Diya Jolly, Chief Product og Technology Officer, Xero – Interview Serie

Diya Jolly, Chief Product og Technology Officer hos Xero, er en erfaren produkt- og ingeniørchef med en dokumenteret track record for at drive innovation og vækst i globale teknologivirksomheder. Med erfaring fra Google (GOOGL ), Okta og nu Xero, har hun ledet tværfaglige hold over produktledelse, design, datavidenskab og ingeniørarbejde for at levere transformative digitale produkter. Hos Xero overvåger Jolly et verdensklassehold på 2.500 fagfolk, der vejleder virksomhedens produkt- og teknologistrategi for at gendefinere regnskab og fintech for små virksomheder gennem AI-dreven innovation.

Xero er en global leder inden for cloud-baseret regnskabs- og fintech-software designet til at styrke små virksomheder, revisorer og bogførere. Grundlagt i New Zealand, betjener Xero millioner af abonnenter verden over med værktøjer, der forenkler finansielt ledelse, automatiserer bogføring og integrerer med et stort økosystem af tredjepartsapplikationer. Virksomheden fortsætter med at innovere gennem AI, dataindsigt og sammenhængende brugeroplevelser, der hjælper små virksomheder med at trives ved at gøre finansielt ledelse smartere, hurtigere og mere forbundet.

Du har haft en fascinerende rejse – ledelse af produkt hos Google og Okta. Hvordan har det formet din måde at bygge AI-naturlige finansielle produkter hos Xero på?

Min rejse gennem Google og Okta har fundamentalt formet, hvordan jeg tilgang til produktledelse – især i forhold til at bygge AI-naturlige finansielle løsninger hos Xero. Hos Google ledede jeg produkt for YouTube’s monitering, hvor jeg skalaerede indtægterne fra 1,5 milliarder dollars til 10 milliarder dollars på fem år og lancerede transformative produkter som Google Hub og Assistant. Denne erfaring lærte mig, hvordan man bygger til massiv rækkevidde, brugercentreret design og langsigtede skalerbarhed. Hos Okta drev jeg produktinnovation og hjalp med at skalaere indtægterne fra 400 millioner dollars til 1,8 milliarder dollars og lancerede branchedefinerende løsninger som FastPass og næste generations identitetsstyring. Her lærte jeg, hvordan man bygger enterprise-klasse tillid og navigerer komplekse tekniske økosystemer.

Nu hos Xero bringer jeg disse lærdomme til en ny front – AI-naturlig finans. Jeg leder et globalt distribueret hold på 2.500 over produkt, design, ingeniørarbejde, datavidenskab og sikkerhed, med nøglepersoner fra Amazon (AMZN ), Apple (AAPL ), Meta, Google, Uber, Intuit (INTU ) og Square. Sammen embedder vi intelligens direkte i arbejdsgange for at automatisere gentagne opgaver som dataindtastning og afstemning, samtidig med at vi låser dybere finansielle indsigt for små virksomheder. I sidste kalenderår har vi leveret dobbelt så mange produktlanceringer som vi gjorde året før, og vi har konsekvent leveret over 20% indtægtsvækst og en ‘Rule of 40’-resultat siden FY24.

Det, der driver mig, er muligheden for at genopfinde finansielle arbejdsgange gennem AI – ikke kun for at gøre dem hurtigere, men smartere og mere intuitive. Mine tidligere roller lærte mig, hvordan man skalerer innovation ansvarligt, og hos Xero anvender jeg den tankegang til at bygge produkter, der ikke kun er kraftfulde, men også dybt empatisk over for små virksomheders behov, som er rygmarven i hver økonomi.

Hvordan udvikler Xeros ingeniørorganisation sig for at støtte kravene om AI og realtidsbetalinger? Ændrer I, hvordan holdene er struktureret eller hvordan de samarbejder?

Vi gennemgår en strategisk transformation hos Xero for at imødekomme kravene om AI og realtidsbetalinger – ikke kun i, hvad vi bygger, men i, hvordan vi bygger det. Vores ingeniørorganisation skifter fra traditionelle siloer til en mere integreret, tværfaglig model, der bringer produkt, design, datavidenskab og sikkerhed sammen under ét tag. Denne struktur fremmer tættere samarbejde og accelererer beslutningstagning, hvilket giver os mulighed for at embedde intelligens direkte i arbejdsgange og levere kundevalue hurtigere.

