छोटे व्यवसायों के लिए Claude

 (anthropic.com)
3 पॉइंट द्वारा GN⁺ 9 시간 전 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Claude for Small Business एक workflow package है जो Claude को QuickBooks, PayPal, HubSpot जैसे छोटे व्यवसायों के कामकाजी टूल्स से जोड़ता है
  • Claude Cowork में टूल्स कनेक्ट करके और काम चुनने पर Claude उसे चलाता है, और भेजने·पोस्ट करने·भुगतान से पहले उपयोगकर्ता की मंजूरी लेता है
  • यह वित्त, operations, sales, marketing, HR और customer service में 15 agentic workflows और दोहराए जाने वाले कामों के लिए skills प्रदान करता है
  • मौजूदा permission structure को बरकरार रखा जाता है, इसलिए कर्मचारी QuickBooks या Drive में जो जानकारी नहीं देख सकते, उसे Claude में भी नहीं देख सकते, और Team·Enterprise डिफ़ॉल्ट रूप से customer data पर training नहीं करते
  • Anthropic, PayPal के साथ मिलकर मुफ्त AI Fluency for Small Business course उपलब्ध करा रहा है, और 14 मई को Chicago से छोटे व्यवसायों के लिए Claude SMB Tour शुरू कर रहा है

Claude for Small Business का अवलोकन

  • Claude for Small Business connectors और तुरंत इस्तेमाल किए जा सकने वाले workflows का एक package है, जो छोटे व्यवसायों को उनके पहले से इस्तेमाल हो रहे business tools के भीतर Claude इस्तेमाल करने देता है
  • यह Intuit QuickBooks, PayPal, HubSpot, Canva, Docusign, Google Workspace, Microsoft 365 से कनेक्ट होता है और payroll planning, month-end close, sales campaign execution, invoice tracking जैसे काम संभाल सकता है
  • अमेरिका के छोटे व्यवसाय अमेरिकी GDP का 44% हिस्सा बनाते हैं और निजी क्षेत्र के लगभग आधे कर्मचारियों को रोजगार देते हैं, लेकिन AI अपनाने में वे बड़े उद्यमों से पीछे हैं
  • यह उस स्थिति को लक्षित करता है जहाँ छोटे व्यवसायों के लिए टूल्स और training की कमी के कारण AI का उपयोग अक्सर chat window तक सीमित रह जाता है
  • Anthropic की cofounder और president Daniela Amodei के अनुसार Claude, QuickBooks, PayPal और HubSpot जैसे टूल्स के भीतर रात भर जमा होने वाले काम को कम करता है

काम करने का तरीका और प्रमुख workflows

  • Claude Cowork में Claude for Small Business चालू करके, पहले से इस्तेमाल हो रहे टूल्स को कनेक्ट करके, और फिर करने वाला काम चुनकर इसका उपयोग किया जाता है
  • Claude काम आगे बढ़ाता है, लेकिन भेजने·पोस्ट करने·भुगतान से पहले उपयोगकर्ता की मंजूरी लेता है
  • वित्त, operations, sales, marketing, HR और customer service में 15 तुरंत इस्तेमाल किए जा सकने वाले agentic workflows दिए गए हैं
  • इसमें छोटे व्यवसाय संचालकों द्वारा सबसे अधिक समय लेने वाले बताए गए दोहरावदार कामों के आधार पर बनाए गए 15 skills भी शामिल हैं

  • प्रमुख workflows

    • Payroll planning: QuickBooks की cash position को PayPal के expected settlements से मिलाता है, 30 दिन का forecast बनाता है, overdue items को प्राथमिकता देता है, और मंजूरी के बाद भेजे जाने वाले alerts को queue में डालता है
    • Month-end close: books और settlement records का मिलान करता है, mismatches को चिह्नित करता है, आसान अंग्रेज़ी में profit and loss statement (P&L) तैयार करता है, और Intuit QuickBooks के ज़रिए accountant को भेजने के लिए closing packet export करता है
    • Business status check: तय schedule के अनुसार Intuit QuickBooks की cash position, revenue trends, pipeline changes और इस हफ्ते की commitments को एक पेज पर दिखाता है
    • Campaign execution: revenue slowdown वाले हिस्से ढूँढ़ता है, HubSpot campaign performance का विश्लेषण करता है, promotion strategy का draft बनाता है, और Canva में अगली outreach के लिए assets तैयार करता है
    • इसमें invoice tracking, margin analysis, month-end preparation, tax season organization, contract review, lead qualification और content strategy planning भी शामिल हैं

