Wszystkie przypadki
Przypadki są uporządkowane według firm. Etykieta pokazuje, jak każdy się skończył. Przypadki, w których coś poszło nie tak albo firma zmieniła kurs, są tu celowo. Sprawdź, kto podał liczby: liczbę z badania, z akt sądu albo z oficjalnego dokumentu sprawdził ktoś spoza firmy.
Spośród 24 przypadków, które podają wynik, a nie porażkę, 58% opiera się wyłącznie na liczbach samej firmy. Ten odsetek to luka dowodowa.
- accessiBe: wtyczka AI, która miała uczynić każdą stronę dostępną, i kara $1 mln accessiBe sprzedawało właścicielom stron wtyczkę AI i twierdziło, że dostosuje ona każdą stronę do standardów dostępności. Amerykański regulator ochrony konsumentów stwierdził, że tak nie było i że chwalące ją recenzje były opłacone. Firma zapłaciła $1 mln.
- Air AI: amerykański regulator twierdzi, że małym firmom sprzedawano „AI, która zastępuje pracowników”, a kupujący tracili do $250 000 Air AI sprzedawała właścicielom małych firm “conversational AI” [„konwersacyjną AI”], która według niej mogła zastąpić konsultantów obsługi klienta, z obietnicą, że pieniądze się zwrócą. Amerykański regulator ochrony konsumentów zarzuca, że kupujący tracili do $250 000 każdy, a obiecane zwroty rzadko wypłacano. Zgodnie z proponowaną ugodą właściciele mają zakaz sprzedaży okazji biznesowych.
- Air Canada: odpowiedzialna za to, co chatbot na jej stronie powiedział klientowi Chatbot na stronie Air Canada podał klientowi błędne informacje o zwrotach. Kanadyjski trybunał nakazał linii zapłacić. Odrzucił argument, że firma nie odpowiada za swojego chatbota.
- Ashurst: pierwsze wersje pism szybciej o 45–80% w testach na czas, a prawnicy nadal dokładniejsi Kancelaria Ashurst przez pięć miesięcy testowała generatywną AI z 411 swoimi pracownikami i opublikowała wyniki. W testach na czas pierwsze wersje powstawały o 45% do 80% szybciej. W ślepym porównaniu projekty samych prawników były średnio dokładniejsze, a jeden projekt AI powoływał się na błędny wyrok.
- Butler Snow: kancelaria z polityką AI i wspólnik, który jej nie przestrzegał Polityka kancelarii wymagała pisemnej zgody przed użyciem ChatGPT do wyszukiwania orzecznictwa. Wspólnik użył go bez zgody i złożył pięć powołań, które ChatGPT zmyślił. Sąd odsunął od sprawy trzech prawników. Kancelaria zapłaciła za sprawdzenie 2400 powołań.
- Commonwealth Bank of Australia zlikwidował 45 stanowisk na rzecz voicebota, a potem przyznał, że nie były zbędne Commonwealth Bank of Australia ogłosił, że voicebot AI zastąpi 45 stanowisk w obsłudze klienta. Związek zawodowy pracowników mówił, że połączeń przybywa, a nie ubywa. Miesiąc później bank przyznał, że jego ocena była błędem, a stanowiska nie były zbędne, i przeprosił.
- Deloitte Australia: raport dla rządu wydany ponownie, żeby poprawić błędne przypisy Raport Deloitte dla australijskiego ministerstwa trzeba było wydać ponownie, żeby poprawić przypisy i streszczenie sprawy sądowej. Poprawiona wersja ujawniła użycie narzędzia generatywnej AI. Raport nie mówi, że to AI spowodowała błędy.
- Delphia i Global Predictions: kary za twierdzenie, że używają AI, której nie miały Dwaj doradcy inwestycyjni reklamowali AI, której nie mieli. Jeden twierdził, że jego AI uczy się na danych klientów. Drugi nazywał siebie pierwszym regulowanym doradcą finansowym opartym na AI. Amerykański regulator rynku papierów wartościowych ukarał ich na $225 000 i $175 000.
