HSP GRUPPE टैक्स एडवाइज़री के लिए AI की क्षमता कैसे बिल्ड करता है

इस स्टोरी में दिए गए इस्तेमाल के आँकड़े HSP GRUPPE और Kanzleipakt के साझा ChatGPT Enterprise वर्कस्पेस से जुड़े हैं. इसमें 81 ऑर्गेनाइज़ेशनल ग्रुप शामिल हैं. HSP GRUPPE खुद कानूनी तौर पर स्वतंत्र टैक्स एडवाइज़री, ऑडिटिंग और लॉ फ़र्म्स का एक नेटवर्क है.

दो दशकों से ज़्यादा समय से HSP GRUPPE⁠(एक नई विंडो में खुलेगा) प्रोफ़ेशनल फ़र्म्स के प्रोसेस को डिजिटाइज़ और स्टैंडर्डाइज़ करने में लगातार निवेश करता आया है. जेनरेटिव AI आने से बहुत पहले ही फ़र्म नेटवर्क ने कई प्रोसेस को स्टैंडर्डाइज़ किया, क्वालिटी मैनेजमेंट को काम का हिस्सा बनाया और पूरे नेटवर्क में लगातार सुधार के कल्चर को बढ़ावा दिया.

जब ChatGPT आया, तो HSP ने इसे सिर्फ़ एक और प्रोडक्टिविटी टूल के तौर पर नहीं देखा. उसे लगा कि इससे प्रोफ़ेशनल काम करने के तरीके को नए सिरे से सोचने का मौका मिल सकता है.

इसके बजाय कि AI कर्मचारियों को तेज़ी से ईमेल लिखने या डॉक्यूमेंट्स की समरी तैयार करने में कैसे मदद कर सकता है, लीडरशिप ने एक बड़ा सवाल पूछा: जब AI किसी प्रोफ़ेशनल सर्विसेज़ फ़र्म के ऑपरेटिंग मॉडल का हिस्सा बन जाए, तो क्या होगा?

इसी सोच के चलते HSP ने ChatGPT Enterprise को टैक्स एडवाइज़री, लीगल रिसर्च, क्लाइंट कम्युनिकेशन, फ़ाइनेंशियल एनालिसिस और पूरे फ़र्म नेटवर्क में नॉलेज शेयरिंग का हिस्सा बनाया.

HSP ने AI को सिर्फ़ एक सॉफ़्टवेयर रोलआउट की तरह नहीं, बल्कि पूरे ऑर्गेनाइज़ेशन में बदलाव के तौर पर देखा.

ऑर्गेनाइज़ेशन ने ChatGPT Enterprise को इस फ़ोकस के साथ शुरू किया कि लोग इसे अपनाएँ, गवर्नेंस मजबूत रहे और लगातार सीखने का माहौल बना रहे. हर महीने होने वाले AI फ़ोरम्स में कर्मचारियों को प्रैक्टिकल यूज़ केसेज़ शेयर करने और एक-दूसरे से सीखने का मौका मिला. ChatGPT Enterprise के सिक्योरिटी फ़ीचर्स एक अहम टेक्निकल आधार देते हैं. वहीं, क्लाइंट से जुड़ी जानकारी का इस्तेमाल HSP की इंटरनल डेटा प्रोटेक्शन, गोपनीयता और गवर्नेंस की ज़रूरतों के हिसाब से किया जाता है. प्रोफ़ेशनल रिव्यू और अंतिम ज़िम्मेदारी हमेशा संबंधित टैक्स, लीगल या अकाउंटिंग प्रोफ़ेशनल की रहती है.

लक्ष्य सिर्फ़ किसी एक्सपेरिमेंट के लिए लोगों को प्रोत्साहित करना नहीं था. लक्ष्य ऐसी ऑर्गेनाइज़ेशनल क्षमता तैयार करना था, जिसे बड़े पैमाने पर इस्तेमाल किया जा सके.

जैसा कि कार्स्टेन शुल्ज़ कहते हैं: "लोग मुझसे पूछते हैं कि मेरा पसंदीदा AI फ़ीचर कौन-सा है. मैं कभी इसका जवाब नहीं देता. अलग-अलग फ़ीचर्स मायने नहीं रखते. जब आपको समझ आता है कि सब कुछ एक-दूसरे के साथ कैसे काम करता है, तो AI एक बिल्कुल नई दुनिया का दरवाज़ा खोल देता है."