कनेक्ट होने वाले business tools

  • Claude Cowork के ज़रिए कनेक्ट किया गया हर टूल छोटे व्यवसाय के किसी खास workflow को संभालता है
  • PayPal Claude के भीतर settlements, invoices, disputes और refunds संभालता है
  • Intuit QuickBooks payroll planning, month-end close, cash flow, tax season preparation और दूसरे systems के साथ reconciliation tasks संभालता है
  • HubSpot lead qualification, customer trends की समझ और campaign attribution analysis संभालता है
  • Canva channel-specific content creation, team collaboration·editing, asset publishing और performance tracking को support करता है
  • Docusign contracts को signature के लिए भेजता है, status track करता है, और executed copies को सही जगह पर रखता है
  • सभी skills, automations और connectors की सूची solution page पर देखी जा सकती है
  • QuickBooks platform की agentic AI capabilities को Claude for Small Business में integrate किया गया है, ताकि financial management की जटिलता कम हो, payroll workflows तेज हों, और data-driven insights मिलें
  • HubSpot ने Anthropic के साथ मिलकर Claude के लिए पहला CRM connector बनाया है, जिससे छोटे व्यवसाय customer platform से customized responses, summaries और visualizations लेकर segmentation, campaign execution और lead acquisition में उपयोग कर सकते हैं
  • Canva, Claude for Small Business में content creation को support करता है, ताकि व्यवसायी idea से brand-aligned post design तक एक ही flow में जा सकें

भरोसा और data protection

  • Anthropic द्वारा छोटे व्यवसाय संचालकों पर किए गए survey में आधे लोगों ने data security को AI इस्तेमाल करने में सबसे बड़ी हिचक बताया
  • Claude for Small Business में सभी actions और workflows उपयोगकर्ता द्वारा शुरू किए जाते हैं
  • उपयोगकर्ता पहले plan approve कर सकते हैं, या तैयार होने पर उसे अंत तक execute होने दे सकते हैं
  • मौजूदा permission structure बना रहता है, इसलिए कर्मचारी जो जानकारी अभी QuickBooks या Drive में नहीं देख सकते, वह Claude के माध्यम से भी नहीं देख सकते
  • Team और Enterprise plans में customer data पर डिफ़ॉल्ट रूप से training नहीं की जाती
  • पूरी जानकारी Trust Center में उपलब्ध है

AI Fluency for Small Business

  • Anthropic, PayPal के साथ मिलकर AI Fluency for Small Business उपलब्ध करा रहा है
  • यह छोटे व्यवसाय संचालन में AI इस्तेमाल करने पर आधारित मुफ्त online course है
  • Prospect Butcher Co., MAKS TIPM Rebuilders जैसे वास्तविक व्यवसाय संचालक, जिन्होंने अपने संचालन में AI अपनाया है, इसमें सिखाते हैं
  • इसमें चरणबद्ध तरीके से बताया जाता है कि व्यवसाय में कौन से काम AI के लिए उपयुक्त हैं, कैसे शुरुआत करें, और AI का सुरक्षित, ज़िम्मेदार और नैतिक उपयोग कैसे करें
  • PayPal की Chief Corporate Affairs Officer Amy Bonitatibus के अनुसार Anthropic के साथ यह साझेदारी छोटे और मध्यम व्यवसायों को tools, expertise और भरोसेमंद infrastructure देकर AI-नेतृत्व वाली अर्थव्यवस्था की क्षमता का लाभ उठाने में मदद करने पर केंद्रित है
  • यह course आज से on-demand उपलब्ध है

