आयुष शर्मा, Warp के संस्थापक एवं CEO – साक्षात्कार श्रृंखला

आयुष शर्मा Warp के संस्थापक एवं CEO हैं। उन्होंने 2023 में Warp की शुरुआत की, जब उन्हें कई अमेरिकी राज्यों और देशों में पेरोल संभालने की जटिलता का अनुभव हुआ। भारत के एक छोटे शहर में पले-बढ़े शर्मा ने MIT में कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी की पढ़ाई की। उनके मास्टर डिग्री के शोध में वितरित मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के उन घटकों की देरी कम करने पर ध्यान दिया गया, जो धीमे चलते हैं। इसमें यह भी देखा गया कि बड़े पैमाने की प्रणालियाँ तब अधिक कुशलता से कैसे काम कर सकती हैं, जब अलग-अलग मशीनें पीछे रह जाती हैं। Warp ने पेरोल कर अनुपालन पर शुरुआती ध्यान के साथ Y Combinator के विंटर 2023 बैच में प्रवेश किया। शर्मा का दृष्टिकोण ऐसे AI एजेंट पर केंद्रित है जो शुरू से ही अनुमतियों, मानवीय अनुमोदनों और ऑडिट की सुविधा के साथ पूरे कार्यप्रवाह को पूरा करते हैं।

Warp कर्मचारियों के प्रबंधन का एक AI-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है, जो साझा कर्मचारी रिकॉर्ड के इर्द-गिर्द पेरोल, HR, कर अनुपालन, लाभ और IT को एक साथ जोड़ता है। यह प्लेटफ़ॉर्म राज्य कर पंजीकरण, पेरोल जाँच, कर-संबंधी नोटिसों का समाधान, लाभों में नामांकन और कर्मचारियों को काम पर रखने जैसी गतिविधियों के लिए एजेंट का उपयोग करता है। कंपनियाँ हर कार्यप्रवाह के लिए स्वायत्तता का स्तर अलग-अलग तय कर सकती हैं—वे चुन सकती हैं कि एजेंट किसी कार्रवाई की सिफ़ारिश करे, अनुमोदन की प्रतीक्षा करे या अपने-आप कार्रवाई करे। एजेंट की गतिविधियाँ समीक्षा के लिए दर्ज की जाती हैं, और जिन कार्यों में मानवीय भागीदारी ज़रूरी हो, उन्हें कंपनी के प्रशासकों या Warp के विशेषज्ञों को सौंपा जा सकता है। Warp कर्मचारियों के डिवाइस और खातों की व्यवस्था, दुनिया भर में ठेकेदारों को भुगतान, और खाता प्रबंधन तथा लाभों के लिए समर्पित सहायता भी देता है।

भारत के एक छोटे शहर में पले-बढ़े, MIT में कंप्यूटर विज्ञान और भौतिकी की पढ़ाई की और बाद में Yelp में मशीन लर्निंग के बुनियादी ढाँचे पर काम किया—आपका यह सफ़र काफ़ी असामान्य रहा है। आखिर किस बात ने आपको 2023 में Warp की स्थापना के लिए प्रेरित किया, और आपने वेतन-प्रबंधन तथा कर्मचारी प्रबंधन को वे समस्याएँ क्यों चुना जिन्हें आप एआई के इर्द-गिर्द नए सिरे से गढ़ना चाहते थे?

Warp से पहले, मैंने एक स्टार्टअप में काम किया था, जो कोविड के दौरान लगभग 10 से बढ़कर 40 लोगों का हो गया। वहाँ अलग-अलग राज्यों में दूरस्थ रूप से लोगों को काम पर रखा जा रहा था, और मैंने देखा कि पेरोल तथा अनुपालन का कितना काम अब भी हाथ से किया जाता था। बाद में, जब मैं खुद अपने शुरुआती कर्मचारियों को नियुक्त कर रहा था, तो न्यूयॉर्क श्रम विभाग में पंजीकरण कैसे कराना है, यह समझने में मेरा पूरा दिन निकल गया। समय-सीमा चूकने पर जुर्माना लग सकता था। कंपनी में बाकी जगह भी हर तरफ़ संकट थे, फिर भी वह दिन मेरे ज़ेहन में रह गया।

