53% marketerów: GenAI przyspiesza time-to-market — ale 47% widzi problemy

53% liderów marketingu deklaruje, że generatywna AI poprawia speed to market, ale niemal druga połowa nadal napotyka bariery wdrożeniowe, jakościowe lub organizacyjne. To najważniejszy wniosek dla firm, które traktują GenAI nie jako eksperyment, lecz jako narzędzie operacyjne. W praktyce rynek dzieli się dziś na dwie grupy: organizacje, które już skracają czas produkcji kampanii, contentu i assetów, oraz te, które widzą potencjał, ale zmagają się z governance, integracją procesów i kontrolą jakości.

Proponowany tytuł dobrze oddaje ten stan rynku: GenAI realnie przyspiesza time-to-market, ale nie rozwiązuje automatycznie problemów operacyjnych.

Kluczowy insight: 53% marketerów mówi o szybszym time-to-market

Najważniejsza liczba brzmi: 53% liderów marketingu wskazuje, że GenAI poprawia speed to market. To oznacza, że dla większości badanych sztuczna inteligencja generatywna już przynosi konkretny efekt biznesowy: kampanie powstają szybciej, warianty kreacji są gotowe wcześniej, a zespoły skracają czas od briefu do publikacji.

Jednocześnie tytułowe 47% pokazuje drugą stronę rynku: prawie połowa organizacji nie widzi jeszcze pełnej poprawy albo napotyka istotne trudności. W praktyce chodzi zwykle o:

• brak spójnych procesów pracy z GenAI,
• problemy z jakością i zgodnością treści,
• trudności z integracją AI z istniejącym stackiem martech,
• niedobór kompetencji w zespole,
• ryzyka prawne i brand safety.

To ważne rozróżnienie. Sama dostępność narzędzi AI nie daje jeszcze przewagi. Przewagę daje dopiero wdrożony proces.

Kontekst badania: gdzie dziś naprawdę jest rynek GenAI w marketingu

Wynik 53% wpisuje się w szerszy obraz rynku. Generatywna AI przeszła już etap czysto eksperymentalny i weszła do codziennej pracy wielu organizacji, ale skala korzyści jest nierówna.

McKinsey & Company w raporcie The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value pokazuje, że 65% organizacji regularnie używało generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej w 2024 roku, wobec około jednej trzeciej rok wcześniej. To bardzo szybki wzrost adopcji. Jednocześnie McKinsey podkreśla, że największa deklarowana wartość z GenAI pojawia się m.in. w marketingu i sprzedaży.

Źródło: McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.

Z kolei BCG w badaniu dotyczącym dojrzałości AI wskazuje, że wiele firm nadal pozostaje na etapie pilotaży i punktowych wdrożeń, a nie pełnej transformacji operacyjnej. To tłumaczy, dlaczego część marketerów widzi wyraźne przyspieszenie, a część wciąż nie przekłada testów na wynik biznesowy.

Źródło: Boston Consulting Group, AI at Work 2024: Friend and Foe oraz publikacje BCG dotyczące AI maturity, 2024.

Do tego dochodzą dane Gartner, które od miesięcy wskazują, że generatywna AI staje się jednym z kluczowych czynników zmieniających sposób działania działów marketingu, szczególnie w obszarach:

• produkcji treści,
• personalizacji komunikacji,
• testowania wariantów kreatywnych,
• automatyzacji insightów i analityki.

Jednak Gartner równolegle ostrzega, że szybkie wdrożenia bez nadzoru prowadzą do chaosu martech, problemów compliance i spadku jakości doświadczeń klienta.

Źródło: Gartner, publikacje i analizy dotyczące Generative AI in Marketing, 2023–2024.

Co dokładnie oznacza „speed to market” w marketingu

Warto doprecyzować pojęcie. Speed to market w marketingu nie oznacza wyłącznie szybszego napisania tekstu przez model AI. Chodzi o skrócenie całego łańcucha dostarczania aktywów marketingowych:

• od briefu i researchu,
• przez koncept kreatywny,
• copywriting i produkcję assetów,
• po adaptacje kanałowe, akceptację i publikację.

Jeśli GenAI działa dobrze, firma może szybciej:

• uruchamiać kampanie sezonowe,
• reagować na ruchy konkurencji,
• lokalizować komunikację na różne rynki,
• testować większą liczbę wariantów reklam,
• przygotowywać personalizowane wersje treści dla segmentów odbiorców.