फ़र्म के पूरे नेटवर्क में प्रोफ़ेशनल्स ने जल्दी ही अपने रोज़मर्रा के काम में AI इस्तेमाल करने के नए तरीके खोज लिए. साथ ही, ऑर्गेनाइज़ेशन ने सफल यूज़ केसेज़ को कस्टम एजेंट्स में स्टैंडर्डाइज़ करना भी शुरू किया. इसका एक उदाहरण AI क्लाइंट कम्युनिकेशन है. यह एक शेयर्ड एजेंट है, जो पहला ड्राफ़्ट बनाने, स्ट्रक्चर बनाने, भाषा को साफ़ रखने और क्लाइंट की ज़रूरतों को ध्यान में रखते हुए ज़्यादा कंसिस्टेंट टोन में मदद करता है. प्रोफ़ेशनल रिव्यू और अंतिम ज़िम्मेदारी संबंधित टैक्स, लीगल या अकाउंटिंग स्पेशलिस्ट की रहती है. दूसरा उदाहरण बुकिंग असिस्टेंट SKR03 और SKR04 है. यह बुकिंग के खास सवालों को तैयार करने और उन्हें सही कैटेगरी में रखने में मदद करता है. अंतिम प्रोफ़ेशनल फ़ैसला कर्मचारी ही लेता है. इस तरह के शेयर्ड एजेंट्स दोहराए जाने वाले काम को कम करते हैं. साथ ही, इनसे बेस्ट प्रैक्टिसेज़ हर कर्मचारी तक पहुँचती हैं—सिर्फ़ AI एक्सपर्ट्स तक नहीं.

इसके बाद प्रोफ़ेशनल्स इन्हीं खूबियों को आधार बनाकर अपने काम को आसान करते हैं. मैनेजिंग पार्टनर फ़्रैंक हाइबल ChatGPT को एक टेक्निकल स्पैरिंग पार्टनर की तरह इस्तेमाल करते हैं. इससे वे जटिल टैक्स सवालों पर काम करते हैं और क्लाइंट कम्युनिकेशन को बेहतर बनाते हैं. वे कहते हैं: "ChatGPT एक सच्चा स्पैरिंग पार्टनर बन गया है. इससे आप जिस लेवल पर काम कर सकते हैं, वह पूरी तरह बदल जाता है."

पार्टनर मैग्डलीन पॉज़नैक ने रियल एस्टेट के कई सारे निवेश के इवैल्यूएशन में लगने वाले समय को नौ घंटे से घटाकर करीब दो घंटे कर दिया. इससे उन्हें क्लाइंट्स को सलाह देने के लिए ज़्यादा समय मिलता है. मैनेजिंग डायरेक्टर मार्को सेल AI-पावर्ड डैशबोर्ड्स का इस्तेमाल करते हैं, ताकि मीटिंग्स के दौरान क्लाइंट्स के साथ मिलकर फ़ाइनेंशियल सीनारियो को अच्छे से देखा जा सके. वहीं, पेशे से वकील और टैक्स एडवाइज़र यान-हेनरिक लाइफ़ेल्ट ChatGPT का इस्तेमाल अपने प्रोफ़ेशनल फ़ैसलों को मज़बूत करने के लिए करते हैं—उन्हें बदलने के लिए नहीं.

इन सभी में एक बात आम है: जानकारी जुटाने में लगने वाला समय कम हुआ और अपनी एक्सपर्टीज़ को इस्तेमाल करने के लिए ज़्यादा समय मिला.

HSP अब ChatGPT वर्क के साथ अपने AI के सफ़र के अगले पड़ाव की तैयारी कर रहा है.

एक्सेस मिलने के कुछ ही हफ़्तों बाद, ऑर्गेनाइज़ेशन ने डेवलपर्स और एडमिनिस्ट्रेटर्स के एक छोटे ग्रुप के साथ प्लेटफ़ॉर्म का पायलट शुरू किया. इसके बाद इसे बड़े वर्कस्पेस में इस्तेमाल किया गया. लक्ष्य यह समझना है कि एजेंटिक AI जटिल वर्कफ़्लोज़ को सुरक्षित तरीके से कैसे ऑटोमेट कर सकता है. साथ ही, बड़े पैमाने पर रोलआउट से पहले गवर्नेंस, क्वालिटी और खर्च के बीच सही बैलेंस कैसे रखा जा सकता है, यह भी समझना है.

