Kako PayPal osnažuje globalne timove da rade brže i preciznije uz Perplexity

U tvrtki veličine PayPala nagovaranje desetaka tisuća zaposlenika da prihvate umjetnu inteligenciju nije mali pothvat. S timovima koji obuhvaćaju marketing, podatkovnu znanost, upravljanje rizicima i kontrolu modela na više od 200 tržišta, uvođenje umjetne inteligencije lako je moglo značiti mjesece prezentacija s obukama, pilot-projekata i djelomičnog usvajanja.

No PayPal je primijenio drugačiji pristup: omogućio je zaposlenicima pristup višestrukim rješenjima umjetne inteligencije i prepustio im da odaberu ono što im najbolje odgovara. Za Keitha Swiderskog, PayPalovog voditelja za uvođenje i primjenu umjetne inteligencije, točnost nije bila predmet pregovora. Kako bi donosio odluke s velikim utjecajem, bile su mu potrebne točne tržišne informacije i konkurentska analiza.

Kratka krivulja učenja, širok raspon slučajeva upotrebe

Voditelj upravljanja modelima Graham Woods suočio se s drugačijim izazovom: trebala mu je rješenje s umjetnom inteligencijom koje može dvaput provjeriti PayPalove interne modele bez uvođenja novih pogrešaka. U cijeloj organizaciji zahtjev je bio jednostavan: PayPal je trebao nešto pouzdano, učinkovito i lako za učenje što može obraditi sve od istraživanja tržišta do provjere valjanosti podataka, uz minimalno ponavljanje posla.

PayPalov pristup bio je namjeran. Za Prakhara Mehrotru, PayPalovog globalnog voditelja za umjetnu inteligenciju, "umjetna inteligencija stvara najveću vrijednost kada joj zaposlenici dovoljno vjeruju da je koriste u važnim odlukama. Naš pristup u PayPalu bio je izgraditi to povjerenje od temelja, dajući timovima pristup najboljim alatima i obukama, dopuštajući da rezultati govore sami za sebe i koristeći ono što naučimo kako bismo usavršili način na koji svatko od nas koristi umjetnu inteligenciju. Tvrtke koje će pobijediti u sljedećem desetljeću bit će one koje su dovoljno duboko ugradile umjetnu inteligenciju da je promijenila način na koji razmišljaju i rade. PayPalov cilj nije usvajanje umjetne inteligencije radi nje same, već izgradnja radne snage u kojoj se očekuje poznavanje umjetne inteligencije i u kojoj se svaki tim kreće brzinom i preciznošću koje mogu promijeniti ishode."

Prilagodljivo u širokom rasponu tijekova rada

Zaposlenici PayPala otkrili su da je Perplexity dosljedan, točan i prilagodljiv u rasponu tijekova rada. Danas Keith koristi Perplexity Enterprise kako bi brzo sažeo konkurentsku inteligenciju, podatke o kanalima i tržišne trendove u uvide koji tjeraju posao naprijed. Kada je gradio interni slučaj za nove marketinške prilike, Perplexity je isporučio sve što mu je trebalo, uključujući podatke o angažmanu i industrijske mjerila u jednom razgovoru.

"Bilo da se radi o izvješćivanju o uspješnosti kanala ili poslovnom sektoru u cjelini, znam da mogu vjerovati rezultatima koje dobivam", kaže. "Umjesto da potvrđujem stotine rascjepkanih izvora ili se oslanjam na istraživačke tvrtke, mogu u stvarnom vremenu testirati ideje pod pritiskom i ući na sastanke vodstva s preporukama za koje znam da se temelje na provjerljivim podacima. To je iz temelja promijenilo način na koji pristupamo svom poslu."

Za Grahama je alat postao ključni partner „s čovjekom u petlji” u njegovom procesu provjere valjanosti. Učitava prijepise, pregledava tumačenje Perplexityja i unakrsno ih provjerava s izlazom PayPalovog internog modela. Zbog toga je znatno lakše pratiti kako je došlo do pogrešne klasifikacije. Je li to bio logički nedostatak, problem s definicijom ili samo neuredni podaci? Sada to može saznati u nekoliko minuta.

Jasan trag za daljnju istragu

U međuvremenu, nadzornik rizika za Enterprise, Michael Abboud, koristi Perplexity Enterprise kako bi potvrdio da su ljudi i tvrtke upravo ono za što se predstavljaju. Njegov rad uključuje unakrsno referenciranje pojedinosti o vlasništvu, identificiranje neusklađenih subjekata i označavanje sumnjivih računa. To može značiti žongliranje s više kartica i rascjepkanih izvora. Sada, koristeći Perplexity, Michael radi u jednom čistom tijeku rada, s citatima koji pružaju jasan trag kada se nešto ne zbraja.

PayPal je dokazao da usvajanje umjetne inteligencije velikih razmjera ne mora ići sporo. Dajući zaposlenicima pristup nizu alata umjetne inteligencije i autonomiju da ih integriraju u vlastite tijekove rada, PayPal je vidio sigurnije donošenje odluka u svojim timovima.

Povjerenje, brzina i opseg

Danas više od 3700 zaposlenika tjedno koristi Perplexity Enterprise. Platforma pomaže timovima da se kreću brzo i donose sigurnije odluke bez vanjskog izvođenja poslova ili dodavanja zaposlenika.

Za Grahama ono što je nekada zahtijevalo cijeli dan ručne provjere sada traje djelić tog vremena. Iskoristio je Perplexity Enterprise kako bi ponovno izgradio svoje središte za upravljanje Microsoft SharePointom i preslikao cijeli životni ciklus modela kroz Miro ploču. Taj mu je rad donio internu nagradu i doveo do toga da mu je dodijeljeno drugo središte s višim vodstvom.

"Perplexity nam daje obrazloženje iza svakog rezultata, i to nam omogućuje da se krećemo s povjerenjem", kaže. "S njim provodimo znatno manje vremena na provjeru valjanosti, a više vremena na kreiranje strategije."

Savjeti za poboljšanje tijekova rada

Savjet 1 – Dajte prednost povjerenju: Rješenje s umjetnom inteligencijom koje usvojite mora graditi povjerenje tako što će biti provjerljivo i revizorski dokumentirano. Omogućite svojim zaposlenicima rješenje koje im omogućuje provjeru rezultata s citatima i jednostavno postavljanje naknadnih pitanja.

Savjet 2 – Ugradite umjetnu inteligenciju u postojeće tijekove rada: Integrirajte umjetnu inteligenciju u svoj trenutni tehnološki skup i platforme za suradnju. Što se s manje trenja zaposlenici suočavaju, to brže dolazi do stvarnog usvajanja i mjerljivog povrata ulaganja.

Savjet 3 – Promičite umjetnu inteligenciju kao proširivač sposobnosti: Prepuštanjem zadataka istraživanja, provjere valjanosti i dokumentiranja, umjetna inteligencija može osloboditi ljude da provode više vremena u osmišljavanju strategija i inovacijama.