PayPal, küresel ekiplerin Perplexity ile daha hızlı ve daha doğru çalışmasını nasıl sağlıyor?

PayPal büyüklüğündeki bir şirkette onlarca bin çalışanı yapay zekayı benimsemeye ikna etmek az bir başarı değildir. Pazarlama, veri bilimi, risk yönetimi ve 200'den fazla pazarda model kontrolü alanlarına yayılan ekiplerle, yapay zekayı hayata geçirmek kolaylıkla aylarca süren eğitim slaytları, pilot uygulamalar ve kısmi benimsemeler anlamına gelebilirdi.

Ancak PayPal farklı bir yaklaşım benimsedi: Çalışanlara birden fazla yapay zeka çözümüne erişim sağladı ve kendileri için en iyi çalışanı seçmelerine izin verdi. PayPal'ın Yapay Zeka Akıcılığı ve Dönüşüm Lideri Keith Swiderski için doğruluk tartışılamazdı. Etkisi yüksek kararları yönlendirmek için doğru pazar istihbaratına ve rekabet analizine ihtiyacı vardı.

Kısa bir öğrenme eğrisi, geniş bir kullanım alanı yelpazesi

Model Yönetişim Lideri Graham Woods farklı bir zorlukla karşı karşıyaydı: PayPal'ın şirket içi modellerini yeni hatalar eklemeden iki kez kontrol edebilecek bir yapay zeka çözümüne ihtiyacı vardı. Kuruluş genelinde talep basitti: PayPal, pazar araştırmasından veri doğrulamaya kadar her şeyi minimum yeniden çalışmayla ele alabilecek, güvenilir, verimli ve öğrenmesi kolay bir şeye ihtiyaç duyuyordu.

PayPal'ın yaklaşımı kasıtlıydı. PayPal'ın Yapay Zeka Küresel Başkanı Prakhar Mehrotra'ya göre, "Yapay zeka, çalışanlar önemli kararlarda kullanacak kadar güvendiğinde en yüksek değeri yaratır. PayPal'daki yaklaşımımız bu güveni sıfırdan inşa etmek, ekiplere en iyi araçlara ve eğitimlere erişim sağlamak, sonuçların kendi adına konuşmasına izin vermek ve öğrendiklerimizi her birimizin yapay zekayı kullanma biçimini olgunlaştırmak için kullanmaktır. Önümüzdeki on yılı kazanacak şirketler, yapay zekayı düşünce ve çalışma şekillerini değiştirecek kadar derinlemesine yerleştirenler olacaktır. PayPal'ın hedefi sadece kendisi için yapay zeka benimsenmesi değil, yapay zeka akıcılığının beklendiği ve her ekibin sonuçları değiştirebilecek hız ve hassasiyetle hareket ettiği bir iş gücü inşa etmektir."

Geniş bir iş akışı yelpazesinde uyarlanabilir

PayPal çalışanları Perplexity'yi bir dizi iş akışında tutarlı, doğru ve uyarlanabilir buldu. Bugün Keith, rekabet istihbaratını, kanal verilerini ve pazar trendlerini işi ileri taşıyan içgörülere hızla damıtmak için Perplexity Enterprise kullanıyor. Yeni pazarlama fırsatları için dahili vakayı oluşturduğunda, Perplexity katılım verileri ve sektör kıyaslamaları dahil olmak üzere ihtiyacı olan her şeyi tek bir sohbette sundu.

"İster kanal performansını ister bir bütün olarak iş sektörünü raporluyor olayım, elde ettiğim çıktılara güvenebileceğimi biliyorum" diyor. "Yüzlerce parçalanmış kaynağı doğrulamak veya araştırma firmalarına dayanmak yerine, fikirleri gerçek zamanlı olarak test edebilir ve doğrulanabilir verilere dayandığını bildiğim önerilerle liderlik toplantılarına girebilirim. Çalışma yaklaşımımızı kökten değiştirdi."

Graham için bu araç, doğrulama sürecinde önemli bir "insan döngüde" (human-in-the-loop) ortağı haline geldi. Transkriptleri yükliyor, Perplexity'nin yorumunu inceliyor ve PayPal'ın dahili model çıktısıyla çapraz kontrol ediyor. Yanlış sınıflandırmanın nasıl gerçekleştiğini izlemeyi çok daha kolay hale getiriyor. Mantıksal bir kusur mu, tanım sorunu mu yoksa sadece karmaşık veriler miydi? Artık dakikalar içinde anlayabiliyor.

Daha fazla araştırma için net bir iz

Bu sırada Kurumsal Risk Monitörü Michael Abboud, kişilerin ve işletmelerin tam olarak iddia ettikleri kişiler olduğundan emin olmak için Perplexity Enterprise kullanıyor. Çalışmaları, mülkiyet detaylarını çapraz referanslamayı, eşleşmeyen varlıkları belirlemeyi ve şüpheli hesapları işaretlemeyi içeriyor. Bu, birden fazla sekme ve parçalanmış kaynakla hokkabazlık yapmak anlamına gelebilir. Artık Perplexity kullanarak Michael, bir şey uymadığında net bir iz sağlayan alıntılarla temiz tek bir iş akışında çalışıyor.

PayPal, büyük ölçekli yapay zeka benimsenmesinin yavaş hareket etmek zorunda olmadığını kanıtladı. Çalışanlara bir dizi yapay zeka aracına erişim ve bunları kendi iş akışlarına entegre etme özerkliği vererek PayPal, ekiplerinde daha güvenli karar almayı gördü.

Güven, hız ve ölçek

Bugün 3.700'den fazla çalışan her hafta Perplexity Enterprise kullanıyor. Platform, ekiplerin iş dış kaynak kullanımı yapmadan veya personel eklemeden hızlı hareket etmesine ve daha güvenli kararlar almasına yardımcı oluyor.

Graham için bir zamanlar tam bir gün süren manuel kontrol şimdi sürenin çok küçük bir kısmını alıyor. Microsoft SharePoint yönetişim merkezini yeniden oluşturmak ve tam model yaşam döngüsünü bir Miro panosu üzerinden haritalandırmak için Perplexity Enterprise kullandı. Çalışma ona şirket içi bir ödül kazandırdı ve üst yönetimin katılımıyla ikinci bir merkeze atanmasına yol açtı.

"Perplexity bize her çıktının arkasındaki mantığı veriyor ve güvenle hareket etmemizi sağlayan şey de bu" diyor. "Bununla, doğrulamaya çok daha az zaman harcıyor ve strateji belirlemeye daha çok zaman ayırıyoruz."

İş akışlarını iyileştirmek için ipuçları

İpucu 1 - Güven önceliği: Benimsediğiniz yapay zeka çözümü, doğrulanabilir ve denetlenebilir olarak güven oluşturmalıdır. Çalışanlarınıza sonuçları alıntılarla doğrulamalarına ve takip sorularını kolayca sormalarına olanak tanıyan bir çözüm verin.

İpucu 2 - Yapay zekayı mevcut iş akışlarına entegre edin: Yapay zekayı mevcut teknoloji yığınına ve işbirliği platformlarına entegre edin. Çalışanların karşılaştığı sürtüşme ne kadar az olursa, gerçek benimseme ve ölçülebilir yatırım getirisi (ROI) o kadar hızlı takip eder.

İpucu 3 - Yapay zekayı bir yetenek genişletici olarak teşvik edin: Araştırma, doğrulama ve belgeleme görevlerini devrederek yapay zeka, insanların strateji oluşturmaya ve yenilik yapmaya daha fazla zaman ayırmasını sağlayabilir.