Diya Jolly, Chief Product und Technology Officer, Xero – Interview-Serie

Diya Jolly, Chief Product und Technology Officer bei Xero, ist eine erfahrene Produkt- und Ingenieur-Executive mit einer bewährten Erfolgsbilanz bei der Förderung von Innovation und Wachstum bei globalen Technologie-Unternehmen. Mit Erfahrungen bei Google (GOOGL ), Okta und jetzt Xero, hat sie cross-funktionale Teams in Produktmanagement, Design, Data Science und Ingenieurwesen geleitet, um transformative digitale Produkte zu liefern. Bei Xero überwacht Jolly ein weltklassiges Team von 2.500 Fachleuten und leitet die Produkt- und Technologie-Strategie des Unternehmens, um die Buchhaltung und Finanztechnologie für kleine Unternehmen durch AI-getriebene Innovation neu zu definieren.

Xero ist ein globaler Marktführer bei cloudbasierten Buchhaltungs- und Finanztechnologie-Software, die kleine Unternehmen, Buchhalter und Buchführer befähigen soll. Gegründet in Neuseeland, bietet Xero Millionen von Abonnenten weltweit Tools, die die Finanzverwaltung vereinfachen, Buchhaltungsaufgaben automatisieren und sich mit einer riesigen Ökosystem von Drittanbieter-Anwendungen integrieren. Das Unternehmen setzt seine Innovationen durch KI, Datenanalysen und nahtlose Benutzererfahrungen fort, um kleine Unternehmen zu unterstützen, indem es die Finanzverwaltung intelligenter, schneller und vernetzter macht.

Sie haben eine faszinierende Karriere – die Leitung von Produktentwicklung bei Google und Okta. Wie hat diese Erfahrung Ihre Art und Weise geprägt, AI-nativen Finanzprodukten bei Xero zu entwickeln?

Meine Erfahrung bei Google und Okta hat mich grundlegend geprägt, wie ich Produktführung angehe – insbesondere bei der Entwicklung von AI-nativen Finanzlösungen bei Xero. Bei Google habe ich das Produkt für die Monetisierung von YouTube geleitet, das Umsatzvolumen von 1,5 Mrd. USD auf 10 Mrd. USD in fünf Jahren gesteigert und transformative Produkte wie Google Hub und Assistant lanciert. Diese Erfahrung hat mich gelehrt, wie man für eine große Reichweite, benutzerzentriertes Design und langfristige Skalierbarkeit baut. Bei Okta habe ich die Produktinnovation vorangetrieben und half, den Umsatz von 400 Mio. USD auf 1,8 Mrd. USD zu steigern, indem ich branchendefinierende Lösungen wie FastPass und Next-Gen-Identity-Governance lancierte. Dort habe ich gelernt, wie man unternehmensweite Vertrauenswürdigkeit aufbaut und komplexe technische Ökosysteme navigiert.

Jetzt bei Xero bringe ich diese Erfahrungen in ein neues Feld – AI-nativen Finanzen. Ich leite ein global verteiltes Team von 2.500 Mitarbeitern aus Produkt, Design, Ingenieurwesen, Data Science und Sicherheit, mit Schlüsseltalenten von Amazon (AMZN ), Apple (AAPL ), Meta, Google, Uber, Intuit (INTU ) und Square. Zusammen bauen wir Intelligenz direkt in die Arbeitsabläufe ein, um wiederkehrende Aufgaben wie Datenverwaltung und Abstimmungen zu automatisieren und tiefergehende Finanzanalysen für kleine Unternehmen freizuschalten. Im letzten Kalenderjahr haben wir doppelt so viele Produktstarts wie im Vorjahr durchgeführt und konstant über 20% Umsatzwachstum und ein “Rule-of-40”-Ergebnis seit FY24 erzielt.

Was mich antreibt, ist die Chance, Finanzarbeitsabläufe durch KI neu zu gestalten – nicht nur, um sie schneller zu machen, sondern auch intelligenter und intuitiver. Meine vorherigen Rollen haben mich gelehrt, wie man Innovation verantwortungsvoll skaliert, und bei Xero wende ich diese Denkweise an, um Produkte zu entwickeln, die nicht nur leistungsstark sind, sondern auch tief empfindlich für die Bedürfnisse von kleinen Unternehmen, die das Rückgrat jeder Wirtschaft sind.

