Jak polskie firmy wdrażają AI w marketingu: modele i rzeczywistość

Polska biznesowa rzeczywistość wdrażania sztucznej inteligencji w marketingu wygląda zupełnie inaczej niż scenariusze z artykułów o transformacji cyfrowej. Badanie przeprowadzone w okresie czerwiec–sierpień 2026 roku wśród 34 szefów marketingu największych firm reklamujących się w Polsce ujawnia, że choć zdecydowana większość korzysta z narzędzi AI, jednocześnie żadna z nich nie posiada kompletu warunków niezbędnych do pełnej transformacji procesów.

Czy AI stało się standardem w polskich działach marketingu?

Tak — ale z zastrzeżeniami. Spośród 34 rozmówców aż 28 firm (82 procent) wykorzystuje AI w roli asystenta. Oznacza to, że narzędzia tego typu przestały być eksperymentem czy opcją, a stały się elementem codziennej pracy. Jednak liczba ta nie mówi całej historii.

Przyspieszenie pracy zaobserwowało 32 z 34 badanych firm, co sugeruje, że narzędzia rzeczywiście wpływają na efektywność. Tymczasem zaledwie 6 firm porównało procesy przed i po wdrożeniu AI, aby faktycznie zmierzyć skalę tego przyspieszenia. Aż 18 firm nie mierzy wpływu AI na swoje wyniki — pracują na podstawie wrażenia, że coś się przyspieszyło, ale bez konkretnych danych.

Jakie konkretne zadania przejmuje AI w działach marketingu?

Generowanie tekstów to najpopularniejsza aplikacja — z tej funkcji korzysta 29 z 34 firm. Rozwiązania graficzne wspiera 23 firmy, a analityka danych opartą na AI wykorzystuje 21 organizacji. To pokazuje, że AI wkracza do każdej warstwy pracy marketera: od tworzenia treści, przez wizualizacje, aż do interpretacji danych.

Jednak rozkład nie jest równomierny. Podczas gdy generowanie tekstu jest niemal uniwersalne, analityka pozostaje domeną mniej niż dwóch trzecich firm. To sygnał, że wiele organizacji traktuje AI głównie jako narzędzie do szybszego tworzenia, a nie do głębszego zrozumienia wyników kampanii.

Kto napędza wdrażanie AI — szef marketingu czy zarząd?

Inicjatywa szefa marketingu stoi za wdrożeniem w 21 firmach (62 procent). Zarząd lub dział IT odpowiada za 7 firm, a inicjatywa oddolna — za 5. Żadna z 34 firm nie wskazała agencji jako głównego napędzającego zmianę.

Fakt, że większość decyzji pochodzi od szefów marketingu, a nie od zarządu, ma znaczenie. Oznacza, że transformacja jest często bardziej taktyczna niż strategiczna — skupia się na optymalizacji bieżących procesów, a nie na przebudowie całego modelu biznesu. Brak zaangażowania zarządu może też oznaczać, że wdrożeniu brakuje zasobów i wsparcia niezbędnych do skalowania.

Jaki model adopcji AI wybrały polskie firmy?

Badanie wyodrębniło pięć modeli wdrażania, które różnią się podejściem i skalą:

Model	Liczba firm	Charakterystyka
Zwiadowcy	11	Testują AI na małą skalę, eksperymentują z narzędziami
Zawodowcy	11	Systematyczne wdrażanie z jasnym planem i celami
Entuzjaści	5	Szybkie, pasjonujące podejście, mniej formalnych struktur
Inżynierowie	5	Skupienie na technicznych aspektach i optymalizacji
Wyczynowcy	2	Zaawansowana adopcja z pełną integracją w procesy

Równy podział między Zwiadowców i Zawodowców (po 11 firm każdy) sugeruje, że polskie firmy stoją na rozdrożu: jedne preferują ostrożne testowanie, inne wybierają bardziej zdecydowany kurs. Zaledwie dwie firmy osiągnęły poziom Wyczynowców — to pokazuje, jak mało organizacji w pełni zintegrowało AI ze swoimi procesami.

Czy firmy pracują z agencjami czy przejmują zadania do wewnątrz?

Aż 22 z 34 firm (65 procent) przenosi zadania z agencji do swoich wewnętrznych zespołów. Spośród nich 18 firm jest w trakcie tego procesu, a 4 planują go. Jednocześnie zaledwie 6 firm wymaga od swoich agencji posiadania kompetencji w AI.

To zmiana fundamentalna. Oznacza, że firmy nie tylko wdrażają AI, ale też redefiniują swoją relację z partnerami zewnętrznymi. Zamiast delegować pracę, przejmują ją do wewnątrz — co wymaga budowania nowych kompetencji w zespołach. Jednak brak wymogu AI dla agencji (tylko 6 firm to stawia) sugeruje, że proces nie jest skoordynowany z partnerami — firmy działają bardziej niezależnie.

Co to oznacza dla zespołów?

Perspektywa zmian w zatrudnieniu jest zróżnicowana. Dziewięć rozmówców spodziewa się zmniejszenia zespołu w ciągu 2–3 lat, 14 zakłada, że zespół pozostanie podobnej wielkości, ale z innymi kompetencjami, a zaledwie jeden rozmówca planuje powiększenie zespołu. Większość firm nie spodziewa się zwolnień masowych, ale raczej ewolucji ról — pracownicy będą mniej zajęci zadaniami rutynowymi, a więcej strategią i kreacją.

Czy firmy mają stabilne procesy wdrażania AI?

Tutaj pojawia się największa słabość. Zaledwie 8 z 34 firm posiada stabilny system procesów. Wdrożenie oparte na ekspertach ma 11 firm, a aż 15 firm korzysta z AI niezależnie, bez ustandaryzowanych procedur. Kluczowy fakt: żadna z 34 firm nie posiada kompletu czterech elementów niezbędnych do stabilizacji wdrożenia.

To oznacza, że nawet firmy, które wydają się zaawansowane w adopcji AI, operują w pewnym stopniu chaotycznie. Brak stabilnych procesów to zagrożenie dla bezpieczeństwa danych, spójności wyników i skalowania rozwiązań.

Jak AI wpływa na budżety marketingowe?

Presja na budżet zaobserwowała 25 z 34 firm (74 procent). Spośród nich 13 firm wspomina AI w rozmowach o finansowaniu, a zaledwie 5 używa AI jako argumentu oszczędnościowego. Oznacza to, że choć AI jest obecne w dyskusjach budżetowych, firmy nie potrafią jeszcze wyraźnie powiedzieć, ile pieniędzy zaoszczędzą dzięki automatyzacji.

Nieoficjalne korzystanie z AI (15 z 34 firm) dodatkowo komplikuje obraz — pracownicy eksperymentują z narzędziami poza formalnym budżetem, co uniemożliwia dokładny pomiar kosztów i korzyści.

Co to oznacza dla polskich firm?

Polska rzeczywistość adopcji AI w marketingu to portret niedokończonej transformacji. Firmy korzystają z narzędzi, przyspieszają pracę i przejmują zadania z agencji, ale równocześnie brakuje im jasnych metryk, stabilnych procesów i pełnego wsparcia zarządu. Badanie pokazuje, że polskie organizacje są w fazie eksperymentów i adaptacji — nie wszyscy są gotowi na pełną transformację, ale żaden nie chce zostać w tyle.

Dla małych i średnich firm to oznacza szansę: nie trzeba czekać na idealne warunki, żeby zacząć. Jednak sukces będzie zależał od tego, czy będą mierzyć wpływ, budować stabilne procesy i inwestować w kompetencje zespołów — a nie tylko w narzędzia.