Claude SMB Tour

  • Claude for Small Business tour की शुरुआत 14 मई, Chicago से होती है
  • हर location पर स्थानीय छोटे व्यवसाय leaders के 100 लोगों के लिए मुफ्त आधे दिन की live AI उपयोग training और hands-on workshops आयोजित की जाएँगी
  • Anthropic और उसकी partner Tenex.co इस tour की मेज़बानी कर रहे हैं, और हर क्षेत्र में स्थानीय partners साथ होंगे
  • प्रतिभागियों को अपने रोज़मर्रा के workflows में AI integrate करने के लिए 1 महीने का Claude Max subscription मिलेगा
  • वसंत कार्यक्रम में Chicago, Tulsa, Dallas, Hamilton Township, Baton Rouge, Birmingham, Salt Lake City, Baltimore, San Jose, Indianapolis शामिल हैं
  • Greater Cleveland Partnership और National Talent Collaborative ने मार्च में इस concept का pilot चलाया था, और शरद ऋतु में और शहर जोड़े जाने की योजना है

छोटे व्यवसाय समर्थन साझेदारियाँ

  • Anthropic, Claude for Small Business के साथ Claude को छोटे व्यवसाय संचालकों और उनकी growth में मदद करने वाले संगठनों तक पहुँचाने वाली partnerships में भी निवेश कर रहा है

  • Workday Foundation Solopreneurship Accelerator Program

    • Anthropic, Workday और Local Initiatives Support Corporation(LISC) के साथ मिलकर Workday Foundation Solopreneurship Accelerator Program को support कर रहा है
    • 2026 में शुरुआती cohort के 15 aspiring solo founders को Workday Foundation की seed funding, Anthropic के Claude credits और LISC द्वारा विकसित AI-first entrepreneurship curriculum दिया जाएगा

  • CDFI partnerships

    • Anthropic, अपने operations और services में AI अपनाने वाली 3 Community Development Financial Institutions(CDFIs) के साथ सहयोग कर रहा है
    • सहयोगी संस्थाएँ हैं Accion Opportunity Fund, Community Reinvestment Fund USA, Pacific Community Ventures
    • ये CDFIs Claude credits और Anthropic team की technical support के साथ ऐसे tools बना रहे हैं जो अधिक छोटे व्यवसायों को funding मिलने में मदद करें
    • Pacific Community Ventures, CDFI network के shared resource Radiant Data Hub में Claude का उपयोग करके छोटे व्यवसाय ग्राहकों और कर्मचारियों से voice-based feedback इकट्ठा और संक्षेपित कर रहा है, ताकि products और services बेहतर किए जा सकें

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 9 시간 전
Hacker News टिप्पणियाँ

  • मुझे इस बात का यक़ीन लगातार बढ़ता जा रहा है कि अगर कोई ऐसा UI बना दे जो Claude Code या Codex को आम यूज़र भी इस्तेमाल कर सकें, तो वह एक killer app होगा
    जब मैंने इसे उन टीम सदस्यों के साथ लागू किया जो software engineer नहीं हैं, तो उनकी productivity बहुत बढ़ गई, मानो हर किसी को अपना निजी developer मिल गया हो जो उनके काम automate कर देता है। हाँ, codebase management जैसी चीज़ें अभी भी झंझट हैं। Excel की ताकत का 90% इस बात में था कि वह आम लोगों के लिए वास्तव में उपयोगी database था, और coding agents में भी कुछ ऐसा ही होने वाला लगता है

