BCG: 83% CMO jest optymistami wobec GenAI — co się zmieniło od 2023

83% dyrektorów marketingu (CMO) deklaruje dziś optymizm wobec generatywnej AI, wobec 74% rok wcześniej — taki wniosek płynie z badania Boston Consulting Group. To istotna zmiana: w ciągu roku GenAI przestała być dla marketingu wyłącznie eksperymentem, a coraz częściej staje się narzędziem do poprawy produktywności, personalizacji i szybkości działania. Pytanie nie brzmi już, czy marketerzy wierzą w GenAI, ale co konkretnie zmieniło się od 2023 roku i jak firmy powinny ten moment wykorzystać.

Kluczowy insight: optymizm CMO wobec GenAI wyraźnie wzrósł

Najważniejsza liczba jest prosta: 83% CMO wyraża optymizm wobec GenAI, podczas gdy w 2023 roku było to 74%. Oznacza to wzrost o 9 punktów procentowych rok do roku. W praktyce to sygnał, że marketing szybciej niż wiele innych funkcji biznesowych przechodzi od fazy zaciekawienia do fazy wdrożeń.

Źródło: Boston Consulting Group (BCG), badanie dotyczące nastawienia liderów marketingu do generatywnej AI. Jeśli publikujesz artykuł na stronie firmowej, warto w przypisie lub sekcji źródeł podać dokładną nazwę raportu i link do oryginału BCG.

Kontekst badania: dlaczego nastroje CMO poprawiły się akurat teraz?

Wzrost optymizmu nie wziął się znikąd. Między 2023 a 2024 rokiem rynek przeszedł kilka ważnych zmian:

• narzędzia GenAI stały się bardziej dostępne i prostsze we wdrożeniu,
• pojawiło się więcej realnych use case’ów w marketingu: content, performance, CRM, insight generation,
• firmy zaczęły lepiej rozumieć, gdzie AI daje wzrost efektywności, a gdzie wymaga kontroli jakości,
• zarządy przestały traktować AI wyłącznie jako modę i zaczęły oczekiwać mierzalnego ROI.

Z perspektywy CMO to bardzo ważne. W 2023 roku wiele zespołów testowało GenAI głównie punktowo — do tworzenia tekstów, pomysłów kreatywnych czy krótkich streszczeń. Dziś rozmowa przesuwa się w stronę skalowania: jak wpiąć AI w workflow kampanii, jak skrócić time-to-market i jak wykorzystać modele do personalizacji bez utraty jakości marki.

To podejście potwierdzają też inne źródła. McKinsey w swoich analizach dotyczących stanu AI konsekwentnie pokazuje, że organizacje coraz częściej wychodzą poza etap eksperymentów i szukają wartości biznesowej w konkretnych procesach. Z kolei Gartner od miesięcy wskazuje, że GenAI przechodzi drogę od szumu medialnego do uporządkowanych wdrożeń, szczególnie w obszarach wiedzochłonnych i contentowych.

Co się zmieniło od 2023 roku? 5 najważniejszych powodów

1. GenAI zaczęła dowozić realną produktywność

W 2023 roku dominowało pytanie: „czy to działa?”. W 2024 i 2025 coraz częściej pada pytanie: „jak bardzo skraca czas pracy?”. Marketerzy widzą już, że AI może przyspieszyć:

• tworzenie pierwszych draftów treści,
• lokalizację komunikacji na różne rynki,
• analizę danych jakościowych i feedbacku klientów,
• produkcję wariantów reklam, landing pages i e-maili,
• research konkurencji i syntezę insightów.

Optymizm rośnie tam, gdzie pojawia się odczuwalna oszczędność czasu i kosztów.

2. Spadł próg wejścia technologicznego

Rok temu wiele firm nie wiedziało, czy potrzebuje własnych modeli, integracji enterprise czy eksperymentów ad hoc. Dziś rynek oferuje znacznie szerszy wachlarz gotowych rozwiązań: od funkcji AI w platformach reklamowych po narzędzia do generowania treści i analiz. To sprawia, że CMO łatwiej mogą uruchamiać pilotaże bez wielomiesięcznych projektów IT.

3. Dojrzały procedury governance

W 2023 roku jedną z głównych barier były obawy o jakość, prawa autorskie, bezpieczeństwo danych i spójność marki. Dziś więcej organizacji ma już podstawowe zasady użycia AI: co wolno generować, kto zatwierdza materiały, jakie dane można wprowadzać do narzędzi i jak oznaczać treści wspierane przez AI. To nie eliminuje ryzyka, ale obniża poziom niepewności.

