Diya Jolly, Chief Product a Technology Officer, Xero – Rozhovorová série

Diya Jolly, Chief Product a Technology Officer ve společnosti Xero, je zkušený produktový a inženýrský manažer s prokázanou historií řízení inovací a růstu ve globálních technologických společnostech. S zkušenostmi ze společností Google (GOOGL ), Okta a nyní Xero, vedla mezioborové týmy v oblasti produktového managementu, designu, datové vědy a inženýrství, aby dodávaly transformační digitální produkty. Ve společnosti Xero, Jolly dohlíží na světovou třídu odborníků o počtu 2 500 profesionálů, kteří řídí produktovou a technologickou strategii společnosti, aby předefinovala účetnictví a fintech pro malé podniky prostřednictvím inovací poháněných umělou inteligencí.

Xero je globálním lídrem v oblasti cloudového účetnictví a fintech softwaru, který je navržen tak, aby poskytoval malým podnikům, účetním a účetním pomocníkům větší moc. Založena v Novém Zélandu, Xero slouží milionům předplatitelů po celém světě s nástroji, které zjednodušují finanční management, automatizují úkoly účetnictví a integrují se s rozsáhlým ekosystémem třetích aplikací. Společnost pokračuje v inovacích prostřednictvím umělé inteligence, datových poznatků a bezproblémových uživatelských zkušeností, aby pomáhala malým podnikům prosperovat tím, že dělá finanční management chytřejším, rychlejším a více propojeným.

Máte fascinující cestu – vedete produkt ve společnosti Google a Okta. Jak vám tohle utvořilo způsob, jakým nyní budujete AI-nativní finanční produkty ve společnosti Xero?

Moje cesta skrze společnosti Google a Okta fundamentálně utvořila, jak přistupuji k vedení produktu – zejména při budování AI-nativních finančních řešení ve společnosti Xero. Ve společnosti Google, jsem vedla produkt pro monetizaci YouTube, škálování příjmů z 1,5 miliardy na 10 miliard dolarů za pět let a spustila transformační produkty, jako je Google Hub a Assistant. Tato zkušenost mě naučila, jak budovat pro masivní dosah, uživatelsky orientovaný design a dlouhodobou škálovatelnost. Ve společnosti Okta, jsem vedla inovace produktů a pomáhala škálovat příjmy z 400 milionů na 1,8 miliardy dolarů, spustila průmyslově definující řešení, jako je FastPass a next-gen identity governance. Tam, jsem se naučila, jak budovat podnikové třídy důvěry a navigovat komplexní technické ekosystémy.

Nyní ve společnosti Xero, přináším tyto zkušenosti do nové fronty – AI-nativního financování. Vedu globálně distribuovaný tým o počtu 2 500 lidí napříč produktem, designem, inženýrstvím, datovou vědou a bezpečností, s klíčovými talenty ze společností Amazon (AMZN ), Apple (AAPL ), Meta, Google, Uber, Intuit (INTU ) a Square. Společně, vkládáme inteligenci přímo do pracovních postupů, aby automatizovaly opakující se úkoly, jako je zadávání dat a uzávěrky, a odemykaly hlubší finanční poznatky pro malé podniky. V posledním kalendářním roce, jsme dodali dvakrát tolik produktových spuštění, než jsme měli před rokem, a jsme konzistentně dosahovali více než 20% růstu příjmů a výsledku “Pravidlo 40” od FY24.

Co mě pohání, je příležitost předefinovat finanční pracovní postupy prostřednictvím umělé inteligence – ne jen aby je udělala rychlejší, ale chytřejší a intuitivnější. Moje předchozí role mě naučila, jak škálovat inovace zodpovědně, a ve společnosti Xero, aplikuji tento přístup, aby budovat produkty, které nejsou jen mocné, ale také hluboce empatické k potřebám malých podniků, které jsou páteřní ekonomiky.

Jak se organizace inženýrství ve společnosti Xero vyvíjí, aby podpořila požadavky umělé inteligence a plateb v reálném čase? Změňujete, jak jsou týmy strukturovány nebo jak spolupracují?

Podstupujeme strategickou transformaci ve společnosti Xero, aby splnila požadavky umělé inteligence a plateb v reálném čase – ne jen v tom, co budujeme, ale v tom, jak to budujeme. Naše inženýrská organizace se mění z tradičních sil, na více integrovaný, mezioborový model, který spojuje produkt, design, datovou vědu a bezpečnost pod jednou střechou. Tato struktura podporuje těsnější spolupráci a urychluje rozhodování, aby vkládala inteligenci přímo do pracovních postupů a dodávala zákaznickou hodnotu rychleji.

