Warp’ın Kurucusu ve CEO’su Ayush Sharma – Röportaj Serisi

Ayush Sharma, ABD’nin birden fazla eyaletinde ve farklı ülkelerde bordro yönetmenin ne kadar karmaşık olduğunu deneyimledikten sonra 2023’te kurduğu Warp’ın kurucusu ve CEO’sudur. Hindistan’da küçük bir kasabada büyüyen Sharma, MIT’de bilgisayar bilimi ve fizik eğitimi aldı. Yüksek lisans araştırmasında, dağıtık makine öğrenimi eğitimi sırasında yavaş çalışan bileşenlerin etkisini azaltmaya odaklandı; tek tek makineler geride kaldığında büyük ölçekli sistemlerin nasıl daha verimli çalışabileceğini inceledi. Warp, başlangıçta bordro vergilerine uyum konusuna odaklanarak Y Combinator’ın 2023 Kış dönemi programına katıldı. Sharma’nın yaklaşımı; izinlerin, insan onaylarının ve denetlenebilirliğin en baştan sisteme dahil edildiği, uçtan uca iş akışlarını yürüten yapay zekâ ajanlarına dayanıyor.

Warp, bordro, insan kaynakları, vergi uyumu, yan haklar ve BT’yi ortak bir çalışan kaydı etrafında birleştiren, yapay zekâ temelli bir çalışan yönetimi platformudur. Platform, eyalet vergi kayıtlarının yapılması, bordro kontrolleri, vergi bildirimlerinin çözüme kavuşturulması, yan haklara kayıt ve çalışanların işe alınması gibi görevleri yerine getirmek için ajanlardan yararlanır. Şirketler, her bir iş akışı için özerklik düzeyini ayrı ayrı belirleyebilir; ajanın bir eylem önermesini, onay beklemesini ya da kendi başına harekete geçmesini seçebilir. Ajanların faaliyetleri incelenmek üzere kaydedilir; insan müdahalesi gerektiren görevler şirket yöneticilerine veya Warp uzmanlarına yönlendirilebilir. Warp ayrıca çalışan cihazlarının ve hesaplarının kurulumunu, uluslararası yüklenici ödemelerini, özel hesap yönetimi ve yan haklar desteğini de sunar.

Hindistan’da küçük bir kasabada büyüyüp MIT’de bilgisayar bilimi ve fizik eğitimi almanız, ardından Yelp’te makine öğrenimi altyapısı üzerinde çalışmanız alışılmışın dışında bir yolculuk. Sizi nihayetinde 2023’te Warp’ı kurmaya yönelten ne oldu ve bordro ile çalışan yönetimini yapay zekâyla yeniden ele almak istediğiniz sorunlar olarak belirlemenizin nedeni neydi?

Warp’tan önce, COVID sırasında yaklaşık 10 kişiden 40 kişiye büyüyen bir girişimde çalışıyordum. Şirket, farklı eyaletlerde uzaktan çalışanlar işe alıyordu ve bordro ile uyum süreçlerinin ne kadarının hâlâ elle yürütüldüğünü gördüm. Daha sonra, kendi başıma ilk çalışanlarımı işe alırken New York Çalışma Bakanlığı’na nasıl kayıt yaptıracağımı anlamak için koca bir günümü kaybettim; son tarihi kaçırırsam para cezasıyla karşı karşıya kalacaktım. Şirketin geri kalanında çözülmesi gereken onca sorun varken o gün aklımdan çıkmadı.

İnsan kaynakları ekipleri her gün prosedürlere dayalı, tekrarlayan işlerle uğraşıyor ve bu işler, çalışanlara ayırmaları gereken zamanı alıp götürüyor. Yapay zekâdan yararlanmak için burası biçilmiş kaftan; ancak büyük insan kaynakları platformlarının tamamı ajanlar henüz yokken geliştirildi ve bu yeteneği eski yazılımlara kolayca ekleyemezsiniz.

2023’te YC mülakatımız için oturduğumuzda bitmiş bir ürünümüz de gelirimiz de yoktu; yalnızca aklımızdan çıkaramadığımız bir sorun vardı. Görüşmede YC’den beş kişi vardı ve ilk on ya da on iki dakika boyunca tek bir sorunun yanıtını aradılar: Bordro vergilerine uyum, diğer alanlara açılmak için gerçekten yeterince büyük bir başlangıç noktası olabilir miydi? Bu bir varsayımdı ama dayandığı mantık sağlamdı. Şirketler eskisine kıyasla çok daha erken bir aşamada birden fazla eyalette faaliyet göstermeye başlıyordu; dolayısıyla karmaşıklık giderek artıyordu. Üstelik bordro vergileri, kurallar devreye girmeden önce geniş eşikler tanıyan satış vergilerinden daha katıdır. Bordro vergilerinde ise bir eyalette tek bir kişiyi işe almak bile sizi o eyaletin tüm vergi düzenlemelerine tabi kılar.

