Diya Jolly, Chief Product og Technology Officer, Xero – Intervju-serie

Diya Jolly, Chief Product og Technology Officer i Xero, er en erfaren produkt- og ingeniørleder med en dokumentert rekord av å drive innovasjon og vekst i globale teknologiselskaper. Med erfaring fra Google (GOOGL ), Okta og nå Xero, har hun ledet tverrfaglige team over produktledelse, design, datavitenskap og ingeniørarbeid for å levere transformative digitale produkter. I Xero, har Jolly ansvar for et verdensklasse-team på 2 500 profesjonelle, og leder selskapets produkt- og teknologistrategi for å omdefinere regnskap og finansteknologi for små bedrifter gjennom AI-drevet innovasjon.

Xero er en global leder i cloud-basert regnskaps- og finansteknologisoftware designet for å gi små bedrifter, regnskapsførere og regnskapskontorer mulighet til å forenkle finansiell ledelse, automatisere regnskapsoppgaver og integrere med et stort økosystem av tredjepartsapplikasjoner. Selskapet fortsetter å innovere gjennom AI, datainnsikt og brukervennlige erfaringer, og hjelper små bedrifter å trives ved å gjøre finansiell ledelse smartere, raskere og mer sammenkoblet.

Du har hatt en fascinerende reise – ledet produktutvikling i Google og Okta. Hvordan har det påvirket måten du bygger AI-naturlige finansielle produkter i Xero på?

Min reise gjennom Google og Okta har fundamentalt påvirket hvordan jeg nærmer meg produktledelse – spesielt når det gjelder å bygge AI-naturlige finansielle løsninger i Xero. I Google, ledet jeg produktutvikling for YouTube sin monetering, og skalerte inntekten fra 1,5 milliarder dollar til 10 milliarder dollar på fem år, og lanserte transformative produkter som Google Hub og Assistant. Den erfaringen lærte meg hvordan jeg kunne bygge for stor rekkevidde, brukerorientert design og langvarig skalerbarhet. I Okta, drev jeg produktinnovasjon og hjalp til å skalle inntekten fra 400 millioner dollar til 1,8 milliarder dollar, og lanserte bransje-definerende løsninger som FastPass og neste-generasjons identitetsstyring. Der lærte jeg hvordan jeg kunne bygge enterprise-gradert tillit og navigere komplekse tekniske økosystemer.

Nå i Xero, bringer jeg disse lærdommene til en ny front – AI-naturlig finansiell teknologi. Jeg leder et globalt distribuert team på 2 500 over produkt, design, ingeniørarbeid, datavitenskap og sikkerhet, med nøkkelkompetanse fra Amazon (AMZN ), Apple (AAPL ), Meta, Google, Uber, Intuit (INTU ) og Square. Sammen bygger vi intelligens direkte inn i arbeidsprosesser for å automatisere repetitive oppgaver som datainnsamling og avstemming, og låse opp dypere finansielle innsikter for små bedrifter. I løpet av det siste kalenderåret, har vi levert dobbelt så mange produktlanseringer som vi gjorde året før, og vi har konsekvent levert over 20% inntektsvekst og en “Rule of 40”-resultat siden FY24.

Hva driver meg, er muligheten til å omdefinere finansielle arbeidsprosesser gjennom AI – ikke bare for å gjøre dem raskere, men smartere og mer intuitive. Mine tidligere roller lærte meg hvordan jeg kunne skalle innovasjon ansvarlig, og i Xero, anvender jeg den tankemåten til å bygge produkter som ikke bare er kraftfulle, men også dypt empatiske overfor små bedrifters behov, som er ryggraden i hver økonomi.

Hvordan er Xeros ingeniørorganisasjon i ferd med å utvikle seg for å møte kravene til AI og sanntidsbetalinger? Er du i ferd med å endre hvordan teamene er strukturert eller hvordan de samarbeider?

Vi gjennomgår en strategisk transformasjon i Xero for å møte kravene til AI og sanntidsbetalinger – ikke bare i hva vi bygger, men i hvordan vi bygger det. Vår ingeniørorganisasjon er i ferd med å gå fra tradisjonelle siloer til en mer integrert, tverrfaglig modell som bringer sammen produkt, design, datavitenskap og sikkerhet under ett paraply. Denne strukturen fremmer tettere samarbeid og akselererer beslutningsprosesser, og lar oss innbygge intelligens direkte inn i arbeidsprosesser og levere kundeverdi raskere.