HR टीमों को हर दिन प्रक्रियागत और दोहराव वाले काम निपटाने पड़ते हैं, जिससे लोगों पर ध्यान देने के लिए उनके पास जो समय होना चाहिए, वह कम हो जाता है। AI के इस्तेमाल के लिए यह बिल्कुल उपयुक्त क्षेत्र है, लेकिन सभी प्रमुख HR प्लेटफ़ॉर्म एजेंट के अस्तित्व में आने से पहले बनाए गए थे, और पुराने सॉफ़्टवेयर में यह क्षमता आसानी से नहीं जोड़ी जा सकती।

जब हमने 2023 में YC के साथ अपने साक्षात्कार के लिए बैठक की, तब हमारे पास न तो तैयार उत्पाद था, न ही कोई राजस्व—बस एक ऐसी समस्या थी, जिसके बारे में हम लगातार सोचते रहते थे। YC के पाँच लोग कॉल पर थे, और पहले दस या बारह मिनट तक उन्होंने एक ही सवाल पर ज़ोर दिया: क्या पेरोल कर अनुपालन वाकई बाकी सभी क्षेत्रों में प्रवेश का पर्याप्त बड़ा शुरुआती आधार बन सकता है? यह एक परिकल्पना थी, लेकिन इसके पीछे का तर्क सही बैठा। कंपनियाँ पहले के मुकाबले बहुत पहले ही कई राज्यों में काम करने लगी थीं, इसलिए जटिलता लगातार बढ़ रही थी। पेरोल कर, बिक्री कर से अधिक सख़्त होता है; बिक्री कर में नियम लागू होने से पहले उदार छूट-सीमाएँ मिलती हैं। पेरोल के मामले में, किसी एक राज्य में एक व्यक्ति को काम पर रखते ही आप उस राज्य की पूरी कर व्यवस्था के दायरे में आ जाते हैं।

इसीलिए अनुपालन से शुरुआत करना स्वाभाविक था। मैंने MIT में मशीन लर्निंग पर कई साल काम किया था, और जब बड़े भाषा मॉडल तथा एजेंट व्यावहारिक रूप लेने लगे, तो मुझे दिखा कि पेरोल और अनुपालन के जिन कामों को कोई छूना नहीं चाहता था, वे अब संभव होने वाले थे। Warp के पहले संस्करण में बस एक ही काम होता था: आप किसी भी राज्य में किसी व्यक्ति को काम पर रख सकते थे और आपको सरकारी कागज़ी कार्रवाई को हाथ तक नहीं लगाना पड़ता था। हमें लगा कि अगर हम पेरोल कर को सही ढंग से संभाल पाए, तो बाकी काम आसान हो जाएँगे।

आपका तर्क रहा है कि ADP और Workday जैसी कंपनियाँ बुनियादी रूप से नुकसान में हैं, क्योंकि उनके सिस्टम आधुनिक एआई के आने से बहुत पहले बनाए गए थे। तकनीकी दृष्टि से, मानव संसाधन प्रबंधन के लिए एआई-नेटिव आर्किटेक्चर कैसा दिखता है, और Warp ऐसा क्या कर सकता है जिसे किसी पुराने प्लेटफ़ॉर्म के ऊपर केवल एआई एजेंट जोड़कर हासिल करना मुश्किल होगा?

अधिकांश HR सॉफ़्टवेयर इस तरह बनाया गया था कि कोई व्यक्ति स्क्रीन के सामने बैठकर हर चरण पर क्लिक करे। इसलिए जब उन प्लेटफ़ॉर्म में AI जोड़ा जाता है, तो आम तौर पर वह ऐसे AI एजेंट के रूप में सामने आता है जो बताता है कि आगे क्या करना है, जबकि काम अब भी आपको ही करना पड़ता है। हमने Warp की संरचना इसके उलट बनाई। हमने शुरुआत से ही API, अनुमतियों और ऑडिट रिकॉर्ड को इस तरह डिज़ाइन किया कि एजेंट काम संभाल सके और ज़रूरत पड़ने पर लोग बीच में शामिल हो सकें।

