Klarna заменил 700 сотрудников ИИ в поддержке, а затем вернул их обратно
Крупный финтех‑гигант внедрил чат‑ботов в клиентскую поддержку, уволил 700 человек, но спустя полгода вернул их, заменив ИИ живыми специалистами.
В середине 2025 года шведская платёжная компания Klarna объявила о масштабной автоматизации клиентской поддержки. По словам руководства, в рамках проекта было внедрено несколько поколений больших языковых моделей, обученных на реальных диалогах с клиентами. В результате 700 сотрудников кол‑центра были уволены, а их функции перешли к чат‑ботам, способным обрабатывать запросы в режиме 24/7 и обещавшим сократить среднее время ответа с 3 минут до 30 секунд.
Первые три месяца автоматизация выглядела успешной: количество обработанных запросов выросло на 45 %, а стоимость обслуживания снизилась на 30 %. Однако уже в июле 2025 года начали появляться жалобы: клиенты отмечали «неестественные» ответы, отсутствие эмпатии и частые ошибки в сложных сценариях (например, возвратов и спорных транзакций). Метрика удовлетворённости (CSAT) упала с 92 % до 68 %.
Klarna провела внутренний аудит и выяснила, что модели недостаточно обучены редким, но критически важным случаям, а также что отсутствие живого контроля привело к росту количества эскалаций к менеджерам‑супервизорам. В результате компания приняла решение восстановить часть штата: 400 бывших операторов вернулись в команду, а оставшиеся 300 получили новые роли – «гибридные» специалисты, которые работают в паре с ИИ, проверяя и корректируя ответы в реальном времени.
По итогам проекта Klarna планирует развивать «человек‑в‑цикл» (human‑in‑the‑loop) подход, где ИИ будет выполнять рутинные задачи, а люди – сложные и эмоциональные взаимодействия. Руководство подчёркивает, что автоматизация не должна полностью заменять живой контакт, а лишь усиливать эффективность команды.
Для разработчиков AI‑решений это яркий сигнал: полная замена людей в клиентском сервисе пока слишком рискованна. Гибридные модели с живым контролем позволяют сохранить качество обслуживания и снизить издержки. Студентам стоит изучать Human‑in‑the‑Loop‑архитектуры и методы оценки UX‑рисков.


