसा करते हैं कि वे महत्वपूर्ण निर्णयों में इसका उपयोग कर सकें। PayPal में हमारा दृष्टिकोण उस विश्वास को शुरू से बनाना रहा है, टीमों को सर्वोत्तम उपकरण और प्रशिक्षण तक पहुँच देना, परिणामों को खुद बोलने देना, और हम जो सीखते हैं उसका उपयोग यह परिपक्व करने के लिए करना कि हम में से प्रत्येक AI का उपयोग कैसे करता है। जो कंपनियां अगले दशक में जीतेंगी, वे वही होंगी जिन्होंने AI को इतना गहराई से शामिल किया कि इसने उनके सोचने और काम करने के तरीके को बदल दिया। PayPal का लक्ष्य केवल AI को अपनाना नहीं है, बल्कि एक ऐसा कार्यबल बनाना है जहाँ AI दक्षता की अपेक्षा की जाती है, और जहाँ हर टीम ऐसी गति और सटीकता के साथ आगे बढ़ती है जो परिणामों को बदल सकती है।"

वर्कफ़्लो की एक विस्तृत श्रृंखला में अनुकूलनीय

PayPal के कर्मचारियों ने Perplexity को वर्कफ़्लो की एक श्रृंखला में सुसंगत, सटीक और अनुकूलनीय पाया। आज, कीथ प्रतिस्पर्धी आसूचना, चैनल डेटा और बाज़ार के रुझानों को उन अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए Perplexity Enterprise का उपयोग करते हैं जो व्यवसाय को आगे बढ़ाते हैं। जब उन्होंने नए मार्केटिंग अवसरों के लिए आंतरिक मामला तैयार किया, तो Perplexity ने वह सब कुछ प्रदान किया जिसकी उन्हें आवश्यकता थी, जिसमें एक ही बातचीत में जुड़ाव डेटा और उद्योग बेंचमार्क शामिल थे।

वे कहते हैं, "चाहे वह चैनल प्रदर्शन पर रिपोर्टिंग हो या पूरे व्यावसायिक क्षेत्र पर, मुझे पता है कि मुझे जो आउटपुट मिल रहा है, मैं उस पर भरोसा कर सकता हूँ।" "सैकड़ों खंडित स्रोतों को मान्य करने या अनुसंधान फर्मों पर निर्भर रहने के बजाय, मैं वास्तविक समय में विचारों का परीक्षण कर सकता हूँ और उन अनुशंसाओं के साथ नेतृत्व बैठकों में जा सकता हूँ जिनके बारे में मैं जानता हूँ कि वे सत्यापन योग्य डेटा पर आधारित हैं। इसने मौलिक रूप से हमारे काम करने के तरीके को बदल दिया है।"

ग्राहम के लिए, यह उपकरण उनकी सत्यापन प्रक्रिया में एक प्रमुख "ह्यूमन-इन-द-लूप" भागीदार बन गया है। वह ट्रांसक्रिप्ट अपलोड करते हैं, Perplexity की व्याख्या की समीक्षा करते हैं, और इसे PayPal के आंतरिक मॉडल आउटपुट के साथ क्रॉस-चेक करते हैं। इससे यह पता लगाना बहुत आसान हो जाता है कि गलत वर्गीकरण कैसे हुआ। क्या यह तर्क में कमी थी, परिभाषा का मुद्दा था, या सिर्फ अव्यवस्थित डेटा? अब, वह मिनटों में बता सकते हैं।

आगे की जांच के लिए एक स्पष्ट निशान

इस बीच, एंटरप्राइज़ रिस्क मॉनिटर, माइकल एबौड, यह सत्यापित करने के लिए Perplexity Enterprise का उपयोग करते हैं कि लोग और व्यवसाय वास्तव में वही हैं जिनका वे दावा करते हैं। उनके काम में स्वामित्व विवरणों को क्रॉस-रेफरेंस करना, बेमेल संस्थाओं की पहचान करना और संदिग्ध खातों को चिह्नित करना शामिल है। इसका मतलब कई टैब और खंडित स्रोतों का प्रबंधन करना हो सकता है। अब, Perplexity का उपयोग करके, माइकल एक साफ वर्कफ़्लो में काम करते हैं, जिसमें उद्धरण शामिल हैं जो कुछ भी समझ में न आने पर एक स्पष्ट निशान प्रदान करते हैं।

PayPal ने साबित कर दिया कि बड़े पैमाने पर AI को अपनाने की गति धीमी होने की आवश्यकता नहीं है। कर्मचारियों को AI उपकरणों की एक श्रृंखला तक पहुँच और उन्हें अपने स्वयं के वर्कफ़्लो में एकीकृत करने की स्वायत्तता देकर, PayPal ने अपनी टीमों में अधिक आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने की प्रक्रिया देखी।

विश्वास, गति और पैमाना

आज, 3,700 से अधिक कर्मचारी साप्ताहिक रूप से Perplexity Enterprise का उपयोग करते हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म टीमों को काम को आउटसोर्स किए बिना या कर्मचारियों की संख्या बढ़ाए बिना तेज़ी से आगे बढ़ने और अधिक आत्मविश्वासपूर्ण निर्णय लेने में मदद करता है।

ग्राहम के लिए, जिसमें पहले मैनुअल जाँच का पूरा दिन लगता था, अब उसमें समय का एक छोटा हिस्सा लगता है। उन्होंने अपने Microsoft SharePoint गवर्नेंस हब को फिर से बनाने और Miro बोर्ड के माध्यम से पूर्ण मॉडल जीवनचक्र को मैप करने के लिए Perplexity Enterprise का उपयोग किया। इस काम ने उन्हें एक आंतरिक पुरस्कार दिलाया और वरिष्ठ नेतृत्व के साथ एक दूसरा हब सौंपे जाने के लिए प्रेरित किया।

वे कहते हैं, "Perplexity हमें प्रत्येक आउटपुट के पीछे का तर्क देता है, और यही वह चीज़ है जो हमें आत्मविश्वास के साथ आगे बढ़ने देती है। इसके साथ, हम सत्यापन में बहुत कम समय बिताते हैं और रणनीतिक योजना बनाने में अधिक समय देते हैं।"

वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने के लिए सुझाव

सुझाव 1 - विश्वास को प्राथमिकता दें: आपके द्वारा अपनाया गया AI समाधान सत्यापन योग्य और ऑडिट योग्य होकर विश्वास का निर्माण करना चाहिए। अपने कर्मचारियों को एक ऐसा समाधान दें जो उन्हें उद्धरणों के साथ परिणामों को सत्यापित करने और आसानी से अनुवर्ती प्रश्न पूछने की अनुमति दे।

सुझाव 2 - मौजूदा वर्कफ़्लो में AI बनाएं: AI को अपने वर्तमान तकनीकी स्टैक और सहयोग प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करें। कर्मचारी जितनी कम बाधाओं का सामना करेंगे, वास्तविक गोद लेने और मापने योग्य ROI उतनी ही तेज़ी से प्राप्त होगा।

सुझाव 3 - AI को क्षमता विस्तारक के रूप में बढ़ावा दें: अनुसंधान, सत्यापन और प्रलेखन कार्यों को कम करके, AI लोगों को रणनीतिक योजना बनाने और नवाचार करने के लिए अधिक समय देने के लिए मुक्त कर सकता है।