- Służba ochrony dzieci w Wiktorii: pracownik wpisał szczegóły sprawy do ChatGPT, a regulator nakazał zablokować te narzędzia Pracownik ochrony dzieci wpisał do ChatGPT dane osobowe rodziny, żeby przygotować raport dla sądu. Raport zawierał błędy. Regulator ochrony prywatności ustalił, że ministerstwo nie miało żadnych zasad, szkoleń ani technicznych ograniczeń dla takich narzędzi, i nakazał je zablokować.
- DoNotPay: „robot prawnik”, którego nigdy nie porównano z prawnikiem DoNotPay mówił klientom, że jego AI wykona pracę prawnika. Amerykański regulator ochrony konsumentów stwierdził, że firma nigdy nie sprawdziła, czy to prawda, i nie zatrudniała prawników do kontroli. Zapłaciła $193 000 i musiała poinformować byłych abonentów o ograniczeniach usługi.
- Duolingo: 148 nowych kursów językowych w około rok, po 12 latach na pierwsze 100 Duolingo zastąpiło powolny, ręczny sposób tworzenia kursów językowych sposobem zbudowanym wokół AI. W niecały rok uruchomiło 148 nowych kursów, po około 12 latach pracy nad pierwszymi 100. W tym samym tygodniu prezes napisał do wszystkich pracowników, co “AI-first” będzie oznaczać dla współpracowników zewnętrznych, rekrutacji i liczby etatów.
- eBay: tłumaczenie maszynowe zwiększyło sprzedaż zagraniczną o około 11% eBay zaczął tłumaczyć zapytania i tytuły ofert dla kupujących mówiących po hiszpańsku. Recenzowane badanie wykazało, że eksport z USA do tych kupujących na eBayu wzrósł o 10,9%. To jeden z niewielu wyników AI w handlu zmierzonych przez zewnętrznych badaczy.
- EIST: sześcioosobowy zakład obróbki metalu skrócił przygotowanie wyceny z dwóch godzin do dziesięciu minut Zakład obróbki metalu z pięcioma pracownikami i właścicielem użył AI do wyceny części na zamówienie na podstawie plików 3D i własnej historii produkcji. Wycena, która mogła zająć dwie godziny, zajmuje teraz około dziesięciu minut. Większość projektu pochłonęło porządkowanie danych firmy, a właściciel nadal sprawdza każdą wycenę.
- Garfield.Law: regulator dopuścił prowadzoną przez AI kancelarię do drobnych roszczeń o długi, z ograniczeniami Regulator solicitorów w Anglii i Walii po raz pierwszy dopuścił kancelarię, która świadczy usługi prawne za pomocą AI. Pomaga ona firmom odzyskiwać niezapłacone należności w postępowaniu w sprawach drobnych roszczeń. Regulator ustalił ograniczenia: AI nie może proponować orzecznictwa, nie robi żadnego kroku bez zgody klienta, a wskazani z imienia i nazwiska solicitorzy nadal odpowiadają za pracę.
- Gilberts: mniejsza firma audytorska zaczęła od AI w swoich narzędziach i dwóch zasad Mniejsza brytyjska firma audytorska i księgowa zaczęła od funkcji AI w narzędziach, które już miała, i od wewnętrznych zadań o niskim ryzyku. Wspólnik podaje, że streszczenie długiego dokumentu zajmuje teraz 10 do 15 minut zamiast 45. Firma nie pozwala wprowadzać danych klientów do publicznych narzędzi AI i traktuje każdy wynik AI jako pierwszą wersję roboczą.