Vi har også investeret massivt i distribuerede hold, der giver os adgang til global talent og diverse perspektiver. Denne diversitet er kritisk, når vi bygger AI-naturlige platforme, der både skal være skalerbare og følsomme over for lokale finansielle reguleringer. Vores hold opererer nu med fælles OKR’er, der er tilpasset vores Principper for Ansvarlig AI, hvilket sikrer, at hver enkelt initiativ – uanset om det handler om at generere en faktura eller integrere Melios betalingsinfrastruktur – er grundlagt i gennemsigtighed, pålidelighed og kundetillid.

For at støtte realtidsbetalinger moderniserer vi vores infrastruktur for at håndtere højvolumen, lavforsinkede transaktioner, samtidig med at vi opretholder enterprise-klasse sikkerhed. Dette inkluderer at omstrukturere dele af vores platform for at gøre den mere modulær og resilient, hvilket giver os mulighed for at eksperimentere hurtigere uden at kompromittere stabiliteten. Resultatet er en mere agil, empoweret ingeniørkultur – en, der er parat til at imødekomme de udviklende behov hos små virksomheder og deres rådgivere i en digital førsteverden.

Efter overtagelsen af Melio, hvad er nogle af de største tekniske eller kulturelle udfordringer, I har stødt på, mens I integrerede deres betalingsinfrastruktur i Xeros eksisterende platform og ingeniørsystemer?

Efter vores nylige meddelelse om vores aftale om at overrage Melio, planlægger og designer vi i øjeblikket, hvordan vores fuldt integrerede betalingsløsning vil se ud i Xero, og vi vil dele en opdatering snart. Dette inkluderer at tilpasse hold over geografier og discipliner for at fremme fælles mål og værdier. Vores erfaring med at integrere Syft og lancering af AI-drevne værktøjer som Just Ask Xero (JAX) (i øjeblikket i beta) har hjulpet os med at bygge en playbook for succesfuld integration – en, der prioriterer kundeimpact, gennemsigtighed og hastighed.

Hvad er de mest lovende brugsområder, hvor maskinlæring allerede har en indvirkning på tværs af Xeros produktsuite?

Maskinlæring transformerer allerede, hvordan vores kunder interagerer med Xero. Værktøjer som Hubdoc bruger næste generations OCR til at automatisere datafangst fra dokumenter, mens JAX – vores GenAI-drevne smart companion – hjælper brugere med at styre opgaver via SMS, e-mail eller WhatsApp. Disse innovationer reducerer friktion i finansielle arbejdsgange, automatiserer gentagne opgaver og afslører dybere indsigt. Vi embedder intelligens i både kundeorienterede funktioner og interne operationer for at drive smartere beslutninger og bedre udførelse.

Hvordan sikrer du, at jeres AI-initiativer forbliver grundlagt i løsning af virkelige kundeudfordringer, især i et område så følsomt og reguleret som finans?

Vi starter med kunden ved at undersøge deres udfordringer, kortlægge deres arbejdsgange og vurdere, hvor og om AI kan hjælpe meningfuldt. Hvert AI-initiativ hos Xero er designet til at løse en specifik kundeudfordring – enten det handler om at forenkle fakturagenerering eller redigere en pris direkte fra apps og enheder, som kunderne normalt bruger – JAX’ mål er at hjælpe små virksomheder med at blive betalt hurtigere. Vi embedder intelligens i arbejdsgange i stedet for at oprette selvstændige værktøjer, hvilket sikrer, at AI forbedrer brugeroplevelsen uden at tilføje kompleksitet.

Hvad er din tilgang til at bygge AI ansvarligt – især i forhold til datakvalitet, modelbias og gennemsigtighed?

Vores nyligt lancerede Principper for Ansvarlig AI støtter denne tilgang ved at vejlede, hvordan vi bruger AI til at skabe kunde- og aktionærværdi, samtidig med at vi håndterer risiko ansvarligt. Disse principper er rod i vores værdier og formål og vores langvarige forpligtelser til ansvarlig brug af data. De sikrer, at vores AI-systemer forbliver gennemsigtige, pålidelige og sikre. Hvert AI-system hos Xero overvåges af en udpeget menneske, og vi er forpligtet til at hjælpe brugere med at forstå, når og hvordan AI anvendes. Vi udvikler også interne træningsprogrammer for at sikre, at vores hold innoverer ansvarligt og med tillid.

I stedet for kun at afhænge af rekruttering, hvordan investerer Xero i at opkvalificere jeres nuværende arbejdsstyrke for at levere på AI-naturlige mål?