Také jsme investovali značně do distribuovaných týmů, které nám poskytují přístup k globálním talentům a rozmanitým perspektivám. Tato rozmanitost je kritická, když budujeme AI-nativní platformy, které musí být jak škálovatelné, tak citlivé na místní finanční regulace. Naše týmy nyní fungují se sdílenými OKR, které jsou zarovnány s našimi Zodpovědnými principy umělé inteligence, aby zajistily, že každá iniciativa – ať už se jedná o generování faktury nebo integraci platební infrastruktury Melio – je založena na transparentnosti, spolehlivosti a zákaznické důvěře.

Abysme podpořili platby v reálném čase, modernizujeme naši infrastrukturu, aby zvládla transakce s vysokým objemem a nízkou latencí, zatímco udržujeme podnikové třídy zabezpečení. To zahrnuje přestavbu částí naší platformy, aby byly modulárnější a odolnější, umožňující rychlejší experimentování bez ohrožení stability. Výsledkem je více agilní, zesílená inženýrská kultura – ta, která je připravena splnit se měnícími se potřebami malých podniků a jejich poradců v digitálním světě.

Po akvizici Melio, jaké jsou některé z největších technických nebo kulturních výzev, se kterými jste se setkali při integraci její platební infrastruktury do stávající platformy a inženýrských systémů Xero?

Po nedávném oznámení naší dohody o akvizici Melio, nyní plánujeme a navrhujeme, jak bude vypadat naše plně integrované platební řešení ve společnosti Xero a budeme sdílet aktualizaci včas. To zahrnuje zarovnávání týmů napříč geografickými a disciplinárními oblastmi, aby podporovaly sdílené cíle a hodnoty. Naše zkušenosti s integrací Syft a spuštění AI-poháněných nástrojů, jako je Just Ask Xero (JAX) (právě teď ve fázi beta), nám pomohla vytvořit playbook pro úspěšnou integraci – jednu, která priorizuje zákaznický dopad, transparentnost a rychlost.

Jaké jsou nejvíce slibné použití umělé inteligence, kde již má dopad napříč produktovým portfoliem Xero?

Umělé inteligence již transformuje, jak naši zákazníci interagují se společností Xero. Nástroje, jako je Hubdoc, využívají next-gen OCR k automatizaci zachycení dat z dokumentů, zatímco JAX – náš GenAI-poháněný chytrý společník – pomáhá uživatelům spravovat úkoly prostřednictvím SMS, e-mailu nebo WhatsApp. Tyto inovace snižují tření ve finančních pracovních postupech, automatizují opakující se úkoly a odemykají hlubší poznatky. Vkládáme inteligenci do obou zákaznicky orientovaných funkcí a interních operací, aby poháněly chytřejší rozhodnutí a lepší výkon.

Jak zajišťujete, aby vaše iniciativy umělé inteligence zůstaly zakotveny v řešení skutečných zákaznických bolestí, zejména v tak citlivé a regulované oblasti, jako je finance?

Začínáme se zákazníkem, zkoumáme jeho bolesti, mapujeme jeho pracovní postupy a hodnotíme, zda a kde může umělé inteligence významně pomoci. Každá iniciativa umělé inteligence ve společnosti Xero je navržena tak, aby řešila konkrétní zákaznickou výzvu – ať už se jedná o zjednodušení generování faktur nebo úpravu citace přímo z aplikací a zařízení, které zákazníci běžně používají – cílem JAX je pomoci malým podnikům dostat se rychleji placeny. Vkládáme inteligenci do pracovních postupů, spíše než vytváříme samostatné nástroje, aby zajistily, že umělé inteligence zlepšuje uživatelskou zkušenost, aniž by přidávala komplexitu.

Jaký je váš přístup k budování umělé inteligence zodpovědně – zejména v oblasti kvality dat, modelové předpojatosti a transparentnosti?

Naše nově spuštěné Zodpovědné principy umělé inteligence posilují tento přístup, aby vedly, jak využíváme umělé inteligence k vytváření zákaznické a akcionářské hodnoty, zatímco zodpovědně spravujeme rizika. Tyto principy jsou zakořeněny v našich hodnotách a účelu a našich dlouhodobých závazcích k zodpovědnému využívání dat. Zajišťují, že naše systémy umělé inteligence zůstávají transparentní, spolehlivé a bezpečné. Každý systém umělé inteligence ve společnosti Xero je dohlížen vyhrazeným člověkem a jsme zavázáni pomoci uživatelům pochopit, kdy a jak je umělé inteligence používána. Také spuštěním interních školicích programů zajistíme, aby naše týmy inovovaly zodpovědně a s jistotou.

Místo toho, aby se spoléhali pouze na nábor, jak společnost Xero investuje do dalšího vzdělávání stávajících zaměstnanců, aby dosáhla cílů AI-nativních produktů?

