Evforija okoli umetne inteligence ustvarja vtis, da je trg neustavljiv: modeli postajajo zmogljivejši, vlaganja se merijo v milijardah, podjetja pa UI vgrajujejo v skoraj vsak izdelek. A za velikimi napovedmi se odpira tudi manj bleščeča plat industrije – seznam projektov, ki niso našli kupcev, niso dosegli obljubljene uporabnosti ali pa so jih preprosto prehiteli večji igralci.
Zaprtje zagonskega podjetja Relay, ki je razvijalo AI-avtomatizacijo delovnih tokov kot alternativo Zapierju, je zato več kot le zgodba o enem propadlem produktu. Po poročanju TechCruncha je Relay izgubil samostojno vlogo, ko so OpenAI, Google in drugi veliki ponudniki podobne funkcije začeli vključevati neposredno v svoje ekosisteme. Vprašanje ni le, ali se je navdušenje nad umetno inteligenco ohladilo. Veliko bolj verjetno gre za zorenje trga, v katerem postaja vse težje preživeti z izdelkom, ki ga lahko platforme z milijoni uporabnikov hitro posnemajo, vključijo v svoje storitve ali ponudijo ceneje.
S&P Global Market Intelligence po navedbah TechCruncha ocenjuje, da podjetja na koncu opustijo približno 42 odstotkov pobud na področju UI. Razlogi so znani tudi iz drugih tehnoloških ciklov: previsoki stroški, pomanjkanje jasne potrebe uporabnikov, tehnične omejitve, varnostna tveganja in neuspešno iskanje poslovnega modela. Pri UI pa se jim pridružuje še posebej močan pritisk velikih platform.
Ko velikan prevzame funkcijo, startup izgubi razlog za obstoj
Relay je uporabnikom omogočal avtomatizacijo e-pošte in delovnih nalog s pomočjo agentov UI. Toda prav takšne funkcije postajajo sestavni del večjih poslovnih programov, e-poštnih storitev in pogovornih asistentov. Za uporabnika to lahko pomeni manj ločenih naročnin in manj zapleteno uporabo, za manjše ponudnike pa izgubo ključne prednosti.
Podoben vzorec je razviden pri OpenAI. Podjetje je po navedbah TechCruncha ukinilo ali preoblikovalo več samostojnih storitev ter njihove funkcije preneslo v ChatGPT. Brskalnik ChatGPT Atlas je deloval manj kot leto dni, preden so ga 9. avgusta ukinili. Funkcionalnosti Operatorja, agenta za brskanje po spletu in izvajanje nalog, so se prav tako postopno približale osrednjemu okolju ChatGPT. Tudi ustvarjanje slik se vse bolj seli iz ločenega okolja DALL-E neposredno v pogovorni vmesnik.
Poskus, da bi ChatGPT postal širša »super aplikacija«, pa ni potekal brez težav. OpenAI je 9. julija prenovil aplikacijo, jo razdelil na načine »Chat«, »Codex« in »Work« ter prejšnjo različico poimenoval ChatGPT Classic. Uporabniki so prenovo ocenili kot nepregledno, podjetje pa je spremembo kmalu umaknilo.
Primer kaže pomembno razliko med konsolidacijo in izboljšavo. Združevanje funkcij pod eno streho je za podjetje privlačno, saj uporabnika zadrži v lastnem ekosistemu. Toda če nov vmesnik postane preveč zapleten, lahko ravno ta prednost hitro postane slabost. Tudi največji igralci zato niso imuni na napačne produktne odločitve.
TechCrunch med neuspehe OpenAI uvršča tudi video platformo Sora, ki naj bi se zaprla marca 2026 zaradi visokih stroškov delovanja in težav z zadržanjem uporabnikov. To je opomnik, da tehnološka prepričljivost še ne zagotavlja trajnega produkta: storitev mora uporabnikom ponuditi razlog za redno vračanje, njeno delovanje pa mora biti finančno vzdržno.
Obljube so eno, zaupanja vredna izvedba drugo
Druga skupina primerov ne govori toliko o tem, kdo je koga prehitel, temveč o razkoraku med napovedmi in dejansko uporabnostjo. Apple je ob predstavitvi sistema Apple Intelligence leta 2024 med glavnimi novostmi izpostavil izboljšano Siri. Obljubljeni pomočnik naj bi razumel kontekst, povezoval informacije med aplikacijami in opravljal naloge učinkoviteje kot prej.
Vendar je Apple izdajo nove Siri večkrat preložil zaradi inženirskih težav in napak. Po navedbah TechCruncha je zamuda prispevala tudi k 250-milijonski poravnavi zaradi očitkov o načinu trženja AI-zmogljivosti iPhona 16. Nova Siri se je nato pojavila v beta različici sistema iOS 27, najprej za angleško govoreče uporabnike.
Microsoftov Recall je medtem pokazal, kako hitro lahko tehnološko privlačna zamisel trči ob zasebnost. Funkcija je bila predstavljena kot nekakšen fotografski spomin za računalnik – občasno bi zajemala posnetke zaslona in uporabniku omogočala iskanje po njegovi digitalni zgodovini. Kritiki so opozorili, da bi lahko tak arhiv vseboval gesla, zasebna sporočila, finančne podatke in druge občutljive informacije.
Microsoft je uvedbo prestavil za skoraj leto dni ter spremenil varnostne in zasebnostne zaščite. Kljub temu so se pomisleki nadaljevali: TechCrunch navaja primer raziskovalca, ki je izdelal orodje za pridobivanje in prikaz podatkov, ki jih je Recall zajel.
