Ayush Sharma, Gründer und CEO von Warp – Interviewreihe

Ayush Sharma ist Gründer und CEO von Warp, das er 2023 ins Leben rief, nachdem er selbst erlebt hatte, wie komplex die Lohnabrechnung über mehrere US-Bundesstaaten und Länder hinweg ist. Er wuchs in einer Kleinstadt in Indien auf und studierte am MIT Informatik und Physik. In seiner Masterarbeit beschäftigte er sich damit, langsam laufende Komponenten beim verteilten Training maschineller Lernmodelle zu entschärfen, und untersuchte, wie große Systeme effizienter arbeiten können, wenn einzelne Rechner zurückfallen. Warp gehörte zum Winterjahrgang 2023 von Y Combinator und konzentrierte sich zunächst auf die Compliance bei Lohnabgaben. Sharmas Ansatz setzt auf KI-Agenten, die vollständige Arbeitsabläufe ausführen und von Anfang an mit Berechtigungen, menschlichen Freigaben und Prüfbarkeit ausgestattet sind.

Warp ist eine KI-native Plattform für die Mitarbeiterverwaltung, die Lohnabrechnung, Personalwesen, steuerliche Compliance, Zusatzleistungen und IT auf Grundlage eines gemeinsamen Mitarbeiterdatensatzes vereint. Die Plattform setzt Agenten für Aufgaben wie die steuerliche Registrierung in einzelnen Bundesstaaten, die Überprüfung der Lohnabrechnung, die Bearbeitung von Steuerbescheiden, die Anmeldung zu Zusatzleistungen und das Onboarding von Mitarbeitenden ein. Unternehmen können den Autonomiegrad für jeden Arbeitsablauf gesondert festlegen und entscheiden, ob ein Agent eine Maßnahme empfiehlt, auf eine Freigabe wartet oder eigenständig handelt. Die Aktivitäten der Agenten werden zur späteren Überprüfung protokolliert; Aufgaben, die menschliches Eingreifen erfordern, können an Unternehmensadministratoren oder Warp-Fachleute weitergeleitet werden. Warp unterstützt außerdem die Bereitstellung von Geräten und Konten für Mitarbeitende, weltweite Zahlungen an Auftragnehmer sowie persönliche Kundenbetreuung und Unterstützung bei Zusatzleistungen.

Dein Weg von einer Kleinstadt in Indien über ein Informatik- und Physikstudium am MIT bis hin zur Arbeit an der Infrastruktur für maschinelles Lernen bei Yelp ist ziemlich ungewöhnlich. Was hat dich letztlich dazu bewogen, 2023 Warp zu gründen, und warum hast du dich entschieden, Lohnabrechnung und Mitarbeiterverwaltung mit KI grundlegend neu aufzustellen?

Vor Warp arbeitete ich bei einem Start-up, das während COVID von etwa 10 auf 40 Mitarbeitende wuchs und über mehrere Bundesstaaten hinweg Personal aus der Ferne einstellte. Dabei sah ich, wie viel bei der Lohnabrechnung und der Compliance noch von Hand erledigt wurde. Später, als ich selbst meine ersten Mitarbeitenden einstellte, verlor ich einen ganzen Tag damit herauszufinden, wie ich mich beim Arbeitsministerium des Bundesstaats New York registrieren musste. Wenn ich die Frist verpasste, drohte ein Bußgeld. Während es im übrigen Unternehmen überall brannte, blieb mir dieser Tag im Gedächtnis.

Personalteams erledigen jeden Tag routinemäßige, sich wiederholende Aufgaben, die ihnen die Zeit nehmen, die sie eigentlich den Menschen widmen sollten. Genau hier kann KI viel bewirken. Doch alle großen HR-Plattformen wurden entwickelt, bevor es Agenten gab, und diese Funktionalität lässt sich nicht ohne Weiteres nachträglich in veraltete Software integrieren.

