Nir Bashan zadzwonił na infolinię, żeby zmienić kartę płatniczą przypisaną do abonamentu. Skończyło się rezygnacją z usługi i felietonem w Forbesie, który ukazał się dokładnie tego samego dnia co badanie Gartnera tłumaczące, dlaczego takich rezygnacji będzie więcej.
Kluczowe fakty:
- Nir Bashan zrezygnował z usługi po tym, jak firma wysłała mu wygenerowany przez AI e-mail podpisany imieniem i nazwiskiem prawdziwego konsultanta, który nie zawierał żadnych przydatnych informacji.
- Bashan stawia tezę, że firmy zachowujące ludzi w procesie obsługi klienta będą wypierać te, które ich całkowicie zastąpiły automatyzacją – porównując obecną sytuację do nieudanych wdrożeń czatów internetowych z 1999 roku.
- Według autora kluczowym problemem nie są kompetencje modeli AI, lecz sam sygnał wysyłany klientowi: podpisywanie wygenerowanych maszynowo wiadomości ludzkim imieniem sugeruje, że firma zakłada, iż klient nie zorientuje się w oszustwie.
Sprawa była banalna. Strona internetowa nie pozwalała podmienić karty, więc autor sięgnął po telefon. Drzewko wyborów doprowadziło go do agenta AI, który był uprzejmy, mówił niemal płynnie i nie potrafił pomóc. Chwilę po rozłączeniu przyszedł e-mail podpisany imieniem i nazwiskiem konsultanta. Sześć akapitów wygenerowanych przez model, z których nie wynikało nic.
I to był moment, w którym firma straciła klienta. Nie podczas rozmowy z botem, tylko przy e-mailu, który udawał człowieka.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Dwoje ludzi i maszyna pomiędzy nimi
Bashan opisuje to zdarzenie w kategoriach, które w tekstach o obsłudze klienta pojawiają się rzadko. Po drugiej stronie siedział prawdziwy pracownik, którego zadaniem było rozmawiać z klientami. Obaj byli na miejscu. Żaden nie został wpuszczony do pokoju.
„maszyna pośrodku, która pilnuje, żebyśmy nigdy się nie spotkali” / „a machine in the middle making sure we never met”
Autor stawia tezę mocniejszą niż zwykłe narzekanie na infolinie: firmy, które zostawią ludzi w procesie, zjedzą te, które ich usuną. I przypomina, że dokładnie tę samą obietnicę słyszeliśmy w 1999 roku, przy okazji okienek czatowych na stronach. Interfejs jest dziś lepszy, marketing bardziej wyrafinowany, efekt ten sam. Wszyscy nadal próbują dodzwonić się do człowieka.
Argument, który uważam za najcelniejszy w całym tekście, dotyczy nie kompetencji modelu, tylko sygnału. Wysłanie klientowi wygenerowanego maszynowo listu z ludzkim podpisem oznacza założenie, że klient się nie zorientuje. A kiedy się zorientuje, dowiaduje się czegoś o firmie, czego żadna kampania wizerunkowa już nie odkręci.
Gartner tego samego dnia publikuje liczby
Zbieg dat jest na tyle dobry, że aż podejrzany. 4 sierpnia Gartner opublikował wyniki badania na próbie 3566 klientów B2B i B2C, przeprowadzonego w lutym i marcu 2026 roku. Połowa badanych przyznaje, że generatywna AI ułatwia im kontakt z firmą, ale 87 procent uznaje możliwość przejścia do żywego konsultanta za warunek konieczny.
Sprawdziłem, co jeszcze wynika z tego materiału, bo sam odsetek niewiele mówi. Najciekawsze jest to, że gdy Gartner zapytał osoby niechętne AI, co mogłoby zmienić ich nastawienie, najczęstszą odpowiedzią była właśnie możliwość przełączenia się na człowieka. Nie lepszy model. Nie szybsza odpowiedź. Wyjście awaryjne.