4. Presja konkurencyjna wzrosła

Gdy konkurencja używa AI do szybszego testowania kreacji, personalizacji ofert czy automatyzacji analiz, brak działania zaczyna kosztować. Dlatego optymizm CMO nie zawsze wynika tylko z entuzjazmu technologicznego. Często to także pragmatyczna odpowiedź na zmianę standardu rynkowego.

5. Pojawiło się więcej dowodów, że człowiek + AI działa lepiej niż człowiek albo AI osobno

Marketing jest obszarem, w którym jakość nadal zależy od strategii, insightu i kontekstu marki. GenAI najlepiej sprawdza się nie jako zastępstwo zespołu, lecz jako akcelerator pracy ekspertów. Im więcej firm to testuje, tym większy realizm, a zarazem większy optymizm.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Wzrost z 74% do 83% nie jest tylko ciekawą statystyką. To sygnał zmiany w sposobie zarządzania marketingiem.

Dla zarządów to ważna informacja: marketing nie tylko akceptuje GenAI, ale zaczyna oczekiwać możliwości jej praktycznego wykorzystania. Dla samych CMO oznacza to konieczność przejścia od narracji „testujemy” do „wdrażamy odpowiedzialnie i mierzymy efekt”.

Gdzie GenAI daje dziś największą wartość w marketingu

Na podstawie trendów rynkowych i praktyki wdrożeń, największy potencjał widać zwykle w pięciu obszarach:

Content operations

AI przyspiesza tworzenie szkiców artykułów, opisów produktów, e-maili, reklam i materiałów SEO. Największa wartość pojawia się tam, gdzie potrzeba wielu wariantów i szybkiej iteracji.

Personalizacja i CRM

GenAI wspiera tworzenie komunikacji dopasowanej do segmentów, etapów lejka i intencji użytkownika. To szczególnie istotne dla marek z dużą bazą klientów i wieloma scenariuszami komunikacji.

Performance marketing

Tworzenie wielu wersji kreacji, nagłówków i tekstów reklamowych staje się szybsze. AI nie zastępuje strategii mediowej, ale może znacząco skrócić proces testowania.

Research i insight generation

Analiza opinii klientów, odpowiedzi ankietowych, recenzji i transkrypcji rozmów to obszar, w którym AI potrafi bardzo szybko wydobywać wzorce, tematy i najczęstsze problemy.

Marketing productivity

Streszczenia spotkań, briefów, raportów czy analiz rynkowych oszczędzają czas menedżerów i specjalistów. To mniej spektakularny, ale często bardzo opłacalny obszar zastosowań.

Jak się przygotować: 7 działań na teraz

Jeśli 83% CMO deklaruje optymizm, to firmy powinny przekuć ten trend w uporządkowany plan. Oto praktyczna lista działań.

1. Zidentyfikuj 3–5 use case’ów o wysokiej wartości

Nie zaczynaj od ogólnego „wdrożenia AI w marketingu”. Zacznij od konkretnych zadań, np. generowanie draftów contentu, analiza VOC, wariantowanie reklam lub automatyzacja researchu.

2. Ustal mierniki sukcesu

Mierz nie tylko oszczędność czasu, ale też jakość i efekt biznesowy: CTR, czas produkcji, koszt kampanii, czas wejścia na rynek, liczba testowanych wariantów, wpływ na konwersję.

3. Zbuduj zasady governance

Określ, jakie dane mogą być używane, kto zatwierdza treści, jak weryfikowana jest poprawność informacji i jak dbać o tone of voice marki.

4. Przeszkol zespół z pracy z AI

Najlepsze wyniki dają zespoły, które potrafią dobrze briefować model, oceniać wynik i poprawiać output. Sama dostępność narzędzia nie wystarczy.

5. Połącz AI z istniejącym stackiem marketingowym

Największa wartość pojawia się wtedy, gdy AI nie działa obok procesów, ale jest wpięta w CRM, CMS, analytics, platformy reklamowe i workflow contentowe.

6. Zachowaj model „human in the loop”

W brandingu, komunikacji i interpretacji danych człowiek pozostaje kluczowy. AI powinna przyspieszać i wspierać, a nie działać bez nadzoru.

7. Buduj przewagę na wiedzy własnej

Im więcej firma ma unikalnych danych, insightów klientów, wypracowanych promptów, bibliotek komunikacji i standardów jakości, tym trudniej skopiować jej przewagę AI.

