Diya Jolly, Chief Product e Technology Officer, Xero – Intervista

Diya Jolly, Chief Product e Technology Officer di Xero, è un esperto prodotto ed esecutivo di ingegneria con un curriculum provato di guida all’innovazione e alla crescita in aziende tecnologiche globali. Con esperienze presso Google, Okta e ora Xero, ha guidato team cross-funzionali in gestione prodotto, design, data science e ingegneria per consegnare prodotti digitali trasformativi. In Xero, Jolly sovraintende a un team di professionisti di classe mondiale di 2.500 persone, guidando la strategia di prodotto e tecnologia dell’azienda per ridefinire la contabilità e la finanza per le piccole imprese attraverso l’innovazione guidata dall’intelligenza artificiale.

Xero è un leader globale nel software di contabilità e finanza basato su cloud progettato per potenziare le piccole imprese, i contabili e i liberi professionisti. Fondata in Nuova Zelanda, Xero serve milioni di abbonati in tutto il mondo con strumenti che semplificano la gestione finanziaria, automatizzano i compiti di contabilità e si integrano con un vasto ecosistema di applicazioni di terze parti. L’azienda continua a innovare attraverso l’intelligenza artificiale, le informazioni sui dati e le esperienze utente senza soluzione di continuità, aiutando le piccole imprese a prosperare rendendo la gestione finanziaria più intelligente, veloce e connessa.

Hai avuto un percorso affascinante – guidare il prodotto a Google e Okta. Come questo ha plasmato il modo in cui ora costruisci prodotti finanziari nativi dell’intelligenza artificiale in Xero?

Il mio percorso attraverso Google e Okta ha fondamentalmente plasmato il modo in cui mi avvicino alla leadership del prodotto – soprattutto nella costruzione di soluzioni finanziarie native dell’intelligenza artificiale in Xero. In Google, ho guidato il prodotto per la monetizzazione di YouTube, scalando i ricavi da 1,5 miliardi a 10 miliardi di dollari in cinque anni e lanciando prodotti trasformativi come Google Hub e Assistant. Quell’esperienza mi ha insegnato come costruire per un pubblico di massa, design centrato sull’utente e scalabilità a lungo termine. In Okta, ho guidato l’innovazione del prodotto e ho aiutato a scalare i ricavi da 400 milioni a 1,8 miliardi di dollari, lanciando soluzioni che definiscono l’industria come FastPass e la governance dell’identità di nuova generazione. Lì, ho imparato come costruire una fiducia di livello aziendale e navigare ecosistemi tecnici complessi.

Ora in Xero, porto quelle lezioni a un nuovo fronte – la finanza nativa dell’intelligenza artificiale. Guido un team distribuito a livello globale di 2.500 persone attraverso prodotto, design, ingegneria, data science e sicurezza, con talenti chiave da Amazon, Apple, Meta, Google, Uber, Intuit e Square. Insieme, stiamo incorporando l’intelligenza direttamente nei flussi di lavoro per automatizzare compiti ripetitivi come l’inserimento dei dati e le riconciliazioni, mentre sblocciamo approfondite informazioni finanziarie per le piccole imprese. Nell’ultimo anno solare, abbiamo consegnato il doppio dei lanci di prodotti rispetto a quanto fatto l’anno precedente e abbiamo consegnato costantemente una crescita dei ricavi del 20% e un risultato del “Rule of 40” dal FY24.

Ciò che mi guida è l’opportunità di ripensare i flussi di lavoro finanziari attraverso l’intelligenza artificiale – non solo per renderli più veloci, ma più intelligenti e intuitivi. I miei ruoli precedenti mi hanno insegnato come scalare l’innovazione in modo responsabile e in Xero sto applicando quella mentalità per costruire prodotti che non sono solo potenti, ma profondamente empatici alle esigenze delle piccole imprese, che sono la spina dorsale di ogni economia.

Come sta evolvendo l’organizzazione di ingegneria di Xero per supportare le esigenze dell’intelligenza artificiale e dei pagamenti in tempo reale? Stai cambiando come sono strutturati i team o come collaborano?

Stiamo subendo una trasformazione strategica in Xero per soddisfare le esigenze dell’intelligenza artificiale e dei pagamenti in tempo reale – non solo in ciò che costruiamo, ma in come lo costruiamo. La nostra organizzazione di ingegneria sta passando da silos tradizionali a un modello più integrato e cross-funzionale che unisce prodotto, design, data science e sicurezza sotto un’unica insegna. Questa struttura favorisce una collaborazione più stretta e accelera la presa di decisioni, consentendoci di incorporare l’intelligenza direttamente nei flussi di lavoro e consegnare valore ai clienti più velocemente.

Abbiamo anche investito molto in team distribuiti, il che ci dà accesso a talenti globali e prospettive diverse. Questa diversità è critica quando si costruiscono piattaforme native dell’intelligenza artificiale che devono essere sia scalabili che sensibili alle norme finanziarie locali. I nostri team operano ora con OKR condivisi allineati ai nostri Principi di intelligenza artificiale responsabile, garantendo che ogni iniziativa – sia che si tratti di generare una fattura o di integrare l’infrastruttura di pagamento di Melio – sia basata sulla trasparenza, l’affidabilità e la fiducia del cliente.