Bu nedenle işe uyum süreçlerinden başlamak en mantıklı adımdı. MIT’de yıllarca makine öğrenimi üzerine çalışmıştım ve büyük dil modelleriyle ajanlar gerçek dünyada kullanılabilir hâle gelmeye başladığında, bordro ve uyum alanlarında kimsenin üstlenmek istemediği işlerin artık yapılabilir olduğunu gördüm. Warp’ın ilk sürümü tek bir şey yapıyordu: Herhangi bir eyalette birini işe alabiliyor ve devlet kurumlarına ait evrak işleriyle hiç uğraşmıyordunuz. Bordro vergilerini doğru yönetebilirsek geri kalanının daha kolay olacağını düşündük.

ADP ve Workday gibi şirketlerin, sistemleri modern yapay zekâdan çok önce tasarlandığı için temelde dezavantajlı olduklarını savundunuz. Teknik açıdan, insan kaynakları için yapay zekâ temelli bir mimari nasıl görünür ve Warp, eski bir platforma yapay zekâ ajanları eklemekle elde edilmesi zor olan neyi yapabilir?

İnsan kaynakları yazılımlarının çoğu, bir kişinin ekran başına oturup her adımı tıklayarak tamamlaması için tasarlandı. Bu nedenle bu platformlara yapay zekâ eklendiğinde, genellikle sıradaki adımda ne yapmanız gerektiğini söyleyen bir yapay zekâ ajanı olarak karşınıza çıkıyor; işi hâlâ siz yapıyorsunuz. Warp’ın mimarisini bunun tam tersini temel alarak kurduk: API’yi, izinleri ve denetim izini en başından tasarladık. Böylece ajan işi üstlenebilir, insanlar da gerektiğinde devreye girebilir.

350 çalışanı olan bir şirkette İnsan ve Kültür Direktörü olduğunuzu ve şirketin daha önce hiç çalışanı bulunmayan Oregon ile Colorado eyaletlerinde ikişer kişi için imzalanmış dört iş teklifinin bulunduğunu düşünün. Bu kişilere ödeme yapılmadan önce iki eyaletin gelir idaresine kayıt yaptırmanız, işsizlik hesapları açmanız, her eyaletin ücretli izin programına kaydolmanız, her adres için yerel vergileri belirlemeniz ve kesintileri ayarlamanız gerekir. Sıradan bir yapay zekâ asistanı hangi formlara ihtiyacınız olduğunu söyleyebilir; ancak bizim ajanımız bu formları doldurup ilgili kurumlara iletir. Kendi başına işlem yapması için izin verdiyseniz, sizden ancak her şey tamamlandığında haber alırsınız.

Ajanlarımız, şirket sistemleri arasında birden fazla adımı tamamlamak için gereken bağlama, izinlere ve altyapıya sahiptir; birilerinin her şeyi elle yönetmesine gerek kalmadan bordro işlemlerini yürütür, yan hakları yönetir ve vergi uyum süreçlerini ele alırlar. Eski bir platforma ajan eklemek, kullanıcıların yazılımda yolunu bulmasına yardımcı olabilir ama işin özünde nasıl yapıldığını değiştirmez. Warp’ın ajanları ise işin yapılış biçimini gerçekten değiştirir.

Warp, temsilcilerinin eyalet vergi hesapları açmak, beyanname vermek, resmi kurumlardan gelen bildirimleri çözüme kavuşturmak ve yan hakları yönetmek de dahil olmak üzere tüm iş akışlarını üstlendiğini belirtiyor. Bir temsilcinin hangi işlemleri bağımsız olarak gerçekleştirebileceğine, hangilerinin ise insan onayı gerektirmesi gerektiğine nasıl karar veriyorsunuz?

