PayPal이 Perplexity를 통해 글로벌 팀의 업무 속도와 정확성을 높이는 방법

PayPal과 같이 규모가 큰 기업에서 수만 명의 직원들이 AI를 도입하도록 설득하는 일은 결코 쉬운 과제가 아닙니다. 마케팅, 데이터 과학, 리스크 관리, 모델 제어 등 200개 이상의 시장에 걸쳐 있는 팀들을 고려할 때, AI 도입은 자칫하면 수개월에 걸친 교육 자료 배포, 파일럿 운영, 부분적 도입에 그칠 수도 있었습니다.

하지만 PayPal은 다른 방식을 택했습니다. 직원들에게 다양한 AI 솔루션에 대한 접근 권한을 부여하고 각자에게 가장 효과적인 도구를 선택하도록 한 것입니다. PayPal의 AI 유창성 및 전환 책임자인 Keith Swiderski에게 정확성은 양보할 수 없는 기준이었습니다. 그는 영향력 있는 결정을 내리기 위해 정확한 시장 정보와 경쟁사 분석이 필요했습니다.

짧은 학습 곡선, 광범위한 활용 사례

모델 거버넌스 책임자인 Graham Woods는 또 다른 과제에 직면했습니다. 그는 새로운 오류를 발생시키지 않으면서 PayPal의 사내 모델을 이중으로 검증할 수 있는 AI 솔루션이 필요했습니다. 조직 전반에 걸친 요구 사항은 간단했습니다. 시장 조사부터 데이터 검증까지 최소한의 재작업으로 처리할 수 있는 신뢰할 수 있고 효율적이며 배우기 쉬운 도구가 필요했습니다.

PayPal의 이러한 접근 방식은 의도된 것이었습니다. PayPal의 글로벌 AI 책임자인 Prakhar Mehrotra는 다음과 같이 말합니다. "AI는 직원들이 중요한 의사결정에 사용할 만큼 신뢰할 때 가장 큰 가치를 창출합니다. PayPal의 접근 방식은 이러한 신뢰를 기반부터 구축하는 것이었습니다. 팀에 최고의 도구와 교육을 제공하고, 결과가 스스로 입증되도록 하며, 배운 내용을 활용하여 각자의 AI 활용 역량을 성숙시키는 것입니다. 향후 10년을 주도할 기업은 AI를 깊이 내재화하여 사고방식과 업무 방식을 변화시킨 기업이 될 것입니다. PayPal의 목표는 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라, AI 활용 능력이 당연시되고 모든 팀이 결과를 바꿀 수 있는 속도와 정확성으로 움직이는 인력을 구축하는 것입니다."

다양한 워크플로우에 적응 가능

PayPal 직원들은 Perplexity가 일관되고 정확하며 다양한 워크플로우에 적응할 수 있다는 것을 확인했습니다. 오늘날 Keith는 Perplexity Enterprise를 사용하여 경쟁사 정보, 채널 데이터, 시장 동향을 신속하게 비즈니스 인사이트로 요약합니다. 그는 새로운 마케팅 기회에 대한 내부 사례를 구축할 때, Perplexity를 통해 참여 데이터와 업계 벤치마크를 포함하여 필요한 모든 정보를 단일 대화 내에서 확인했습니다.

"채널 성과나 비즈니스 부문 전반에 대한 보고를 할 때, 제가 얻는 결과물을 신뢰할 수 있다는 것을 알고 있습니다."라고 그는 말합니다. "수백 개의 파편화된 소스를 검증하거나 연구 기관에 의존하는 대신, 실시간으로 아이디어를 테스트하고 검증 가능한 데이터에 기반한 권장 사항을 가지고 리더십 회의에 참석할 수 있습니다. 이는 우리의 업무 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다."

Graham에게 이 도구는 검증 과정에서 핵심적인 "인간 개입(human-in-the-loop)" 파트너가 되었습니다. 그는 대화 내용을 업로드하고 Perplexity의 해석을 검토한 뒤, 이를 PayPal의 내부 모델 결과와 교차 검증합니다. 덕분에 오분류가 발생한 원인을 추적하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다. 논리적 오류였는지, 정의 문제였는지, 아니면 단순히 정리되지 않은 데이터였는지, 이제는 몇 분 안에 파악할 수 있습니다.

심층 조사를 위한 명확한 근거 추적

한편, 기업 리스크 모니터인 Michael Abboud는 Perplexity Enterprise를 사용하여 개인 및 기업의 신원을 확인합니다. 그의 업무에는 소유권 세부 정보 대조, 불일치 엔터티 식별, 의심스러운 계정 표시 등이 포함됩니다. 이는 여러 탭을 오가며 파편화된 소스를 다뤄야 하는 작업일 수 있습니다. 이제 Michael은 Perplexity를 사용하여 단일화된 워크플로우 내에서 작업하며, 문제가 발생했을 때 명확한 추적 경로를 제공하는 출처를 활용합니다.

PayPal은 대규모 AI 도입이 반드시 느리게 진행될 필요는 없음을 증명했습니다. 직원들에게 다양한 AI 도구에 대한 접근 권한을 제공하고 스스로 워크플로우에 통합할 수 있는 자율성을 부여함으로써, PayPal은 팀 전반에서 더욱 자신감 있는 의사결정을 이끌어냈습니다.

신뢰, 속도, 그리고 규모

오늘날 3,700명 이상의 직원이 매주 Perplexity Enterprise를 사용합니다. 이 플랫폼은 외부 인력 활용이나 인력 충원 없이도 팀이 신속하게 움직이고 더 자신감 있게 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

Graham의 경우, 예전에는 수동 검증으로 꼬박 하루가 걸리던 일이 이제는 훨씬 짧은 시간 안에 완료됩니다. 그는 Perplexity Enterprise를 사용하여 Microsoft SharePoint 거버넌스 허브를 재구축하고 Miro 보드를 통해 전체 모델 수명 주기를 매핑했습니다. 이 성과로 그는 내부 포상을 받았으며 경영진으로부터 두 번째 허브를 담당하게 되었습니다.

"Perplexity는 모든 결과물에 대한 근거를 제공하며, 이것이 바로 우리가 자신 있게 업무를 수행할 수 있게 해주는 요소입니다."라고 그는 말합니다. "이 덕분에 검증에 소요되는 시간은 훨씬 줄고 전략 수립에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다."

워크플로우 개선을 위한 팁

팁 1 - 신뢰 우선: 도입하는 AI 솔루션은 검증 가능하고 감사가 가능하여 신뢰를 구축할 수 있어야 합니다. 직원들에게 출처를 통해 결과를 확인하고 쉽게 후속 질문을 던질 수 있는 솔루션을 제공하십시오.

팁 2 - 기존 워크플로우에 AI 구축: 현재 사용 중인 기술 스택 및 협업 플랫폼에 AI를 통합하십시오. 직원이 겪는 마찰이 적을수록 실제 도입과 측정 가능한 ROI가 더 빠르게 나타납니다.

팁 3 - AI를 역량 확장 도구로 홍보: 조사, 검증 및 문서화 작업을 자동화함으로써 AI는 사람들이 전략 수립과 혁신에 더 많은 시간을 할애할 수 있도록 지원합니다.