Gartner: 60% marek wdroży agentic AI do 2028 — jak się przygotować

Tak — według Gartnera do 2028 roku 60% marek będzie używać agentic AI do interakcji 1:1 z klientami. To oznacza przesunięcie od klasycznych chatbotów i automatyzacji kampanii do systemów AI, które potrafią samodzielnie planować działania, podejmować decyzje w ramach ustalonych reguł i prowadzić bardziej kontekstowe, spersonalizowane interakcje na dużą skalę. Dla marketerów to nie jest ciekawostka technologiczna, ale sygnał, że model obsługi klienta, e-commerce i komunikacji marketingowej zacznie się szybko zmieniać już w latach 2025–2028.

Źródło kluczowej prognozy: Gartner, Predicts 2025: How GenAI Will Transform B2B Sales, Marketing and Service, 2024. Gartner prognozuje, że do 2028 roku 60% marek wdroży agentic AI do obsługi interakcji 1:1 w celu poprawy doświadczeń klientów i efektywności relacji.

Czym jest agentic AI i dlaczego Gartner uznaje ten trend za przełomowy

Agentic AI to kolejny etap rozwoju narzędzi opartych na generatywnej sztucznej inteligencji. W praktyce chodzi nie tylko o model, który odpowiada na pytania, ale o „agenta”, który:

• rozumie cel biznesowy lub intencję użytkownika,
• potrafi zaplanować sekwencję działań,
• korzysta z wielu źródeł danych i narzędzi,
• wykonuje zadania częściowo autonomicznie,
• uczy się na podstawie kontekstu i historii interakcji.

W marketingu i customer experience oznacza to np. system, który nie tylko odpowiada klientowi na pytanie o produkt, ale także:

• sprawdza historię zakupów,
• dobiera ofertę lub rekomendację,
• uwzględnia etap lejka zakupowego,
• proponuje najlepszy kanał kontaktu,
• uruchamia follow-up lub eskaluje sprawę do człowieka, gdy to potrzebne.

To istotna różnica względem prostych chatbotów, które działają reaktywnie i w wąskim zakresie. Agentic AI ma być bardziej „operacyjne” niż „konwersacyjne”. Dlatego Gartner wiąże ten trend nie tylko z obsługą klienta, ale też z przyszłością sprzedaży, marketingu i service operations.

Kontekst badania Gartnera: dlaczego właśnie teraz

Prognoza Gartnera nie pojawia się w próżni. Jest efektem kilku nakładających się trendów:

• szybkiej adaptacji generatywnej AI w organizacjach,
• rosnących oczekiwań klientów wobec personalizacji,
• presji na obniżanie kosztów obsługi i zwiększanie produktywności zespołów,
• integracji modeli AI z CRM, CDP, platformami e-commerce i systemami service desk.

Warto spojrzeć na to w szerszym kontekście rynkowym.

1. AI jest już powszechna w firmach

Według McKinsey, w badaniu The State of AI opublikowanym w 2024 roku, 65% organizacji regularnie używa generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej. To niemal podwojenie względem wcześniejszego pomiaru z 2023 roku. Źródło: McKinsey & Company, The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value, 2024.

To ważne, bo agentic AI nie startuje od zera. Wiele firm ma już wdrożone:

• asystenty AI dla zespołów marketingu,
• narzędzia do tworzenia treści,
• chatboty kontaktowe,
• automatyzacje CRM i customer service.

Kolejnym krokiem jest połączenie tych elementów w bardziej autonomiczne przepływy.

2. Firmy szukają realnego zwrotu z AI

BCG w raporcie AI Radar wskazuje, że organizacje przechodzą z fazy eksperymentów do fazy wdrożeń ukierunkowanych na wyniki biznesowe. Samo „posiadanie AI” przestaje wystarczać. Liczy się wzrost przychodów, redukcja kosztów, szybkość obsługi i poprawa customer experience.

Agentic AI wpisuje się w tę logikę, bo obiecuje efekt w trzech obszarach jednocześnie:

• większą personalizację,
• skalowalność obsługi 1:1,
• odciążenie zespołów operacyjnych.

3. Personalizacja 1:1 staje się wymogiem, nie przewagą premium

Google od lat podkreśla, że konsumenci oczekują trafności, szybkości i użyteczności w każdym punkcie styku z marką. Problem polega na tym, że tradycyjne zespoły marketingowe nie są w stanie ręcznie prowadzić prawdziwie indywidualnej komunikacji na dużą skalę. Agentic AI ma właśnie wypełnić tę lukę.

Co prognoza Gartnera oznacza dla marek i marketerów

Jeśli 60% marek faktycznie wdroży agentic AI do 2028 roku, konsekwencje będą wykraczać daleko poza sam dział marketingu.