Als wir 2023 zu unserem Vorstellungsgespräch bei YC antraten, hatten wir weder ein fertiges Produkt noch Einnahmen – nur ein Problem, das uns nicht losließ. Fünf Personen von YC nahmen am Gespräch teil, und in den ersten zehn oder zwölf Minuten drehten sich ihre kritischen Fragen um einen Punkt: Konnte die Compliance bei Lohnabgaben wirklich ein ausreichend guter Einstieg in all die anderen Bereiche sein? Es war eine Hypothese, aber die Argumentation überzeugte. Unternehmen expandierten schon deutlich früher als früher in mehrere Bundesstaaten, sodass die Komplexität immer weiter zunahm. Außerdem sind Lohnabgaben strenger als die Umsatzsteuer, bei der großzügige Schwellenwerte gelten, bevor die Vorschriften greifen. Bei der Lohnabrechnung reicht es, eine Person in einem Bundesstaat einzustellen, um dessen gesamtem Steuersystem zu unterliegen.

Deshalb war Compliance der naheliegende Ausgangspunkt. Ich hatte mich am MIT jahrelang mit maschinellem Lernen beschäftigt. Als große Sprachmodelle (LLMs) und Agenten konkrete Realität wurden, erkannte ich, dass sich die Aufgaben in den Bereichen Lohnabrechnung und Compliance, mit denen sich niemand befassen wollte, bald automatisieren ließen. Die erste Version von Warp konnte nur eines: Man konnte in jedem Bundesstaat jemanden einstellen, ohne sich selbst um Behördendokumente kümmern zu müssen. Wir gingen davon aus, dass uns der Rest leichterfallen würde, wenn wir die Lohnabgaben korrekt abwickeln könnten.

Du hast argumentiert, dass Unternehmen wie ADP und Workday grundlegend im Nachteil sind, weil ihre Systeme lange vor der modernen KI entwickelt wurden. Wie sieht eine KI-native Architektur für das Personalwesen auf technischer Ebene aus, und was kann Warp leisten, das sich nur schwer erreichen ließe, wenn man einer älteren Plattform einfach KI-Agenten hinzufügt?

Die meisten HR-Programme wurden dafür entwickelt, dass jemand vor einem Bildschirm sitzt und sich Schritt für Schritt durch die einzelnen Vorgänge klickt. Wenn solche Plattformen KI integrieren, erscheint sie daher meist als KI-Agent, der einem sagt, was als Nächstes zu tun ist, während man die Arbeit weiterhin selbst erledigt. Wir haben Warps Architektur genau umgekehrt aufgebaut: API, Berechtigungen und Prüfpfad wurden von Anfang an so konzipiert, dass ein Agent die Arbeit übernehmen kann und Menschen bei Bedarf eingreifen können.

Stell dir vor, du leitest die Personalabteilung eines Unternehmens mit 350 Mitarbeitenden. Vier Arbeitsverträge werden unterzeichnet – zwei in Oregon und zwei in Colorado, zwei Bundesstaaten, in denen das Unternehmen noch nie Mitarbeitende beschäftigt hat. Bevor jemand bezahlt werden kann, musst du dich bei den Finanzbehörden beider Bundesstaaten registrieren, Arbeitslosigkeitskonten eröffnen, dich für das Programm für bezahlte Freistellungen jedes Bundesstaats anmelden, die örtlichen Steuern für jede Adresse ermitteln und Abzüge einrichten. Ein typischer KI-Assistent kann dir sagen, welche Formulare du brauchst. Unser Agent füllt sie jedoch aus und reicht sie ein. Wenn du ihm die Erlaubnis erteilt hast, eigenständig zu handeln, erfährst du erst davon, wenn alles erledigt ist.

