วิธีที่ PayPal ช่วยให้ทีมทั่วโลกทำงานได้เร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นด้วย Perplexity

สำหรับบริษัทขนาดเท่า PayPal การโน้มน้าวพนักงานหลายหมื่นคนให้หันมาใช้ AI ไม่ใช่เรื่องง่าย ด้วยทีมงานที่ครอบคลุมทั้งฝ่ายการตลาด วิทยาศาสตร์ข้อมูล การจัดการความเสี่ยง และการควบคุมโมเดลในกว่า 200 ตลาด การนำ AI มาใช้อาจหมายถึงการใช้เวลาหลายเดือนไปกับการทำสไลด์ฝึกอบรม การทดลองใช้งาน และการนำไปใช้เพียงบางส่วน

แต่ PayPal เลือกใช้วิธีที่แตกต่างออกไป นั่นคือการให้พนักงานเข้าถึงโซลูชัน AI หลายรูปแบบ และปล่อยให้พวกเขาเลือกสิ่งที่ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับตัวเอง สำหรับ Keith Swiderski หัวหน้าฝ่ายความคล่องตัวและการเปลี่ยนแปลงด้าน AI ของ PayPal ความแม่นยำคือสิ่งที่ไม่สามารถต่อรองได้ เพื่อใช้ประกอบการตัดสินใจที่มีผลกระทบสูง เขาต้องการข่าวกรองด้านตลาดและการวิเคราะห์คู่แข่งที่แม่นยำ

ช่วงการเรียนรู้ที่สั้น และกรณีการใช้งานที่หลากหลาย

Graham Woods หัวหน้าฝ่ายกำกับดูแลโมเดล ต้องเผชิญกับความท้าทายที่แตกต่างออกไป เขาต้องการโซลูชัน AI ที่สามารถตรวจสอบโมเดลภายในของ PayPal ซ้ำได้โดยไม่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดใหม่ ทั่วทั้งองค์กรมีความต้องการที่เรียบง่าย นั่นคือ PayPal ต้องการสิ่งที่เชื่อถือได้ มีประสิทธิภาพ และเรียนรู้ได้ง่าย ซึ่งสามารถจัดการได้ทุกอย่างตั้งแต่การวิจัยตลาดไปจนถึงการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล โดยต้องมีการแก้ไขงานให้น้อยที่สุด

แนวทางของ PayPal เกิดจากการตั้งใจออกแบบ สำหรับ Prakhar Mehrotra หัวหน้าฝ่าย AIระดับโลกของ PayPal "AI จะสร้างมูลค่ามากที่สุดเมื่อพนักงานมีความเชื่อมั่นมากพอที่จะนำไปใช้ในการตัดสินใจที่สำคัญ แนวทางของเราที่ PayPal คือการสร้างความเชื่อมั่นนั้นตั้งแต่รากฐาน เปิดโอกาสให้ทีมต่างๆ เข้าถึงเครื่องมือและการฝึกอบรมที่ดีที่สุด ปล่อยให้ผลลัพธ์เป็นเครื่องพิสูจน์ และนำสิ่งที่เราได้เรียนรู้มาพัฒนาวิธีที่เราแต่ละคนใช้ AI ให้เติบโตยิ่งขึ้น บริษัทที่จะชนะในทศวรรษหน้าจะเป็นบริษัทที่ฝังรากลึก AI จนเปลี่ยนวิธีคิดและการทำงานของพวกเขา เป้าหมายของ PayPal ไม่ใช่การนำ AI มาใช้เพียงเพราะอยากใช้ แต่เป็นการสร้างบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้าน AI ซึ่งทุกทีมสามารถขับเคลื่อนด้วยความเร็วและความแม่นยำที่สามารถเปลี่ยนผลลัพธ์ได้"

ปรับ ใช้งานได้กับเวิร์กโฟลว์ที่หลากหลาย

พนักงานของ PayPal พบว่า Perplexity มีความสม่ำเสมอ แม่นยำ และปรับใช้งานได้กับหลากหลายเวิร์กโฟลว์ ในปัจจุบัน Keith ใช้ Perplexity Enterprise เพื่อสรุปข้อมูลเชิงลึกด้านการแข่งขัน ข้อมูลช่องทาง และเทรนด์ตลาดอย่างรวดเร็ว เพื่อขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้า เมื่อเขาจัดทำกรณีศึกษาภายในสำหรับโอกาสทางการตลาดใหม่ๆ Perplexity ก็มอบทุกสิ่งที่เขาต้องการ รวมถึงข้อมูลการมีส่วนร่วมและเกณฑ์มาตรฐานของอุตสาหกรรมในการสนทนาเดียว

“ไม่ว่าจะเป็นการรายงานเกี่ยวกับประสิทธิภาพของช่องทางหรือภาคธุรกิจโดยรวม ฉันรู้ว่าฉันสามารถไว้วางใจผลลัพธ์ที่ได้รับ” เขากล่าว “แทนที่จะตรวจสอบแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจายหลายร้อยแหล่งหรือพึ่งพาบริษัทวิจัย ฉันสามารถทดสอบไอเดียแบบเรียลไทม์และเดินเข้าสู่การประชุมของผู้บริหารพร้อมกับคำแนะนำที่มั่นใจว่ามีพื้นฐานมาจากข้อมูลที่ตรวจสอบได้ ซึ่งมันได้เปลี่ยนวิธีที่เราเข้าสู่งานของเราไปอย่างสิ้นเชิง”