    • यही वह जगह है जिस पर Claude Cowork निशाना साध रहा है। executives या leaders को यह दिखाओ, और वे कुछ ही हफ्तों में “AI क्या है?” से “पूरे app को vibe coding” करने तक पहुँच जाते हैं
      Claude एक घंटा भी down हो जाए तो वे साफ़ तौर पर चिढ़ जाते हैं और Claude से पहले वे कैसे काम करते थे यह भूल जाते हैं। मैं समझ सकता हूँ कि codebase management के लिए UI बनाने की इच्छा क्यों होती है, लेकिन ये लोग बस Claude से अपनी ज़रूरत की चीज़ें करवा लेते हैं। deploy कैसे करना है, यह न जानते हुए भी Claude से पूछ लेते हैं। इस stack के ऊपर “इसे और आसान” बनाने वाला app आखिरकार “क्या हो रहा है इसकी परवाह मत करो, बस Claude से करवा लो” से compete करेगा
    • वह killer app आखिरकार personal assistant, executive assistant, या chief of staff जैसी किसी चीज़ के अधिक क़रीब होगा
      असली बात यह है कि एक वास्तविक assistant की तरह, domain की परवाह किए बिना complexity को abstract किया जाए। “आम यूज़र” का मतलब उस क्षेत्र में non-expert व्यक्ति है। एक doctor के लिए आम यूज़र non-doctor है, engineer के लिए non-technical, और insurance expert के लिए non-insurance expert। personal assistant या executive assistant ख़ुद हर क्षेत्र के expert नहीं होते, लेकिन experts का उपयोग करके काम पूरा कराते हैं। इसलिए UI संभवतः यूज़र की भाषा में voice input, keyboard input, camera input लेगा, natural language में interact करेगा, और output voice, screen, और शायद robot arm/hand/body के रूप में देगा। इससे ज़्यादा complex हुआ तो फिर उसे किसी खास domain के हिसाब से tailor करना पड़ेगा। अगर उन लोगों को याद करें जिनके लिए IE/Chrome icon ही “internet” था, तो यह संदिग्ध है कि आम यूज़र URL डालने, Gmail bookmark, या “My Documents” खोलने से भी ज़्यादा गहराई में जाना चाहेंगे
    • मुझे लगता है यह बस power users का क्षेत्र बनकर रह जाएगा। आगे चलकर analysts बहुत कम होंगे, और ऐसे “super domain experts” बढ़ेंगे जो Claude जैसे tools सीखकर बहुत बड़ी complexity संभाल सकें
      अगर ऐसे tools सीधे आम यूज़र्स को दे दिए जाएँ, तो कचरा output मिलेगा। Claude वाला उदाहरण बहुत बनावटी है, और जिस process में extra data upload करना पड़ता है उसका fail होना तय है—यह बात कोई भी business analyst जानता है। जो यूज़र अपना data ही नहीं समझते, उनसे यह अच्छी तरह चलने की उम्मीद नहीं की जा सकती। भविष्य में “आम” यूज़र नहीं, बल्कि अपने business को गहराई से समझने वाले creative, multidisciplinary domain experts बचेंगे
    • आजकल मुझे लगता है कि UI में screen-sharing meeting जैसी capability शामिल होनी चाहिए
      अगर यूज़र किसी ऐसे software flow को उदाहरण के तौर पर क्लिक करके दिखा दे जिसे Claude ने पहले कभी नहीं देखा, और साथ में एक छोटा note जोड़ दे, तो बाद में Claude को उसे reliably handle कर पाना चाहिए। किसी खास software bundle के लिए संकीर्ण integration एक dead end जैसा लगता है
    • हम भी कुछ ऐसा ही बना रहे हैं, लेकिन क्योंकि हमने consulting business से शुरुआत की थी, इसलिए अब भी इस धारणा पर बना रहे हैं कि front-end पर एक expert integrator को discovery, decomposition, scoring, agent implementation करना ही होगा
      ये tools उन लोगों के लिए डरावने हैं जो tech में सहज नहीं हैं, लोग अपने काम को छोटे हिस्सों में तोड़ने में भी अच्छे नहीं होते, और blinking cursor वाले input box में उसे समझाने में तो और भी कम। scalability या “real SaaS” के हिसाब से यह approach खुद पर रोक लगाने जैसा है, लेकिन हमारी hypothesis यह है कि अपने platform पर बने custom models बेहतर quality, बेहतर compliance/activation, और ज़्यादा billing संभव करेंगे

  • हाँ, ScamInc से आया invoice pay नहीं करना चाहिए था। क्या bankruptcy filing में भी मदद चाहिए?