Vi har også investert tungt i distribuerte team, som gir oss tilgang til global kompetanse og diverse perspektiver. Denne diversiteten er kritisk når vi bygger AI-naturlige plattformer som må være både skalerbare og sensitive overfor lokale finansielle reguleringer. Våre team opererer nå med felles OKRer som er tilpasset våre Prinsipper for Ansvarlig AI, og sikrer at hver enkelt initiativ – enten det er å generere en faktura eller integrere Melios betalingsinfrastruktur – er grunnlagt i transparens, pålitelighet og kundetillit.

For å støtte sanntidsbetalinger, er vi i ferd med å modernisere vår infrastruktur for å håndtere høyvolum, lav-forsinkelses transaksjoner, samtidig som vi opprettholder enterprise-gradert sikkerhet. Dette inkluderer å omstrukturere deler av vår plattform for å være mer modulær og resilient, og å ermögne raskere eksperimentering uten å kompromittere stabilitet. Resultatet er en mer agil, empowerment-orientert ingeniørkultur – en som er klar til å møte de evoluerende behovene til små bedrifter og deres rådgivere i en digital først-verden.

Følgende oppkjøpet av Melio, hva er noen av de største tekniske eller kulturelle utfordringene du har møtt mens du integrerer deres betalingsinfrastruktur i Xeros eksisterende plattform og ingeniørsystemer?

Følgende vår nylige annonsering om vår avtale om å kjøpe Melio, er vi nå i ferd med å planlegge og designe hva vår fullt integrerte betalingsløsning vil se ut som i Xero, og vi vil dele en oppdatering i due course. Dette inkluderer å tilpasse team over geografier og disipliner for å fremme felles mål og verdier. Vår erfaring med å integrere Syft og lansere AI-drevne verktøy som Just Ask Xero (JAX) (nå i beta) har hjulpet oss å bygge en playbook for suksessfull integrasjon – en som prioriterer kundeeffekt, transparens og hastighet.

Hva er de mest lovende bruksområdene hvor maskinlæring allerede har en innvirkning på tvers av Xeros produktsuite?

Maskinlæring transformerer allerede hvordan våre kunder samhandler med Xero. Verktøy som Hubdoc bruker neste-generasjons OCR for å automatisere datainnsamling fra dokumenter, mens JAX – vår GenAI-drevne smarte kompanjong – hjelper brukere å håndtere oppgaver via SMS, e-post eller WhatsApp. Disse innovasjonene reduserer friksjon i finansielle arbeidsprosesser, automatiserer repetitive oppgaver og avdekker dypere innsikter. Vi innbygger intelligens i både kunde-orienterte funksjoner og interne operasjoner for å drive smartere beslutninger og bedre gjennomføring.

Hvordan sikrer du at dine AI-initiativer forblir grunnlagt i å løse ekte kundeproblemer, spesielt i et område så følsomt og regulert som finansiell?

Vi starter med kunden ved å forsknings deres problemer, kartlegge deres arbeidsprosesser og vurdere hvor og om AI kan hjelpe meningfullt. Hvert AI-initiativ i Xero er designet for å løse et spesifikt kundeproblem – enten det er å forenkle fakturagenerering eller redigere en pris fra appene og enhetene kundene vanligvis bruker – JAX’ mål er å hjelpe små bedrifter å få betalt raskere. Vi innbygger intelligens i arbeidsprosesser i stedet for å skape selvstendige verktøy, og sikrer at AI forbedrer brukeropplevelsen uten å tilføye kompleksitet.

Hva er din tilnærming til å bygge AI ansvarlig – spesielt i forhold til datakvalitet, modellforvrengning og transparens?

Våre nylig lanserte Prinsipper for Ansvarlig AI forsterker denne tilnærmingen ved å guide hvordan vi bruker AI for å skape kunde- og aksjonærverdi samtidig som vi håndterer risiko ansvarlig. Disse prinsippene er rotfestet i våre verdier og formål, og våre langvarige forpliktelser til ansvarlig databruk. De sikrer at våre AI-systemer forblir transparente, pålitelige og sikre. Hvert AI-system i Xero er overvåket av en designert menneske, og vi er forpliktet til å hjelpe brukere å forstå når og hvordan AI brukes. Vi er også i ferd med å rulle ut interne opplæringsprogrammer for å sikre at våre team innovasjon ansvarlig og med tillit.

I stedet for å bare stole på rekruttering, hvordan investerer Xero i å oppgradere din nåværende arbeidsstyrke for å levere på AI-naturlige mål?

