Czy technologia AI, którą inwestorzy finansują milionami dolarów, w rzeczywistości może być tylko zręczną iluzją? Zjawisko znane jako „AI washing” wprowadza w błąd rynek startupów, kreując fałszywe obietnice automatyzacji i sztucznej inteligencji. W 2025 roku coraz więcej inwestorów musi mierzyć się z konsekwencjami tego fenomenu, który kształtuje nowy cień globalnej ekonomii technologicznej. W artykule przyjrzymy się mechanizmom oszustw technologicznych na przykładzie Nate, roli Filipin jako globalnego centrum outsourcingu pracy manualnej ukrywanej pod szyldem AI, statystykom dotyczącym „AI washingu” oraz strategiom obronnym rynku.
| To musisz wiedzieć | |
|---|---|
| Czym jest „AI washing”? | To praktyka podszywania się pod technologie sztucznej inteligencji, podczas gdy faktyczne procesy są wykonywane ręcznie lub półautomatycznie. |
| Jakie zagrożenia niesie „AI washing” dla inwestorów? | Inwestorzy tracą środki na startupy, które nie realizują deklarowanych innowacji, co prowadzi do strat finansowych i utraty zaufania na rynku. |
| Dlaczego Filipiny odgrywają kluczową rolę w tym zjawisku? | Filipińskie centra outsourcingowe często świadczą manualne usługi udające automatyzację AI, stanowiąc ukrytą siłę roboczą dla wielu startupów. |
Spis treści:
Mechanizmy oszustw technologicznych: Studium przypadku Nate
Startup Nate stał się symbolem problemu „AI washing” po ujawnieniu w kwietniu 2025 roku, że za jego zaawansowaną technologią AI kryła się niemal wyłącznie praca ręczna. Założona w 2018 roku przez Alberta Sanigera firma pozyskała ponad 50 milionów dolarów inwestycji, reklamując aplikację jako rewolucyjny system automatyzujący zakupy online za pomocą sztucznej inteligencji. Rzeczywistość okazała się jednak znacznie mniej imponująca – wszystkie procesy były wykonywane przez pracowników call center w Manili i Rumunii.
Fałszywa obietnica automatyzacji polegała na tworzeniu iluzji działania algorytmów poprzez sztuczne opóźnienia i ukrywanie prawdziwych metod realizacji zamówień. Departament Sprawiedliwości USA oskarżył Sanigera o manipulacje danymi i zatajenie informacji kluczowych dla inwestorów. Koszty operacyjne Nate to aż 97% wydatków na outsourcing pracy manualnej – kontrastujące z deklarowanym poziomem automatyzacji wynoszącym rzekomo blisko 100%.
Konsekwencje dla inwestorów
Upadek Nate spowodował straty rzędu 92% zainwestowanego kapitału. Inwestorzy nie tylko utracili środki finansowe, ale również zaufanie do rynku startupów AI. Sprawa stała się precedensem prawnym – oprócz oszustwa finansowego założycielowi grożą zarzuty manipulacji rynkowej i fałszowania raportów efektywności systemu AI.
Reakcja systemu prawnego
Prokuratura podkreślała skalę oszustwa: każdy procent deklarowanej automatyzacji zwiększał wycenę firmy o ponad 2 miliony dolarów. Postępowanie sądowe ma na celu wypracowanie standardów prawnych chroniących przyszłych inwestorów przed podobnymi praktykami oraz wymuszenie transparentności w prezentowaniu innowacyjnych rozwiązań technologicznych.
Filipiny: Globalne centrum ukrytej pracy dla „AI”
Filipiński rynek outsourcingowy stał się jednym z głównych filarów wspierających „AI washing”. Raport Microsoft Philippines z marca 2025 roku wskazuje, że aż 86% tamtejszych pracowników umysłowych korzysta z generatywnych narzędzi AI w codziennej pracy. Paradoksalnie jednak tylko niewielka część firm oficjalnie wdraża te technologie na poziomie organizacyjnym, co powoduje rozrost nieformalnego rynku „dzikiej automatyzacji”.
Sektor IT-BPM na Filipinach zanotował wzrost przychodów o 7% do poziomu 38 miliardów dolarów w 2024 roku i zatrudnia blisko 1,82 miliona osób. Mimo to Międzynarodowy Fundusz Walutowy ostrzega, że aż 89% tych miejsc pracy jest zagrożonych automatyzacją przez AI w najbliższych latach.
