Диа Джолли, главный директор по продукту и технологиям, Xero – Интервью

Диа Джолли, главный директор по продукту и технологиям в Xero, – опытный исполнительный директор по продукту и инженерии с доказанной репутацией по внедрению инноваций и росту в глобальных технологических компаниях. С опытом работы в Google, Okta и теперь в Xero, она возглавляла межфункциональные команды по управлению продуктом, дизайну, науке о данных и инженерии для создания трансформирующих цифровых продуктов. В Xero Джолли руководит командой из 2 500 профессионалов мирового класса, направляя стратегию продукта и технологий компании для переопределения бухгалтерского учета и финтех для малого бизнеса посредством инноваций, основанных на искусственном интеллекте.

Xero – глобальный лидер в облачном бухгалтерском учете и финтех-программном обеспечении, предназначенном для расширения возможностей малого бизнеса, бухгалтеров и бухгалтеров. Основанная в Новой Зеландии, Xero обслуживает миллионы подписчиков по всему миру с помощью инструментов, которые упрощают финансовое управление, автоматизируют задачи бухгалтерского учета и интегрируются с обширной экосистемой сторонних приложений. Компания продолжает инновации посредством искусственного интеллекта, данных и бесшовных пользовательских опытов, помогая малому бизнесу процветать, делая финансовое управление умнее, быстрее и более связанным.

У вас была fascinirующая карьера – руководство продуктом в Google и Okta. Как это повлияло на то, как вы теперь строите AI-родные финансовые продукты в Xero?

Мой путь через Google и Okta фундаментально сформировал, как я подходю к руководству продуктом – особенно при создании AI-родных финансовых решений в Xero. В Google я руководил продуктом для монетизации YouTube, увеличивая доход с 1,5 млрд до 10 млрд долларов за пять лет, и запускал трансформирующие продукты, такие как Google Hub и Assistant. Этот опыт научил меня, как строить для массового охвата, пользовательского дизайна и долгосрочной масштабируемости. В Okta я стимулировал инновации продукта и помог увеличить доход с 400 млн до 1,8 млрд долларов, запустив отраслевые решения, такие как FastPass и следующее поколение управления идентификацией. Там я научился, как строить доверие на уровне предприятия и ориентироваться в сложных технических экосистемах.

Теперь в Xero я привношу эти уроки в новую область – AI-родный финанс. Я руковожу глобально распределенной командой из 2 500 человек по продукту, дизайну, инженерии, науке о данных и безопасности, с ключевым талантом из Amazon, Apple, Meta, Google, Uber, Intuit и Square. Вместе мы внедряем интеллект直接 в рабочие процессы, чтобы автоматизировать повторяющиеся задачи, такие как ввод данных и сверки, а также открывать более глубокие финансовые прозрения для малого бизнеса. За последний календарный год мы запустили в два раза больше продуктов, чем в прошлом году, и последовательно обеспечивали рост дохода более чем на 20% и результат “Правила 40” с FY24.

Меня движет возможность переосмыслить финансовые рабочие процессы посредством AI – не только чтобы сделать их быстрее, но и умнее и более интуитивными. Мои предыдущие роли научили меня, как масштабировать инновации ответственно, и в Xero я применяю этот подход, чтобы строить продукты, которые не только мощные, но и глубоко эмпатичные к потребностям малого бизнеса, который является основой каждой экономики.

Как организация инженерии Xero эволюционирует, чтобы поддержать требования AI и платежей в реальном времени? Вы меняете структуру команд или то, как они сотрудничают?

Мы проходим стратегическую трансформацию в Xero, чтобы удовлетворить требованиям AI и платежей в реальном времени – не только в том, что мы строим, но и в том, как мы строим. Наша инженерная организация переходит от традиционных силосов к более интегрированной, межфункциональной модели, которая объединяет продукт, дизайн, науку о данных и безопасность под одной зонтиком. Эта структура способствует более тесному сотрудничеству и ускоряет принятие решений, позволяя нам внедрить интеллект直接 в рабочие процессы и обеспечить ценность для клиентов быстрее.

