Gartner: użycie aplikacji spadnie o 25% do 2027 — AI zmienia dystrybucję

Tak — według Gartnera do 2027 roku użycie aplikacji mobilnych spadnie o 25%, ponieważ część interakcji przejmą AI asystenci. To nie jest prognoza o „końcu aplikacji”, ale o zmianie sposobu dystrybucji usług cyfrowych: użytkownik coraz częściej nie będzie otwierał konkretnej aplikacji, tylko zleci zadanie warstwie pośredniej opartej na AI. Dla firm oznacza to ryzyko utraty bezpośredniego kontaktu z klientem, a dla marketerów i zespołów produktowych — konieczność myślenia nie tylko o instalacjach i retencji, ale też o widoczności w ekosystemie agentów AI.

Proponowany tytuł: Gartner: użycie aplikacji spadnie o 25% do 2027 — AI zmienia dystrybucję [2026]

Data aktualizacji: 2026-04-10

Kluczowy insight: co dokładnie prognozuje Gartner

Najważniejsza liczba jest prosta: Gartner prognozuje spadek użycia aplikacji mobilnych o 25% do 2027 roku wraz ze wzrostem roli AI asystentów i nowych interfejsów konwersacyjnych. Sens tej prognozy jest istotniejszy niż sama liczba: użytkownik nie musi już ręcznie przechodzić przez ekran startowy, menu i formularze, jeśli agent AI może wykonać zadanie szybciej.

Przykład: zamiast otwierać osobno aplikację linii lotniczej, hotelu i przewoźnika, użytkownik może powiedzieć asystentowi: „Zorganizuj mi podróż do Berlina na wtorek rano, z hotelem blisko centrum i budżetem do 2500 zł”. W takim modelu aplikacja przestaje być głównym punktem wejścia. Staje się zapleczem transakcyjnym, źródłem danych lub wykonawcą polecenia przekazanego przez AI.

Kontekst badania: skąd bierze się ta zmiana

Prognoza Gartnera wpisuje się w szerszy trend przechodzenia z modelu „app-first” do modelu „assistant-first” lub „agent-first”. Zmiana nie jest wywołana jednym czynnikiem, ale splotem kilku zjawisk:

• gwałtownym wzrostem jakości generatywnej AI i interfejsów konwersacyjnych,
• rosnącą akceptacją użytkowników dla wykonywania zadań przez AI,
• zmęczeniem nadmiarem aplikacji i ekranów,
• integracją modeli AI z systemami operacyjnymi, wyszukiwarkami i narzędziami produktywności.

To nie jest odosobniona teza. Dane z rynku pokazują, że AI bardzo szybko przeszła z fazy eksperymentalnej do operacyjnej:

• McKinsey, “The state of AI in early 2024”: 65% organizacji deklarowało regularne użycie generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej — niemal dwa razy więcej niż we wcześniejszym badaniu sprzed około 10 miesięcy.
• BCG, AI Radar 2024: firmy przechodzą z etapu pilotaży do wdrożeń ukierunkowanych na produktywność, obsługę klienta i wzrost przychodów, a presja na szybkie skalowanie AI rośnie na poziomie zarządów.
• Google Search / ekosystem AI: rozwój odpowiedzi generatywnych i warstw asystenckich zmienia sposób odkrywania marek, produktów i usług poza klasycznym modelem „wejdź na stronę lub otwórz appkę”.

Innymi słowy: Gartner mówi o skutku, a dane McKinsey i BCG pomagają zrozumieć przyczynę. Jeśli AI staje się standardową warstwą interakcji, aplikacja traci monopol na wejście użytkownika do usługi.

Dlaczego użycie aplikacji może spaść, choć same aplikacje nie znikną

Spadek użycia nie oznacza masowego usuwania aplikacji. Oznacza, że część sesji, mikro-zadań i decyzji zakupowych zostanie przechwycona przez AI. To istotna różnica.

1. AI skraca ścieżkę do celu

Użytkownik nie chce „korzystać z aplikacji”. Użytkownik chce rozwiązać problem: zamówić, porównać, zarezerwować, odzyskać fakturę, zmienić termin, sprawdzić status. Jeśli AI zrobi to szybciej niż interfejs aplikacji, naturalnie przejmie część ruchu.

2. Warstwa pośrednia przejmuje odkrywanie i wybór

Dotąd marki konkurowały o wejście bezpośrednie: ikona aplikacji, ruch brandowy, push, e-mail, reklama. W modelu agentowym konkurencja przenosi się poziom wyżej — do momentu, w którym AI rekomenduje dostawcę lub wykonuje akcję w jego imieniu.

