Primăvara trecută, CellarTracker, o aplicație pentru gestionarea colecțiilor de vinuri, a creat un somelier bazat pe inteligență artificială, menit să ofere recomandări sincere de vin, adaptate gustului fiecărei persoane. Problema a fost că chatbotul era prea amabil.
„Este extrem de politicos, în loc să spună direct: «Este foarte puțin probabil să-ți placă acest vin»”, a explicat Eric LeVine, CEO-ul CellarTracker. A fost nevoie de șase săptămâni de teste și ajustări pentru a convinge chatbotul să ofere evaluări oneste, înainte ca funcția să fie lansată.
De când popularitatea ChatGPT a explodat, acum trei ani, companii mari și mici au încercat să adopte inteligența artificială generativă și să o integreze în cât mai multe produse. Cu toate acestea, majoritatea firmelor întâmpină dificultăți în a obține un randament real al investițiilor în AI, potrivit directorilor, consultanților și rezultatelor a șapte sondaje recente realizate în rândul executivilor și angajaților.
Un sondaj realizat în trimestrul al doilea, pe un eșantion de 1.576 de directori, de firma de cercetare și consultanță Forrester Research, arată că doar 15% dintre respondenți au înregistrat o creștere a marjelor de profit datorită AI în ultimul an.
De asemenea, BCG a constatat că doar 5% dintre cei 1.250 de directori chestionați între mai și jumătatea lunii iulie au văzut beneficii semnificative, la scară largă, din utilizarea AI.
Prognoze nu tocmai optimiste
Directorii spun că încă mai cred că inteligența artificială generativă va transforma, în cele din urmă, companiile, însă își reevaluează ritmul în care acest lucru se va întâmpla.
Forrester estimează că, în 2026, companiile vor amâna cu un an aproximativ 25% din bugetele planificate pentru AI.
„Companiile de tehnologie care au construit aceste sisteme au creat impresia că totul se va schimba foarte repede. Dar oamenii nu se schimbă atât de rapid”, a declarat Brian Hopkins, analist Forrester.
Companii de AI precum OpenAI, Anthropic și Google își intensifică eforturile de a atrage clienți din zona de business. În cadrul unei întâlniri recente cu editori media, la New York, CEO-ul OpenAI, Sam Altman, a declarat că dezvoltarea de sisteme AI pentru companii ar putea deveni o piață de 100 de miliarde de dolari.
Toate acestea se petrec pe fondul unor investiții tehnologice fără precedent, de la cipuri și centre de date, până la surse de energie. Justificarea acestor investiții va depinde de capacitatea companiilor de a folosi AI pentru a crește veniturile, a îmbunătăți marjele sau a accelera inovația.
În caz contrar, avertizează unii experți, această expansiune a infrastructurii ar putea duce la un colaps similar cu cel al bulei dot-com de la începutul anilor 2000.
La scurt timp după lansarea ChatGPT, companii din întreaga lume au creat grupuri de lucru dedicate identificării modurilor în care pot adopta inteligența artificială generativă – un tip de AI capabil să creeze conținut original, precum texte, cod software sau imagini, pe baza unor instrucțiuni scrise.
O problemă bine cunoscută a modelelor AI este tendința lor de a face pe plac utilizatorului. Această părtinire, numită „lingușire” (sycophancy), îi determină pe utilizatori să interacționeze mai mult, dar poate afecta calitatea recomandărilor oferite.
CellarTracker s-a confruntat exact cu această problemă în cazul funcției sale de recomandare de vinuri, construită pe tehnologia OpenAI. Chatbotul se descurca bine la recomandări generale, însă, când era întrebat despre anumite recolte, rămânea pozitiv chiar și atunci când toate indiciile arătau că utilizatorului nu i-ar plăcea vinul respectiv.
„A trebuit să facem eforturi mari pentru a determina modelele să fie critice și să sugereze că există vinuri care s-ar putea să nu-mi placă”, a spus LeVine.
O parte din soluție a fost formularea unor prompturi care să îi permită explicit modelului să spună „nu”.
Companiile se lovesc și de lipsa de consistență a AI. Jeremy Nielsen, director general la furnizorul nord-american de servicii feroviare Cando Rail and Terminals, a explicat că firma a testat recent un chatbot AI pentru ca angajații să studieze rapoarte interne de siguranță și materiale de instruire.