To właśnie dlatego wskaźnik 53% jest istotny strategicznie. Dla marketerów liczy się nie tylko oszczędność czasu, ale szybsze wejście z komunikacją na rynek, a więc większa szansa na wykorzystanie popytu, trendu lub momentu zakupowego.

Dlaczego 47% nadal widzi problemy

Fakt, że niemal połowa rynku nie raportuje pełnej poprawy, nie powinien dziwić. GenAI najczęściej potyka się nie na modelu, ale na organizacji.

1. Brak uporządkowanego workflow

W wielu firmach AI jest używana ad hoc: pojedynczy marketer pisze prompt, inny generuje grafiki, jeszcze inny poprawia tekst ręcznie. Bez standaryzacji trudno uzyskać powtarzalne efekty, mierzyć czas i budować skalę.

2. Problem jakości treści

GenAI potrafi przyspieszyć produkcję, ale bywa nierówna jakościowo. Treści wymagają redakcji, fact-checkingu i dostosowania do tonu marki. Jeśli proces review jest zbyt ciężki, część oszczędności czasu znika.

3. Compliance i ryzyko prawne

Marketerzy pracują na claimach, danych produktowych, materiałach brandowych i czasem treściach regulowanych. W takich warunkach niekontrolowane użycie AI może rodzić ryzyka związane z prawami autorskimi, prywatnością lub zgodnością z regulacjami.

4. Słaba integracja z martech stackiem

Największy efekt daje AI połączona z systemami workflow, DAM, CMS, CRM czy platformami reklamowymi. Gdy GenAI działa obok tych systemów, a nie w nich, przyspieszenie jest ograniczone.

5. Brak mierników biznesowych

Część firm wdraża AI bez twardego pomiaru: o ile skrócił się czas przygotowania kampanii, ile wariantów kreacji powstało, jak zmienił się koszt produkcji contentu, jak wpłynęło to na wyniki. W efekcie sukces bywa deklaratywny, a nie operacyjny.

Co to oznacza dla firm i liderów marketingu

W praktyce wynik 53% należy czytać jako sygnał, że okno przewagi konkurencyjnej jest otwarte, ale nie będzie otwarte długo. Jeżeli ponad połowa liderów już widzi przyspieszenie, to w kolejnych kwartałach presja rynkowa wzrośnie.

Dla firm oznacza to kilka rzeczy.

1. Time-to-market staje się przewagą operacyjną

Jeszcze niedawno przewagą była głównie kreatywność lub budżet mediowy. Dziś coraz częściej wygrywa ten, kto potrafi szybciej zareagować, wypuścić więcej trafnych wariantów i zoptymalizować kampanię w krótszym cyklu.

2. AI zmienia strukturę pracy zespołu marketingu

Najbardziej wartościowi stają się nie tylko specjaliści od produkcji treści, ale też osoby, które potrafią:

• projektować workflow z AI,
• zarządzać jakością outputów,
• tworzyć biblioteki promptów i standardów marki,
• łączyć AI z analityką, SEO, performance i CRM.

3. Marki muszą chronić jakość, nie tylko tempo

Szybkość bez kontroli może obniżać spójność komunikacji. W długim okresie wygrają te firmy, które połączą krótszy czas produkcji z governance, tone of voice i mierzalną efektywnością.

Jak się przygotować: 5 działań na teraz

Jeżeli firma chce należeć do grupy, która realnie skraca time-to-market dzięki GenAI, potrzebuje nie tylko narzędzia, ale systemu działania.

1. Zmapuj procesy, które naprawdę spowalniają marketing

Nie zaczynaj od pytania „gdzie użyć AI?”, tylko „gdzie tracimy czas?”. Najczęściej będą to:

• tworzenie pierwszych draftów treści,
• adaptacje formatów na wiele kanałów,
• lokalizacja i tłumaczenia,
• przygotowanie insightów i streszczeń researchu,
• wersjonowanie kreacji do testów A/B.

2. Ustal zasady governance

Warto zdefiniować:

• jakich narzędzi wolno używać,
• jakie dane można do nich wprowadzać,
• kto akceptuje treści wygenerowane przez AI,
• jak wygląda kontrola brand i legal compliance,
• które zastosowania są dozwolone, a które wymagają dodatkowej autoryzacji.

3. Stwórz bibliotekę promptów i standardów marki

Najlepsze firmy nie polegają na improwizacji. Tworzą gotowe szablony promptów, instrukcje dotyczące tone of voice, listy zakazanych sformułowań i wzory outputów dla różnych kanałów.

