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

Em uma empresa do porte do PayPal, convencer dezenas de milhares de funcionários a adotar a IA não é uma tarefa simples. Com equipes abrangendo marketing, ciência de dados, gestão de riscos e controle de modelos em mais de 200 mercados, a implementação da 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 múltiplas soluções de IA e permitiu que escolhessem o que funcionava melhor para eles. Para Keith Swiderski, Líder de Fluência e Transformação em IA do PayPal, a precisão era inegociável. Para fundamentar 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 os modelos internos do PayPal sem introduzir novos erros. Em toda a organização, a solicitação 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 intencional. Para Prakhar Mehrotra, Chefe Global de IA do PayPal, "a IA cria o maior valor quando os funcionários confiam nela o suficiente para usá-la em decisões importantes. Nossa abordagem no PayPal tem sido construir essa confiança desde a base, dando às equipes acesso às melhores ferramentas e treinamentos, deixando que os resultados falem por si mesmos e usando o que aprendemos para amadurecer a maneira como cada um de nós usa a IA. As empresas que vencerem na próxima década serão aquelas que incorporaram a IA profundamente o suficiente para mudar a forma como pensam e trabalham. O objetivo do PayPal não é a adoção da IA pela adoção em si, é construir uma força de trabalho onde a fluência em IA seja esperada e onde cada equipe se mova com a velocidade e precisão que podem mudar os resultados."

Adaptável a uma ampla gama de fluxos de trabalho

Os funcionários do PayPal descobriram que o Perplexity é consistente, preciso e adaptável a uma série 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 movem os negócios para frente. Quando ele criou 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 do setor empresarial 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 que estão fundamentadas em dados verificáveis. Isso mudou fundamentalmente a maneira como abordamos nosso trabalho.”

Para Graham, a ferramenta tornou-se um importante parceiro de “human-in-the-loop” em seu processo de validação. Ele faz o upload de transcrições, revisa a interpretação do Perplexity e a confronta com os resultados dos modelos internos do PayPal. Isso torna muito mais fácil rastrear como uma classificação incorreta aconteceu. Foi uma falha de lógica, um problema de definição ou apenas dados confusos? Agora, ele pode identificar em minutos.

Um rastro claro para investigação posterior

Enquanto isso, o Monitor de Riscos Corporativos, Michael Abboud, usa o Perplexity Enterprise para verificar se as pessoas e empresas são exatamente quem dizem ser. Seu trabalho inclui o cruzamento de detalhes de propriedade, a identificação de entidades incompatíveis e a sinalização de contas suspeitas. Isso pode significar conciliar várias abas e fontes fragmentadas. Agora, ao usar o Perplexity, 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 larga escala não precisa ocorrer lentamente. Ao dar aos funcionários acesso a uma gama de ferramentas de IA e a autonomia para integrá-las aos seus próprios fluxos de trabalho, o PayPal viu uma tomada de decisão mais confiante em todas as suas equipes.

Confiança, velocidade e escala

Hoje, mais de 3.700 funcionários usam o Perplexity Enterprise semanalmente. A plataforma ajuda as equipes a se moverem rapidamente e a tomarem decisões com mais confiança, sem precisar terceirizar o trabalho ou aumentar o quadro de 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 Miro. O trabalho lhe rendeu um prêmio interno e levou à sua nomeação para um segundo hub com a alta liderança.

“O Perplexity nos dá a fundamentação 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 traçando estratégias.”

Dicas para melhorar 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 lhes permita verificar resultados com citações e facilmente fazer perguntas de acompanhamento.

Dica 2 - Incorpore a IA em fluxos de trabalho existentes: Integre a IA ao seu stack tecnológico e plataformas de colaboração atuais. Quanto menos atrito os funcionários enfrentarem, mais rápida será 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 passarem mais tempo traçando estratégias e inovando.