Hvordan PayPal gir globale team kraft til å arbeide raskere og mer nøyaktig med Perplexity

I et selskap på størrelse med PayPal er det ingen liten prestasjon å overbevise ti tusenvis av ansatte om å ta i bruk KI. Med team fordelt på markedsføring, datavitenskap, risikostyring og modellkontroll i over 200 markeder kunne en utrulling av KI lett ha betydd måneder med treningslysbilder, piloter og delvis adopsjon.

Men PayPal tok en annen tilnærming: Selskapet ga ansatte tilgang til flere KI-løsninger og lot dem velge hva som fungerte best for dem. For Keith Swiderski, PayPals sjef for KI-flyt og transformasjon, var nøyaktighet ikke til til å diskutere. For å underbygge beslutninger med stor innvirkning trengte han nøyaktig markedsintelligens og konkurranseanalyse.

Kort læringskurve, et bredt spekter av bruksområder

Graham Woods, leder for modellstyring, sto overfor en annen utfordring: Han trengte en KI-løsning som kunne dobbeltsjekke PayPals egne modeller uten å introdusere nye feil. På tvers av organisasjonen var forespørselen enkel: PayPal trengte noe pålitelig, effektivt og enkelt å lære som kunne håndtere alt fra markedsundersøkelser til datavalidering, med minimalt med omarbeid.

PayPals tilnærming var bevisst. For Prakhar Mehrotra, PayPals globale sjef for KI, "skaper KI mest verdi når ansatte stoler på den nok til å bruke den i beslutninger som betyr noe. Vår tilnærming hos PayPal har vært å bygge den tilliten fra grunnen av, gi team tilgang til de beste verktøyene og opplæringene, la resultatene tale for seg selv, og bruke det vi lærer til å modne hvordan hver og en av oss bruker KI. Selskaper som vinner det neste tiåret, vil være de som har integrert KI dypt nok til at det endret måten de tenker og arbeider på. PayPals mål er ikke KI-adopsjon for sin egen skyld, det er å bygge en arbeidsstyrke der KI-flyt forventes, og der alle team beveger seg med den hastigheten og presisjonen som kan endre resultater."

Tilpasset på tvers av et bredt spekter av arbeidsflyter

PayPal-ansatte fant ut at Perplexity er konsekvent, nøyaktig og tilpassbar på tvers av en rekke arbeidsflyter. I dag bruker Keith Perplexity Enterprise til raskt å destillere konkurranseinformasjon, kanaldata og markeds- og trenddata til innsikt som bringer virksomheten fremover. Da han bygde den interne saken for nye markedsføringsmuligheter, leverte Perplexity alt han trengte, inkludert engasjementsdata og bransjebenchmarks, i en enkelt samtale.

"Enten det gjelder rapportering om kanalytelse eller næringslivet generelt, vet jeg at jeg kan stole på resultatene jeg får," sier han. "I stedet for å validere hundrevis av fragmenterte kilder eller støtte seg på forskningsfirmaer, kan jeg trykkteste ideer i sanntid og gå inn i ledermøter med anbefalinger jeg vet er forankret i verifiserbare data. Det har fundamentalt endret måten vi nærmer oss arbeidet vårt på."

For Graham har verktøyet blitt en nøkkelpartner i valideringsprosessen med "mennesket i loop". Han laster opp transkripsjoner, gjennomgår Perplexitys tolkning og kryssjekker den med PayPals interne modellutgang. Det gjør det mye enklere å spore hvordan en feilklassifisering skjedde. Var det en logikkfeil, et definisjonsspørsmål eller bare rotete data? Nå kan han se det på få minutter.

Et tydelig spor for videre undersøkelser

I mellomtiden bruker Michael Abboud, som overvåker bedriftsrisiko, Perplexity Enterprise til å bekrefte at personer og bedrifter er nøyaktig de de utgir seg for å være. Arbeidet hans omfatter kryssreferanser til eierskapsdetaljer, identifisering av feilmatchede enheter og flagging av mistenkelige kontoer. Dette kan bety å sjonglere flere faner og fragmenterte kilder. Ved å bruke Perplexity arbeider Michael nå i én ren arbeidsflyt, med kilder som gir et tydelig spor når noe ikke stemmer.

PayPal beviste at storskala KI-adopsjon ikke trenger å bevege seg sakte. Ved å gi ansatte tilgang til en rekke KI-verktøy og autonomien til å integrere dem i sine egne arbeidsflyter, så PayPal mer selvsikker beslutningstaking på tvers av sine team.

Tillit, fart og skala

I dag bruker over 3 700 ansatte Perplexity Enterprise ukentlig. Plattformen hjelper team med å bevege seg raskt og ta mer selvsikre beslutninger uten å sette bort arbeid eller øke antall ansatte.

For Graham tar det som før tok en full dag med manuell sjekking, nå en brøkdel av tiden. Han brukte Perplexity Enterprise til å gjenoppbygge sin Microsoft SharePoint-styringshub og kartlegge hele modellens livssyklus gjennom et Miro-tavle. Arbeidet ga ham en intern pris og førte til at han ble tildelt en ekstra hub med toppledelsen.

"Perplexity gir oss begrunnelsen bak hvert resultat, og det er det som gjør at vi kan bevege oss med selvtillit," sier han. "Med den bruker vi mye mindre tid på å validere og mer tid på å legge strategier."

Tips for å forbedre arbeidsflyter

Tips 1 – Prioriter tillit: KI-løsningen du tar i bruk, må bygge tillit ved å være verifiserbar og reviderbar. Gi de ansatte en løsning som lar dem verifisere resultater med kilder og enkelt stille oppfølgingsspørsmål.

Tips 2 – Bygg inn KI i eksisterende arbeidsflyter: Integrer KI i din nåværende teknologipakke og samarbeidsplattformer. Jo mindre friksjon de ansatte møter, desto raskere følger reell adopsjon og målbar avkastning.

Tips 3 – Fremhev KI som en kapasitetsutvider: Ved å avlaste forsknings-, validerings- og dokumentasjonsoppgaver kan KI frigjøre tid slik at folk kan bruke mer tid på strategi og innovasjon.