Unsere Agenten verfügen über den nötigen Kontext, die Berechtigungen und die Infrastruktur, um mehrere Schritte in den Systemen eines Unternehmens auszuführen – von der Lohnabrechnung und der Verwaltung von Zusatzleistungen bis hin zur steuerlichen Compliance –, ohne dass jemand den gesamten Ablauf manuell steuern muss. Ein Agent auf einer älteren Plattform kann Nutzenden helfen, sich in der Software zurechtzufinden, ändert aber nichts daran, wie die zugrunde liegende Arbeit erledigt wird. Die Agenten von Warp verändern tatsächlich, wie die Arbeit ausgeführt wird.

Warp beschreibt seine Agents als Systeme, die ganze Arbeitsabläufe eigenständig übernehmen – vom Eröffnen von Steuerkonten auf Bundesstaatsebene über das Einreichen von Steuererklärungen und die Bearbeitung behördlicher Schreiben bis hin zur Verwaltung von Zusatzleistungen. Wie bestimmen Sie, welche Aufgaben ein Agent selbstständig ausführen darf und für welche er die Zustimmung eines Menschen einholen muss?

Warp legt die äußeren Grenzen fest, und jedes Unternehmen entscheidet, wie viel Autonomie seine Agents innerhalb dieses Rahmens erhalten. Für manche Aktionen, etwa Zahlungen, gelten feste Grenzen, die sich durch keine Kundeneinstellung aufheben lassen. Innerhalb dieser Leitplanken legen Unternehmen die Autonomie für jeden Arbeitsablauf einzeln fest: In einem Bereich schlägt der Agent möglicherweise nur eine Aktion vor, in einem anderen wartet er auf eine Genehmigung und anderswo erledigt er Aufgaben selbstständig. Die meisten Kunden genehmigen zunächst alles und erweitern den Handlungsspielraum, sobald sie Vertrauen in die Arbeit des Agents gewonnen haben. Muss der Kunde eine Entscheidung treffen, leitet der Agent sie an den Administrator des Kunden weiter. Ist für eine Aufgabe ein Mensch erforderlich – weil das Gesetz es vorschreibt oder eine Behörde nicht mit Software arbeitet –, wird sie an einen Warp-Spezialisten weitergeleitet.

Bei der Lohn- und Gehaltsabrechnung sowie der Einhaltung steuerlicher Vorschriften gibt es kaum Spielraum für Halluzinationen oder bloß probabilistische Antworten. Warp ist in Tausenden Steuerhoheitsgebieten tätig, in denen sich die Vorschriften laufend ändern. Wie stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Systeme auf maßgebliche Informationen zurückgreifen, wie messen Sie ihre Zuverlässigkeit und wie gehen Sie damit um, wenn ein Agent unsicher ist, welche Aktion die richtige ist?

Seit drei Jahren testen wir unsere Kontrollen zur Einhaltung der Vorschriften für Lohn- und Gehaltssteuern – dem Bereich des Personalwesens, in dem Fehler am schwersten wiegen. Warp erfasst mehr als 10.000 Steuerhoheitsgebiete, und der Agent beantwortet Steuerfragen niemals aus dem Gedächtnis. Alle Steuersätze, Formulare und Fristen, auf deren Grundlage er handelt, stammen direkt von den zuständigen Behörden. Unser Steuerteam prüft jede Änderung der Vorschriften, bevor sie ins System übernommen wird. Wir sind auf Kurs, dieses Jahr Lohn- und Gehaltszahlungen von mehr als 2 Milliarden US-Dollar abzuwickeln. Dabei haben unsere Kunden bereits Strafzahlungen von mehr als 200 Mio. US-Dollar vermieden.

Vor jedem Abrechnungslauf prüft der Agent, ob etwas ungewöhnlich erscheint – etwa ein unerwarteter Anstieg des Gehalts einer Person oder eine fehlende steuerliche Registrierung in einem neuen Bundesstaat. Ist er sich nicht sicher, was zu tun ist, oder fehlt ihm die Berechtigung zum Handeln, hält er an und übergibt die Aufgabe an den Administrator, statt zu raten.