Мы также инвестировали значительные средства в распределенные команды, что дает нам доступ к глобальному таланту и разнообразным перспективам. Это разнообразие имеет решающее значение при создании AI-родных платформ, которые должны быть как масштабируемыми, так и чувствительными к местным финансовым правилам. Наши команды теперь работают с общими OKR, выровнеными с нашими Принципами Ответственного AI, обеспечивая, что каждая инициатива – будь то генерация счета или интеграция инфраструктуры платежей Melio – основана на прозрачности, надежности и доверии клиентов.

Чтобы поддержать платежи в реальном времени, мы модернизируем нашу инфраструктуру для обработки высокообъемных, низкозадержных транзакций, сохраняя при этом безопасность на уровне предприятия. Это включает в себя перестройку части нашей платформы, чтобы сделать ее более модульной и устойчивой, что позволяет быстрее экспериментировать, не компрометируя стабильность. Результатом является более гибкая, расширенная инженерная культура – та, которая готова удовлетворить меняющиеся потребности малого бизнеса и их советников в цифровом мире.

После приобретения Melio какие из самых больших технических или культурных проблем вы столкнулись при интеграции ее платежной инфраструктуры в существующую платформу и инженерные системы Xero?

После нашего недавнего объявления о соглашении приобрести Melio мы сейчас планируем и проектируем, как будет выглядеть наш полностью интегрированный платежный решений в Xero, и мы поделимся обновлением в ближайшее время. Это включает в себя выравнивание команд по географии и дисциплинам для содействия общим целям и ценностям. Наш опыт интеграции Syft и запуска AI-инструментов, таких как Just Ask Xero (JAX) (в настоящее время в бета-версии), помог нам построить книгу рецептов для успешной интеграции – той, которая ставит во главу угла влияние на клиентов, прозрачность и скорость.

Какие из самых перспективных вариантов использования машинного обучения уже оказывают влияние на продукт Xero?

Машинное обучение уже преобразует, как наши клиенты взаимодействуют с Xero. Инструменты, такие как Hubdoc, используют следующее поколение OCR для автоматизации захвата данных из документов, а JAX – наш GenAI-инструмент – помогает пользователям управлять задачами через SMS, электронную почту или WhatsApp. Эти инновации снижают трение в финансовых рабочих процессах, автоматизируют повторяющиеся задачи и открывают более глубокие прозрения. Мы внедряем интеллект как в функции, ориентированные на клиентов, так и в внутренние операции, чтобы стимулировать более умные решения и лучшую реализацию.

Как вы обеспечиваете, чтобы ваши инициативы AI оставались основанными на решении реальных болевых точек клиентов, особенно в такой чувствительной и регулируемой области, как финансы?

Мы начинаем с клиента, исследуя его болевые точки, картографируя его рабочие процессы и оценивая, где и если AI может существенно помочь. Каждая инициатива AI в Xero предназначена для решения конкретной проблемы клиента – будь то упрощение генерации счетов или редактирование цитаты прямо из приложений и устройств, которые клиенты обычно используют – цель JAX – помочь малому бизнесу получать оплату быстрее. Мы внедряем интеллект в рабочие процессы, а не создаем отдельные инструменты, обеспечивая, что AI улучшает пользовательский опыт без добавления сложности.

Какой ваш подход к построению AI ответственно – особенно в плане качества данных, смещения модели и прозрачности?

Наши недавно запущенные Принципы Ответственного AI подкрепляют этот подход, направляя, как мы используем AI для создания ценности для клиентов и акционеров, управляя рисками ответственно. Эти принципы основаны на наших ценностях и цели и нашей давней приверженности ответственной работе с данными. Они обеспечивают, что наши системы AI остаются прозрачными, надежными и безопасными. Каждая система AI в Xero курируется назначенным человеком, и мы привержены помощи пользователям в понимании, когда и как используется AI. Мы также запускаем внутренние программы обучения, чтобы обеспечить, что наши команды инновируют ответственно и с уверенностью.

Вместо того, чтобы полагаться исключительно на найм, как Xero инвестирует в повышение квалификации своей существующей рабочей силы для достижения целей, основанных на AI?

Повышение квалификации является ключевой частью нашей стратегии. Мы инвестируем в внутренние программы обучения, межфункциональное сотрудничество и практический опыт с инструментами AI. Внедряя AI в наши рабочие процессы, мы даем командам возможность учиться, делая – будь то создание новых функций, анализ данных или уточнение моделей. Этот подход обеспечивает, что наша рабочая сила эволюционирует вместе с нашей технологией.