1. Zmieni się definicja personalizacji

Dziś personalizacja często oznacza:

• wstawienie imienia w mailu,
• segmentację odbiorców,
• proste rekomendacje produktowe,
• retargeting oparty o zachowanie.

W modelu agentic AI personalizacja staje się dynamiczna i sytuacyjna. System może reagować na:

• bieżącą intencję klienta,
• moment w ścieżce zakupowej,
• wartość klienta,
• historię relacji,
• dostępność produktu lub usługi,
• preferowany kanał kontaktu.

To przesuwa ciężar z kampanii do zarządzania relacją w czasie rzeczywistym.

2. Marketing, sprzedaż i obsługa klienta zaczną działać na wspólnych danych

Agentic AI nie działa dobrze w silosach. Żeby podejmować sensowne decyzje, potrzebuje dostępu do spójnych danych z wielu źródeł: CRM, e-commerce, analytics, center service, bazy wiedzy, systemów lojalnościowych czy CDP.

Dla wielu organizacji to oznacza, że prawdziwym wyzwaniem nie będzie zakup modelu AI, ale uporządkowanie architektury danych i procesów decyzyjnych.

3. Wzrośnie znaczenie governance, bezpieczeństwa i kontroli jakości

Im bardziej autonomiczny system, tym większe ryzyko błędu, niezgodności lub złej decyzji. Dlatego wdrożenia agentic AI będą wymagały m.in.:

• jasnych reguł działania agenta,
• kontroli uprawnień i dostępu do danych,
• mechanizmów human-in-the-loop,
• monitorowania jakości odpowiedzi i działań,
• audytu zgodności z politykami marki i regulacjami.

To szczególnie ważne w branżach regulowanych oraz wszędzie tam, gdzie agent ma wpływ na ofertę, cenę, rekomendacje finansowe czy decyzje serwisowe.

Gdzie agentic AI może dać najszybszy efekt biznesowy

Nie każda marka powinna zaczynać od pełnej automatyzacji relacji 1:1. Najlepsze efekty zwykle pojawiają się tam, gdzie istnieją powtarzalne interakcje, duża skala i dostęp do uporządkowanych danych.

Jak przygotować firmę do agentic AI przed 2028 rokiem

Największy błąd to traktowanie agentic AI jak kolejnego narzędzia SaaS, które wystarczy „włączyć”. Żeby taka technologia działała, potrzebne są fundamenty organizacyjne, procesowe i danych.

1. Zacznij od konkretnych use case’ów, nie od technologii

Pytanie nie powinno brzmieć: „jak wdrożyć agentic AI?”, ale raczej:

• które interakcje z klientem są kosztowne, powtarzalne i mierzalne,
• gdzie dziś tracimy konwersję lub czas zespołu,
• które procesy da się zautomatyzować bez ryzyka dla jakości relacji.

Dobre pierwsze use case’y to zwykle:

• obsługa FAQ i statusów zamówień,
• kwalifikacja leadów,
• rekomendacje produktowe,
• automatyczne follow-upy po porzuconym koszyku lub formularzu.

2. Uporządkuj dane klienta

Agent jest tak dobry, jak dane, na których pracuje. Jeśli informacje o kliencie są rozproszone między CRM, helpdeskiem, e-commerce i analytics, AI będzie działać fragmentarycznie albo błędnie.

Priorytety na tym etapie to:

• jednolity identyfikator klienta,
• integracja źródeł danych,
• aktualna baza wiedzy produktowej i procesowej,
• jasna polityka dostępu do danych.

3. Wprowadź governance od początku

Wdrożenia agentic AI bez zasad kończą się chaosem. Warto już na starcie zdefiniować:

• jakie decyzje agent może podejmować samodzielnie,
• kiedy musi przekazać sprawę człowiekowi,
• jak mierzyć jakość odpowiedzi i skuteczność działań,
• jak wygląda logowanie, audyt i monitoring.

4. Projektuj doświadczenie hybrydowe: AI + człowiek

Najlepsze wdrożenia nie eliminują człowieka całkowicie. Zamiast tego przekazują AI zadania powtarzalne i czasochłonne, a ludzi zostawiają do:

• trudnych przypadków,
• sprzedaży konsultacyjnej,
• obsługi reklamacji i sytuacji wrażliwych,
• nadzoru nad jakością i optymalizacją scenariuszy.

To zwykle daje lepszy efekt niż pełna automatyzacja „za wszelką cenę”.

5. Mierz wynik biznesowy, nie samą aktywność AI

Wskaźniki, które naprawdę mają znaczenie, to nie liczba rozmów obsłużonych przez bota, ale np.:

• czas do rozwiązania sprawy,
• first contact resolution,
• konwersja lead-to-sale,
• średnia wartość koszyka,
• retencja i churn,
• NPS lub CSAT,
• koszt obsługi na kontakt.