Anhand von Schreiben der Steuerbehörden lässt sich das gut veranschaulichen. Agents bearbeiten 80 % dieser Schreiben automatisch anhand der Gehaltsabrechnungsdaten des Unternehmens und der Richtlinien der jeweiligen Behörde. Die übrigen Fälle gehen an einen Steuerexperten von Warp, sodass jedes Schreiben bearbeitet wird. Bei der Lohn- und Gehaltsabrechnung kann eine falsche Antwort teuer zu stehen kommen. Deshalb soll der Agent die Aufgabe lieber weitergeben, als zu raten.

HR-Systeme enthalten einige der sensibelsten Informationen eines Unternehmens – von Gehältern und Sozialversicherungsnummern bis hin zu Bank- und Zusatzleistungsdaten. Wie verändert das Aufkommen autonomer Agents das Sicherheitsmodell für diese Daten? Gibt es Kategorien von Beschäftigtendaten, denen eine KI Ihrer Ansicht nach niemals autonom Zugriff haben sollte?

Agents verändern die Sicherheitsanforderungen, weil sie sich in den Systemen eines Unternehmens viel schneller bewegen können als jeder Mensch. Dadurch wird auch eine Lücke bei den Berechtigungen schneller ausgenutzt. Das größte Risiko besteht darin, dass jemand einen Agent einsetzt, um auf Daten zuzugreifen, auf die diese Person selbst niemals zugreifen könnte. Wir haben das von Anfang an berücksichtigt: Jeder Warp-Agent erhält exakt dieselben Berechtigungen wie die Person, in deren Auftrag er handelt. Kann ein Beschäftigter also keine Vergütungsdaten einsehen, kann er auch den Agent nicht bitten, sie ihm zu zeigen. Die Daten einzelner Beschäftigter bleiben im Konto des jeweiligen Unternehmens und werden niemals mit anderen Kunden geteilt. Warp ist SOC 2 Type II-konform, setzt Multi-Faktor-Authentifizierung durch und unterzeichnet Business-Associate-Vereinbarungen für Unternehmenskunden, die HIPAA-Konformität benötigen.

Was eine KI niemals eigenständig steuern sollte, lässt sich für uns an einer einfachen Grenze festmachen: Alles, was sich nur schwer rückgängig machen lässt. Geldtransfers sind das deutlichste Beispiel. Deshalb gelten für Zahlungen feste Grenzen, die der Agent nicht überschreiten kann – unabhängig davon, wer ihn dazu auffordert. Dasselbe gilt für jede Aufgabe, für die das Gesetz einen Menschen vorschreibt. Solche Aufgaben werden immer an einen Warp-Spezialisten weitergeleitet.

Es macht einen erheblichen Unterschied, ob eine KI eine Aktion empfiehlt oder tatsächlich Geld überweist, eine Steuererklärung einreicht oder die Zugriffsrechte eines Beschäftigten ändert. Welche Schutzmaßnahmen, Prüfprotokolle, Möglichkeiten zur Rückgängigmachung und Eskalationssysteme sind erforderlich, wenn KI-Agents nicht mehr nur Menschen beraten, sondern folgenreiche Geschäftsprozesse ausführen?

Sobald ein Agent nicht mehr nur Vorschläge macht, sondern selbst handelt, muss sich nachvollziehen lassen, in wessen Auftrag er tätig war, worauf er zugreifen durfte, warum er sich für eine bestimmte Aktion entschieden hat und wie sich diese rückgängig machen lässt, falls etwas schiefgeht. Bei jeder Aktion in Warp sind diese Informationen dokumentiert. Nichts, was der Agent tut, geschieht also im Verborgenen.

Der Agent erledigt die meisten Aufgaben im Rahmen von Routinen. Dabei handelt es sich um Aufträge, die er nach einem Zeitplan oder bei einem bestimmten Ereignis ausführt – etwa wenn ein neuer Mitarbeiter ein Angebot annimmt. Für jede Routine wird fortlaufend festgehalten, wer sie erstellt hat, wann sie genehmigt wurde und welche Schritte der Agent ausgeführt hat. So erhalten HR-Teams und Prüfer eine klare, nachvollziehbare Dokumentation.