मान लीजिए कि आप 350 कर्मचारियों वाली कंपनी में लोगों और संस्कृति विभाग के प्रमुख हैं। कंपनी ने ओरेगन और कोलोराडो में दो-दो प्रस्ताव स्वीकार किए हैं, जबकि इन राज्यों में उसका अब तक कोई कर्मचारी नहीं रहा है। किसी को भी वेतन देने से पहले आपको दोनों राज्यों के राजस्व विभागों में पंजीकरण कराना होगा, बेरोज़गारी खाते खोलने होंगे, हर राज्य के सवेतन अवकाश कार्यक्रम में नाम दर्ज कराना होगा, हर पते के लिए स्थानीय करों का हिसाब लगाना होगा और कटौतियों की व्यवस्था करनी होगी। एक सामान्य AI सहायक आपको बता सकता है कि किन फ़ॉर्मों की ज़रूरत है, लेकिन हमारा एजेंट उन्हें भरकर जमा करता है। और अगर आपने उसे अपने-आप कार्रवाई करने की अनुमति दी है, तो आपको इसकी ख़बर काम पूरा हो जाने के बाद ही मिलती है।

हमारे एजेंट के पास किसी कंपनी के सिस्टम में कई चरणों वाले काम करने के लिए ज़रूरी संदर्भ, अनुमतियाँ और अवसंरचना होती है। वे पेरोल चलाने और लाभों का प्रबंधन करने से लेकर कर अनुपालन संभालने तक के काम कर सकते हैं, और इसके लिए किसी को हर चीज़ का प्रबंधन हाथ से नहीं करना पड़ता। किसी पुराने प्लेटफ़ॉर्म में एजेंट जोड़ने से उपयोगकर्ताओं को सॉफ़्टवेयर इस्तेमाल करने में मदद मिल सकती है, लेकिन इससे यह नहीं बदलता कि मूल काम कैसे होता है। Warp के एजेंट वास्तव में काम करने का तरीका बदल देते हैं।

Warp अपने एजेंटों को पूरे कार्यप्रवाह की ज़िम्मेदारी लेने वाले बताता है—जिसमें राज्य के कर खातों को खोलना, रिटर्न दाखिल करना, सरकारी नोटिसों का निपटारा करना और लाभों का प्रबंधन करना शामिल है। आप कैसे तय करते हैं कि कोई एजेंट कौन-से काम स्वायत्त रूप से कर सकता है और किन कामों के लिए मानवीय अनुमोदन ज़रूरी होना चाहिए?

Warp बाहरी सीमाएँ तय करता है और हर कंपनी यह निर्धारित करती है कि उन सीमाओं के भीतर उसके एजेंटों को कितनी स्वायत्तता मिलेगी। कुछ कामों, जैसे भुगतान, पर पक्की सीमाएँ होती हैं जिन्हें ग्राहक की कोई भी सेटिंग हट नहीं सकती। इन सीमाओं के भीतर कंपनियाँ हर कार्यप्रवाह के लिए अलग-अलग स्वायत्तता तय करती हैं—इसलिए एजेंट किसी एक क्षेत्र में केवल कार्रवाई का सुझाव दे सकता है, दूसरे में अनुमोदन की प्रतीक्षा कर सकता है और कहीं और अपने आप काम कर सकता है। अधिकांश ग्राहक शुरुआत में हर काम को मंज़ूरी देते हैं और एजेंट के काम पर भरोसा बढ़ने के साथ उसकी स्वायत्तता बढ़ाते हैं। जब किसी निर्णय की ज़िम्मेदारी ग्राहक की होती है, तो एजेंट उसे ग्राहक के प्रशासक के पास भेजता है। जब किसी काम के लिए व्यक्ति की ज़रूरत होती है—चाहे कानून ऐसा अनिवार्य करता हो या कोई एजेंसी सॉफ़्टवेयर के साथ काम न करती हो—तो वह काम Warp के विशेषज्ञ को सौंप दिया जाता है।

वेतन-प्रबंधन और कर-अनुपालन में मनगढ़ंत जवाबों या संभाव्यता पर आधारित उत्तरों की गुंजाइश बहुत कम होती है। Warp हज़ारों कर-अधिकार क्षेत्रों और बदलते नियमों में काम करता है। आप अपने एआई सिस्टम को प्रामाणिक जानकारी पर कैसे आधारित करते हैं, उनकी विश्वसनीयता कैसे मापते हैं और उन स्थितियों से कैसे निपटते हैं जहाँ एजेंट को सही कार्रवाई के बारे में अनिश्चितता हो?