4. Mierz efekty operacyjnie, nie deklaratywnie

Kluczowe KPI to między innymi:

• czas od briefu do publikacji,
• czas produkcji pojedynczego assetu,
• liczba wariantów kreatywnych na kampanię,
• koszt produkcji contentu,
• czas akceptacji materiałów,
• wpływ na CTR, CVR lub zaangażowanie.

5. Zacznij od use case’ów o wysokiej częstotliwości

Największy zwrot najczęściej dają procesy powtarzalne, a nie jednorazowe eksperymenty. Jeśli zespół co tydzień produkuje podobne formaty, tam AI może przynieść natychmiastowe skrócenie czasu.

Powiązane dane, które wzmacniają trend

Analiza: kto zyska najwięcej na GenAI w najbliższych 12 miesiącach

Największe korzyści uzyskają prawdopodobnie te organizacje, które spełnią jednocześnie trzy warunki:

1. mają dużą skalę produkcji treści i kampanii,
2. działają w wielu kanałach lub rynkach,
3. potrafią połączyć AI z procesem zatwierdzania i analityką wyników.

To oznacza, że szczególnie dobrze przygotowane są:

• e-commerce i retail,
• firmy B2C prowadzące intensywne kampanie performance,
• organizacje wielomarkowe i międzynarodowe,
• zespoły contentowe produkujące duże wolumeny materiałów SEO i CRM,
• działy marketingu współpracujące z wieloma agencjami i potrzebujące szybkiego obiegu assetów.

Z kolei firmy działające w sektorach mocno regulowanych będą wdrażały GenAI wolniej, ale niekoniecznie mniej skutecznie. Tam sukces zależy bardziej od jakości governance niż od tempa samego wdrożenia.

Prognoza: co wydarzy się dalej

W najbliższych kwartałach można oczekiwać trzech zjawisk.

1. „Szybciej” stanie się standardem, nie przewagą

Obecnie poprawa speed to market dzięki GenAI jest jeszcze czymś, co można uznać za przewagę. Z czasem stanie się oczekiwanym minimum rynkowym.

2. Rosnąć będzie znaczenie jakości i orchestration

Gdy większość firm przyspieszy produkcję, różnicować będą się już nie samą szybkością, ale jakością outputów, integracją procesów i skutecznością komercyjną kampanii.

3. Zwyciężą firmy z operacyjnym modelem wdrożenia

Rynek będzie odchodził od pojedynczych eksperymentów ku modelom, w których GenAI jest częścią pipeline’u marketingowego: od briefu, przez produkcję, po analizę wyników i iterację.

FAQ

Czy 53% oznacza, że większość firm już skutecznie wdrożyła GenAI?

Nie do końca. To oznacza, że większość badanych liderów marketingu widzi poprawę speed to market. Nie musi to jednak znaczyć pełnej dojrzałości wdrożenia. Często są to korzyści częściowe lub ograniczone do wybranych procesów.

Dlaczego 47% nadal ma problem z GenAI?

Najczęściej z powodu braku workflow, problemów jakościowych, słabego governance, ograniczeń prawnych albo braku integracji z narzędziami marketingowymi.

Od czego zacząć wdrożenie GenAI w marketingu?

Od identyfikacji procesów najbardziej czasochłonnych i powtarzalnych. Potem warto wdrożyć zasady governance, KPI i bibliotekę standardów marki.

Jak mierzyć wpływ GenAI na time-to-market?

Najlepiej porównywać czas realizacji kampanii lub assetów przed i po wdrożeniu, liczbę iteracji, koszty produkcji oraz wpływ na wyniki kampanii.

Wnioski

53% liderów marketingu widzi w GenAI realne przyspieszenie time-to-market, co potwierdza, że sztuczna inteligencja generatywna staje się narzędziem operacyjnym, a nie tylko eksperymentalnym. Jednocześnie 47% rynku nadal mierzy się z barierami, które pokazują, że sama technologia nie wystarczy bez procesów, zasad i mierników efektywności.

Dla firm najważniejszy wniosek jest prosty: nie wygrywa ten, kto „ma AI”, ale ten, kto potrafi dzięki AI szybciej i bezpieczniej dostarczać lepszy marketing na rynek.

Jeśli chcesz uporządkować wdrożenie GenAI w marketingu, zmapować use case’y o najwyższym wpływie na time-to-market i zbudować proces, który łączy szybkość z jakością, zespół CCZ Group może pomóc w przygotowaniu praktycznego modelu działania dopasowanego do Twojej organizacji.

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.