- Herges: model AI szacował czas produkcji pięć razy dokładniej niż eksperci firmy Rodzinna firma konstrukcji stalowych wycenia jednostkowe zlecenia na podstawie szacunków swoich ekspertów, ile potrwa praca. Publiczne centrum wsparcia pomogło jej zapisywać rzeczywiste czasy i wytrenować na nich model AI. Szacunki modelu były pięć razy bliższe rzeczywistości niż szacunki ekspertów.
- Hitachi Energy: model AI wskazał dwa etapy produkcji, które psuły chipy Badacze wytrenowali model AI na zapisach produkcyjnych fabryki chipów i zapytali go, które etapy procesu najbardziej psują chipy. Inżynierowie sprawdzili jego dwie sugestie na partii produkcyjnej i straty spadły o 21,7%. Przy drugim produkcie ta sama metoda zmniejszyła straty o 51,3%. Zwykła analiza fabryki nie znalazła żadnej z tych przyczyn.
- HMRC dał losowo 3000 licencji Copilota: około godziny tygodniowo oszczędności, według szacunków pracowników Brytyjski urząd skarbowy losowo wybrał 3000 pracowników i na trzy miesiące dał im asystenta AI w oprogramowaniu biurowym. Większość z niego korzystała i była zadowolona. Pracownicy szacowali, że oszczędza około godziny tygodniowo, a urząd obniżył deklarowane szacunki, bo chętni użytkownicy częściej odpowiadali.
- Klarna: AI obniżyła wydatki na zewnętrznych dostawców marketingu o jedną czwartą Klarna podała, że dzięki narzędziom AI wydaje o 25% mniej na zewnętrznych dostawców marketingu i prowadzi więcej kampanii. Dla agencji to klient, który publicznie mówi, jaką pracę przeniósł do siebie.
- Klarna: asystent AI przejął dwie trzecie czatów z klientami, a potem firma znów zatrudniła ludzi Klarna ogłosiła duże oszczędności dzięki asystentowi AI w obsłudze klienta. Mniej więcej rok później jej prezes powiedział, że firma oceniała tę pracę za bardzo przez pryzmat kosztów, i zaczęła znów zatrudniać konsultantów. Asystent AI został.
- Levidow, Levidow & Oberman: kara za pismo procesowe z wyrokami zmyślonymi przez ChatGPT Prawnik użył ChatGPT do wyszukiwania orzecznictwa i złożył w sądzie sześć nieistniejących orzeczeń. Sąd ukarał kancelarię i dwóch jej prawników. Sędzia stwierdził, że problemem nie było użycie AI. Problemem był brak sprawdzenia.
- META-Regalbau: czujniki i analiza AI kompletacji zamówień zwróciły się w około rok Producent regałów z około 300 pracownikami poprosił pracowników o noszenie małych czujników, żeby AI mogła przeanalizować, jak kompletuje się zamówienia w magazynie. Wyniki wpłynęły na układ nowego magazynu i dają około €22 000 oszczędności rocznie. Kierownicy, rada zakładowa i wszyscy pracownicy od początku wiedzieli, w jakim celu to się robi.
- Milkforbubs: mały sklep internetowy postawił gotowego chatbota przy pytaniach klientów Mały sklep internetowy w Singapurze kupił gotowego chatbota AI do odpowiadania klientom. Zespół wgrał do niego najczęstsze pytania, przeszkolił pracowników i stale poprawia jego odpowiedzi. Założycielka szacuje, że zespół poświęca na pytania klientów o 30% mniej czasu.
- Ministry of Clean: firma sprzątająca przeniosła klientów z arkuszy do CRM z wbudowaną AI Firma sprzątająca z Singapuru prowadziła listę klientów w arkuszach. Przeszła na gotowe oprogramowanie do zarządzania relacjami z klientami, które pisze projekty odpowiedzi i podpowiada kolejny krok przy każdym potencjalnym kliencie. Firma podaje, że odpowiada w 10 minut zamiast w godzinę, a przychody ze sprzedaży wzrosły o 30%.