हमने वेतन-कर अनुपालन से जुड़े अपने नियंत्रणों को परखने में तीन साल बिताए हैं। यह मानव संसाधन का सबसे कम चूक-सहिष्णु क्षेत्र है। Warp 10,000 से अधिक कर-अधिकार क्षेत्रों पर नज़र रखता है और एजेंट कर से जुड़े किसी सवाल का जवाब कभी अपनी याददाश्त के आधार पर नहीं देता। वह जिन दरों, फ़ॉर्मों और समय-सीमाओं के आधार पर काम करता है, वे सभी संबंधित एजेंसियों से आती हैं; सिस्टम तक पहुँचने से पहले हमारी कर टीम नियमों में हुए हर बदलाव की समीक्षा करती है। हम इस साल वेतन के तौर पर 2 अरब डॉलर से अधिक की प्रक्रिया पूरी करने की राह पर हैं और इस दौरान हमारे ग्राहकों ने 200 मिलियन डॉलर से अधिक के जुर्माने से बचाव किया है।

हर वेतन-प्रक्रिया से पहले एजेंट ऐसी किसी भी असामान्य बात की जाँच करता है, जैसे किसी कर्मचारी के वेतन में अप्रत्याशित बढ़ोतरी या किसी नए राज्य में कर-संबंधी व्यवस्था का अधूरा होना। अगर उसे यह भरोसा न हो कि क्या करना चाहिए, या उसके पास कार्रवाई की अनुमति न हो, तो वह अनुमान लगाने के बजाय रुक जाता है और काम प्रशासक को सौंप देता है।

कर नोटिसों से पता चलता है कि यह व्यवस्था कैसे काम करती है। एजेंट उनमें से 80% का निपटारा अपने आप करते हैं। इसके लिए वे कंपनी के वेतन-संबंधी डेटा और संबंधित एजेंसी के दिशानिर्देशों का उपयोग करते हैं; बाकी नोटिस Warp के कर विशेषज्ञ को सौंप दिए जाते हैं, ताकि हर नोटिस का निपटारा हो सके। वेतन-प्रबंधन में गलत जवाब की भारी कीमत चुकानी पड़ती है, इसलिए हमारा मानना है कि अनुमान लगाने के बजाय एजेंट को काम सौंप देना चाहिए।

मानव संसाधन प्रणालियों में कंपनी की कुछ सबसे संवेदनशील जानकारी होती है—वेतन और सामाजिक सुरक्षा नंबरों से लेकर बैंकिंग और कर्मचारी लाभों से जुड़े डेटा तक। स्वायत्त एजेंटों के उभरने से इस डेटा की सुरक्षा का तरीका कैसे बदलता है? और क्या कर्मचारी जानकारी की ऐसी श्रेणियाँ हैं जिन पर आपके विचार में एआई को कभी भी स्वायत्त नियंत्रण नहीं दिया जाना चाहिए?

एजेंट सुरक्षा से जुड़े सवाल को बदल देते हैं, क्योंकि वे किसी कंपनी के सिस्टम में किसी भी व्यक्ति से कहीं तेज़ी से काम कर सकते हैं। इसका मतलब है कि अनुमतियों में मौजूद किसी कमी का दुरुपयोग भी कहीं तेज़ी से हो सकता है। सबसे बड़ा जोखिम यह है कि कोई व्यक्ति एजेंट का इस्तेमाल ऐसे डेटा तक पहुँचने के लिए करे जिसे वह खुद कभी नहीं देख सकता। हमने शुरुआत से ही इस बात को ध्यान में रखकर व्यवस्था बनाई है: हर Warp एजेंट को ठीक वही अनुमतियाँ मिलती हैं जो उस व्यक्ति के पास होती हैं जिसकी ओर से वह काम कर रहा है। इसलिए, अगर कोई कर्मचारी वेतन-संबंधी जानकारी नहीं देख सकता, तो वह एजेंट से भी वह जानकारी नहीं दिखवा सकता। प्रत्येक कर्मचारी का डेटा उसी कंपनी के अपने खाते में रहता है और अन्य ग्राहकों के साथ कभी साझा नहीं किया जाता। Warp SOC 2 Type II अनुपालन करता है, बहु-कारक प्रमाणीकरण लागू करता है और HIPAA अनुपालन की ज़रूरत वाले एंटरप्राइज़ ग्राहकों के साथ व्यावसायिक सहयोगी समझौतों पर हस्ताक्षर करता है।