Lekcija za podjetja je jasna. Pri izdelkih, ki posegajo v osebne podatke ali prevzemajo naloge namesto uporabnika, odlična predstavitev ni dovolj. Uporabnik mora razumeti, kaj sistem počne, imeti mora nadzor nad podatki in verjeti, da funkcija ni varnostno tveganje. Brez zaupanja lahko tudi najbolj ambiciozna AI-funkcija postane breme za ugled podjetja.
Strojna oprema razkriva, kako draga je lahko velika obljuba
Med najbolj opaznimi primeri AI-strojne opreme je Humane AI Pin. Nosljiva naprava je želela ponuditi dostop do umetne inteligence brez klasičnega pametnega telefona. Humane je zbral 230 milijonov dolarjev investicij in pritegnil veliko pozornosti, toda naprava se je spopadala s težavami pri delovanju. Položaj je dodatno poslabšalo opozorilo uporabnikom, naj zaradi možnega požarnega tveganja ne uporabljajo polnilnega etuija.
Humane je februarja 2025 zaprl poslovanje z napravo AI Pin, večino sredstev podjetja pa je za 116 milijonov dolarjev prevzel HP. Za kupce takšen konec pomeni več kot slabo uporabniško izkušnjo: naprava, za katero so plačali, lahko izgubi podporo, posodobitve in del osnovne uporabnosti. Za vlagatelje pa je to drag opomnik, da med atraktivnim prototipom in množično uporabnim izdelkom obstaja velik prepad.
Rabbit R1 je imel drugačno pot. Naprava, predstavljena na sejmu CES januarja 2024, naj bi po navedbah podjetja kmalu dosegla 100.000 prodanih enot. Toda zgodnje ocene so jo označevale za nedodelano, z nezanesljivim delovanjem in omejenim naborom koristnih integracij. Rabbit produkta ni ukinil: še naprej ga posodablja kot orodje za agentsko upravljanje računalnika ter razvija nov projekt, imenovan Project Cyberdeck.
Razlika med Humane in Rabbitom je pomembna. Neuspeh izdelka ni vedno dokončen propad podjetja. Če ekipa dovolj hitro prilagodi smer, prizna omejitve in najde prepričljivejši primer uporabe, lahko začetni poraz postane prehod v novo strategijo. Toda pri strojni opremi je prostora za napake manj kot pri programski opremi, saj so razvoj, proizvodnja, podpora in logistika bistveno dražji.
Uporabniki niso dovolj, če poslovni model ne zdrži
Nekateri projekti niso propadli zaradi slabe zamisli, temveč zato, ker ni bilo dovolj jasno, kdo bo zanjo plačal in zakaj. Figgs AI je uporabnikom omogočal ustvarjanje prilagodljivih likov UI za igranje vlog in pripovedovanje zgodb. Platforma naj bi pritegnila več kot milijon uporabnikov, vendar so razvijalci ugotovili, da je brezplačno delovanje storitve predrago, zato so jo ukinili.
Tudi Yupp je ponudil zanimiv koncept: uporabniki so lahko primerjali odgovore več sto modelov UI, glasovali o njih in prejemali kriptovalute. Platforma je na vrhuncu vključevala več kot 800 modelov podjetij, kot so OpenAI, Google in Anthropic. Kljub temu ustanovitelji niso našli dovolj močnega ujemanja med izdelkom in trgom, zato so jo marca 2026 zaprli.
Huxe, aplikacija nekdanjih razvijalcev Googlovega NotebookLM, je pisna besedila spreminjala v pogovorne zvočne vsebine v slogu podkastov. Zaprla se je maja 2026, deloma zato, ker so podobne zmogljivosti začele ponujati večje platforme z že vzpostavljenim občinstvom. Podobno naj bi se zgodilo z Notion Mailom: storitev za AI-upravljanje e-pošte naj bi se zaprla, potem ko je podjetje ugotovilo, da uporabniki za upravljanje nabiralnikov raje uporabljajo ločene agente UI.
AI-grobovišče ni dokaz konca, ampak test zrelosti
Seznam ukinjenih ali preoblikovanih AI-produktov ne pomeni, da je umetna inteligenca precenjena ali da bodo na trgu ostali le največji igralci. Pomeni pa, da se obdobje širokih obljub umika zahtevnejšemu obdobju dokazovanja.
Preživeli ne bodo nujno tisti z najbolj odmevnim demo posnetkom ali z največjo začetno investicijo. Prednost bodo imela podjetja, ki rešujejo konkreten problem, gradijo zaupanje uporabnikov, obvladujejo stroške uporabe modelov in imajo jasno razlikovalno prednost pred funkcijami, ki jih lahko veliki ponudniki vključijo v svoj ekosistem.
Za startupe je osrednje vprašanje, ali gradijo samostojen produkt ali le funkcijo, ki jo bo velika platforma jutri ponudila kot dodatek. Za vlagatelje je vprašanje, ali za hitrim številom uporabnikov stoji vzdržen poslovni model. Za uporabnike pa, ali so pripravljeni zaupati svojim podatkom in delovnim procesom izdelkom, katerih dolgoročna prihodnost morda še ni zagotovljena.
Prav ti neuspehi bodo verjetno oblikovali naslednjo fazo AI-trga. Ne kot konec razvoja, temveč kot selekcijo med izdelki, ki so zgolj zanimivi, in tistimi, brez katerih uporabniki res ne želijo več delati.