Powiązane dane: co mówią inne źródła o AI w biznesie i marketingu

Aby lepiej zrozumieć, dlaczego optymizm CMO rośnie, warto spojrzeć szerzej na rynek:

• McKinsey w raportach o stanie AI regularnie pokazuje wzrost adopcji AI w organizacjach oraz przesuwanie się firm w stronę większej skali wdrożeń.
• Gartner podkreśla, że generatywna AI ma silny potencjał transformacyjny, ale sukces zależy od governance, jakości danych i dojrzałości procesowej.
• Google i Meta rozwijają funkcje AI natywnie w ekosystemach reklamowych, co dodatkowo obniża barierę wejścia dla marketerów.
• Semrush i inni dostawcy narzędzi SEO/content obserwują rosnące wykorzystanie AI w produkcji i optymalizacji treści, choć jednocześnie podkreślają wagę jakości, intencji użytkownika i E-E-A-T.

Wniosek jest spójny: rynek nie cofa się od GenAI. Zamiast tego dojrzewa i przechodzi od fascynacji technologią do pytania o wartość biznesową.

Największe ryzyka, o których nadal trzeba pamiętać

Rosnący optymizm nie oznacza, że wszystkie bariery zniknęły. Firmy nadal powinny uważać na:

• halucynacje modeli i błędy faktograficzne,
• naruszenia spójności marki i jakości komunikacji,
• ryzyka prawne i prawa autorskie,
• nieuporządkowane użycie narzędzi przez pracowników,
• przecenianie wpływu AI bez mierzenia realnego ROI.

To właśnie dlatego najbardziej skuteczne organizacje łączą entuzjazm z dyscypliną wdrożeniową.

Prognoza: co dalej z GenAI w marketingu?

Jeśli trend z badania BCG się utrzyma, w kolejnych kwartałach zobaczymy trzy wyraźne kierunki:

1. więcej wdrożeń procesowych niż jednorazowych eksperymentów,
2. większą integrację AI z platformami marketingowymi i danymi first-party,
3. rosnące znaczenie kompetencji zarządzania jakością outputu AI.

Innymi słowy: wygrywać będą nie te firmy, które „mają dostęp do AI”, ale te, które potrafią zorganizować wokół niej szybszy i lepszy sposób pracy.

FAQ

Skąd pochodzi informacja, że 83% CMO jest optymistami wobec GenAI?

Dane pochodzą z badania Boston Consulting Group (BCG) dotyczącego nastawienia liderów marketingu do generatywnej AI. W artykule warto podać bezpośredni link do oryginalnej publikacji BCG.

Co oznacza wzrost z 74% do 83%?

To sygnał, że marketerzy szybciej niż rok temu dostrzegają praktyczną wartość GenAI i są bardziej gotowi do wdrożeń na większą skalę.

W jakich obszarach marketingu GenAI działa najlepiej?

Najczęściej w content operations, personalizacji CRM, performance marketingu, analizie insightów oraz automatyzacji codziennej pracy marketingowej.

Czy optymizm CMO oznacza, że ryzyka już nie istnieją?

Nie. Nadal trzeba zarządzać jakością, zgodnością prawną, bezpieczeństwem danych i spójnością marki. Optymizm rośnie, ale wraz z nim rośnie też potrzeba governance.

Od czego zacząć wdrożenie GenAI w marketingu?

Najlepiej od 3–5 konkretnych zastosowań z jasno określonym KPI, a następnie budować procesy, szkolenia i zasady korzystania z AI.

Podsumowanie

83% CMO deklarujących optymizm wobec GenAI to nie tylko ciekawa statystyka, ale sygnał dojrzałości rynku. Od 2023 roku zmieniło się przede wszystkim to, że generatywna AI zaczęła przynosić bardziej namacalne korzyści: szybszą produkcję treści, sprawniejszą analizę danych, większą skalę personalizacji i lepszą produktywność zespołów. Jednocześnie firmy lepiej rozumieją ryzyka i coraz częściej budują wokół AI zasady działania.

Dla marek oznacza to jedno: warto przestać patrzeć na GenAI wyłącznie jak na eksperyment. To moment, by uporządkować use case’y, wdrożyć governance i zacząć mierzyć realny wpływ na marketing i sprzedaż.

Jeśli chcesz przełożyć trendy AI na konkretną strategię marketingową, procesy i use case’y dla swojej organizacji, CCZ Group może pomóc w audycie gotowości, projektowaniu wdrożeń i wypracowaniu modelu pracy z GenAI dopasowanego do Twojej marki.

Źródła

• Boston Consulting Group (BCG) — badanie dotyczące nastawienia CMO do generatywnej AI; dane: 83% vs 74% rok wcześniej.
• McKinsey — raporty z serii dotyczącej stanu AI w organizacjach.
• Gartner — analizy i prognozy dotyczące generatywnej AI oraz dojrzałości wdrożeń.
• Google i Meta — aktualizacje funkcji AI w ekosystemach reklamowych i marketingowych.
• Semrush — dane i analizy dotyczące AI w content marketingu i SEO.

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.