    • इससे मुझे यह मामला याद आता है: https://iqf.ie/the-man-who-stole-100-million-from-google-and...
      अगर सावधान न रहें, तो वही attack surface कहीं बड़े scale पर फिर खुल सकता है
    • मज़ाक जैसा लगता है, लेकिन सच में इससे ScamInc की revenue काफ़ी घट सकती है

  • कल संयोग से मैंने उन लोगों पर एक छोटी documentary [1] देखी जो इन models को train करने के लिए invoices को tag करते हैं
    कहा गया कि वे महीने के 120 euro लेकर रोज़ 1,000 से 4,000 invoices पढ़ते, verify करते और AI training के लिए tag करते हैं। [1] https://www.arte.tv/en/videos/126831-000-A/arte-reportage/

    • इससे OpenAI वाला मामला याद आता है, जहाँ Kenya के workers को violent और harmful content label करने के लिए 2 dollar प्रति घंटा दिया गया था, और कई लोगों को PTSD हो गया था
    • यह कुछ वैसा व्यंग्य लगता है कि AI “Actual Indians” नहीं बल्कि असल में Malagasy निकले
    • महीने के 120 euro पर रोज़ 1,000 से 4,000 invoices पढ़ो और tag करो, और फिर कहा जाए कि जल्द ही AGI गरीबी ख़त्म कर देगा। बस 500 billion dollar और चाहिए होंगे
    • OCR-based invoice recognition तो 10 साल से भी पहले हल हो चुकी समस्या थी। मैंने ऐसी company के लिए consulting की है जो यही करती थी
      यह exploitation के बिना और बड़े language models के बिना, सिर्फ़ smart engineering से संभव था। जहाँ मैं हूँ वहाँ B2B invoices को Peppol network के ज़रिए UBL format में भेजना पड़ता है, इसलिए reliability और बेहतर हो गई। फिर भी इससे accountant की ज़रूरत पूरी तरह ख़त्म नहीं होती, क्योंकि चुने गए UBL standard में interpretation और ambiguity बहुत है, और सिर्फ़ invoice देखकर यह consistently तय नहीं किया जा सकता कि कोई ख़र्च deductible है या नहीं, असली business expense है या नहीं, या किस ledger में जाना चाहिए

  • मुझे समझ आता है कि यह अच्छा idea क्यों है। मैंने Claude Code को IMAP-synced mail, Mercury read-only token, और beancount से जोड़ा है, और यह लगभग सभी invoices ढूँढ़कर classify कर देता है
    उबाऊ हिस्सा यह है कि expense E के लिए invoice I_E ढूँढ़ना, फिर I_E और transaction fields के आधार पर E को match और classify करना। ऐसा काम झंझट वाला है, लेकिन Claude Code इसमें अच्छा है, और इससे वे items बहुत कम हो जाते हैं जिन्हें मुझे manually सुलझाना पड़ता है। यह एक manageable और verifiable problem है, इसलिए मैं खुशी से LLM इस्तेमाल करता हूँ। अगर कोई चीज़ गलत classify हो भी जाए, तो account review करते समय वैसे भी दिख जाएगी। पहले मैं एक दूसरी accounting app इस्तेमाल करता था जिसका API support बहुत खराब था, लेकिन Claude इस्तेमाल करने के लिए उसे छोड़ दिया, और यह जितना मददगार निकला उससे मैं काफ़ी हैरान था
    Claude/GPT के बहुत सारे शानदार use cases हैं; मुश्किल चीज़ market penetration है। उदाहरण के लिए, मेरे पिता India के statistics-based health survey data को देखकर यह समझने की कोशिश कर रहे थे कि इससे क्या निकाला जा सकता है, और Claude ने तुरंत वे factors पकड़ लिए जो analysis को जटिल बना रहे थे। मेरे पिता 70 साल के हैं, और statistical validity के बारे में मुझसे पूछने से पहले वे सब कुछ हाथ से करते थे। मैंने मोटे तौर पर बताया कि मामला क्या हो सकता है और कहा Claude आज़माइए, और उनका काम और मेरा काम तुरंत हो गया। समस्या यह है कि उन्हें पहले खुद यह ख़याल ही नहीं आया। अब मुझे उनके लिए ChatGPT/Claude subscription लगवानी होगी। यह कुछ वैसा है जैसे Datadog की pricing page feature list की जगह use case list और pricing दिखाती है। बेसिक metrics और logs features से भी चीज़ें बनाई जा सकती हैं, लेकिन use cases दिखाने से adoption बढ़ती लगती है

