Поторопились с AI: Klarna нанимает людей обратно, потому что ИИ облажался. Разбираем кейс

Пока одни компании только начинают пробовать AI, а другие вовсю пытаются его пихать везде и всюду, увольняя персонал, есть и те, кто успел обжечься и теперь нанимает людей обратно.

Именно такой опыт случился у компании Klarna. Klarna - шведский финтех, с которым вы наверняка знакомы, если делали покупки в зарубежных интернет-магазинах. Они предоставляют популярную услугу "купи сейчас - плати потом"

Что же пошло не так у Klarna?
В феврале 2024, Klarna гордо заявляла, что их AI-ассистент способен выполнять работу 700 агентов поддержки, обрабатывая 75% всех обращений клиентов (2.3 млн/мес) 35+ языках. Компания ввела мораторий на наем новых сотрудников в саппорт, который продлился больше года. Гендиректор Klarna, Себастьян Семятковски, даже предполагал, что AI поможет сократить штат компании на 50%.

Однако, как сообщает Bloomberg, спустя месяцы воспевания AI как стратегии замены рабочей силы, Семятковски объявил о развороте курса. Klarna снова активно нанимает людей в службу поддержки!

За впечатляющими первоначальными метриками скрывались серьезные проблемы.
Клиенты сталкивались с типичными для чат-ботов фрустрациями: неверная информация, отсутствие эмпатии, зацикленные диалоги, проблемы с эскалацией. Сам Семятковски признал, что сокращение расходов было "слишком преобладающим фактором оценки" и привело к ухудшению пользовательского опыта. Особенно это оказалось критично для финансовых услуг, где клиенты категорически предпочитают человеческое общение, ведь речь идет об их деньгах.

Кроме того, когда AI-бот все-таки и переводил клиента на человека, клиентам часто приходилось объяснять свою проблему заново, так как AI некорректно передавал контекст или вообще не делал этого.

Плохая интеграция с системами компании, отсутствие прозрачности и отслеживания контекста называются основными причинами проблем.

В итоге, Klarna снова инвестирует в людей, а Семятковски заявляет: "Действительно, инвестирование в качество человеческой поддержки — это путь будущего для нас". Компания теперь нацелена на наем студентов, жителей сельской местности и преданных пользователей Klarna, предлагая полностью удаленную работу.

Статистика по отрасли подтверждает проблемы Klarna: в 2025 году 42% компаний отказались от большинства своих AI-инициатив (по сравнению с 17% в 2024), а средняя организация списала 46% AI-концептов еще до запуска в продакшн. Для генеративного AI ситуация еще плачевнее – 70-85% внедрений не достигают желаемого ROI.

Почему это произошло с Klarna и может произойти с другими?

На мой взгляд, есть несколько ключевых причин:

Инициаторы внедрения далеки от операционки. Как правило, все инициативы в стиле "а давайте внедрим ИИ и сэкономим X денег" исходят от менеджеров топ-звена. Я уже не раз писал про "эффективных менеджеров", которые зачастую просто не знают, что на самом деле происходит "в полях". Они не в курсе ежедневных проблем операционных процессов, нестандартных методов их решения, они не живут работой тех, кого пытаются заменить. Имея лишь общую картину, принимают поспешные решения. Именно по этой причине, когда дело доходит до внедрения ИИ, я считаю, что в этом процессе должны принимать участие представители ВСЕХ групп: менеджеры, инженеры, предметные специалисты и те, чью работу должен выполнять ИИ.

Слабость самого AI. Хоть все сейчас и говорят про ИИ-агентов, это направление еще очень молодое. 2025 - год агентов, год "косячных" агентов, которые совершают ошибки. Создать реально полезного агента намного сложнее, чем просто собрать пайплайн в n8n, подключив к нему RAG.

Вероятно, не была соблюдена поэтапная раскатка.
При внедрении ИИ крайне важно работать итерациями. Не бросать агента сразу в бой на 50%+ задач, а отдавать ему лишь какую-то часть работы, например, 20%, которые затем будут тщательно проверяться человеком, а сам агент - дообучаться и обновляться. В лабораторных условиях нереально протестировать все сценарии, которые возникнут при реальном использовании.

Как вам такой кейс? :)

#кейсы