45% marketerów: GenAI powoduje chaos w zespołach — wyzwania change management

45% liderów twierdzi, że GenAI powoduje zamieszanie i fragmentację w zespołach — to najważniejszy wniosek z badania Canva, “The State of Marketing & AI Report”. Jednocześnie 94% liderów marketingu oczekuje, że GenAI będzie centralnym elementem ich stacku martech w ciągu najbliższych 5 lat. To nie jest więc sygnał, że firmy mają zwolnić z AI. To sygnał, że największym wyzwaniem nie jest już dostęp do narzędzi, ale change management, governance i standaryzacja pracy zespołowej.

Jeśli więc pytanie brzmi: czy GenAI powoduje chaos w zespołach? Odpowiedź brzmi: tak — według 45% marketerów i liderów tak właśnie się dzieje, a źródłem problemu są zwykle rozproszone procesy, brak wspólnych zasad użycia AI, nierówne kompetencje w zespołach i presja na szybkie wdrożenia bez operacyjnego porządku.

Skąd pochodzą te dane

Dane o „zamieszaniu” pochodzą z raportu Canva, “The State of Marketing & AI Report”, opublikowanego w 2024 roku. Badanie objęło marketerów i liderów odpowiedzialnych za działania marketingowe oraz wykorzystanie AI w organizacjach. Według raportu:

• 45% respondentów wskazało, że GenAI powoduje confusion i disruption w zespołach,
• 94% liderów marketingu uważa, że GenAI stanie się centralną częścią ich martech stacku w ciągu 5 lat.

To ważne zestawienie, bo pokazuje dwa procesy zachodzące jednocześnie: szybki wzrost znaczenia AI oraz równie szybki wzrost napięć operacyjnych wewnątrz firm.

Ten obraz potwierdzają też inne źródła rynkowe. McKinsey, “The state of AI in early 2024”, wskazuje, że 65% organizacji regularnie używa generatywnej AI — niemal dwukrotnie więcej niż w poprzednim badaniu mniej niż rok wcześniej. Z kolei BCG, AI Radar 2024, pokazuje, że choć ambicje wobec AI są wysokie, tylko relatywnie niewielka część firm osiąga dojrzałość operacyjną potrzebną do skali. Innymi słowy: adopcja rośnie szybciej niż zdolność organizacji do uporządkowania sposobu pracy.

Dlaczego GenAI powoduje chaos w zespołach

Sam dostęp do narzędzi nie jest problemem. Problemem jest to, że GenAI bardzo szybko wchodzi w obszary, które wcześniej były rozdzielone między funkcje, role i procedury. Marketing, content, design, SEO, paid media, CRM, sprzedaż i customer success zaczynają korzystać z tych samych lub podobnych modeli, ale bez wspólnego systemu decyzyjnego.

1. Każdy pracuje inaczej

W wielu organizacjach jedna osoba używa ChatGPT do researchu, druga Claude do strategii, trzecia Gemini do prezentacji, a czwarta specjalistycznego generatora grafik lub wideo. Bez wspólnych standardów promptingu, akceptacji treści i walidacji źródeł powstaje operacyjna niespójność. Efekt: różna jakość materiałów, różny ton komunikacji i trudność w ocenie, co naprawdę działa.

2. Role zaczynają się nakładać

GenAI skraca dystans między kompetencjami. Copywriter tworzy drafty landing page’y i claimy reklamowe, performance marketer przygotowuje warianty kreacji, designer generuje pierwsze koncepcje tekstowe, a strateg robi research z pomocą modeli. To zwiększa produktywność, ale też rodzi pytania:

• kto odpowiada za finalną jakość,
• kto akceptuje treść,
• kiedy materiał jest „AI-assisted”, a kiedy wymaga pełnej weryfikacji eksperckiej,
• jak mierzyć wkład ludzi i narzędzi?