    • मैं एक non-profit board में हूँ, और Claude की वजह से ऐसा workflow संभव हुआ जो वरना कभी नहीं होता
      एक हफ़्ते में हमने handwritten tuition scholarship applications को Google Sheets में automatically collect किया, लगभग perfect OCR के साथ उन्हें structured spreadsheet inputs और image extracts में बदला। हमने website को भी simple static site से donations लेने वाली dynamic site में पूरी तरह बदल दिया। शुरुआत Claude Design से हुई और फिर Claude Code को handoff किया। पुरानी site: https://csmforchrist.com --- नई site: https://stage.csmforchrist.com. हमने scholarship applicant pages भी जोड़े ताकि sponsors profiles पढ़ सकें और website पर ही तय कर सकें कि किसे sponsor करना है। पहले यह सब phone/email से होता था। और जोड़ूँ तो, आज के दिन लोगों की ज़िंदगी बेहतर बनाने के लिए AI का उपयोग करना अच्छा महसूस कराता है
    • Text-based accounting LLM के लिए शानदार use case है। Codex को ledger CLI और खासकर git के साथ इतना अच्छा काम करते देखकर मैं काफ़ी चकित था
      सोचता हूँ क्या इससे text-based accounting को बढ़ावा मिलेगा। LLM को किसी accounting package पर मनमानी करने देना और उम्मीद करना कि कहीं कुछ न बिगाड़े, उसकी तुलना में साफ़-साफ़ लिखे git commits को review करना कहीं ज़्यादा भरोसेमंद लगता है
    • Datadog pricing page पर use cases दिखाने से adoption बढ़ती है, यह दिलचस्प बात है
      कभी-कभी वे यह भी दिखाते हैं कि वे आपकी monthly spend का 2–3% बस charge कर देंगे: https://www.datadoghq.com/pricing/?product=audit-trail#produ...

  • यह साफ़ तौर पर उन users/companies के लिए लगता है जो big tech services और tools से बँधे हुए हैं, और शायद American-style SMB operations के ज़्यादा क़रीब है
    अगर मैं अपनी European company में देखूँ कि क्या “automate” किया जा सकता है, तो time savings लगभग नहीं हैं। payroll/reconciliation तो पहले ही कुछ clicks और दो लोगों की approval से पूरा हो जाता है। “morning briefing” तो हास्यास्पद लगता है, और “growth” भी—अगर आप SMB हैं तो क्या आप अपने numbers नहीं जानते? सब कुछ पहले से ही dashboards और reports वाले tools में है। sample prompts भी ज़रा भरोसेमंद नहीं लगते। कुल मिलाकर यह बहुत uninspired लगता है

    • payroll जैसी चीज़ों के लिए मैं probabilistic system पर भरोसा नहीं करूँगा। अगर system पर भरोसा न होने के कारण मुझे सारे numbers खुद verify करने पड़ें, तो फिर बचत हुई ही क्या?
    • यह कुछ किसी phone या streaming bundle product के paid advertorial जैसा पढ़ता है

  • “PayPal Claude के अंदर settlements, invoicing, disputes, refunds handle करेगा,” और “Intuit QuickBooks payroll planning, month-end close, cash flow, tax season prep, और multi-system reconciliations handle करेगा”—इससे तो horror stories की उम्मीद बनती है
    याद रखना चाहिए कि पिछले महीने Anthropic ने यह मानते हुए भी कि गलती उनकी थी, anti-competitive तरीके से credits जला दिए थे और refund देने से मना कर दिया था। यह उन आख़िरी क्षेत्रों में से एक है जिन्हें मैं किसी LLM को किसी छोटे business में सौंपना चाहूँगा, और ऊपर से Anthropic customer support भी बहुत खराब है। मैं actively prospective customers को कहूँगा कि इससे दूर रहें