Wie sich eine Aktion rückgängig machen lässt, hängt davon ab, um welche Aktion es sich handelt. Änderungen wie die Aktualisierung der Zugriffsrechte einer Person oder ihrer Auswahl an Zusatzleistungen lassen sich zurücknehmen. Abrechnungsläufe und Zahlungen sind am schwierigsten rückgängig zu machen und unterliegen deshalb den strengsten Kontrollen, darunter festen Grenzen, die der Agent nicht verändern kann. Alles, was außerhalb seiner Befugnisse liegt, wird zur Entscheidung direkt an den Administrator des Kunden weitergeleitet.

In manchen Fällen braucht es weiterhin einen Menschen, etwa wenn ein Finanzamt eines US-Bundesstaats nur telefonisch erreichbar ist. Wenn der Agent an einer solchen Hürde nicht weiterkommt, erledigt ein Warp-Spezialist die Aufgabe, damit die Arbeit weiterläuft und nicht im Posteingang liegen bleibt.

Warp hat vor Kurzem in einer Finanzierungsrunde der Serie B 60 Millionen US-Dollar aufgenommen. Damit beläuft sich die Gesamtfinanzierung auf 85 Millionen US-Dollar. Das Unternehmen plant, weiter in KI-Agenten sowie in seine Steuer- und Compliance-Infrastruktur zu investieren. Welche technischen Probleme bei der agentengestützten Automatisierung von HR-Prozessen sind noch ungelöst, und wofür wird Ihrer Erwartung nach der größte Teil dieser Investitionen verwendet?

Ein KI-Agent kann jemanden vielleicht um 20 % schneller machen, was hilfreich ist. Die größere Chance liegt jedoch in einem Agenten, der die Aufgabe vollständig erledigt. Die Schwierigkeit besteht darin, dass HR nicht an einem einzigen Ort stattfindet. Gehaltsabrechnung, Sozialleistungen, Geräte und IT-Konten sind üblicherweise auf getrennte Systeme verteilt. Ein Agent kann nur dann effektiv handeln, wenn er all diese Systeme zusammen überblickt. Eine weitere Herausforderung ist die Vielzahl seltener Ausnahmefälle: Jede Behörde eines US-Bundesstaats, jeder Versicherungsträger und jedes Finanzamt hat seine Eigenheiten, und viele dieser Stellen wurden nie dafür ausgelegt, mit Software zusammenzuarbeiten. Hier sehen wir die größten Chancen und setzen unsere Investitionen ein.

Bei unseren Kunden kümmern sich oft nur ein oder zwei Personen um die Personalverwaltung von Hunderten Beschäftigten. Deshalb müssen Agenten mit dem Wachstum eines Unternehmens mehr Verantwortung übernehmen. Wir konzentrieren uns darauf, alles in einem einzigen System zusammenzuführen, in dem der Agent handeln kann, und es Kunden zu erleichtern, eigene Routinen dafür zu erstellen, wie ihr Unternehmen arbeitet. Außerdem vergrößern wir das Team, das Kunden unterstützt, stärken unsere Steuer- und Compliance-Infrastruktur und erweitern den Umfang der Aufgaben, die unsere Agenten über den gesamten Beschäftigungszyklus hinweg übernehmen können.

Zu den Versprechen agentengestützter Software gehört, dass Unternehmen mit deutlich kleineren Verwaltungsteams auskommen können, während HR-Fachkräfte mehr Zeit für strategische und mitarbeiterorientierte Aufgaben haben. Welche Bereiche der Personalarbeit werden Ihrer Meinung nach in den nächsten Jahren weitgehend von KI-Agenten automatisiert, und welche Entscheidungen bleiben grundsätzlich Menschen vorbehalten?

