Az AI-ipar kívülről gyakran úgy néz ki, mint egy végtelen sikersorozat. Közelebbről viszont egyre jobban látszik, hány termék, funkció és startup tűnik el csendben, mert nem talál elég felhasználót, túl drága fenntartani, vagy egyszerűen bedarálják a nagy platformok.

Mi történt

Újabb név került fel erre a listára: a Relay teljesen leállt. Az öt éve működő startup AI-alapú munkafolyamat-automatizálást kínált, vagyis olyan eszközt, amellyel e-maileket és feladatokat lehetett „maguktól lefutó” folyamatokká alakítani. Gondolj rá úgy, mint egy digitális asszisztensre, amely több app között intézi a rutinfeladatokat. A gond az volt, hogy időközben az OpenAI, a Google és más nagy szereplők hasonló képességeket kezdtek közvetlenül a saját termékeikbe építeni, így egy különálló szolgáltatás nehezebben tudta megindokolni, miért van rá külön szükség.

A Relay csak egy példa. A vállalati AI-projektek jelentős része sem jut el tartós működésig: az S&P Global Market Intelligence becslése szerint nagyjából 42%-ukat végül elengedik. Az okok ismerősek: kevés pénz, technikai nehézségek, erős verseny, skálázási gondok vagy egyszerűen gyenge felhasználói érdeklődés. Az elmúlt két évben több látványos eset is ezt erősítette. Az OpenAI visszavonta a ChatGPT áttervezését, miután a felhasználók zavarosnak találták az új felületet; különálló termékei közül több funkció beolvadt a ChatGPT-be; a Sora videómegosztó platform pedig 2026 márciusában leállt. Közben az Apple sokat csúsztatta az új, kontextust jobban értő Siri bevezetését, a Microsoft Recall funkciója pedig a mai napig adatvédelmi viták középpontjában áll.

Nem csak szoftverek estek ki. A Humane AI Pin, amely a telefont kiváltó viselhető AI-eszközként indult, komoly teljesítményproblémákkal és akkumulátorbiztonsági gonddal futott zátonyra. A Rabbit R1 ugyan nem tűnt el, de a kezdeti lelkesedést gyorsan lehűtötték a félkész működésről szóló kritikák. Más szolgáltatások, például a Notion Mail, a Huxe, a Yupp vagy a Figgs AI azért álltak le, mert nem találtak elég erős piaci helyet, vagy túl drága lett az üzemeltetésük. A TechCrunch értelmezésében ez nem egyszerű bukáslista, inkább annak lenyomata, mennyire kísérleti fázisban van még az AI-termékek nagy része.

Miért fontos

A legfontosabb tanulság az, hogy az AI önmagában még nem termékstratégia. Ha egy funkciót egy nagy platform gyorsan be tud építeni a saját rendszerébe, a kisebb szereplőnek nagyon világos előnyt kell mutatnia. A hétköznapi felhasználónak ez azért lényeges, mert ma sok AI-eszköz még nem stabil infrastruktúra, hanem mozgó célpont: átalakulhat, összeolvadhat más termékekkel, drágulhat vagy eltűnhet. Olyan ez, mint amikor egy új városrész még építés alatt áll: sok az izgalmas kirakat, de nem mindegyikből lesz tartós üzlet.

Mire figyelj

  1. Egyre több különálló AI-app olvadhat be nagyobb platformokba, főleg ott, ahol a funkció nem elég egyedi.
  2. Az adatvédelem és a biztonság továbbra is sorsdöntő lesz, különösen azoknál az eszközöknél, amelyek sok személyes adatot látnak.
  3. Érdemes figyelni, mely termékek tudnak valódi napi használati szokást kialakítani, mert hosszú távon nem a demó, hanem a rendszeres használat tart életben egy AI-szolgáltatást.