    • books close करना और payroll processing अभी के SaaS से पहले ही solved problem लगते हैं, और गलती होने पर जोखिम बड़ा है
      ऐसे क्षेत्रों में मुझे लगता है कि खुद button दबाने में जितना समय लगता है, उससे ज़्यादा output verify करने में लगेगा
    • आगे यह कैसा दिख सकता है, यह देखना हो तो इसे देखें: https://accounting.penrose.com/
    • 1–5 employees वाले बहुत छोटे business owners के फ़ैसलों को accounting पर लगने वाला समय या accountant पर खर्च होने वाला पैसा काफ़ी प्रभावित करता होगा, और उनमें से कुछ शायद यह जोखिम उठाएँगे
      बहुत छोटे businesses के लिए admin work बहुत बड़ी पीड़ा है
    • LLM deterministic output में कमज़ोर हैं। बस, बात ख़त्म
    • आजकल मैं यह और ज़्यादा सोचने लगा हूँ। चाहे मैं सावधानी से चुनूँ, vendor या service provider शायद न चुने, इसलिए इससे बचने का कोई रास्ता नहीं है
      हमारी interactions में randomness का एक नया स्तर घुसने वाला है, और हो सकता है समाज इसके लिए अभी तैयार न हो। बहुत obvious समस्याएँ भी संभव हैं—जैसे payroll miss होना, ज़रूरत से ज़्यादा refunds, या business के ख़िलाफ़ legally binding agreements। idea मुझे पसंद है, लेकिन मैं कभी भी LLM को असली पैसे या पैसे हिला सकने वाले components छूने नहीं दूँगा

  • मैं एक छोटा business चलाता हूँ। दो लोगों वाली LLC की books मैंने AI से संभाल लीं
    पहले मैं bookkeeper रखता था, लेकिन AI use से होने वाली cost savings को नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता था। मेरे CPA ने कहा कि books बहुत बढ़िया हैं, इसलिए अब शायद आगे human bookkeeper की ज़रूरत न पड़े। इसकी वजह से मैंने QuickBooks भी cancel कर दिया। सिर्फ़ QuickBooks advanced plan छोड़ने से ही साल के 3,000 dollar बच गए

    • और भी अच्छी ख़बर है। Claude plan भी बंद कर दीजिए और GnuCash मुफ़्त में इस्तेमाल कीजिए, फिर और पैसे बचेंगे और financials के hallucinate होने की अनिवार्यता की चिंता भी नहीं रहेगी
    • अगर QuickBooks नहीं, तो Claude books किससे maintain कर रहा है?
    • 3,000 dollar वह रकम है जो tax में गलती पर लगने वाले penalty की लगभग 1/50 है। मुझ पर भरोसा करें, मैं जानता हूँ
      Anthropic वह penalty आपकी तरफ़ से नहीं भरेगा। IRS शायद भोले लोगों की वजह से बहुत पैसा कमाएगा। इस वक्त आपको अपने मौजूदा CPA से बेहतर CPA ढूँढ़ना चाहिए, कोई ऐसा जो लगभग professional negligence जैसा न हो

  • मैं एक छोटा business चलाता हूँ—मतलब tech company से तुलना करें तो छोटा
    जो चीज़ अटकाती है, वह आपके tools और बेहद गंदी, असंगत वास्तविक दुनिया के बीच की खाई है। tax, compliance, payroll, corrections, cap table जैसी चीज़ें। अपने island के भीतर मेरी books साफ़ हैं, invoicing और time tracking पूरी तरह automated हैं, calendar और sales pipeline भी connected हैं। बेशक बहुत से ऐसे business होंगे जिनका अंदरूनी island इतना व्यवस्थित नहीं है। बहुत सारे tools इस chaos में शांति लाने का दावा करते हैं, लेकिन हम अब भी FreshBooks, QuickBooks, और Xero के बीच ही अटके हुए हैं

    • 10 साल पहले मैंने सिर्फ़ Xero, Shoeboxed, Calendly, Payment Evolution, और एक time tracker से सारा admin overhead लगभग ख़त्म कर दिया था
      automated administration के साथ 30+ लोगों तक scale किया। एक सफल consulting और product business चलाने की कुल लागत 150 dollar प्रति माह से कम थी। accountant हैरान था कि उसका काम कितना आसान हो गया। उसके बाद के 10 सालों में चीज़ों का और ख़राब होना हमेशा मुझे अजीब लगता है
    • LLM wrappers इस gap को भरने का वादा करते हैं। ज़्यादातर मामलों में वे शायद काफ़ी अच्छा कर पाएँगे, लेकिन मैं सोचता हूँ कि edge cases की cost कितनी होगी
      उदाहरण के लिए, traditional automation और humans के साथ gap fill करने की लागत 4,000 dollar प्रति माह हो और साल में कुछ known mistakes हों; जबकि traditional automation और AI के साथ लागत 400 dollar प्रति माह हो लेकिन unknown mistakes की संख्या अज्ञात हो। आखिरकार यह इस पर निर्भर करता है कि हर गलती को सुलझाने या सहने की लागत कितनी है, लेकिन छोटे business में भी accounting errors लंबे समय में महँगे पड़ सकते हैं। और यह मानकर चल रहा हूँ कि internal और external दोनों तरफ़ से adversarial behavior को अभी गिना ही नहीं गया है