Przypadki Presto i EvenUp
Nate nie jest odosobnionym przykładem. Startup Presto Automation, specjalizujący się w głosowej AI dla branży gastronomicznej, w rzeczywistości obsługiwał aż 71% zamówień ręcznie przez filipińskich pracowników centrali w Cebu. Podobnie EvenUp – startup wyceniany na miliard dolarów – generował błędy wymagające korekt ze strony lokalnych prawników.
Koszty vs. korzyści
Model „Human-as-a-Service” pozwala znacząco ograniczyć koszty względem faktycznego wdrożenia zaawansowanych systemów AI – oszczędności wynoszą od 28 do 42%. Jednak takie podejście podważa wiarygodność firm oraz długoterminową efektywność biznesową i może prowadzić do poważnych konsekwencji prawnych i reputacyjnych.
Rynek inwestycyjny: Anatomia iluzji
Zjawisko „AI washing” nie pozostaje bez wpływu na rynek kapitałowy. Według danych Crunchbase za rok 2024 startupy oznaczone jako wykorzystujące AI pozyskują średnio o 37% więcej funduszy pomimo niższej wyceny niż firmy bez takiego oznaczenia. Co gorsza, ponad połowa funduszy venture capital przyznaje brak skutecznych procedur weryfikacji rzeczywistego poziomu automatyzacji podczas due diligence.
Standard ISO 31047:2024
W odpowiedzi na rosnącą falę fałszerstw technologicznych powstał standard ISO 31047:2024 nakładający obowiązek fizycznej inspekcji centrów przetwarzania danych oraz audytu systemów AI. Standard ten ma ograniczyć możliwość fałszywego przedstawiania usług jako całkowicie zautomatyzowanych.
Dyrektywa UE 2024/671
Unijna dyrektywa wymaga od przedsiębiorstw ujawniania procentowego udziału pracy ludzkiej w procesach deklarowanych jako zautomatyzowane. Regulacja ta ma zwiększyć transparentność i umożliwić inwestorom oraz klientom lepszą ocenę realnego potencjału technologicznego firm.
Perspektywy i rekomendacje
Aby przeciwdziałać praktykom „AI washing”, eksperci proponują szereg działań zarówno regulacyjnych, jak i rynkowych. Profesor Eugene Rex Jalao rekomenduje wprowadzenie podatku od „ukrytej pracy” outsourcingowej na poziomie 15%, co miałoby ograniczyć skalę nieuczciwych praktyk nawet o 40% do końca dekady.
Podatek od „ukrytej pracy”
Taka danina zmusiłaby firmy do transparentniejszego raportowania rzeczywistych kosztów operacyjnych oraz zachęciła do faktycznego wdrażania rozwiązań AI zamiast korzystania z taniej pracy manualnej udającej automatyzację.
Globalny rejestr dostawców usług AI
Raport Międzynarodowej Organizacji Pracy postuluje stworzenie międzynarodowego rejestru firm świadczących usługi związane z AI wraz z publicznym scoringiem wiarygodności opartym na audytach i testach wydajnościowych prowadzonych offline. Takie rozwiązanie zwiększyłoby odpowiedzialność firm oraz ułatwiło inwestorom identyfikację rzetelnych partnerów biznesowych.
Konkluzje
Zjawisko „AI washing” to poważne wyzwanie dla rynku startupowego i inwestorów w 2025 roku. Przykład Nate oraz przypadki Presto czy EvenUp pokazują, jak łatwo można manipulować narracją o innowacyjności przy wsparciu taniej siły roboczej z Filipin. Choć filipińscy pracownicy masowo adoptują narzędzia generatywnej sztucznej inteligencji, ich potencjał bywa wykorzystywany do tworzenia iluzji automatyzacji zamiast rzeczywistych zmian technologicznych.
Aby skutecznie chronić kapitał oraz wspierać uczciwy rozwój branży, konieczne jest wdrażanie nowych regulacji oraz rozwijanie świadomości inwestorów poprzez due diligence w technologiach. Transparentność i odpowiedzialność stanowią fundament przyszłości rynku AI – to jedyna droga do ograniczenia ryzyka oszustw technologicznych i budowania trwałych wartości opartych na prawdziwej innowacji.