जहाँ तक इस बात का सवाल है कि एआई को अपने आप किन चीज़ों पर कभी नियंत्रण नहीं करना चाहिए, हमारे लिए कसौटी यह है कि जिस काम को पलटना मुश्किल हो। पैसे का लेन-देन इसका सबसे स्पष्ट उदाहरण है, इसलिए भुगतान पर पक्की सीमाएँ होती हैं जिन्हें एजेंट पार नहीं कर सकता—चाहे अनुरोध कोई भी करे। यही बात उन सभी कामों पर लागू होती है जिनके लिए कानून किसी व्यक्ति की मौजूदगी अनिवार्य करता है; ऐसे काम हमेशा Warp के विशेषज्ञ को सौंपे जाते हैं।

एआई द्वारा किसी कार्रवाई की सिफ़ारिश करने और वास्तव में पैसे भेजने, कर रिटर्न दाखिल करने या किसी कर्मचारी के पहुँच-अधिकार बदलने के बीच बड़ा अंतर है। जब एआई एजेंट मनुष्यों को सलाह देने से आगे बढ़कर महत्वपूर्ण व्यावसायिक प्रक्रियाओं को अंजाम देने लगते हैं, तो कौन-से सुरक्षा उपाय, ऑडिट रिकॉर्ड, बदलाव वापस लेने की व्यवस्थाएँ और मामले को आगे बढ़ाने की प्रणालियाँ ज़रूरी हो जाती हैं?

जैसे ही एजेंट सुझाव देने के बजाय कार्रवाई करने लगता है, आपको यह बताने में सक्षम होना चाहिए कि वह किसकी ओर से काम कर रहा था, उसे किन चीज़ों तक पहुँचने की अनुमति थी, उसने वह निर्णय क्यों लिया और कुछ गड़बड़ होने पर उसे कैसे पलटा जा सकता है। Warp पर हर कार्रवाई के साथ यह जानकारी दर्ज रहती है, इसलिए एजेंट का कोई भी काम छिपकर नहीं होता।

एजेंट के ज़्यादातर काम नियमित कार्यप्रवाहों के ज़रिए होते हैं। ये ऐसे काम हैं जिन्हें एजेंट तय समय-सारणी के अनुसार या किसी घटना के होने पर चलाता है—जैसे किसी नए कर्मचारी का नौकरी का प्रस्ताव स्वीकार करना। हर कार्यप्रवाह में यह रिकॉर्ड लगातार दर्ज होता रहता है कि उसे किसने बनाया, उसे कब मंज़ूरी मिली और एजेंट ने कौन-कौन से चरण पूरे किए। इससे मानव संसाधन टीमों और लेखा-परीक्षकों को जाँच के लिए स्पष्ट रिकॉर्ड मिलता है।

किसी कार्रवाई को कैसे पलटा जाए, यह इस बात पर निर्भर करता है कि कार्रवाई क्या थी। किसी व्यक्ति की पहुँच-संबंधी जानकारी या कर्मचारी लाभ का चुनाव अपडेट करने जैसे बदलाव वापस लिए जा सकते हैं। वेतन-प्रक्रियाओं और भुगतानों को पलटना सबसे मुश्किल होता है, इसलिए उन पर सबसे कड़े नियंत्रण लागू होते हैं—जिनमें ऐसी पक्की सीमाएँ भी शामिल हैं जिन्हें एजेंट बदल नहीं सकता। एजेंट के अधिकार-क्षेत्र से बाहर का कोई भी मामला सीधे ग्राहक के प्रशासक के पास निर्णय के लिए भेजा जाता है।