Warp dış sınırları belirliyor; her şirket de temsilcilerinin bu sınırlar içinde ne kadar özerk olacağına karar veriyor. Ödeme yapmak gibi bazı işlemlerde, hiçbir müşteri ayarının kaldıramayacağı kesin sınırlar bulunuyor. Şirketler bu çerçeve içinde özerklik düzeyini her iş akışı için ayrı ayrı belirliyor; böylece temsilci bir alanda yalnızca işlem önerirken başka bir alanda onay bekleyebiliyor, bir diğerinde ise işi kendi başına halledebiliyor. Müşterilerin çoğu başlangıçta her işlemi onaylıyor ve temsilcinin yaptığı işe güvenleri arttıkça özerklik düzeyini yükseltiyor. Bir karar müşteriye ait olduğunda temsilci konuyu müşterinin yöneticisine iletiyor. Bir görev için insan müdahalesi gerektiğinde —yasa bunu zorunlu kıldığı ya da bir kurum yazılımla çalışmadığı için— görev bir Warp uzmanına aktarılıyor.

Bordro ve vergi uyumluluğu süreçlerinde halüsinasyonlara veya olasılıksal yanıtlara çok az yer var. Warp, binlerce vergi yetki alanında faaliyet gösteriyor ve değişen düzenlemelere uyum sağlıyor. Yapay zekâ sistemlerinizin dayanağını yetkili kaynaklara nasıl bağlıyor, güvenilirliği nasıl ölçüyor ve bir temsilci doğru işlem konusunda emin olmadığında bu durumu nasıl ele alıyorsunuz?

İK’nın hataya en az tolerans gösteren alanı olan bordro vergisi uyumluluğuna yönelik kontrollerimizi üç yıldır test ediyoruz. Warp 10.000’den fazla vergi yetki alanını takip ediyor ve temsilci, vergiyle ilgili soruları asla belleğinden yanıtlamıyor. İşlem yaptığı her oran, form ve son tarih doğrudan ilgili kurumlardan geliyor; vergi ekibimiz de her kural değişikliğini sisteme girmeden önce inceliyor. Bu yıl 2 milyar doların üzerinde bordro işlemi gerçekleştirme yolundayız ve müşterilerimiz bu süreçte 200 milyon dolardan fazla ceza ödemekten kurtuldu.

Her bordro çalıştırmasından önce temsilci, bir çalışanın ücretinde beklenmedik bir artış ya da yeni bir eyalette eksik vergi ayarı gibi olağandışı görünen durumları kontrol ediyor. Ne yapması gerektiğinden emin değilse veya işlem yapma izni yoksa tahminde bulunmak yerine duruyor ve görevi yöneticiye devrediyor.

Vergi bildirimleri bunun nasıl işlediğini gösteriyor. Temsilciler bu bildirimlerin %80’ini şirketin bordro verilerini ve ilgili kurumun kendi yönergelerini kullanarak otomatik olarak çözüme kavuşturuyor; geri kalanlar ise bir Warp vergi uzmanına aktarılıyor. Böylece her bildirim çözüme kavuşuyor. Bordro işlemlerinde yanlış bir yanıtın maliyeti yüksek; bu nedenle temsilcinin tahminde bulunmasındansa görevi devretmesini her zaman tercih ederiz.

İK sistemleri, maaşlardan Sosyal Güvenlik numaralarına, banka bilgilerinden yan hak verilerine kadar bir şirketin en hassas bilgilerinden bazılarını içeriyor. Özerk temsilcilerin ortaya çıkması bu verilerin güvenlik modelini nasıl değiştiriyor ve yapay zekânın hiçbir zaman özerk biçimde kontrol etmemesi gerektiğini düşündüğünüz çalışan bilgisi kategorileri var mı?

Temsilciler, bir şirketin sistemlerinde herhangi bir insandan çok daha hızlı hareket edebildiği için güvenlik konusunu değiştiriyor; bu da izinlerdeki bir açığın çok daha hızlı istismar edilebileceği anlamına geliyor. En büyük risk, birinin temsilciyi kullanarak kendi başına erişemeyeceği verilere ulaşması. Tasarımımızı en başından bu riski göz önünde bulundurarak yaptık; bu nedenle her Warp temsilcisi, adına işlem yaptığı kişinin izinlerinin aynısını devralıyor. Dolayısıyla bir çalışan ücret bilgilerini göremiyorsa temsilciden bu bilgileri göstermesini de isteyemiyor. Çalışanlara ait kişisel veriler ilgili şirketin kendi hesabında kalıyor ve hiçbir zaman başka müşterilerle paylaşılmıyor. Warp, SOC 2 Type II uyumludur, çok faktörlü kimlik doğrulamayı zorunlu kılar ve HIPAA uyumluluğu gereken Kurumsal müşteriler için İş Ortağı Sözleşmeleri imzalar.

