Klarna nu și-a abandonat asistentul AI. În 2024 prelua două treimi din chat-urile de suport, munca a 700 de agenți, spunea firma. În mai 2025 a reangajat oameni, după ce CEO-ul a spus că s-a pus prea mult accent pe cost și calitatea a scăzut. La finalul lui 2025, asistentul făcea munca a 853 de agenți. Lecția ține de măsurare.
Povestea se spune de obicei ca o întoarcere: întâi AI, apoi înapoi la oameni. Ce arată sursele publice e mai util decât atât, și totul e la vedere, în comunicatele Klarna și în interviurile CEO-ului.
Ce făcea de fapt asistentul AI al Klarna?
În februarie 2024, Klarna anunța că asistentul purtase 2,3 milioane de conversații în prima lună, două treimi din chat-urile de customer service, adică echivalentul muncii a 700 de agenți cu normă întreagă. Estima că asistentul va aduce o îmbunătățire a profitului de 40 de milioane de dolari în 2024 (Klarna). Sunt cifrele companiei; niciuna n-a fost auditată independent.
Asistentul rulează pe modelele OpenAI, pe care Klarna spune că le-a combinat cu informațiile despre produse de la Pricerunner și cu interfața ei (Klarna). Klarna a cumpărat modelul și a construit produsul în jurul lui. Ține minte asta pentru întrebarea „construiești sau cumperi” de mai jos.
De ce a început Klarna să angajeze din nou oameni?
În mai 2025, CEO-ul Sebastian Siemiatkowski a declarat pentru Bloomberg că firma recrutează din nou agenți umani (Entrepreneur). Explicația lui, citată de Fortune, în traducere: pentru că, din păcate, costul pare să fi fost un criteriu de evaluare prea dominant când s-a organizat totul, ce obții la final e o calitate mai slabă. Și: e esențial să-i spui clar clientului că va exista mereu un om, dacă vrea (Fortune).
Citește încet prima frază. Asistentul n-a fost judecat după ce putea să facă. A fost judecat după ce alesese organizația să numere. Dacă tabloul de bord e costul pe conversație, un sistem care răspunde repede și ieftin câștigă în fiecare săptămână, iar conversațiile pe care le gestionează prost apar mai târziu și în altă parte: în clienți care revin cu aceeași problemă, în reclamații, în clienți care pleacă fără să spună nimic. Niciunul dintre lucrurile astea nu era pe dashboard-ul după care s-a planificat lansarea.
A renunțat Klarna la AI în relațiile cu clienții?
Nu. În noiembrie 2025, Klarna spunea că asistentul face munca a peste 853 de agenți cu normă întreagă, față de 700 la începutul anului, și că a economisit 60 de milioane de dolari. În același articol, CX Dive nota că, de la un an la altul, costurile Klarna cu customer service-ul și operațiunile crescuseră totuși (CX Dive). Asistentul a rămas și a crescut. S-a schimbat forma serviciului din jurul lui: un client care vrea un om poate ajunge la unul.
De ce sunt anulate atât de multe proiecte cu agenți AI?
Gartner prognozează că peste 40% dintre proiectele de agentic AI vor fi anulate până la finalul lui 2027, pe fondul costurilor în creștere, al valorii de business neclare și al controalelor de risc insuficiente (RCR Wireless, care preia Gartner). Tot Gartner estimează că doar circa 130 dintre miile de furnizori care vând produse „agentice” au funcționalități agentice reale; restul e ce numește „agent washing”.
Observă că niciunul dintre cele trei motive nu e că modelul n-ar fi putut face treaba. Fiecare ține de organizația din jurul modelului, nu de model. Povestea Klarna e al doilea și al treilea motiv, jucate în public de o firmă care avea destul volum ca să le vadă repede. O prognoză nu e o rată de eșec măsurată, dar arată spre același loc.
Construiești agentul AI sau îl cumperi?
Cea mai citată dovadă e raportul MIT NANDA din 2025, The GenAI Divide. În datele lui, declarate de firme, parteneriatele externe (tool-uri cumpărate și adaptate, dezvoltate împreună cu furnizorul) au ajuns în producție în circa 67% din cazuri, față de circa 33% pentru tool-urile construite intern. MIT avertizează chiar el că o corelație nu dovedește neapărat o cauzalitate. Se poate ca firmele care cumpără să fie pur și simplu cele care au venit cu o problemă mai clară.
Klarna le-a făcut pe amândouă: a cumpărat modelul și a construit tot ce e în jur. Pentru cele mai multe firme, decizia care contează e mai puțin „construiești sau cumperi” și mai mult cine deține măsurarea. Un furnizor îți poate da agentul. Doar firma care îl rulează poate decide că, pentru ea, calitatea contează cât costul, și poate verifica asta în fiecare săptămână.
Ce măsori înainte și după ce lansezi un agent AI?
Varianta practică a lecției Klarna e o listă scurtă, iar cea mai mare parte se face înainte de lansare.
- Un punct de plecare măsurat înainte de pilot: volumul de azi, costul pe caz și calitatea, ca agentul să fie comparat cu ceva real.
- Calitatea lângă cost din prima săptămână: clienți care revin, reclamații, cazuri redeschise și un eșantion de conversații citit de un om.
- O cale vizibilă către un om și o numărătoare a cât de des o aleg clienții.
- Câștigul pe cifrele tale: volumul preluat de agent, înmulțit cu costul de azi al unui caz și cu ponderea rezolvată fără om, pus față în față cu licența, implementarea și costul de rulare.
- Cifra de ROI a furnizorului tratată ca afirmație până când pilotul tău o reproduce.
Pentru diferența dintre un agent, un chatbot și o automatizare clasică, vezi ce este un agent AI. Pentru locurile în care se strică agenții odată intrați în operațiuni, vezi angajați digitali. Iar dacă ai deja un pilot care nu dă rezultate, de ce nu funcționează AI în firma mea trece prin cauzele obișnuite.
Primele cifre ale Klarna nu erau greșite. Două treimi din chat-uri au fost preluate, iar munca a 700 de oameni s-a făcut. Erau doar cifrele cel mai ușor de numărat, motiv pentru care orice organizație pune mâna pe ele întâi. Partea scumpă a lecției e că un sistem de relații cu clienții se judecă după clienții pe care îi pierde, iar pe ăștia îi numeri ultimii.
Dacă pregătești un agent AI pentru relațiile cu clienții sau pentru operațiuni: vladtudor.com/consultant-ai.