HSP के लिए इसका आर्थिक फ़ायदा कर्मचारियों की संख्या कम करना नहीं है. नेटवर्क की फ़र्म्स पहले से ही अपनी पूरी क्षमता पर काम कर रही हैं और उनके पास काफ़ी बैकलॉग है. इसलिए ChatGPT से बचने वाला समय क्लाइंट के अतिरिक्त कामों को पूरा करने, उन्हें कम समय में करने, ज़्यादा एडवाइज़री दे पाने, और बेहतर क्लाइंट सर्विस में लगाया जा सकता है.

शुल्ज़ के लिए फ़ायदा सिर्फ़ इसमें नहीं है कि लोग अपने मौजूदा काम को तेज़ी से पूरा करें. असली फ़ायदा पूरे वर्कफ़्लो को नए तरीके से डिज़ाइन करने में है.

वे साल के आखिर में होने वाली अकाउंटिंग का उदाहरण देते हैं. आज अकाउंटेंट्स को किसी जानकारी के न होने का अक्सर तब पता चलता है, जब बुककीपिंग पूरी होने के महीनों बाद वे सालाना अकाउंट्स पर काम शुरू करते हैं. HSP यह देख रहा है कि ChatGPT वर्क किस तरह पूरे साल लगातार बुककीपिंग को रिव्यू कर सकता है, किसी जानकारी के न होने की पहचान कर सकता है और क्लाइंट्स से ज़रूरी डॉक्यूमेंट्स पहले ही माँग सकता है—इससे अकाउंटेंट के फ़ाइल खोलने से पहले ही तैयारी का बड़ा हिस्सा पूरा हो सकता है.

यह बदलाव—जहाँ AI सिर्फ़ लोगों की मदद करने के बजाय पूरे प्रोसेस में काम को ऑर्केस्ट्रेट करता है—HSP के ट्रांसफ़ॉर्मेशन का अगला फ़ेज़ है.

• हर हफ़्ते 84% लोगों ने इसका इस्तेमाल किया, 755 एक्टिव यूज़र थे, और छह महीनों में 913 यूनिक यूज़र रहे (1 फ़रवरी से 14 जुलाई 2026 के बीच).
• 1 फ़रवरी से 14 जुलाई 2026 के दौरान, यूज़र्स ने ChatGPT के साथ 500,000 से ज़्यादा मैसेज का लेन-देन हुआ.
• सर्वे में शामिल 98.6% कर्मचारियों ने बताया कि उनकी प्रोडक्टिविटी बेहतर हुई, जबकि 84.6% ने काम की क्वालिटी बेहतर होने की बात कही.
• सर्वे में शामिल 95.9% कर्मचारियों ने बताया कि हर हफ़्ते उनका समय बचता है. इनमें 63.5% ने हर हफ़्ते कम-से-कम दो घंटे और 25.7% ने कम-से-कम पाँच घंटे बचाए. HSP को अपनी सालाना क्षमता की योजना में इसका एक शुरुआती ऑपरेशनल सिग्नल पहले से दिख रहा है. प्रोफ़ेशनल्स पिछले सालों के मुकाबले काफ़ी ज़्यादा काम की योजना बना रहे हैं, क्योंकि कर्मचारियों को यह समझ आ रहा है कि AI की मदद से होने वाले कामों के ज़रिए अब उनके पास ज़्यादा क्षमता है. ऑर्गेनाइज़ेशन को उम्मीद है कि इस साल के आखिर में इसके पूरे फ़ाइनेंशियल इम्पैक्ट को अच्छे से समझा जाएगा.
• 79.7% ने बेहतर क्लाइंट सर्विस और 78.1% ने अपने काम से ज़्यादा संतुष्टि की बात कही.
• एक जानबूझकर कंज़रवेटिव रखे गए इंटरनल सीनारियो के मुताबिक, हर साल करीब 40,000 घंटे की अतिरिक्त क्षमता बन सकती है. इनमें से करीब 28,000 घंटे ऐसे हो सकते हैं, जो प्रोडक्टिव होने के साथ ही उनके लिए स्पेशलिस्ट की दरों पर कमाई हो सकती है, जबकि करीब 12,000 घंटे एडमिनिस्ट्रेशन, क्लाइंट सर्विस और सपोर्ट के काम में लगाए जा सकते हैं. हर घंटे की कंज़रवेटिव दरों के आधार पर, HSP का अनुमान है कि इससे हर साल करीब €38 लाख की संभावित कमाई हो सकती है. यह सिर्फ़ क्षमता का एक सीनारियो है, इससे हासिल की गई या गारंटीशुदा कमाई का दावा नहीं है.