Opkvalificering er en kerne-del af vores strategi. Vi investerer i interne træningsprogrammer, tværfagligt samarbejde og praktisk erfaring med AI-værktøjer. Ved at embedde AI i vores arbejdsgange giver vi holdene mulighed for at lære ved at gøre – enten det handler om at bygge nye funktioner, analysere data eller forfine modeller. Denne tilgang sikrer, at vores arbejdsstyrke udvikler sig sammen med vores teknologi.

Denne vision støttes af virksomhedsomfattende træningsprogrammer, tech-talks og Xeros Masterclass-serie, der holder medarbejderne i frontlinjen for AI-fremgang. Xeros to årlige globale hackathons – en af dem var helt fokuseret på AI – giver medarbejderne en platform til at eksperimentere, samarbejde og bygge virkelige løsninger. Disse initiativer, sammen med ledelsesengagement og et patentprogram, der opmuntrer til proprietær innovation, sikrer, at hver enkelt medarbejder er udstyret til at bidrage meningfuldt til Xeros AI-naturlige transformation.

Hvorfor tror du, at distribuerede hold er essentielle for at bygge skalerbare, AI-drevne platforme i dag?

Distribuerede hold er ikke kun en logistisk valg – de er en strategisk fordel i forhold til at bygge skalerbare, AI-drevne platforme. Hos Xero giver vores globale fodaftryk os mulighed for at operere på tværs af tidszoner, iterere kontinuerligt og bringe rigere perspektiver ind i vores produkttenkning. Denne diversitet er særligt kritisk i AI, hvor kontekst og nuance betyder meget – fra træningsdata til brugeroplevelse. Ved at decentralisere beslutningstagning og give regionale hold magt, kan vi bygge løsninger, der er både globalt skalerbare og lokalrelevant, samtidig med at vi opretholder den agilitet, der er nødvendig for at reagere på hurtige teknologiske skift.

Hvordan balancerer du spændingen mellem platformstabilitet og eksperimentation, når du integrerer maskinlæring i et globalt SaaS-produkt?

At balancere stabilitet og eksperimentation er noget, vi tilgår meget bevidst. Hos Xero embedder vi AI-arbejdsgange inkrementelt – testende rigorøst, indsamlede kundeFeedback og skalerer kun, når vi ser klart værdi. Stærke styrestrukturer holder denne innovation sikker og ansvarlig, mens vores eksperimentationskultur sikrer, at hold kan udforske dristige ideer uden at kompromittere platformens pålidelighed. Målet er at flytte hurtigt på måder, der betyder mest for vores kunder – leverer ny intelligens og automatisering uden at nogensinde forstyrre den tillid, de har i os.

Er der opstående AI-teknologier eller -teknikker, du er særligt begejstret for, enten internt eller branchewide?

Jeg er særligt begejstret for potentialet i store sprogmodeller til at transformere regnskab. Jeg er overbevist om, at GenAI vil automatisere tidskrævende, gentagne opgaver som dataindtastning, bankafstemning og fakturastyring, og frigøre tid til dybere finansielle indsigt og beslutningstagning. Ifølge Xero-data oplever halvdelen af USAs små virksomheder fiskale udfordringer på grund af manglende finansielle kompetence. Ved at arbejde med revisorer og bogførere som rådgivere giver det små virksomheds ejere mulighed for at træffe informerede finansielle valg, hvilket hjælper dem med at overvinde hindringer og gribe nye muligheder i dagens dynamiske forretningsmiljø. Ved at kombinere kraften fra GenAI med den troværdige vejledning fra regnskabsfagfolk kan vi låse op for en smartere, mere resilient finansielle fremtid for små virksomheder.

Hvordan forestiller du dig, at AI vil transformere rollen for ingeniører og produktchefer hos Xero over de næste 2-3 år?

Over de næste par år vil AI ændre, hvordan produktchefer og ingeniører hos Xero arbejder – og dermed, hvor hurtigt vi kan levere værdi til vores kunder.

For produktchefer vil AI fjerne friktion i tidlige produkt-designfaser. De vil bruge mindre tid på at skrive lange produktkravdokumenter (PRD’er) og mere tid på at prototypere, teste og forfine produkter med kunder. For ingeniører vil AI-co-piloter allerede accelerere kodning, generere testcases og give hold mulighed for at bruge mere tid på arkitektur, skalerbarhed og problemløsning.

Ultimo betyder dette, at vi kan bygge produkter bedre, hurtigere og mere tilpasset kundens behov i realtid. AI vil forstærke menneskelig kreativitet og hjælpe vores hold med at blive endnu tættere på kunderne for at kontinuerligt forbedre oplevelsen, de har på vores platform.

Tak for det gode interview, læsere, der ønsker at lære mere, skal besøge Xero.