Эта видение поддерживается компанией программ обучения, технальных разговоров и серии Мастер-классов Xero, которые держат сотрудников на переднем крае достижений AI. Двухгодичные глобальные хакатоны Xero – один из которых был полностью посвящен AI – предлагают сотрудникам платформу для экспериментов, сотрудничества и построения реальных решений. Эти инициативы, вместе с вовлечением руководства и программой патентов, которая стимулирует собственные инновации, обеспечивают, что каждый член команды способен внести значимый вклад в AI-родную трансформацию Xero.

Почему вы считаете, что распределенные команды необходимы для построения масштабируемых, AI-индуцированных платформ сегодня?

Распределенные команды не являются просто логистическим выбором – они являются стратегическим преимуществом при построении масштабируемых, AI-индуцированных платформ. В Xero наш глобальный след позволяет нам работать по часовым поясам, непрерывно итерировать и приносить более богатые перспективы в наше продуктовое мышление. Это разнообразие особенно критично в AI, где контекст и нюансы имеют глубокое значение – от обучающих данных до пользовательского опыта. Децентрализируя принятие решений и расширяя региональные команды, мы способны строить решения, которые являются как глобально масштабируемыми, так и локально актуальными, сохраняя при этом гибкость, необходимую для ответа на быстроменяющиеся технологические сдвиги.

Как вы балансируете напряжение между стабильностью платформы и экспериментированием при интеграции машинного обучения в глобальный SaaS-продукт?

Балансирование стабильности и экспериментирования – это то, что мы подходили очень намеренно. В Xero мы внедряем рабочие процессы AI инкрементально – тестируя тщательно, собирая обратную связь клиентов и масштабируя только тогда, когда мы видим четкую ценность. Сильные рамки управления сохраняют эту инновацию в безопасности и ответственно, а наша культура экспериментирования обеспечивает, что команды могут исследовать смелые идеи без компрометации надежности платформы. Цель – двигаться быстро в том, что имеет значение для наших клиентов – доставляя новую интеллектуальность и автоматизацию без нарушения доверия, которое они возлагают на нас.

Есть ли какие-либо возникающие AI-технологии или техники, которые вы особенно взволнованы, либо внутри компании, либо в отрасли?

Я особенно взволнован потенциалом больших языковых моделей для преобразования бухгалтерского учета. Я убежден, что GenAI автоматизирует трудоемкие, повторяющиеся задачи, такие как ввод данных, сверки банковских счетов и управление счетами, освобождая время для более глубоких финансовых прозрений и принятия решений. Согласно данным Xero, половина малого бизнеса в США сталкивается с фискальными проблемами из-за отсутствия финансовой грамотности. Работая с бухгалтерами и бухгалтерами в качестве советников, мы расширяем возможности малого бизнеса, чтобы принимать обоснованные финансовые решения, помогая им преодолевать препятствия и использовать новые возможности в сегодняшней динамичной деловой среде. Объединяя силу GenAI с доверенной консультацией бухгалтерских профессионалов, мы можем открыть умное, более устойчивое финансовое будущее для малого бизнеса.

Как вы представляете себе AI, преобразующую роль инженеров и менеджеров продукта в Xero в течение следующих 2-3 лет?

В течение следующих нескольких лет AI изменит, как работают менеджеры продукта и инженеры в Xero – и, следовательно, как быстро мы можем доставлять ценность нашим клиентам.

Для менеджеров продукта AI устранит трение в ранней фазе проектирования продукта. Они будут тратить меньше времени на написание длинных документов по требованиям к продукту (PRD) и больше времени на прототипирование, тестирование и совершенствование продуктов с клиентами. Для инженеров AI-копилоты уже ускоряют кодирование, генерацию тестовых случаев и позволяют командам тратить больше времени на архитектуру, масштабируемость и решение проблем.

В конечном итоге это означает, что мы можем строить продукты лучше, быстрее и что отражают потребности клиентов в реальном времени. AI усилит человеческую креативность и поможет нашим командам оставаться еще ближе к клиентам, чтобы непрерывно улучшать опыт, который они имеют на нашей платформе.

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить Xero.