3. Governance nie nadąża za wdrożeniem

Firmy często zaczynają od eksperymentów oddolnych, co jest naturalne. Problem pojawia się wtedy, gdy eksperyment staje się codzienną praktyką, a organizacja nadal nie ma:

• polityki użycia AI,
• listy zatwierdzonych narzędzi,
• reguł pracy na danych wrażliwych,
• workflow akceptacji treści,
• definicji odpowiedzialności między marketingiem, IT, legalem i security.

Wtedy „chaos” nie jest metaforą. To realny koszt operacyjny.

Co to oznacza dla marketerów i firm

Najważniejszy wniosek jest prosty: problemem nie jest AI, tylko brak zarządzania zmianą. W praktyce oznacza to kilka rzeczy.

GenAI przestaje być projektem narzędziowym, a staje się projektem organizacyjnym

Jeśli 94% liderów marketingu zakłada centralną rolę GenAI w martech stacku, to wdrożenie AI nie może być pozostawione wyłącznie pojedynczym specjalistom lub entuzjastom technologii. Potrzebny jest model operacyjny: kto używa, do czego, na jakich danych, według jakich standardów i z jakim KPI.

Przewagę zyskają nie najszybsze, lecz najlepiej poukładane zespoły

W krótkim terminie szybkość wdrożenia daje przewagę. W średnim terminie przewagę daje powtarzalność, bezpieczeństwo i jakość outputu. Zespoły, które zbudują wspólne playbooki, biblioteki promptów, standardy brand voice i procesy akceptacji, będą w stanie skalować AI bez utraty kontroli.

Rosną koszty ukryte: rework, błędy, duplikacja pracy

Gdy zespół działa bez zasad, AI często przyspiesza tworzenie draftów, ale jednocześnie zwiększa liczbę poprawek, wersji i nieporozumień. W efekcie firma może produkować więcej treści, ale niekoniecznie szybciej dowozić lepsze wyniki biznesowe.

Tabela: skąd bierze się chaos i jak go ograniczyć

Jak przygotować organizację na GenAI bez chaosu

1. Ustal zasady zanim skala wymknie się spod kontroli

Najbardziej praktyczny pierwszy krok to spisanie minimalnego standardu użycia GenAI. Nie musi to być od razu rozbudowana polityka korporacyjna. Wystarczy dokument, który odpowiada na pięć pytań:

• jakich narzędzi wolno używać,
• jakich danych nie wolno wprowadzać do modeli,
• jak oznaczać treści stworzone lub wspierane przez AI,
• kto odpowiada za review i fact-checking,
• jak mierzyć efektywność wykorzystania AI.

2. Zbuduj jeden wspólny workflow dla zespołu

Zamiast pozwalać każdemu działać po swojemu, warto stworzyć wspólny proces dla najczęstszych zastosowań: artykuły, kampanie reklamowe, e-maile, prezentacje sprzedażowe, social content, research konkurencji. Taki workflow powinien obejmować:

• brief,
• użycie AI,
• weryfikację człowieka,
• akceptację,
• publikację,
• pomiar efektu.

3. Traktuj prompting jak kompetencję operacyjną, nie trik

W wielu firmach prompting nadal funkcjonuje jako nieformalna umiejętność kilku osób. To błąd. Dziś to element produktywności zespołowej. Biblioteka promptów, szablony do określonych use case’ów i wspólne formaty outputu znacząco ograniczają chaos.

4. Oddziel eksperymenty od procesów krytycznych

Nie wszystkie zastosowania AI powinny być traktowane tak samo. Inaczej zarządza się AI do brainstormingu, a inaczej AI do komunikacji z klientem, ofert sprzedażowych czy publikacji eksperckich. Dobrą praktyką jest podział zastosowań na trzy kategorie:

• low risk — np. wewnętrzne notatki, pomysły, outline’y,
• medium risk — np. drafty treści marketingowych po review,
• high risk — np. komunikacja prawna, dane klientów, materiały regulowane.