  • हर महीने कुछ बार ऐसी horror stories आती हैं कि Claude की वजह से data और पैसा खो गया, और लगता है Anthropic की प्रतिक्रिया यह है कि इसे सुंदर packaging में डालो और ठीक उन्हीं businesses को target करो जो ऐसी भयानक घटनाओं को manage करने के लिए कम तैयार हैं

    • हक़ीक़त में बहुत से लोग risk, implications, और cost की परवाह नहीं करते। ख़ासकर अगर उन्हें लगे कि वे कुछ आगे बढ़ा रहे हैं, भले ही वे समझते न हों कि वे किससे डील कर रहे हैं
      ऐसे लोगों के लिए “build, build, build” वाली इच्छा का कोई downside नहीं है। क्योंकि उनके पास यह समझ ही नहीं होती कि इसका वास्तव में मतलब क्या है, और न ही दूसरों के data के प्रति responsibility और duty of care की संस्कृति। ऊपर से, छोटे business contracts में indemnity या SLA language बड़े enterprise contracts जितनी मज़बूत नहीं होती, इसलिए ऐसे systems से हुआ नुकसान अक्सर बिना सज़ा के निकल जाता है। पीड़ित पक्ष और भी कम जानकारी रखता है
    • यह भी नहीं भूलना चाहिए कि Microsoft researchers ने पाया था कि multi-agent, multi-tool workflows में मूल content का कम से कम 20% chain के अंदर corrupt हो जाता है: https://www.theregister.com/ai-ml/2026/05/11/microsoft-resea...
    • “कोई” भी हो, उसके पास पर्याप्त social media influence होना चाहिए
      कुछ-कुछ Google support पाने जैसा

  • “Claude आपको देर रात का काम कम कर देता है” जैसी बात ख़तरनाक है। इससे business का बहुत बड़ा हिस्सा third party पर निर्भर हो जाता है
    मैंने पहले भी कई बार देखा है कि companies ने कुछ outsource किया, वह कहीं टूट गया, और वे खुद उस पर control न होने के कारण बर्बाद हो गईं। मेरी राय में अगर local LLM या कोई साफ़ manual fallback नहीं है, तो इस service का इस्तेमाल नहीं करना चाहिए। फिर सवाल उठता है कि Claude का उपयोग ही क्यों किया जाए। शायद सिर्फ़ proof of concept के तौर पर, जब तक असली solution तैयार न हो, या Claude को हटाने के लिए Claude का उपयोग किया जाए। जो लोग इस चमकती चीज़ पर मोहित हो रहे हैं, वे बाद में अपने ज़ख्म चाटते नज़र आएँगे। कभी न कभी शर्मिंदगी का दिन आएगा

    • terms में लिखा है कि output आपके use case के लिए उपयुक्त है या नहीं, इसका आकलन आपको करना है, ज़रूरत हो तो human review कराना है, और factual claims को independently verify करना है
      output झूठा, अधूरा, भ्रामक हो सकता है, या नवीनतम घटनाओं/जानकारी को reflect नहीं कर सकता, और उसमें ऐसा content भी हो सकता है जो Anthropic के विचारों से मेल न खाता हो। “यही भविष्य है” जैसी marketing करने के साथ ऐसे terms of service के पीछे छिप पाना काफ़ी सुविधाजनक है
    • बेशक, हो सकता है यह वैसा ही cost-effective हो जैसा दावा किया जा रहा है, और अगर बाकी सब इसका इस्तेमाल करें और मैं न करूँ, तो शायद मैं market में पीछे रह जाऊँ