สำหรับ Graham เครื่องมือนี้ได้กลายเป็นพาร์ทเนอร์แบบ “มนุษย์อยู่ในลูป” ที่สำคัญในกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของเขา เขาอัปโหลดถอดเสียง ตรวจสอบการตีความของ Perplexity และตรวจสอบเทียบกับผลลัพธ์ของโมเดลภายในของ PayPal ทำให้ง่ายขึ้นมากในการติดตามว่าการจำแนกประเภทผิดพลาดเกิดขึ้นได้อย่างไร มันเป็นข้อบกพร่องด้านตรรกะ ปัญหาเรื่องคำนิยาม หรือเพียงแค่ข้อมูลที่ยุ่งเหยิง ตอนนี้ เขาสามารถบอกได้ภายในไม่กี่นาที

เส้นทางที่ชัดเจนสำหรับการตรวจสอบเพิ่มเติม

ในขณะเดียวกัน Michael Abboud ผู้ตรวจสอบความเสี่ยงระดับองค์กร ใช้ Perplexity Enterprise เพื่อตรวจสอบว่าบุคคลและธุรกิจคือผู้ที่พวกเขาอ้างว่าเป็นจริง งานของเขาประกอบด้วยการอ้างอิงไขว้รายละเอียดความเป็นเจ้าของ การระบุเอนทิตีที่ไม่ตรงกัน และการติดธงบัญชีที่น่าสงสัย ซึ่งอาจหมายถึงการสลับแท็บหลายแท็บและแหล่งข้อมูลที่กระจัดกระจาย ตอนนี้ ด้วยการใช้ Perplexity ทำให้ Michael ทำงานในเวิร์กโฟลว์ที่สะอาดตาเพียงหนึ่งเดียว พร้อมด้วยการอ้างอิงที่ให้ร่องรอยที่ชัดเจนเมื่อมีบางอย่างไม่สมเหตุสมผล

PayPal พิสูจน์แล้วว่าการนำ AI มาใช้ในสเกลใหญ่นั้นไม่ต้องเคลื่อนไหวช้า การให้พนักงานเข้าถึงเครื่องมือ AI หลากหลายรูปแบบและความเป็นอิสระในการรวมเครื่องมือเหล่านี้เข้ากับเวิร์กโฟลว์ของตนเอง ทำให้ PayPal เห็นการตัดสินใจที่มั่นใจยิ่งขึ้นทั่วทั้งทีม

ความเชื่อมั่น ความเร็ว และสเกล

ปัจจุบัน พนักงานกว่า 3,700 คนใช้งาน Perplexity Enterprise ทุกสัปดาห์ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ทีมต่างๆ ทำงานได้อย่างรวดเร็วและตัดสินใจด้วยความมั่นใจยิ่งขึ้น โดยไม่ต้องจ้างงานภายนอกหรือเพิ่มจำนวนพนักงาน

สำหรับ Graham สิ่งที่เคยใช้เวลาตรวจสอบด้วยมือเต็มวัน ตอนนี้ใช้เวลาเพียงเสี้ยวเดียว เขาใช้ Perplexity Enterprise เพื่อสร้างฮับธรรมาภิบาล Microsoft SharePoint ของเขาขึ้นมาใหม่และแมปวงจรชีวิตของโมเดลทั้งหมดผ่านบอร์ด Miro งานดังกล่าวทำให้เขาได้รับรางวัลภายในและนำไปสู่การได้รับมอบหมายให้ดูแลฮับแห่งที่สองร่วมกับผู้บริหารระดับสูง

“Perplexity ให้เหตุผลเบื้องหลังทุกผลลัพธ์แก่เรา และนั่นคือสิ่งที่ช่วยให้เราก้าวไปข้างหน้าด้วยความมั่นใจ” เขากล่าว “ด้วยเหตุนี้ เราจึงใช้เวลาในการตรวจสอบความถูกต้องน้อยลงมาก และมีเวลาในการวางกลยุทธ์มากขึ้น”

เคล็ดลับในการปรับปรุงเวิร์กโฟลว์

เคล็ดลับที่ 1 - จัดลำดับความสำคัญของความน่าเชื่อถือ: โซลูชัน AI ที่คุณนำมาใช้ต้องสร้างความน่าเชื่อถือด้วยการตรวจสอบและสอบทานได้ มอบโซลูชันที่ช่วยให้พนักงานของคุณสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ด้วยการอ้างอิงและสอบถามคำถามติดตามผลได้อย่างง่ายดาย

เคล็ดลับที่ 2 - สร้าง AI ลงในเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่: ผสานรวม AI เข้ากับเท็กซ์สแต็คและแพลตฟอร์มการทำงานร่วมกันปัจจุบันของคุณ ยิ่งพนักงานพบความติดขัดน้อยลงเท่าใด การนำไปใช้งานจริงและการวัดผล ROI ก็จะตามมาเร็วขึ้นเท่านั้น

เคล็ดลับที่ 3 - ส่งเสริม AI ในฐานะเครื่องมือขยายขีดความสามารถ: ด้วยการแบ่งเบางานค้นคว้า ตรวจสอบความถูกต้อง และจัดทำเอกสาร AI สามารถช่วยให้พนักงานมีเวลาใช้ไปกับการวางกลยุทธ์และสร้างสรรค์นวัตกรรมมากขึ้น