Como o PayPal capacita equipes globais a trabalhar com mais rapidez e precisão usando o Perplexity

Em uma empresa do porte do PayPal, convencer dezenas de milhares de funcionários a adotar a IA não é pouca coisa. Com equipes abrangendo marketing, ciência de dados, gerenciamento de riscos e controle de modelos em mais de 200 mercados, implementar a IA poderia facilmente ter significado meses de slides de treinamento, projetos-piloto e adoção parcial.

Mas o PayPal adotou uma abordagem diferente: deu aos funcionários acesso a várias soluções de IA e permitiu que eles escolhessem a que melhor funcionava para suas necessidades. Para Keith Swiderski, Líder de Fluência e Transformação em IA do PayPal, a precisão era inegociável. Para embasar decisões de alto impacto, ele precisava de inteligência de mercado precisa e análise competitiva.

Uma curva de aprendizado curta, uma ampla gama de casos de uso

O Líder de Governança de Modelos, Graham Woods, enfrentou um desafio diferente: ele precisava de uma solução de IA que pudesse verificar duplamente os modelos internos do PayPal sem introduzir novos erros. Em toda a organização, o pedido era simples: o PayPal precisava de algo confiável, eficiente e fácil de aprender que pudesse lidar com tudo, desde pesquisa de mercado até validação de dados, com o mínimo de retrabalho.

A abordagem do PayPal foi proposital. Para Prakhar Mehrotra, Chefe Global de IA do PayPal, "a IA gera o maior valor quando os funcionários confiam nela o suficiente para usá-la em decisões que importam. Nossa abordagem no PayPal tem sido construir essa confiança desde a base, dando às equipes acesso às melhores ferramentas e treinamentos, deixando os resultados falarem por si mesmos e usando o que aprendemos para amadurecer como cada um de nós usa a IA. As empresas que vencerem na próxima década serão aquelas que integraram a IA tão profundamente que ela mudou a forma como pensam e trabalham. O objetivo do PayPal não é a adoção da IA por si só, mas construir uma força de trabalho onde a fluência em IA seja esperada e onde cada equipe se mova com a velocidade e a precisão que podem mudar os resultados."

Adaptável a uma ampla gama de fluxos de trabalho

Os funcionários do PayPal descobriram que o Perplexity era consistente, preciso e adaptável a uma variedade de fluxos de trabalho. Hoje, Keith usa o Perplexity Enterprise para destilar rapidamente inteligência competitiva, dados de canais e tendências de mercado em insights que impulsionam os negócios. Quando ele construiu o caso interno para novas oportunidades de marketing, o Perplexity entregou tudo o que ele precisava, incluindo dados de engajamento e benchmarks do setor em uma única conversa.

"Seja relatando o desempenho de canais ou o setor de negócios como um todo, sei que posso confiar nos resultados que estou obtendo", diz ele. "Em vez de validar centenas de fontes fragmentadas ou depender de empresas de pesquisa, posso testar ideias em tempo real e participar de reuniões de liderança com recomendações que sei estarem baseadas em dados verificáveis. Isso mudou fundamentalmente a forma como abordamos nosso trabalho."

Para Graham, a ferramenta se tornou um parceiro fundamental "humano no circuito" em seu processo de validação. Ele faz upload de transcrições, revisa a interpretação do Perplexity e a cruza com a saída do modelo interno do PayPal. Isso torna muito mais fácil rastrear como ocorreu uma sua classificação incorreta. Foi uma falha de lógica, um problema de definição ou apenas dados desorganizados? Agora, ele consegue descobrir em minutos.

Um rastro claro para investigações adicionais

Enquanto isso, o Monitor de Riscos da Enterprise, Michael Abboud, usa o Perplexity Enterprise para verificar se pessoas e empresas são exatamente quem afirmam ser. Seu trabalho inclui o cruzamento de detalhes de propriedade, a identificação de entidades incompatíveis e a sinalização de contas suspeitas. Isso pode significar malabarismo com várias guias e fontes fragmentadas. Agora, ao usar o Perplexity, o Michael trabalha em um fluxo de trabalho limpo, com citações que fornecem um rastro claro quando algo não faz sentido.

O PayPal provou que a adoção de IA em grande escala não precisa ser lenta. Ao dar aos funcionários acesso a uma variedade de ferramentas de IA e autonomia para integrá-las em seus próprios fluxos de trabalho, o PayPal viu uma tomada de decisão mais confiante em suas equipes.

Confiança, velocidade e escala

Hoje, mais de 3.700 funcionários usam o Perplexity Enterprise semanalmente. A plataforma ajuda as equipes a agirem rapidamente e a tomarem decisões mais confiantes sem terceirizar o trabalho ou adicionar novos funcionários.

Para Graham, o que antes levava um dia inteiro de verificação manual agora leva uma fração do tempo. Ele usou o Perplexity Enterprise para reconstruir seu hub de governança do Microsoft SharePoint e mapear o ciclo de vida completo do modelo por meio de um quadro do Miro. O trabalho lhe rendeu um prêmio interno e levou à atribuição de um segundo hub com a alta liderança.

"O Perplexity nos dá a lógica por trás de cada resultado, e é isso que nos permite avançar com confiança", diz ele. "Com ele, gastamos muito menos tempo validando e mais tempo estrategizando."

Dicas para melhorar os fluxos de trabalho

Dica 1 - Priorize a confiança: A solução de IA que você adotar deve construir confiança sendo verificável e auditável. Dê aos seus funcionários uma solução que permita verificar os resultados com citações e fazer perguntas de acompanhamento facilmente.

Dica 2 - Incorpore a IA nos fluxos de trabalho existentes: Integre a IA à sua pilha de tecnologia atual e plataformas de colaboração. Quanto menos atrito os funcionários enfrentarem, mais rápido ocorrerá a adoção real e o ROI mensurável.

Dica 3 - Promova a IA como um expansor de capacidade: Ao descarregar tarefas de pesquisa, validação e documentação, a IA pode liberar as pessoas para dedicarem mais tempo a estratégias e inovações.