Oppgradering er en kjerne-del av vår strategi. Vi investerer i interne opplæringsprogrammer, tverrfaglig samarbeid og praktisk erfaring med AI-verktøy. Ved å innbygge AI i våre arbeidsprosesser, gir vi teamene mulighet til å lære ved å gjøre – enten det er å bygge nye funksjoner, analysere data eller finjustere modeller. Denne tilnærmingen sikrer at vår arbeidsstyrke utvikler seg sammen med vår teknologi.

Denne visjonen støttes av selskapsomfattende opplæringsprogrammer, tekniske samtaler og Xeros Masterclass-serie, som holder ansatte i forkant av AI-fremgang. Xeros to-årlige globale hackathon – en av dem var helt AI-fokusert – tilbyr ansatte en plattform til å eksperimentere, samarbeide og bygge virkelige løsninger. Disse initiativene, sammen med lederengasjement og et patentsprogram som oppmuntrer proprietær innovasjon, sikrer at hver enkelt teammedlem er utrustet til å bidra meningfullt til Xeros AI-naturlige transformasjon.

Hvorfor tror du at distribuerte team er essensielle for å bygge skalerbare, AI-drevne plattformer i dag?

Distribuerte team er ikke bare en logistisk valg – de er en strategisk fordel i å bygge skalerbare, AI-drevne plattformer. I Xero, tillater vår globale fotavtrykk oss å operere på tvers av tidssoner, iterere kontinuerlig og bringe rikere perspektiver inn i vår produkttenkning. Denne diversiteten er spesielt kritisk i AI, hvor kontekst og nuanser betyr mye. Ved å desentralisere beslutningsprosesser og gi regionale team mer makt, er vi i stand til å bygge løsninger som er både globalt skalerbare og lokalt relevante, samtidig som vi opprettholder den agilitet som trengs for å svare på raske teknologiske endringer.

Hvordan balanserer du spenningen mellom plattform-stabilitet og eksperimentering når du integrerer maskinlæring i et globalt SaaS-produkt?

Balansering av stabilitet og eksperimentering er noe vi nærmer oss svært bevisst. I Xero, innbygger vi AI-arbeidsprosesser inkrementelt – tester grundig, samler kunde-tilbakemeldinger og skalerer bare når vi ser klart verdi. Sterke styre- og kontroll-rammer holder den innovasjonen trygg og ansvarlig, mens vår eksperimenteringskultur sikrer at teamene kan utforske dristige ideer uten å kompromittere plattform-reliabilitet. Målet er å flytte raskt på måter som betyr mest for våre kunder – levere ny intelligens og automatisering uten å noen gang forstyrre tilliten de har til oss.

Er det noen nye AI-teknologier eller -teknikker du er spesielt begeistret for, enten internt eller bransje-omfattende?

Jeg er spesielt begeistret for potensialet i store språkmodeller til å transformere regnskap. Jeg er overbevist om at GenAI vil automatisere tidskrevende, repetitive oppgaver som datainnsamling, bankavstemming og fakturahåndtering, og frigjøre tid for dypere finansielle innsikter og beslutninger. Ifølge Xero-data møter halvparten av USAs små bedrifter fiskale utfordringer på grunn av manglende finansiell kompetanse. Ved å samarbeide med regnskapsførere og regnskapskontorer som rådgivere, kan små bedriftseiere fatter informerte finansielle valg, overvinne hindringer og gripe nye muligheter i dagens dynamiske forretningsmiljø. Ved å kombinere kraften i GenAI med den tillitsfulle veiledningen fra regnskapsfaglige, kan vi låse opp en smartere, mer resilient finansiell fremtid for små bedrifter.

Hvordan ser du for deg at AI vil transformere rollen til ingeniører og produktledere i Xero over de neste 2-3 årene?

Over de neste årene, vil AI endre hvordan produktledere og ingeniører i Xero arbeider – og, som en følge, hvor raskt vi kan levere verdi til våre kunder.

For produktledere, vil AI fjerne friksjon i tidlige produkt-designfasen. De vil bruke mindre tid på å skrive lange produktkravdokumenter (PRD) og mer tid på å prototypere, teste og finjustere produkter med kunder. For ingeniører, er AI-kopiloter allerede i ferd med å akselerere kodegenerering, generere testeksempler og gi teamene mulighet til å bruke mer tid på arkitektur, skalerbarhet og problemløsning.

Til slutt betyr dette at vi kan bygge produkter bedre, raskere og som reflekterer kundens behov i sanntid. AI vil forsterke menneskelig kreativitet og hjelpe våre team til å holde seg enda nærmere kundene og kontinuerlig forbedre opplevelsen de har på vår plattform. Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer, bør besøke Xero.