5. Mierz nie tylko oszczędność czasu, ale jakość i wpływ biznesowy

Wdrożenia AI zbyt często kończą się na deklaracji, że „pracujemy szybciej”. To za mało. Firmy powinny mierzyć także:

• liczbę iteracji potrzebnych do finalizacji materiału,
• odsetek treści wymagających dużych poprawek,
• czas od briefu do publikacji,
• spójność z brand voice,
• wpływ na lead generation, conversion lub pipeline.

Powiązane dane, które wzmacniają ten obraz

• McKinsey, “The state of AI in early 2024”: 65% organizacji deklaruje regularne użycie generatywnej AI.
• Canva, “The State of Marketing & AI Report”: 94% liderów marketingu oczekuje centralnej roli GenAI w stacku martech w ciągu 5 lat.
• Canva, “The State of Marketing & AI Report”: 45% wskazuje na confusion/disruption w zespołach wynikające z GenAI.

Praktyczny model wdrożenia dla działu marketingu

Etap 1: Audyt

• Sprawdź, z jakich narzędzi zespół już korzysta.
• Zidentyfikuj use case’y o najwyższej częstotliwości.
• Oceń ryzyka: prawne, jakościowe, reputacyjne.

Etap 2: Standaryzacja

• Wybierz 2-4 zatwierdzone narzędzia.
• Stwórz szablony promptów i standard outputów.
• Zdefiniuj proces review.

Etap 3: Enablement

• Przeszkol zespół z praktycznych scenariuszy użycia.
• Wprowadź wspólną bibliotekę wiedzy.
• Wyznacz ownera obszaru AI w marketingu.

Etap 4: Governance

• Połącz marketing z IT, legalem i security.
• Ustal reguły pracy na danych.
• Wprowadź okresowy przegląd narzędzi i wyników.

Etap 5: Skalowanie

• Automatyzuj powtarzalne procesy.
• Rozszerzaj use case’y dopiero po walidacji efektów.
• Monitoruj KPI jakościowe i biznesowe.

FAQ

Czy GenAI naprawdę powoduje chaos w zespołach marketingowych?

Tak. Według Canva, “The State of Marketing & AI Report”, 45% liderów i marketerów wskazuje, że GenAI powoduje confusion i disruption w zespołach. Najczęściej wynika to z braku standardów, governance i wspólnych procesów.

Czy to znaczy, że firmy powinny ograniczyć wdrożenia AI?

Nie. Te same dane pokazują, że 94% liderów marketingu uważa GenAI za przyszły centralny element stacku martech. Wniosek nie brzmi „mniej AI”, tylko „lepiej zarządzane AI”.

Jaki jest dziś największy problem we wdrożeniach GenAI?

Największym problemem jest zwykle nie technologia, ale brak operacyjnego modelu działania: polityki użycia, jasnych ról, szkoleń, wspólnych workflow i mierzenia efektów.

Od czego zacząć porządkowanie AI w marketingu?

Od audytu narzędzi i use case’ów, a następnie od stworzenia prostego AI playbooka, listy zatwierdzonych narzędzi, procesu review oraz programu szkoleniowego dla zespołu.

Wniosek

45% marketerów i liderów mówi wprost: GenAI powoduje chaos w zespołach. Ale równie istotne jest to, że 94% widzi w niej centralny element przyszłego marketingu. To oznacza, że organizacje nie stoją dziś przed wyborem „wdrażać czy nie wdrażać AI”. Stoją przed wyborem: wdrażać ją chaotycznie albo wdrażać ją dojrzale.

Firmy, które już teraz zainwestują w change management, governance, szkolenia i wspólne procesy, będą w stanie przejść od eksperymentów do skali bez utraty jakości i kontroli.

Jeśli chcesz uporządkować wykorzystanie GenAI w marketingu, sprzedaży lub content operations i zamienić rozproszone eksperymenty w spójny model działania, CCZ Group może pomóc w audycie, zaprojektowaniu procesu i wdrożeniu praktycznych standardów pracy z AI.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.