कुछ स्थितियों में अब भी किसी व्यक्ति की मदद ज़रूरी होती है, जैसे किसी राज्य का कर कार्यालय, जो आपसे सिर्फ़ फ़ोन पर बात करेगा। जब एजेंट ऐसी किसी अड़चन पर पहुँचता है, तो Warp का विशेषज्ञ काम पूरा कर देता है, ताकि काम किसी के इनबॉक्स में अटकने के बजाय आगे बढ़ता रहे।

Warp ने हाल ही में सीरीज़ B में 60 मिलियन डॉलर जुटाए, जिससे उसकी कुल फंडिंग 85 मिलियन डॉलर हो गई। कंपनी की योजना AI एजेंटों और अपने कर तथा अनुपालन ढाँचे में और निवेश करने की है। एजेंट-आधारित HR स्वचालन से जुड़ी कौन-सी तकनीकी समस्याएँ अभी अनसुलझी हैं, और आपको लगता है कि इस निवेश का सबसे बड़ा हिस्सा कहाँ जाएगा?

AI एजेंट किसी व्यक्ति की गति 20% बढ़ा सकता है, जो मददगार है; लेकिन इससे भी बड़ा अवसर ऐसे एजेंट में है जो पूरा काम निपटा दे। मुश्किल यह है कि HR का काम किसी एक जगह तक सीमित नहीं है। वेतन-प्रबंधन, लाभ, उपकरण और IT खाते आम तौर पर अलग-अलग प्रणालियों में होते हैं, और एजेंट तभी अच्छी तरह काम कर सकता है जब उसे ये सब एक साथ दिखें। दूसरी चुनौती अपवादों की लंबी सूची है: हर राज्य की एजेंसी, बीमा प्रदाता और कर कार्यालय के अपने अलग नियम और पेचीदगियाँ हैं, और उनमें से कई को सॉफ़्टवेयर के साथ काम करने के लिए बनाया ही नहीं गया था। हमें सबसे बड़ा अवसर इसी क्षेत्र में दिखता है और हमारा निवेश भी यहीं जा रहा है।

हमारे ग्राहकों में अक्सर एक या दो लोग ही सैकड़ों कर्मचारियों के HR का काम संभालते हैं, इसलिए कंपनी के बढ़ने के साथ एजेंटों को अधिक ज़िम्मेदारियाँ उठानी होंगी। हमारा ध्यान हर चीज़ को एक ऐसी प्रणाली में लाने पर है, जिस पर एजेंट कार्रवाई कर सके, और ग्राहकों के लिए अपनी कंपनी के काम करने के तरीके के मुताबिक़ स्वचालित प्रक्रियाएँ बनाना आसान करने पर भी। हम ग्राहकों की सहायता करने वाली टीम का विस्तार कर रहे हैं, अपने कर और अनुपालन ढाँचे को मज़बूत बना रहे हैं, और कर्मचारियों के पूरे कार्यकाल में एजेंटों की ज़िम्मेदारियाँ बढ़ा रहे हैं।

एजेंट-आधारित सॉफ़्टवेयर का एक वादा यह है कि कंपनियाँ बहुत छोटी प्रशासनिक टीमों के साथ काम कर सकती हैं, जबकि HR पेशेवर रणनीतिक और लोगों से जुड़े कामों पर अधिक समय दे सकते हैं। आपको क्या लगता है कि अगले कुछ वर्षों में HR के किन कामों को AI एजेंट बड़े पैमाने पर स्वचालित कर देंगे, और कौन-से फ़ैसले मूल रूप से इंसानों के हाथ में ही रहेंगे?