- Morgan & Morgan: osiem zmyślonych wyroków z własnego narzędzia AI kancelarii, podpisanych przez trzech prawników Prawnik poprosił własne narzędzie AI kancelarii o dodanie orzecznictwa do pisma procesowego. Osiem z dziewięciu powołanych spraw nie istniało. Dwóch innych prawników podpisało pismo bez czytania. Kancelaria szkoliła pracowników, a potem dodała ostrzeżenie w samym narzędziu.
- NSW Reconstruction Authority: pracownik tymczasowy wgrał do ChatGPT dane 2031 osób Pracownik tymczasowy wgrał do ChatGPT, którego agencja nie zatwierdziła, arkusz z osobami ubiegającymi się o pomoc po powodzi. Zawierał dane osobowe i dane o zdrowiu 2031 osób. Agencja napisała potem wytyczne dotyczące AI, wzmocniła szkolenia i zablokowała takie przesyłanie danych.
- Presto Automation: amerykański regulator ustalił, że większość zamówień „przez AI” w drive-thru wymagała człowieka Presto sprzedawała restauracjom głosową AI do zamówień w drive-thru i mówiła inwestorom, że eliminuje ona przyjmowanie zamówień przez ludzi. Amerykański regulator rynku papierów wartościowych ustalił, że zdecydowaną większość zamówień wprowadzali ludzie pracujący zdalnie, głównie na Filipinach i w Indiach. Presto zawarła ugodę, nie przyznając się do ustaleń ani im nie zaprzeczając.
- Primus Solicitors: 18 nieistniejących orzeczeń, wziętych z wyszukiwania, które klient zrobił z AI Solicitor w małej kancelarii złożył oświadczenie z 45 powołaniami orzeczeń. Osiemnaście spraw nie istniało. Jego klient przygotował wyszukiwanie za pomocą publicznych narzędzi AI, a nikt w kancelarii tego nie sprawdził. Sąd skierował sprawę solicitora do jego regulatora.
- Procter & Gamble: jedna osoba z AI dorównała dwuosobowemu zespołowi bez AI Badacze przeprowadzili eksperyment z 776 pracownikami Procter & Gamble na prawdziwych zadaniach z rozwoju produktów. Osoby pracujące samodzielnie z AI tworzyły pomysły oceniane tak samo wysoko jak pomysły dwuosobowych zespołów bez AI i robiły to szybciej.
- PSG Global Solutions: rozmowy kwalifikacyjne prowadziła AI, a o zatrudnieniu decydowali ludzie Firma rekrutacyjna pozwoliła głosowemu agentowi AI prowadzić rozmowy kwalifikacyjne, a jej rekruterzy zachowali każdą decyzję o zatrudnieniu. W badaniu z losowym przydziałem, obejmującym 70 884 aplikacje, osoby, z którymi rozmawiała AI, o 12% częściej dostawały ofertę i częściej zostawały w pracy.
- Rite Aid: pięcioletni zakaz rozpoznawania twarzy po zakupie systemu bez sprawdzenia go Rite Aid używała rozpoznawania twarzy do wykrywania podejrzanych o kradzieże. Amerykański regulator ochrony konsumentów stwierdził, że sieć nigdy nie zapytała dostawców, jak dokładny jest system, nigdy go nie sprawdziła i nie przeszkoliła pracowników. Klientów niesłusznie oskarżano. Sieć dostała pięcioletni zakaz używania tej technologii.
- Rue La La: rekomendacje cen z uczenia maszynowego zwiększyły przychody o około 10% w teście Rue La La, internetowy sprzedawca mody, zlecił zbudowanie narzędzia, które przewiduje popyt na produkty nigdy wcześniej nie sprzedawane i rekomenduje cenę każdego z nich. W pięciomiesięcznym teście badacze oszacowali, że przychody z testowanych produktów wzrosły o 9,7%. Zanim sprzedawca dopuścił narzędzie do cen, ustalił twarde granice tego, co może ono zrobić.