Eric Keller, starszy analityk w praktyce obsługi klienta Gartnera, formułuje to bez ogródek:
„Liderzy obsługi nie powinni traktować generatywnej AI jako obowiązkowego pierwszego kroku przy każdej sprawie” / „Service leaders should not use GenAI as a mandatory first step for every issue”
Reszta danych układa się w obraz rynku, który jedzie w przeciwną stronę niż jego klienci:
- 58 procent osób korzystających z generatywnej AI używało jej do wykonania zadania w ich imieniu, a w relacjach biznesowych odsetek ten sięga 74 procent
- w ostatnim kontakcie z obsługą klienci trzy razy częściej sięgali po zewnętrzne narzędzia w rodzaju ChatGPT, Gemini czy Copilota niż po firmowego czatbota
- 91 procent szefów działów obsługi deklaruje presję na wdrożenie AI w 2026 roku, a ponad 80 procent organizacji spodziewa się redukcji liczby konsultantów w ciągu półtora roku
- do 2030 roku koszt rozwiązania jednej sprawy przez generatywną AI przekroczy 3 dolary, czyli więcej, niż kosztuje wielu konsultantów obsługujących rynek konsumencki z zagranicznych centrów
Ostatnia pozycja jest w tym zestawie najbardziej wywrotowa. Patrick Quinlan z Gartnera tłumaczy ją rosnącymi kosztami centrów danych, odejściem dostawców od dopłacania do wzrostu na rzecz zysków oraz coraz bardziej złożonymi zastosowaniami, które zjadają więcej tokenów. Jeśli ta prognoza się sprawdzi, jedyny argument za wyrzuceniem ludzi z obsługi przestanie działać.
Mam z tym tematem osobisty problem, bo widzę obie strony i żadna nie jest wygodna. Automatyzacja pierwszej linii naprawdę działa tam, gdzie sprawa jest powtarzalna: status przesyłki, zmiana hasła, faktura. Sam wolę bota od ośmiu minut muzyczki na infolinii. Ale prawie każde wdrożenie, które oglądałem z bliska, miało tę samą wadę projektową. Nikt nie zaplanował porządnie momentu przekazania sprawy człowiekowi, bo to jedyny fragment procesu, który nie generuje oszczędności, tylko koszt. I dlatego wypada z arkusza kalkulacyjnego.
Pytanie, które zadałbym każdemu zarządowi rozważającemu cięcia w obsłudze: ile realnie kosztuje nas jeden klient, który po rozmowie z botem rezygnuje po cichu, bez reklamacji i bez ankiety? Bo w raportach widać oszczędność na etatach, a nie widać rachunku za utraconą lojalność. Osobno sprawa e-maila z ludzkim podpisem. To już nie jest kwestia efektywności, tylko uczciwości wobec klienta, a od kilku dni w Unii także kwestia prawna.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Opisz krótko, czego potrzebujesz. Jesteśmy największym HUB-em AI w Polsce — w naszej bazie znajdziesz blisko 500 zweryfikowanych firm specjalizujących się w AI. W Twoim imieniu poprosimy 3-5 dopasowanych wykonawców o kontakt w ciągu 48 godzin.
Klarna przerabiała to na własnej skórze
Najlepiej udokumentowany przypadek tej lekcji dostarczyła szwedzka Klarna. W lutym 2024 roku firma ogłosiła, że jej asystent oparty na modelach OpenAI obsłużył 2,3 miliona rozmów w pierwszym miesiącu, co odpowiadało pracy około 700 pełnoetatowych konsultantów, skracał czas rozwiązania sprawy z jedenastu do niespełna dwóch minut i miał dołożyć 40 milionów dolarów do wyniku za 2024 rok.
Rok później prezes Sebastian Siemiatkowski przyznał w rozmowie z Bloombergiem, że firma poszła za daleko.