HR के वे काम, जिनमें विवेक और निर्णय की ज़रूरत होती है, लोगों के ही हाथ में रहेंगे—चाहे वह तय करना हो कि किसे नौकरी पर रखना है, कंपनी की संस्कृति को आकार देना हो, किसी कठिन दौर से गुज़र रहे व्यक्ति का साथ देना हो या यह पहचानना हो कि कोई कर्मचारी बड़ी ज़िम्मेदारी के लिए तैयार है। People टीमें इसी वजह से मौजूद हैं, और ये ही वे काम हैं जिनके लिए ज़्यादातर HR प्रमुख चाहते हैं कि उनके पास और समय हो।

एजेंट प्रशासनिक काम अपने हाथ में ले सकते हैं, जो चुपचाप हफ़्ते का ज़्यादातर समय खा जाता है—जैसे वेतन की हर पंक्ति का मिलान करना, कर एजेंसियों से जवाब के लिए लगातार संपर्क करना, सवेतन अवकाश से जुड़े सवालों के जवाब देना, लाभों में नामांकन संभालना, और किसी के कंपनी में आने या जाने पर हर बार लैपटॉप और खाते चालू या बंद करना। बड़ी कंपनी में यह काम पूरे विभाग को व्यस्त रखता है, जबकि छोटी कंपनी में अक्सर यह संस्थापक के हिस्से आता है—वह भी देर रात, जब बाकी सब घर जा चुके होते हैं।

नए कर्मचारियों का स्वागत और उन्हें काम पर शुरू करवाना इस बात का अच्छा उदाहरण है कि इससे कितना समय बचता है। हमारे अनुमान के मुताबिक़, तेज़ी से बढ़ती कंपनियाँ आम तौर पर हर नए कर्मचारी के पहले महीने में उसे काम पर स्थापित करने के लिए 10 से 20 घंटे लगाती हैं। हमारे ग्राहक बताते हैं कि अब यही काम दो घंटे से भी कम समय में हो जाता है, जिससे HR टीमों को लोगों से जुड़े कामों के लिए कहीं अधिक समय मिलता है।

पाँच साल आगे की बात करें, तो क्या आपको लगता है कि HR सॉफ़्टवेयर अब भी ऐसे डैशबोर्ड, फ़ॉर्म और कार्यप्रवाहों के इर्द-गिर्द बना होगा, जिनसे कर्मचारी सक्रिय रूप से जुड़ते हैं, या फिर AI एजेंटों के पृष्ठभूमि में कर्मचारियों के प्रबंधन से जुड़े ज़्यादातर काम संभालने के साथ इसका इंटरफ़ेस अंततः गायब हो जाएगा?

अगले एक साल के भीतर, हमें उम्मीद है कि Warp पर ज़्यादातर काम एजेंट ही करेंगे—सिर्फ़ कर से जुड़े काम ही नहीं। इसमें नए कर्मचारियों को काम पर शुरू करवाना, वेतन-प्रबंधन करना और HR के वे रोज़मर्रा के काम शामिल हैं, जिनके लिए लोगों को आज भी क्लिक करके आगे बढ़ना पड़ता है। इससे लोगों की सॉफ़्टवेयर से जुड़ी ज़रूरतें बदल जाएँगी। किसी प्रक्रिया की स्थिति देखने या उसे आगे बढ़ाने के लिए लॉग इन करने के बजाय, HR टीमों को Warp से ज़्यादातर तभी सूचना मिलेगी, जब किसी बात पर उनका ध्यान देना ज़रूरी होगा—जैसे कोई ऐसा फ़ैसला जो सिर्फ़ वे कर सकते हैं, या यह बताने वाला एक छोटा-सा अपडेट कि दूसरे राज्य में नया कर्मचारी पूरी तरह काम शुरू करने के लिए तैयार है और उसे वेतन दिया जा सकता है। बाकी काम पृष्ठभूमि में चुपचाप होता रहेगा, ठीक वैसे ही जैसे ज़्यादातर लोग उम्मीद करते हैं कि उनका ईमेल पहुँच जाए या उनका बैंक हर कदम पर नज़र रखे बिना भुगतान संसाधित कर दे।

एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर के लगभग हर क्षेत्र में AI के लिए बना एक नया प्रतिस्पर्धी पहले ही आ चुका है, और कर्मचारी प्रबंधन उन आख़िरी क्षेत्रों में से एक है जहाँ यह बदलाव अभी होना बाकी है। हमारा मानना है कि हम वह सॉफ़्टवेयर बना रहे हैं जो Workday के बाद आएगा।

इस शानदार बातचीत के लिए धन्यवाद। जो पाठक और जानना चाहते हैं, वे Warp की वेबसाइट पर जाएँ।