دنیا کے سب سے جدید AI کمپنیوں میں سے ایک میں سب سے زیادہ AI ٹوکن استعمال کرنے والا شخص ایک انجینئر، ریسرچر یا پروڈکٹ مینیجر نہیں ہے۔ یہ ٹیکس کے سربراہ ہے۔
اینٹروپک کے سی ای او کرشن راؤ نے 13 مئی کو Invest Like the Best پوڈکاسٹ پر اپنی ظہور کے دوران اعلان کیا کہ سینئر فنانس پیشہ ور افراد کمپنی کے پرچم AI ماڈل کلود کے سب سے زیادہ استعمال کرنے والے اندری صارفین بن چکے ہیں۔
فائننس ٹیم کا AI پلی بُک
راو نے ایک مالیاتی تنظیم کا تصور پیش کیا جو عام AI تجربات سے بہت آگے نکل چکی ہے۔ ٹیم کے پاس 70 سے 150 تک کسٹم Claude " skills " ہیں، جو بنیادی طور پر مقصد کے مطابق تعمیر کردہ ورک فلو اور ایجینٹس ہیں جو GitHub جیسے شیئرڈ ریپوزٹریز میں محفوظ ہیں۔
قانونی مالی بیانات، جو روایتی طور پر تفصیلی انسانی ترتیب کی ضرورت رکھتے تھے، اب زیادہ تر کلاؤڈ کے ذریعہ تیار کیے جاتے ہیں جبکہ انسانی جائزہ ان کے اوپر شامل کیا جاتا ہے۔ جو ویکلی آمدنی اور کمپیوٹ استعمال کے رپورٹس پہلے کئی گھنٹے لیتے تھے، اب تقریباً 30 منٹ میں مکمل ہو جاتے ہیں۔
راو نے یہ بھی کہا کہ اینتھروپک لیڈر بورڈز کے ذریعے اندر کے ٹوکن استعمال کا پیچھا کرتا ہے۔ یہ صرف معلوماتی ہیں اور ان کا کسی معاوضہ یا کارکردگی کے جائزے سے تعلق نہیں ہے۔
سب سے زیادہ اس لیے کہ ٹیکس ٹیم
یہ حقیقت کہ ٹیکس ماہرین نے ٹاکن کے سب سے زیادہ استعمال کرنے والوں کے طور پر اپنا مقام حاصل کیا، اس بات کی گہری کہانی بیان کرتی ہے کہ این آئی کس طرح کاروباری ماحول میں سب سے زیادہ قیمت فراہم کرتا ہے۔ ٹیکس کا کام مشہور طور پر پیچیدہ، دستاویزات سے بھرپور اور ایسے پیچیدہ قانونی فریم ورکس سے منظم ہے جو مستقل طور پر تبدیل ہوتے رہتے ہیں۔
ایک ٹیکس ماہر بالکل جانتا ہے کہ کن سوالات پوچھنا ہیں اور فوری طور پر جانچ سکتا ہے کہ AI کے ذریعہ تیار کیا گیا جواب صحیح ہے یا نہیں۔ وہ فنانس کے ماہرین جنہوں نے اپنے شعبے کو پہلے ہی گہرائی سے سمجھ لیا تھا، وہی 70 سے 150 کسٹم مہارتوں کو تعمیر کرنے اور انہیں روزمرہ کے عمل میں شامل کرنے کے لیے سب سے بہترین موقع رکھتے تھے۔
اس کا سرمایہ کاروں اور وسیع مارکیٹ کے لیے کیا مطلب ہے
راو نے جو پیداواری بہتریوں کا تذکرہ کیا—گھنٹوں کی رپورٹس کو 30 منٹ میں کم کرنا، خودکار مالی بیانات کی تیاری—وہ قابلِ اندازہ کارکردگی کے بہتری ہیں۔ اگر اینتھروپک کی مالیاتی ٹیم 150 تک کسٹم AI ورکفلوز کو برقرار رکھ سکتی ہے، تو بڑے مالیاتی اداروں کے لیے بنانے کے قابل اسکیل کافی اہم ہے۔
جب مالیاتی ٹیمیں قانونی رپورٹنگ اور ٹیکس تجزیہ جیسے اہم عملوں کو خودکار بناتی ہیں، تو AI کی درستگی کے اہمیت کا پیمانہ کافی حد تک بڑھ جاتا ہے۔ قانونی مالی بیان میں ایک جھوٹا نمبر ممکنہ طور پر ریگولیٹری مسئلہ ہے۔ راؤ نے جو "ضرورت پڑنے پر انسانی جائزہ" کا فریم ورک بیان کیا، وہ حقیقت میں سخت رہنا چاہئے۔
راو نے یہ بھی اشارہ کیا کہ نئے، زیادہ صلاحیت والے کلاؤڈ ماڈلز مزید زیادہ ٹوکن استعمال کا باعث بنیں گے۔ جیسے جیسے ماڈلز بہتر ہوتے جائیں گے، ہر کوئری پر واپسی بہتر ہوگی، جس سے استعمال میں اضافہ ہوگا — ایک ایسا ڈائنانمک جو مصنوعات کے بہتر بننے کو موجودہ صارفین سے آمدنی کے اضافے سے ب без ربط کرتا ہے۔