Wie entwickelt sich die Ingenieur-Organisation von Xero, um die Anforderungen von KI und Echtzeit-Zahlungen zu erfüllen? Ändern Sie die Team-Struktur oder die Zusammenarbeit?

Wir durchlaufen eine strategische Transformation bei Xero, um den Anforderungen von KI und Echtzeit-Zahlungen gerecht zu werden – nicht nur in dem, was wir bauen, sondern auch in der Art und Weise, wie wir es bauen. Unsere Ingenieur-Organisation wandelt sich von traditionellen Silos zu einem integrierteren, cross-funktionalen Modell, das Produkt, Design, Data Science und Sicherheit unter einem Dach vereint. Diese Struktur fördert enge Zusammenarbeit und beschleunigt Entscheidungsprozesse, sodass wir Intelligenz direkt in die Arbeitsabläufe einbauen und Kundenwert schneller liefern können.

Wir haben auch massiv in verteilte Teams investiert, was uns Zugang zu globalen Talenten und vielfältigen Perspektiven gibt. Diese Vielfalt ist entscheidend, wenn man KI-nativen Plattformen baut, die sowohl skalierbar als auch sensibel für lokale Finanzvorschriften sein müssen. Unsere Teams arbeiten nun mit gemeinsamen OKRs, die an unsere verantwortungsvollen KI-Prinzipien ausgerichtet sind, um sicherzustellen, dass jede Initiative – sei es die Generierung einer Rechnung oder die Integration von Melios Zahlungsinfrastruktur – in Transparenz, Zuverlässigkeit und Kundentrust verankert ist.

Um Echtzeit-Zahlungen zu unterstützen, modernisieren wir unsere Infrastruktur, um hochvolumige, niedriglatente Transaktionen zu bewältigen, während wir gleichzeitig unternehmensweite Sicherheit aufrechterhalten. Dazu gehören die Neukonzeption von Teilen unserer Plattform, um modulare und widerstandsfähige Architekturen zu schaffen, die schnelleres Experimentieren ermöglichen, ohne die Stabilität zu gefährden. Das Ergebnis ist eine agilere, befähigte Ingenieur-Kultur – eine, die bereit ist, die sich verändernden Bedürfnisse von kleinen Unternehmen und ihren Beratern in einer digitalen Welt zu erfüllen.

Nach der Übernahme von Melio, welche sind die größten technischen oder kulturellen Herausforderungen, denen Sie bei der Integration von Melios Zahlungsinfrastruktur in Xeros bestehende Plattform und Ingenieur-Systeme gegenüberstanden?

Nach unserer jüngsten Ankündigung, dass wir eine Vereinbarung zur Übernahme von Melio getroffen haben, planen und entwerfen wir derzeit, wie unsere vollständig integrierte Zahlungslösung in Xero aussehen wird, und werden dies in Kürze bekannt geben. Dazu gehören die Ausrichtung von Teams über geografische und disziplinäre Grenzen hinweg, um gemeinsame Ziele und Werte zu fördern. Unsere Erfahrung bei der Integration von Syft und dem Launch von KI-gesteuerten Tools wie Just Ask Xero (JAX) (derzeit in der Beta-Phase) hat uns geholfen, ein Playbook für erfolgreiche Integrationen zu entwickeln – eines, das Kundennutzen, Transparenz und Geschwindigkeit priorisiert.

Welche sind die vielversprechendsten Anwendungsfälle, in denen Machine Learning bereits einen Einfluss auf Xeros Produkt-Portfolio hat?

Machine Learning transformiert bereits, wie unsere Kunden mit Xero interagieren. Tools wie Hubdoc verwenden Next-Gen-OCR, um Daten aus Dokumenten zu automatisieren, während JAX – unser GenAI-gesteuerter intelligenter Begleiter – Benutzern hilft, Aufgaben über SMS, E-Mail oder WhatsApp zu verwalten. Diese Innovationen reduzieren Reibung in Finanzarbeitsabläufen, automatisieren wiederkehrende Aufgaben und enthüllen tiefergehende Erkenntnisse. Wir bauen Intelligenz in Kundenfacing-Features und interne Betriebsabläufe ein, um intelligente Entscheidungen und bessere Ausführung zu fördern.