Per supportare i pagamenti in tempo reale, stiamo modernizzando la nostra infrastruttura per gestire transazioni ad alta volumetria e bassa latenza, mantenendo al contempo la sicurezza di livello aziendale. Ciò include la riarchitettura di parti della nostra piattaforma per renderla più modulare e resiliente, consentendo un’esperimentazione più rapida senza compromettere la stabilità. Il risultato è una cultura di ingegneria più agile e più potenziata – una cultura pronta a soddisfare le esigenze in evoluzione delle piccole imprese e dei loro consulenti in un mondo digitale.

Dopo l’ acquisizione di Melio, quali sono alcune delle più grandi sfide tecniche o culturali che hai incontrato nell’integrare la sua infrastruttura di pagamento nella piattaforma e nei sistemi di ingegneria esistenti di Xero?

Dopo il nostro recente annuncio dell’accordo per acquisire Melio, stiamo attualmente pianificando e progettando come sarà la nostra soluzione di pagamento completamente integrata in Xero e condivideremo un aggiornamento a tempo debito. Ciò include allineare team attraverso geografie e discipline per favorire obiettivi e valori condivisi. La nostra esperienza nell’integrare Syft e lanciare strumenti alimentati dall’intelligenza artificiale come Just Ask Xero (JAX) (attualmente in beta) ci ha aiutato a costruire un libro di istruzioni per un’integrazione di successo – un’integrazione che priorizza l’impatto del cliente, la trasparenza e la velocità.

Quali sono i casi d’uso più promettenti in cui l’apprendimento automatico sta già avendo un impatto attraverso la suite di prodotti di Xero?

L’apprendimento automatico sta già trasformando il modo in cui i nostri clienti interagiscono con Xero. Strumenti come Hubdoc utilizzano OCR di nuova generazione per automatizzare la cattura dei dati dai documenti, mentre JAX – il nostro compagno intelligente alimentato da GenAI – aiuta gli utenti a gestire i compiti tramite SMS, email o WhatsApp. Queste innovazioni riducono l’attrito nei flussi di lavoro finanziari, automatizzano i compiti ripetitivi e rivelano approfondite informazioni. Stiamo incorporando l’intelligenza sia nelle funzionalità rivolte al cliente che nelle operazioni interne per guidare decisioni più intelligenti e una migliore esecuzione.

Come assicuri che le tue iniziative di intelligenza artificiale rimangano radicate nel risolvere reali problemi dei clienti, soprattutto in uno spazio così sensibile e regolamentato come la finanza?

Iniziamo con il cliente conducendo ricerche sui suoi punti deboli, mappando i suoi flussi di lavoro e valutando dove e se l’intelligenza artificiale può aiutare in modo significativo. Ogni iniziativa di intelligenza artificiale in Xero è progettata per affrontare una specifica sfida del cliente – sia che si tratti di semplificare la generazione di fatture o di modificare una quotazione direttamente dalle app e dai dispositivi che i clienti utilizzano comunemente – l’obiettivo di JAX è aiutare le piccole imprese a essere pagate più velocemente. Incorporiamo l’intelligenza nei flussi di lavoro piuttosto che creare strumenti autonomi, assicurandoci che l’intelligenza artificiale migliori l’esperienza utente senza aggiungere complessità.

Qual è il tuo approccio alla costruzione di soluzioni di intelligenza artificiale in modo responsabile – in particolare in termini di qualità dei dati, pregiudizio del modello e trasparenza?

I nostri Principi di intelligenza artificiale responsabile appena lanciati rafforzano questo approccio guidando come utilizziamo l’intelligenza artificiale per creare valore per i clienti e gli azionisti, gestendo al contempo il rischio in modo responsabile. Questi principi sono radicati nei nostri valori e nel nostro scopo e nei nostri impegni a lungo termine per un uso responsabile dei dati. Garantiscono che i nostri sistemi di intelligenza artificiale rimangano trasparenti, affidabili e sicuri. Ogni sistema di intelligenza artificiale in Xero è supervisionato da un essere umano designato e siamo impegnati ad aiutare gli utenti a comprendere quando e come l’intelligenza artificiale viene utilizzata. Stiamo anche lanciando programmi di formazione interni per assicurarci che i nostri team innovino in modo responsabile e con fiducia.

Piuttosto che affidarsi solo all’assunzione, come Xero investe nel miglioramento delle competenze della forza lavoro attuale per raggiungere gli obiettivi nativi dell’intelligenza artificiale?

Il miglioramento delle competenze è una parte fondamentale della nostra strategia. Stiamo investendo in programmi di formazione interni, collaborazione cross-funzionale e esperienze pratiche con gli strumenti di intelligenza artificiale. Incorporando l’intelligenza artificiale nei nostri flussi di lavoro, diamo ai team l’opportunità di imparare facendo – sia che si tratti di costruire nuove funzionalità, analizzare i dati o raffinare i modelli. Questo approccio garantisce che la nostra forza lavoro evolva insieme alla nostra tecnologia.