„to, co ostatecznie dostajesz, to niższa jakość” / „what you end up having is lower quality”
Powodem nie była sama technologia, tylko koszt jako dominujące kryterium oceny wdrożenia. Klarna wróciła do rekrutacji, a jej obecny model rozkłada pracę inaczej: automat zajmuje się prostymi sprawami, ludzie złożonymi. Siemiatkowski nazwał później obsługę przez człowieka usługą niemal premium. Można się z tym ujęciem spierać, bo brzmi jak sprzedawanie normalności w cenie luksusu. Trudno jednak nie zauważyć, że jest to dokładne odwrócenie komunikatu z lutego 2024 roku.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskich firm
Tu robi się poważnie, bo w Polsce ta dyskusja przestała być pytaniem o strategię obsługi, a stała się pytaniem o zgodność z prawem. Od 2 sierpnia 2026 roku obowiązuje art. 50 unijnego AI Act, który nakazuje projektować systemy przeznaczone do bezpośredniego kontaktu z ludźmi tak, aby rozmówca wiedział, że rozmawia z maszyną. Informacja musi trafić do niego najpóźniej przy pierwszej interakcji, w formie jasnej i dostępnej. Obowiązek obejmuje nie tylko okienko czatu na stronie, ale też automatycznego konsultanta telefonicznego, wirtualnego doradcę w aplikacji bankowej czy bota prowadzącego przez reklamację.
Czyli dokładnie ten scenariusz, który opisał Bashan. E-mail wygenerowany przez model i podpisany nazwiskiem pracownika to w polskich realiach od trzech dni ryzyko regulacyjne, a nie tylko wpadka wizerunkowa. Nadzór już działa: podpisana 24 lipca ustawa o systemach sztucznej inteligencji powołała KRiBSI z uprawnieniami kontrolnymi, możliwością przyjmowania skarg indywidualnych i nakładania kar.
Drugi powód, dla którego polskie firmy powinny przeczytać dane Gartnera uważniej niż zwykle, to nasze własne badania. Zgodnie z Armatis Customer Experience Index w czerwcu 2025 roku kontakt z botem deklarowało 75,9 procent Polaków wobec 63,3 procent w maju 2023 roku. Zadowolenie z takiej obsługi wzrosło z 17,1 do 24,6 procent, a poziom frustracji spadł nieznacznie, z 42,6 do 40,9 procent. Mimo to 67,9 procent badanych woli poczekać w kolejce na konsultanta, niż zostać obsłużonym przez bota od ręki.
Zestawmy te dwie liczby. Dwie trzecie Polaków gotowych czekać na człowieka i cztery na dziesięć osób wychodzących z rozmowy z botem sfrustrowanych. To nie jest rynek, na którym opłaca się chować numer do konsultanta w czwartym poziomie menu.
Praktycznie sprowadza się to do kilku rzeczy, które każda firma z czatbotem lub voicebotem powinna mieć uporządkowane teraz, a nie po pierwszej skardze:
- Komunikat o rozmowie z systemem AI widoczny przy pierwszej interakcji, w każdym kanale, także telefonicznym
- Jawna i szybka ścieżka do konsultanta, bez ukrywania jej za pętlą pytań
- Zakaz podpisywania maszynowo generowanej korespondencji nazwiskiem pracownika, który jej nie napisał
- Pomiar satysfakcji w podziale na złożoność sprawy, bo uśredniony wskaźnik ukrywa właśnie te przypadki, w których traci się klientów
- Rejestr miejsc, w których organizacja używa AI wobec odbiorców, wraz ze wskazaniem osoby odpowiedzialnej
Bashan kończy swój tekst pytaniem, które w polskich salach zarządów pada zdecydowanie za rzadko. Zamiast uruchamiać kolejną kampanię retencyjną po zobaczeniu prognozy odejść, lepiej zapytać, dlaczego klienci w ogóle odchodzą. Czasem odpowiedź jest krótka i mieści się w jednym nieodebranym telefonie.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiałów źródłowych, w tym felietonu Nira Bashana w Forbes z 4 sierpnia 2026 roku i komunikatu Gartner z tej samej daty. Wykorzystałem też wcześniejsze komunikaty prasowe Gartnera ze stycznia i lutego 2026 roku, relacje Bloomberga, Reutersa i Customer Experience Dive dotyczące zmiany strategii Klarny oraz dane Armatis Customer Experience Index w opracowaniu SW Research. Stan prawny art. 50 AI Act opisałem na podstawie analiz kancelarii Traple Konarski Podrecki i Wspólnicy oraz publikacji Forsal i ITwiz. Cytaty Nira Bashana, Erica Kellera i Sebastiana Siemiatkowskiego zweryfikowałem z oryginalnymi anglojęzycznymi materiałami źródłowymi. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych danych o wdrożeniach AI w obsłudze klienta i pierwszych działaniach nadzorczych KRiBSI.