Wie stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiativen in der Lösung realer Kundenprobleme verankert bleiben, insbesondere in einem so sensiblen und regulierten Bereich wie der Finanzbranche?

Wir beginnen mit dem Kunden, indem wir seine Probleme erforschen, seine Arbeitsabläufe kartieren und bewerten, ob und wo KI sinnvoll helfen kann. Jede KI-Initiative bei Xero ist darauf ausgelegt, ein bestimmtes Kundenproblem zu lösen – sei es die Vereinfachung der Rechnungserstellung oder die Bearbeitung eines Angebots direkt aus den Apps und Geräten, die Kunden häufig verwenden. JAX’ Ziel ist es, kleinen Unternehmen zu helfen, schneller bezahlt zu werden. Wir bauen Intelligenz in Arbeitsabläufe ein, anstatt separate Tools zu erstellen, und stellen sicher, dass KI die Benutzererfahrung verbessert, ohne Komplexität hinzuzufügen.

Welcher Ansatz verfolgen Sie bei der verantwortungsvollen Entwicklung von KI – insbesondere in Bezug auf Datenqualität, Modell-Verzerrung und Transparenz?

Unsere neu lancierten verantwortungsvollen KI-Prinzipien stärken diesen Ansatz, indem sie leiten, wie wir KI nutzen, um Kunden- und Aktionärswert zu schaffen und gleichzeitig Risiken verantwortungsvoll zu managen. Diese Prinzipien sind in unseren Werten und unserem Zweck verwurzelt und unseren langjährigen Verpflichtungen zu verantwortungsvoller Datenverwendung. Sie stellen sicher, dass unsere KI-Systeme transparent, zuverlässig und sicher bleiben. Jedes KI-System bei Xero wird von einem bestimmten Menschen überwacht, und wir sind verpflichtet, den Benutzern zu helfen, zu verstehen, wann und wie KI verwendet wird. Wir bieten auch interne Schulungsprogramme an, um sicherzustellen, dass unsere Teams verantwortungsvoll und mit Zuversicht innovieren.

Statt sich ausschließlich auf die Einstellung von Personal zu verlassen, wie investiert Xero in die Weiterbildung seiner aktuellen Belegschaft, um die Ziele von AI-nativen Produkten zu erreichen?

Weiterbildung ist ein wichtiger Teil unserer Strategie. Wir investieren in interne Schulungsprogramme, cross-funktionale Zusammenarbeit und praktische Erfahrung mit KI-Tools. Durch die Einbindung von KI in unsere Arbeitsabläufe geben wir den Teams die Gelegenheit, durch Tun zu lernen – sei es durch die Entwicklung neuer Funktionen, die Analyse von Daten oder die Verfeinerung von Modellen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass unsere Belegschaft gemeinsam mit unserer Technologie wächst.

Diese Vision wird durch unternehmensweite Schulungsprogramme, Tech-Talks und Xeros Masterclass-Serie unterstützt, die die Mitarbeiter an der Spitze von KI-Fortschritten halten. Xeros zweimal jährlich stattfindende globale Hackathons – einer davon war vollständig auf KI fokussiert – bieten den Mitarbeitern eine Plattform, um zu experimentieren, zusammenzuarbeiten und reale Lösungen zu entwickeln. Diese Initiativen, zusammen mit der Führungsbeteiligung und einem Patentprogramm, das proprietäre Innovation fördert, stellen sicher, dass jedes Teammitglied in der Lage ist, Xeros AI-nativer Transformation sinnvoll beizutragen.

Warum glauben Sie, dass verteilte Teams für den Aufbau von skalierbaren, KI-getriebenen Plattformen heute unerlässlich sind?