Questa visione è supportata da programmi di formazione a livello aziendale, tech talk e dalla serie Masterclass di Xero, che mantengono i dipendenti all’avanguardia dei progressi dell’intelligenza artificiale. Gli hackathon globali biennali di Xero – uno dei quali si è concentrato interamente sull’intelligenza artificiale – offrono ai dipendenti una piattaforma per sperimentare, collaborare e costruire soluzioni del mondo reale. Queste iniziative, insieme all’impegno della leadership e a un programma di brevetti che incoraggia l’innovazione proprietaria, assicurano che ogni membro del team sia in grado di contribuire in modo significativo alla trasformazione nativa dell’intelligenza artificiale di Xero.

Perché ritieni che i team distribuiti siano essenziali per costruire piattaforme guidate dall’intelligenza artificiale e scalabili oggi?

I team distribuiti non sono solo una scelta logistica – sono un vantaggio strategico nella costruzione di piattaforme guidate dall’intelligenza artificiale e scalabili. In Xero, la nostra impronta globale ci consente di operare attraverso i fusi orari, iterare in modo continuo e portare prospettive più ricche nel nostro pensiero sul prodotto. Questa diversità è particolarmente critica nell’intelligenza artificiale, dove il contesto e la sottigliezza contano profondamente – dalla formazione dei dati all’esperienza utente. Decentralizzando la presa di decisioni e potenziando i team regionali, siamo in grado di costruire soluzioni che sono sia globalmente scalabili che localmente rilevanti, mantenendo al contempo l’agilità necessaria per rispondere ai rapidi cambiamenti tecnologici.

Come bilanci la tensione tra stabilità della piattaforma e sperimentazione quando integri l’apprendimento automatico in un prodotto SaaS globale?

Bilanciare stabilità e sperimentazione è qualcosa che affrontiamo molto deliberatamente. In Xero, incorporiamo i flussi di lavoro dell’intelligenza artificiale in modo incrementale – testando rigorosamente, raccogliendo il feedback dei clienti e scalando solo quando vediamo un valore chiaro. Forti quadri di governance mantengono quell’innovazione sicura e responsabile, mentre la nostra cultura di sperimentazione garantisce che i team possano esplorare idee audaci senza compromettere l’affidabilità della piattaforma. L’obiettivo è muoversi velocemente in modi che contano di più per i nostri clienti – consegnando nuova intelligenza e automazione senza mai interrompere la fiducia che ripongono in noi.

Esistono tecnologie o tecniche di intelligenza artificiale emergenti che ti entusiasmano in particolare, sia all’interno dell’azienda che a livello di settore?

Sono particolarmente entusiasta del potenziale dei grandi modelli linguistici per trasformare la contabilità. Sono convinto che GenAI automatizzerà compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo come l’inserimento dei dati, la riconciliazione bancaria e la gestione delle fatture, liberando tempo per approfondite informazioni finanziarie e processi decisionali. Secondo i dati di Xero, la metà delle piccole imprese statunitensi incontra sfide fiscali a causa della mancanza di alfabetizzazione finanziaria. Lavorando con contabili e liberi professionisti come consulenti, si potenzia i proprietari di piccole imprese a prendere decisioni finanziarie informate, aiutandoli a superare gli ostacoli e a cogliere nuove opportunità nell’ambiente commerciale dinamico di oggi. Combinando il potere di GenAI con la guida affidabile dei professionisti della contabilità, possiamo sbloccare un futuro finanziario più intelligente e più resiliente per le piccole imprese.

Come immagini che l’intelligenza artificiale trasformerà il ruolo degli ingegneri e dei responsabili del prodotto in Xero nei prossimi 2-3 anni?

Nei prossimi anni, l’intelligenza artificiale cambierà il modo in cui i responsabili del prodotto e gli ingegneri in Xero lavorano – e, di conseguenza, quanto velocemente possiamo consegnare valore ai nostri clienti.

Per i responsabili del prodotto, l’intelligenza artificiale eliminerà l’attrito nella progettazione iniziale del prodotto. Trascorreranno meno tempo scrivendo lunghi documenti di requisiti del prodotto (PRD) e più tempo prototipando, testando e raffinando prodotti con i clienti. Per gli ingegneri, i copiloti di intelligenza artificiale stanno già accelerando la codifica, generando casi di test e consentendo ai team di trascorrere più tempo sull’architettura, la scalabilità e la risoluzione dei problemi.

Alla fine, questo significa che possiamo costruire prodotti migliori, più velocemente e che riflettono le esigenze dei clienti in tempo reale. L’intelligenza artificiale amplificherà la creatività umana e aiuterà i nostri team a rimanere ancora più vicini ai clienti per migliorare costantemente l’esperienza che hanno sulla nostra piattaforma. Significa che possiamo costruire prodotti meglio, più velocemente e che riflettono le esigenze dei clienti in tempo reale. L’intelligenza artificiale amplificherà la creatività umana e aiuterà i nostri team a rimanere ancora più vicini ai clienti per migliorare costantemente l’esperienza che hanno sulla nostra piattaforma.

Grazie per la grande intervista, i lettori che desiderano saperne di più possono visitare Xero.