Další vzdělávání je klíčovou součástí naší strategie. Investujeme do interních školicích programů, mezioborové spolupráce a praktických zkušeností s nástroji umělé inteligence. Vkládáním umělé inteligence do našich pracovních postupů, poskytujeme týmům příležitost učit se činem – ať už se jedná o budování nových funkcí, analýzu dat nebo jemnění modelů. Tento přístup zajišťuje, že náš pracovní tým se vyvíjí spolu s naší technologií.

Tato vize je podporována firemními školicími programy, technickými diskuzemi a sérií Masterclass Xero, které udržují zaměstnance v čele pokroků umělé inteligence. Dvakrát ročně pořádané globální hackathony Xero – jeden z nich byl zcela zaměřen na umělou inteligenci – poskytují zaměstnancům platformu pro experimentování, spolupráci a budování reálných řešení. Tyto iniciativy, spolu s angažovaností vedení a programem patentů, který podporuje proprietární inovace, zajišťují, aby každý člen týmu byl vybaven, aby významně přispěl k AI-nativnímu přechodu Xero.

Proč věříte, že distribuované týmy jsou nezbytné pro budování škálovatelných, AI-poháněných platforem dnes?

Distribuované týmy nejsou jen logistickým rozhodnutím – jsou strategickou výhodou při budování škálovatelných, AI-poháněných platforem. Ve společnosti Xero, naše globální stopa umožňuje nám operovat napříč časovými pásmy, iterovat neustále a přinášet bohatší perspektivy do našeho produktového myšlení. Tato rozmanitost je zvláště kritická v oblasti umělé inteligence, kde kontext a nuance mají hluboký význam – od trénovacích dat po uživatelskou zkušenost. Dekentralizací rozhodování a zesílením regionálních týmů, jsme schopni budovat řešení, která jsou jak globálně škálovatelná, tak místně relevantní, zatímco udržujeme agilitu potřebnou k reakci na rychlé technologické posuny.

Jak vyvažujete napětí mezi stabilitou platformy a experimentováním, když integrujete strojové učení do globálního SaaS produktu?

Wyvažování stability a experimentování je něco, co přistupujeme velmi úmyslně. Ve společnosti Xero, vkládáme pracovní postupy umělé inteligence postupně – testujeme důkladně, shromažďujeme zákaznickou zpětnou vazbu a škáluje pouze tehdy, když vidíme jasnou hodnotu. Silná řídící rámec udržuje tuto inovaci v bezpečí a zodpovědné, zatímco naše kultura experimentování zajišťuje, že týmy mohou prozkoumat odvážné nápady, aniž by ohrozily spolehlivost platformy. Cílem je pohybovat se rychle způsobem, který má největší význam pro naše zákazníky – dodávat novou inteligenci a automatizaci, aniž by rušily důvěru, kterou vkládají do nás.

Jsou nějaké vznikající technologie nebo techniky umělé inteligence, které vás zvláště zajímají, ať už ve společnosti Xero, nebo v celém odvětví?

Jsem zvláště nadšen potenciálem velkých jazykových modelů transformovat účetnictví. Jsem přesvědčen, že GenAI automatizuje časově náročné, opakující se úkoly, jako je zadávání dat, bankovní uzávěrky a správa faktur, a osvobodí čas pro hlubší finanční poznatky a rozhodování. Podle dat Xero, polovina malých podniků ve Spojených státech čelí fiskálním výzvám kvůli nedostatku finančních znalostí. Práce s účetními a účetními poradci jako poradci, umožňuje malým podnikům učinit informovaná finanční rozhodnutí, překonat překážky a využít nových příležitostí v dnešním dynamickém obchodním prostředí. Kombinací síly GenAI s důvěryhodným vedením účetních odborníků, můžeme odemknout chytřejší, odolnější finanční budoucnost pro malé podniky.

Jak si představujete, že umělá inteligence transformuje roli inženýrů a produktových manažerů ve společnosti Xero v příštích 2-3 letech?

V příštích několika letech, umělá inteligence změní, jak produktoví manažeři a inženýři ve společnosti Xero pracují – a tím, jak rychle můžeme dodávat hodnotu našim zákazníkům.

Pro produktové manažery, umělá inteligence odstraní tření v raném produktovém designu. Budou trávit méně času psaním rozsáhlých produktových požadavkových dokumentů (PRD) a více času prototypováním, testováním a jemněním produktů se zákazníky. Pro inženýry, AI kopiloti již urychlují kódování, generování testovacích případů a umožňují týmům trávit více času architekturou, škálovatelností a řešeními problémů.

Nakonec, to všechno znamená, že můžeme budovat produkty lépe, rychleji a tak, aby odrážely potřeby zákazníků v reálném čase. Umělá inteligence zesílí lidskou kreativitu a pomůže našim týmům zůstat ještě blíže zákazníkům, aby neustále zlepšovaly zkušenosti, které mají na naší platformě.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří chtějí se dozvědět více, by měli navštívit Xero.