Yapay zekânın kendi başına asla kontrol etmemesi gereken konulara gelince, bizim için ölçüt, geri alınması zor olan her şey. Para transferi bunun en açık örneği; bu nedenle kim isterse istesin temsilcinin aşamayacağı kesin ödeme sınırları bulunuyor. Aynı kural, yasanın insan müdahalesini zorunlu kıldığı tüm görevler için de geçerli; bu görevler her zaman bir Warp uzmanına aktarılıyor.

Yapay zekânın bir işlem önermesiyle gerçekten para aktarması, vergi beyannamesi vermesi ya da bir çalışanın erişim izinlerini değiştirmesi arasında önemli bir fark var. Yapay zekâ temsilcileri insanlara tavsiye vermekten çıkıp sonuçları önemli iş süreçlerini yürütmeye başladığında hangi güvenlik önlemleri, denetim kayıtları, geri alma mekanizmaları ve üst kademeye aktarma sistemleri gerekli hale geliyor?

Bir temsilci öneride bulunmak yerine işlem yapmaya başladığı anda, kimin adına hareket ettiğini, hangi verilere erişme izni olduğunu, neden o kararı verdiğini ve bir şeyler ters giderse işlemin nasıl geri alınacağını açıklayabilmeniz gerekir. Warp’taki her işlem bu bilgileri içeriyor; dolayısıyla temsilcinin yaptığı hiçbir şey kayıt dışı gerçekleşmiyor.

Temsilcinin yaptığı işlerin çoğu, belirli bir programa göre ya da yeni işe alınan birinin iş teklifini kabul etmesi gibi bir olay gerçekleştiğinde çalıştırdığı görevler olan rutinler üzerinden yürütülüyor. Her rutin; kimin oluşturduğunu, ne zaman onaylandığını ve temsilcinin attığı her adımı gösteren güncel bir kayıt tutuyor. Böylece İK ekipleri ve denetçiler süreci açıkça izleyebiliyor.

Bir işlemin nasıl geri alınacağı, işlemin türüne bağlı. Birinin erişim izinlerini veya yan hak tercihini güncellemek gibi değişiklikler geri alma olanağı içeriyor; dolayısıyla bunlar geri alınabiliyor. Bordro çalıştırmaları ve ödemeleri geri alması en zor işlemler olduğundan, temsilcinin değiştiremeyeceği kesin sınırlar da dahil olmak üzere en sıkı kontrollere tabi tutuluyor. Temsilcinin yetkisi dışındaki her konu, karar vermesi için doğrudan müşterinin yöneticisine iletiliyor.

Bazı durumlarda yine de bir kişinin devreye girmesi gerekir; örneğin bir eyalet vergi dairesi yalnızca telefonla görüşüyorsa. Ajan böyle bir engelle karşılaştığında, Warp uzmanı işi tamamlar; böylece işler birinin gelen kutusunda takılıp kalmak yerine ilerlemeye devam eder.

Warp kısa süre önce 60 milyon dolarlık B Serisi yatırım turunu tamamlayarak toplam yatırım miktarını 85 milyon dolara çıkardı ve yapay zekâ ajanlarına, vergi ve mevzuata uyum altyapısına daha fazla yatırım yapmayı planlıyor. Ajan tabanlı İK otomasyonunda henüz çözülememiş teknik sorunlar neler ve bu yatırımın en büyük bölümünü hangi alanlara yöneltmeyi bekliyorsunuz?

Bir yapay zekâ ajanı bir kişinin işini %20 daha hızlı yapmasını sağlayabilir; bu elbette faydalı, ancak asıl büyük fırsat işi baştan sona tamamlayan bir ajan. Zorluk, İK süreçlerinin tek bir yerde yürütülmemesi. Bordro, yan haklar, cihazlar ve BT hesapları genellikle ayrı sistemlerde bulunuyor; bir ajanın etkili biçimde çalışabilmesi için bunların tümünü bir arada görebilmesi gerekiyor. Bir başka zorluk da istisnaların çok çeşitli ve yaygın olması: Her eyalet kurumu, sigorta sağlayıcısı ve vergi dairesinin kendine özgü işleyişi var ve bunların çoğu yazılımlarla çalışacak şekilde tasarlanmamış. En büyük fırsatı bu alanlarda görüyoruz ve yatırımımızı da buralara yöneltiyoruz.

Müşterilerimizin çoğu, yüzlerce çalışanın İK işlerini bir ya da iki kişiyle yönetiyor. Bu nedenle, şirket büyüdükçe ajanların daha fazla sorumluluk üstlenmesi gerekiyor. Her şeyi ajanın işlem yapabileceği tek bir sistemde toplamaya ve müşterilerin, şirketlerinin işleyişine uygun rutinleri kendilerinin oluşturmasını kolaylaştırmaya odaklanıyoruz. Ayrıca müşterilere destek veren ekibimizi büyütüyor, vergi ve mevzuata uyum altyapımızı güçlendiriyor ve ajanlarımızın çalışan yaşam döngüsü boyunca üstlenebileceği işleri genişletiyoruz.