Powiązane dane, które wzmacniają prognozę Gartnera

Prognoza 60% marek do 2028 roku jest spójna z innymi wskaźnikami adopcji AI i automatyzacji:

• 65% organizacji regularnie używa generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej — McKinsey & Company, The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value, 2024.
• AI i genAI należą do najwyższych priorytetów inwestycyjnych wśród liderów biznesu według cyklicznych badań BCG nad wdrożeniami AI — Boston Consulting Group, AI Radar, 2024.
• Presja na personalizację i szybkość odpowiedzi rośnie wraz z rozdrobnieniem ścieżek klienta między wyszukiwaniem, social, e-commerce i kanałami owned media — wnioski zgodne z publikacjami Google o consumer journeys i customer expectations.

Wspólny mianownik jest prosty: firmy inwestują w AI nie tylko po to, by tworzyć treści szybciej, ale by automatyzować decyzje i interakcje tam, gdzie wcześniej skala była ograniczeniem.

Najczęstsze błędy we wdrożeniach agentic AI

• Przecenianie technologii, niedocenianie danych — bez dobrych danych agent nie będzie skuteczny.
• Brak właściciela biznesowego — projekt AI bez odpowiedzialności po stronie marketingu, sprzedaży lub CX zwykle kończy się pilotażem bez skali.
• Brak definicji ryzyka — agent nie powinien działać autonomicznie w obszarach o wysokiej wrażliwości bez kontroli.
• Skupienie na oszczędnościach zamiast na doświadczeniu klienta — jeśli AI obniża jakość relacji, efekt biznesowy będzie krótkotrwały.
• Brak iteracji — agentic AI wymaga testowania, trenowania i optymalizacji, a nie jednorazowego wdrożenia.

Wnioski: jak czytać prognozę Gartnera na 2025–2028

Prognoza Gartnera, że 60% marek będzie używać agentic AI do interakcji 1:1 do 2028 roku, to mocny sygnał dla liderów marketingu, sprzedaży i customer experience. Najważniejszy wniosek nie brzmi jednak „trzeba wdrożyć AI natychmiast”, ale raczej: trzeba już teraz zbudować warunki, w których agentic AI będzie mogła działać skutecznie i bezpiecznie.

Wygrywać będą nie te firmy, które najszybciej uruchomią najbardziej efektownego agenta, lecz te, które połączą:

• dobre dane,
• jasne use case’y,
• spójne procesy między marketingiem, sprzedażą i obsługą,
• governance i kontrolę jakości,
• realne KPI biznesowe.

W praktyce lata 2025–2028 będą okresem przejścia od eksperymentów z genAI do operacyjnego wykorzystania AI w relacjach z klientami. I właśnie dlatego prognoza Gartnera jest ważna: pokazuje, że personalizacja 1:1 przestaje być ręcznym rzemiosłem, a staje się systemem, który firmy będą skalować technologicznie.

FAQ

Czy agentic AI to to samo co chatbot?

Nie. Chatbot zwykle odpowiada na pytania według z góry określonych reguł lub promptów. Agentic AI może planować działania, korzystać z narzędzi, przetwarzać kontekst i wykonywać zadania bardziej autonomicznie.

Skąd pochodzi prognoza o 60% marek do 2028 roku?

Z raportu Gartnera Predicts 2025: How GenAI Will Transform B2B Sales, Marketing and Service opublikowanego w 2024 roku.

Jakie działy najbardziej skorzystają na agentic AI?

Przede wszystkim marketing, sprzedaż, customer service i e-commerce, ale także operacje, CRM i zespoły analityczne odpowiedzialne za dane klienta.

Od czego zacząć wdrożenie?

Od jednego lub dwóch mierzalnych use case’ów, uporządkowania danych oraz ustalenia zasad governance i KPI biznesowych.

Czy małe i średnie firmy też mogą korzystać z agentic AI?

Tak, szczególnie w obszarach takich jak lead qualification, obsługa zapytań, rekomendacje produktowe czy automatyczne follow-upy. Warunkiem jest jednak dobry proces i sensownie przygotowane dane.

Źródła

• Gartner, Predicts 2025: How GenAI Will Transform B2B Sales, Marketing and Service, 2024.
• McKinsey & Company, The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value, 2024.
• Boston Consulting Group, AI Radar, 2024.
• Google, publikacje i materiały o consumer behavior, personalization i customer journeys.

Jeśli chcesz ocenić, gdzie agentic AI może realnie zwiększyć efektywność marketingu, sprzedaży lub obsługi klienta w Twojej firmie, zespół CCZ Group może pomóc przełożyć ten trend na konkretne use case’y, dane i plan wdrożenia.

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.