• AI को किसी एक व्यक्ति के टूल के तौर पर नहीं, बल्कि पूरे ऑर्गेनाइज़ेशन की क्षमता के तौर पर देखें. जो एक्सपेरिमेंट सफल हों, उन्हें ऐसे बार-बार इस्तेमाल किए जा सकने वाले वर्कफ़्लोज़ में बदलें जिनका फ़ायदा हर कोई उठा सके.
• पहले ऑपरेशंस की बुनियाद में निवेश करें. मजबूत प्रोसेसेज़, गवर्नेंस और क्वालिटी सिस्टम्स AI को अपनाने की रफ़्तार बढ़ाते हैं.
• लगातार सीखने की संस्कृति बनाएँ. रेगुलर AI फ़ोरम्स से सफल आइडियाज़ को पूरे ऑर्गेनाइज़ेशन में तेज़ी से शेयर करने में मदद मिली.
• सिर्फ़ टास्क को नहीं—पूरे वर्कफ़्लो को नए सिरे से डिज़ाइन करें. सबसे बड़ा फ़ायदा अलग-अलग कामों को ऑटोमेट करने से नहीं, बल्कि शुरू से लेकर आखिर तक पूरे प्रोसेस को नए तरीके से सोचने से मिलता है.
• AI को प्रोफ़ेशनल फ़ैसलों के हिसाब से बिल्ड करें. सबसे बड़ा फ़ायदा तब मिलता है, जब AI एक्सपर्टीज़ को बदलने की जगह उसे और बेहतर बनाता है.

• बिज़नेस की समस्याओं से शुरुआत करें—AI के फ़ीचर्स से नहीं.
• ऐसे रेगुलर फ़ोरम्स बनाएँ जहाँ कर्मचारी अलग-अलग टीम्स के साथ सफल यूज़ केसेज़ शेयर कर सकें.
• AI स्पेशलिस्ट्स को डोमेन एक्सपर्ट्स के साथ जोड़ें, ताकि सफल एक्सपेरिमेंट्स स्केल किए जा सकने वाले वर्कफ़्लोज़ में बदले जा सकें.
• नई क्षमताओं को पूरे ऑर्गेनाइज़ेशन में इस्तेमाल करने से पहले छोटे ग्रुप्स के साथ पायलट बनाएँ.
• सिर्फ़ डिप्लॉयमेंट नहीं—बल्कि इसके इस्तेमाल और बिज़नेस पर पड़ने वाले असर को भी मापें—इससे यह समझने में मदद मिलेगी कि AI वाकई में कहाँ वैल्यू पैदा कर रहा है.

HSP का मानना है कि AI से मिलने वाले उसके सबसे बड़े फ़ायदे अभी आगे आने वाले हैं.

Kanzleipakt के साथ मिलकर HSP GRUPPE एक जॉइंट DATEV-सेंट्रिक AI, फ़र्म के लिए प्रोसेस और डेवलपमेंट टीम बनाने की योजना बना रहा है. यह टीम अलग-अलग जगह किए गए सफल एक्सपेरिमेंट्स को देखेगी और उन्हें आसान, स्टैंडर्ड और दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले वर्कफ़्लोज़ में बदलेगी. जैसे-जैसे ChatGPT वर्क और एजेंटिक क्षमताएँ बेहतर होती जाएँगी, HSP की योजना सिर्फ़ अलग-अलग प्रोफ़ेशनल्स की मदद करने से आगे बढ़कर पूरे वर्कफ़्लोज़ को ऑटोमेट करने की है. ये वर्कफ़्लोज़ कर्मचारियों और क्लाइंट्स, दोनों को ज़रूरत के हिसाब से पहले से मदद दे सकेंगे.

शुल्ज़ के लिए लॉन्ग टर्म का यह मौका सिर्फ़ HSP तक सीमित नहीं है. उनका मानना है कि AI भरोसेमंद प्रोफ़ेशनल्स की भूमिका को कम करने के बजाय उसे और मज़बूत कर सकता है. इससे वे फ़ैसले लेने, जटिल मुश्किलों को हल करने और क्लाइंट रिलेशनशिप बनाने में ज़्यादा समय दे सकेंगे.