Ajan tabanlı yazılımların vaatlerinden biri, şirketlerin çok daha küçük idari ekiplerle çalışabilmesi ve İK profesyonellerinin stratejik çalışmalara ve çalışanlara odaklanan işlere daha fazla zaman ayırabilmesidir. Önümüzdeki birkaç yıl içinde İK’nın hangi alanlarının büyük ölçüde yapay zekâ ajanları tarafından otomatikleştirileceğini, hangi kararlarınsa temelde insanlara ait kalacağını düşünüyorsunuz?

İşe kimi alacağına karar vermek, şirket kültürünü şekillendirmek, zor bir dönemden geçen bir çalışana destek olmak ya da bir çalışanın daha büyük sorumluluklar üstlenmeye hazır olduğunu fark etmek gibi yargı gerektiren İK işleri insanlara ait kalacak. İnsan ve Kültür ekipleri bu işler için var; ayrıca bunlar, İK liderlerinin çoğunun daha fazla zaman ayırmayı dilediği görevler.

Ajanların üstlenebileceği işler, haftanın büyük bölümünü sessizce dolduran idari görevlerdir: bordroyu satır satır mutabık hâle getirmekten vergi dairelerinin peşine düşmeye, ücretli izin sorularını yanıtlamaktan yan haklara kaydı yürütmeye ve biri işe başladığında ya da işten ayrıldığında dizüstü bilgisayarları ve hesapları tanımlamaya veya devre dışı bırakmaya kadar. Büyük bir şirkette bu işler koca bir departmanı meşgul eder; küçük bir şirketteyse genellikle herkes eve gittikten sonra, gece geç saatlerde kurucunun üzerine kalır.

İşe alıştırma süreci, bunun ne kadar zaman kazandırdığını gösteren iyi bir örnek. Tahminlerimize göre hızlı büyüyen şirketler, her yeni çalışanın ilk ayında onunla ilgili işleri yürütmek için genellikle 10 ila 20 saat harcıyor. Müşterilerimiz, artık aynı işlerin iki saatten kısa sürdüğünü söylüyor; böylece İK ekiplerinin çalışanlarla ilgili işlere ayırabileceği çok daha fazla zaman kalıyor.

Beş yıl sonrasını düşündüğünüzde, İK yazılımlarının çalışanların etkin biçimde kullandığı panolar, formlar ve iş akışları etrafında şekillenmeye devam edeceğini mi düşünüyorsunuz, yoksa yapay zekâ ajanları çalışan yönetimi işlemlerinin çoğunu arka planda yürüttükçe arayüz zamanla ortadan mı kalkacak?

Önümüzdeki bir yıl içinde ajanların, yalnızca vergi işlemlerinin çok ötesine geçerek Warp’taki işlemlerin çoğunu gerçekleştirmesini bekliyoruz. Buna yeni çalışanların işe alıştırılması, bordronun yürütülmesi ve insanların bugün hâlâ tıklayarak yaptığı günlük İK işleri de dâhil. Bu, insanların kullandıkları yazılımlardan beklentilerini değiştiriyor. İK ekipleri bir süreci kontrol etmek ya da ilerletmek için sisteme giriş yapmak yerine, çoğunlukla yalnızca dikkatlerini gerektiren bir durum olduğunda Warp’tan haber alacak. Örneğin, yalnızca kendilerinin verebileceği bir karar gerektiğinde ya da başka bir eyaletteki yeni çalışanın tüm işlemlerinin tamamlandığı ve ücretinin ödenmeye hazır olduğu konusunda kısa bir bilgilendirme yapılacağında. İşlerin geri kalanı, çoğu insanın e-postalarının kendilerine ulaşmasını ya da bankalarının her adımı izlemelerine gerek kalmadan ödemelerini gerçekleştirmesini beklediği gibi, arka planda sessizce yürütülecek.

Kurumsal yazılımların neredeyse her alanında yapay zekâ için geliştirilmiş yeni bir rakip ortaya çıktı; çalışan yönetimi ise bu dönüşümü henüz bekleyen son alanlardan biri. Workday’den sonraki çözümü geliştirdiğimize inanıyoruz.

Bu güzel söyleşi için teşekkür ederiz. Daha fazla bilgi edinmek isteyen okurlar Warp’ı ziyaret edebilir.