- SAM: dwuosobowa firma doradcza skróciła pracę biurową przy każdej sprawie klienta z sześciu godzin do dwóch i pół Dwuosobowa firma doradzająca klientom w sprawach emerytalnych zamieniła każdą sprawę klienta w stałą sekwencję kroków i przekazała rutynowe kroki AI. Czas pracy biurowej na sprawę spadł z około sześciu godzin do dwóch i pół. Uruchomienie kosztowało około €3000 i 60 godzin pracy, a doradca nadal zatwierdza ważne pisma.
- Siemens: kontrolerzy wykrywali więcej wad, gdy AI pokazywała, co zobaczyła Badacze dali 48 kontrolerom w fabryce elektroniki Siemensa pomoc AI przy sprawdzaniu płytek drukowanych. Połowa widziała tylko wynik AI. Druga połowa widziała też obraz z zaznaczonym miejscem, w którym AI znalazła problem. Druga grupa wykryła więcej wad, a większość jej członków radziła sobie lepiej niż sama AI.
- Temple & Webster: internetowy sprzedawca mebli z około 200 pracownikami zaczął od AI w obsłudze klienta Temple & Webster sprzedaje meble przez internet i ma około 200 pracowników. Podaje, że AI i automatyzacja obsługują w całości lub części 80% kontaktów z klientami, a obsługa klienta kosztuje teraz ponad 60% mniej w relacji do przychodów. Potem firma wprowadziła centralne zatwierdzanie narzędzi, szkolenia i osobę kontaktową do spraw AI w każdym dziale.
- UK Department for Business and Trade: 1000 licencji Copilot, zadowoleni użytkownicy, brak dowodu na wyższą wydajność Brytyjskie ministerstwo dało 1000 pracowników asystenta AI w biurowym oprogramowaniu, którego już używali, i zmierzyło efekt. Większość użytkowników była zadowolona, a zadania pisarskie szły szybciej. Niektóre zadania szły wolniej albo wychodziły gorzej, a ministerstwo nie znalazło dowodów na wyższą wydajność.
- Walmart: generatywna AI poprawiła 850 milionów elementów danych o produktach Walmart powiedział inwestorom, że użył generatywnej AI do utworzenia lub poprawienia ponad 850 milionów elementów danych o produktach. To zadanie wąskie, powtarzalne i łatwe do sprawdzenia, a w takich AI zwykle się sprawdza.
- Workado: detektor AI sprzedawany jako trafny w 98%, który w testach osiągnął 53% Workado sprzedawało narzędzie, które ma odróżniać tekst napisany przez AI od tekstu napisanego przez człowieka, i reklamowało je jako trafne w 98%. Amerykański regulator ochrony konsumentów podał, że niezależne testy dały 53% na tekstach ogólnych. Kupujący mieli tylko słowo dostawcy.
- WPP: £300 mln rocznie na platformę AI, a przychody i tak spadły WPP, jedna z największych grup reklamowych, dużo zainwestowała we własną platformę AI i podawała, że pracownicy szeroko z niej korzystają. Jej przychody i tak spadły w 2025 roku. Inwestycja w AI sama nie ochroniła dochodów agencji.
Pobierz tę listę: CSV · JSON. Możesz jej używać, podając źródło (CC BY 4.0).
Cztery etykiety
- Zmierzony wynik. Badacze zmierzyli wynik i opublikowali, jak to zrobili.
- Wynik podany przez firmę. Firma sama opublikowała liczby.
- Częściowy odwrót. Firma ogłosiła wynik, a potem zmieniła kurs.
- Coś poszło nie tak. Coś zawiodło w pracy, w której używano AI, i istnieje publiczny zapis tego zdarzenia.
Większość opublikowanych przypadków pochodzi z dużych firm. Małe firmy rzadko publikują liczby. O planach i komunikatach, które nie mają jeszcze wyników, przeczytaj, co strona mówi o ogłoszeniach.