Aufgaben im Personalwesen, bei denen Urteilsvermögen gefragt ist, bleiben Menschen vorbehalten. Dazu gehört die Entscheidung, wen man einstellt, ebenso wie die Gestaltung der Unternehmenskultur, die Unterstützung von Menschen in schwierigen Situationen oder das Erkennen, wann eine Mitarbeiterin oder ein Mitarbeiter bereit für den nächsten Schritt ist. Das sind die Gründe, weshalb es Personalteams gibt, und genau für diese Aufgaben hätten die meisten HR-Führungskräfte gern mehr Zeit.

Agenten können die Verwaltungsarbeit übernehmen, die unauffällig den größten Teil der Woche ausfüllt: von der zeilenweisen Abstimmung der Gehaltsabrechnung und dem Nachfassen bei Finanzämtern bis hin zur Beantwortung von Fragen zu bezahltem Urlaub, zur Verwaltung der Anmeldung für Sozialleistungen und zur Einrichtung oder Deaktivierung von Laptops und Konten, wenn jemand eintritt oder das Unternehmen verlässt. In einem großen Unternehmen hält diese Arbeit eine ganze Abteilung auf Trab; in einem kleinen Betrieb bleibt sie oft am späten Abend beim Gründer hängen, wenn alle anderen schon nach Hause gegangen sind.

Die Einarbeitung neuer Mitarbeitender zeigt anschaulich, wie viel Zeit sich dadurch einsparen lässt. Nach unserer Schätzung wenden schnell wachsende Unternehmen im ersten Monat üblicherweise 10 bis 20 Stunden für die Betreuung jeder neuen Einstellung auf. Unsere Kunden berichten, dass dieselbe Arbeit inzwischen weniger als zwei Stunden dauert. Dadurch bleibt den HR-Teams deutlich mehr Zeit für die zwischenmenschlichen Aspekte ihrer Arbeit.

Wenn Sie fünf Jahre vorausblicken: Wird HR-Software Ihrer Meinung nach weiterhin von Dashboards, Formularen und Arbeitsabläufen geprägt sein, mit denen Beschäftigte aktiv interagieren, oder wird die Benutzeroberfläche irgendwann verschwinden, wenn KI-Agenten die meisten Aufgaben der Personalverwaltung im Hintergrund übernehmen?

Innerhalb des nächsten Jahres werden Agenten unserer Erwartung nach die meisten Aktionen auf Warp ausführen – weit über Steuerangelegenheiten hinaus. Dazu gehören die Einarbeitung neuer Mitarbeitender, die Gehaltsabrechnung und die alltäglichen HR-Aufgaben, für die man sich heute noch durch die Software klicken muss. Dadurch ändern sich die Anforderungen an die verwendete Software. Statt sich anzumelden, um den Stand eines Vorgangs zu prüfen oder ihn voranzubringen, werden sich HR-Teams meist nur dann von Warp melden lassen, wenn etwas ihre Aufmerksamkeit erfordert – etwa eine Entscheidung, die nur sie treffen können, oder eine kurze Mitteilung, dass eine neue Einstellung in einem anderen Bundesstaat vollständig eingerichtet und bereit für die Gehaltszahlung ist. Die übrige Arbeit läuft unauffällig im Hintergrund ab, so wie die meisten Menschen erwarten, dass ihre E-Mails zugestellt oder Zahlungen von ihrer Bank abgewickelt werden, ohne jeden einzelnen Schritt beobachten zu müssen.

In nahezu jedem Bereich der Unternehmenssoftware gibt es bereits einen neuen, speziell für KI entwickelten Herausforderer. Die Personalverwaltung gehört zu den letzten Bereichen, in denen dieser Wandel noch aussteht. Wir sind überzeugt, dass wir die nächste Generation nach Workday entwickeln.

Vielen Dank für das großartige Interview. Wer mehr erfahren möchte, sollte Warp besuchen.