Problema neașteptată a fost că modelele nu reușeau să rezume corect și constant Regulile de Operare Feroviară din Canada, un document de aproximativ 100 de pagini care stabilește standardele de siguranță din industrie. Uneori, modelele uitau sau interpretau greșit regulile; alteori, le inventau pur și simplu. Cercetătorii spun că modelele AI au dificultăți în a reține informații aflate la mijlocul documentelor lungi.
Cando a suspendat proiectul, deocamdată, deși a investit aproximativ 300.000 de dolari în dezvoltarea de produse AI. „Cu toții am crezut că va fi soluția simplă”, a spus Nielsen. „Dar nu a fost deloc așa.”
Oamenii revin în prim-plan
Centrele de relații cu clienții deservite de oameni urmau să fie puternic afectate de AI, însă companiile au descoperit rapid limitele delegării interacțiunilor umane către chatboți.
La începutul lui 2024, compania suedeză de plăți Klarna a lansat un agent de suport clienți bazat pe OpenAI, despre care spunea că poate înlocui munca a 700 de angajați full-time. În 2025, însă, CEO-ul Sebastian Siemiatkowski a fost nevoit să admită că unii clienți preferă să vorbească cu oameni.
Potrivit acestuia, AI este eficient pentru sarcini simple și poate prelua munca a circa 850 de agenți, însă problemele complexe sunt rapid direcționate către operatori umani.
Pentru 2026, Klarna lucrează la a doua generație de chatbot AI, dar oamenii vor rămâne o componentă esențială.
„Dacă vrei să fii cu adevărat orientat spre client, nu te poți baza exclusiv pe AI”, a spus el.
În mod similar, gigantul american Verizon revine la agenți umani în relația cu clienții, după încercări de a transfera apelurile către AI.
„Cred că 40% dintre consumatori încă vor să vorbească cu o persoană și sunt frustrați că nu pot ajunge la un agent uman”, a declarat Ivan Berg, responsabil de inițiativele AI ale Verizon.
Modelele lingvistice mari fac progrese rapide în sarcini complexe, precum matematica sau programarea, dar pot eșua în activități aparent simple. Cercetătorii numesc această contradicție „frontiera fragmentată” a AI.
„Poate fi un Ferrari la matematică, dar un măgar când trebuie să îți pună ceva în calendar”, a spus Anastasios Angelopoulos, CEO și cofondator al LMArena.
Probleme minore pot deraia neașteptat sistemele AI. Multe companii financiare folosesc date din surse variate, cu formate diferite, iar aceste diferențe pot determina AI-ul să „vadă tipare care nu există”, a explicat Clark Shafer, director la Alpha Financial Markets Consulting.
Grupul olandez Prosus, de exemplu, a dezvoltat un agent AI intern pentru a răspunde la întrebări despre portofoliul său. Teoretic, un angajat ar putea întreba cât de des o firmă de livrare de mâncare finanțată de Prosus a întârziat livrările de sushi în Berlin, săptămâna trecută. În practică, însă, sistemul nu înțelege mereu ce cartiere fac parte din Berlin sau ce înseamnă „săptămâna trecută”.
„Oamenii au crezut că AI este magie. Nu este. Este nevoie de multă cunoaștere integrată în aceste instrumente pentru a funcționa bine”, a spus Euro Beinat, șeful departamentului AI la Prosus.
Mai multă asistență
OpenAI lucrează la un nou produs pentru companii și a creat echipe interne care colaborează direct cu clienții pentru a-i ajuta să aplice tehnologia AI la probleme concrete.
„Unde vedem eșecuri este atunci când companiile încearcă să rezolve din start probleme de miliarde de dolari; asta poate dura ani”, a spus Ashley Kramer, director de venituri la OpenAI.
Anthropic, un laborator AI rival, care obține 80% din venituri din clienți corporate, angajează experți în „AI aplicat” care să lucreze direct în companii. Pentru a avea succes, firmele de AI trebuie să se vadă drept parteneri și educatori, nu doar furnizori de tehnologie, spune Mike Krieger, șeful de produs la Anthropic.
Tot mai multe startup-uri dezvoltă soluții AI specializate pentru sectoare precum serviciile financiare sau juridice, susținând că modelele dedicate vor aduce mai multă valoare decât instrumentele generale.
„Companiile au nevoie de mult mai mult sprijin pentru a face AI cu adevărat util”, a concluzionat May Habib, CEO-ul Writer.