Verteilte Teams sind nicht nur eine logistische Entscheidung – sie sind ein strategischer Vorteil beim Aufbau von skalierbaren, KI-getriebenen Plattformen. Bei Xero ermöglicht uns unser globales Fußabdruck, über Zeitzonen hinweg zu operieren, kontinuierlich zu iterieren und reichere Perspektiven in unsere Produktüberlegungen einzubringen. Diese Vielfalt ist insbesondere in KI von entscheidender Bedeutung, wo Kontext und Nuancen tief greifen – von Trainingsdaten bis hin zur Benutzererfahrung. Durch die Dezentralisierung von Entscheidungen und die Ermächtigung regionaler Teams können wir Lösungen entwickeln, die sowohl global skalierbar als auch lokal relevant sind, während wir gleichzeitig die notwendige Agilität bewahren, um auf schnelle technologische Veränderungen zu reagieren.

Wie balancieren Sie die Spannung zwischen Plattform-Stabilität und Experimentierung, wenn Sie Machine Learning in ein globales SaaS-Produkt integrieren?

Das Balancieren von Stabilität und Experimentierung ist etwas, das wir sehr bewusst angehen. Bei Xero bauen wir KI-Arbeitsabläufe schrittweise auf – testen gründlich, sammeln Kundenfeedback und skalieren nur, wenn wir einen klaren Mehrwert sehen. Starke Governance-Rahmenwerke halten diese Innovation sicher und verantwortungsvoll, während unsere Kultur der Experimentierung sicherstellt, dass Teams kühne Ideen erforschen können, ohne die Plattform-Zuverlässigkeit zu gefährden. Das Ziel ist es, schnell in Bereichen voranzukommen, die unseren Kunden am meisten bedeuten – neue Intelligenz und Automatisierung liefern, ohne die Vertrauenswürdigkeit zu beeinträchtigen, die sie in uns setzen.

Gibt es aufkommende KI-Technologien oder -Techniken, die Sie besonders begeistern, entweder in-house oder branchenweit?

Ich bin besonders begeistert von dem Potenzial großer Sprachmodelle, die Buchhaltung zu transformieren. Ich bin überzeugt, dass GenAI zeitaufwändige, wiederkehrende Aufgaben wie Datenverwaltung, Bankabstimmungen und Rechnungsverwaltung automatisieren wird, und so Zeit für tiefergehende Finanzanalysen und Entscheidungen freimacht. Laut Xero-Daten haben halbe der kleinen Unternehmen in den USA aufgrund mangelnder Finanzkenntnisse fiskalische Herausforderungen. Durch die Zusammenarbeit mit Buchhaltern und Buchführern als Beratern können kleine Unternehmer fundierte Finanzentscheidungen treffen, um Hindernisse zu überwinden und Chancen in der heutigen dynamischen Geschäftswelt zu nutzen. Durch die Kombination der Macht von GenAI mit der vertrauenswürdigen Beratung von Buchhaltern können wir eine intelligentere, widerstandsfähigere Finanz-Zukunft für kleine Unternehmen schaffen.

Wie stellen Sie sich vor, dass KI die Rolle von Ingenieuren und Produktmanagern bei Xero in den nächsten 2-3 Jahren verändern wird?

In den nächsten Jahren wird KI die Art und Weise verändern, wie Produktmanager und Ingenieure bei Xero arbeiten – und damit, wie schnell wir unseren Kunden Wert liefern können.

Für Produktmanager wird KI die Reibung in der frühen Produktentwicklung reduzieren. Sie werden weniger Zeit mit dem Schreiben umfangreicher Produktanforderungsdokumente (PRDs) verbringen und mehr Zeit mit dem Prototyping, Testen und Verfeinern von Produkten mit Kunden. Für Ingenieure beschleunigen KI-Co-Piloten bereits das Codieren, das Generieren von Testfällen und ermöglichen es Teams, mehr Zeit mit Architektur, Skalierbarkeit und Problemlösung zu verbringen.

Letztendlich bedeutet dies, dass wir Produkte besser, schneller und passgenauer für Kundenbedürfnisse in Echtzeit entwickeln können. KI wird menschliche Kreativität verstärken und unser Team helfen, noch näher an die Kunden heranzukommen, um die Erfahrung, die sie auf unserer Plattform haben, kontinuierlich zu verbessern.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Xero besuchen.