3. Systemy operacyjne i platformy będą faworyzować zadania, nie aplikacje

Jeśli iOS, Android, wyszukiwarki i przeglądarki coraz mocniej integrują AI, użytkownik będzie przyzwyczajał się do zadawania intencji, a nie klikania ścieżek. To zmienia całą ekonomię dystrybucji cyfrowej.

4. Aplikacje pozostaną ważne jako infrastruktura

Nawet jeśli użytkownik nie otwiera aplikacji, firma nadal potrzebuje backendu, danych, płatności, konta, logistyki, CRM i API. Wiele aplikacji pozostanie krytycznych, ale ich rola przesunie się z „głównego frontu” na „warstwę realizacji usługi”.

Co to oznacza dla firm i marketerów

To jedna z ważniejszych zmian strategicznych w dystrybucji cyfrowej od czasu dominacji smartfonów. Jeśli ruch i intencja użytkownika przepływają przez AI asystenta, firmy tracą część kontroli nad:

• pierwszym kontaktem z marką,
• kolejnością prezentowanych opcji,
• momentem decyzji zakupowej,
• danymi o ścieżce użytkownika,
• możliwością upsellu i cross-sellu we własnym interfejsie.

Dla marketerów oznacza to przesunięcie z klasycznego myślenia o:

• CPI i instalacjach,
• MAU/DAU,
• retencji aplikacji,
• ASO jako głównym kanale odkrywania,

w stronę pytań takich jak:

• czy nasza oferta jest czytelna dla agentów AI,
• czy nasze dane produktowe są dostępne i dobrze ustrukturyzowane,
• czy marka jest wystarczająco silna, by AI ją rekomendowała,
• czy mamy API i integracje umożliwiające wykonanie zadania bez otwierania aplikacji,
• jak mierzyć „AI referral” i konwersje pośrednie.

Największe ryzyka dla biznesu

Jak przygotować firmę na spadek użycia aplikacji

Najlepsza odpowiedź nie brzmi: „budujmy jeszcze jedną aplikację”. Lepsza brzmi: projektujmy usługę tak, aby działała zarówno w aplikacji, jak i poza nią.

1. Potraktuj aplikację jako część ekosystemu, nie centrum świata

W wielu organizacjach aplikacja nadal jest podstawowym KPI-em. To zrozumiałe, ale coraz mniej wystarczające. Marka musi być dostępna tam, gdzie użytkownik formułuje intencję: w wyszukiwarce, asystencie AI, komunikatorze, systemie operacyjnym, e-mailu, a czasem bezpośrednio przez API partnera.

2. Uporządkuj dane produktowe i treści

AI działa lepiej na danych strukturalnych niż na chaosie informacyjnym. Jeśli chcesz, by systemy zewnętrzne poprawnie rozumiały Twoją ofertę, zadbaj o:

• jednoznaczne opisy produktów i usług,
• aktualne ceny, dostępność i warunki,
• FAQ, regulaminy i polityki w czytelnym formacie,
• schema markup na stronie,
• spójność danych między WWW, aplikacją, marketplace’ami i CRM.

3. Rozwijaj API i zdolność do realizacji zadań przez agentów

W modelu agentowym wygrywają firmy, które pozwalają bezpiecznie wykonać akcję: sprawdzić dostępność, złożyć zamówienie, zmienić rezerwację, pobrać dokument, potwierdzić status. Jeśli wszystko wymaga ręcznego wejścia do aplikacji i wielu kliknięć, konkurencja gotowa na integracje zyska przewagę.

4. Mierz nowy typ ruchu i nowych pośredników

Tak jak firmy nauczyły się mierzyć ruch organiczny, paid, direct czy social, tak będą musiały zacząć monitorować wpływ odpowiedzi AI i asystentów na odkrywanie marki i konwersję. To może wymagać nowych modeli atrybucji, analityki serwerowej i tagowania źródeł wizyt.

5. Wzmacniaj markę, bo AI nie wybiera wyłącznie najtańszych

Silna marka pozostaje przewagą. Agent AI może brać pod uwagę cenę, ale równie ważne mogą być: reputacja, jakość obsługi, niezawodność, polityka zwrotów, czas dostawy czy oceny użytkowników. Firmy bez wyraźnej przewagi wartości łatwo wpadną w pułapkę porównań czysto parametrycznych.

Co robić teraz: praktyczna lista działań

1. Zrób audyt zależności od aplikacji — sprawdź, jaki procent kluczowych konwersji wymaga otwarcia appki.
2. Zmapuj zadania użytkownika — które czynności AI mogłaby przejąć w ciągu 12–24 miesięcy.
3. Przygotuj warstwę danych — ceny, dostępność, warunki, statusy, odpowiedzi FAQ, polityki.
4. Rozwijaj API i automatyzację — szczególnie dla najczęstszych akcji użytkownika.
5. Wdróż schema.org — na stronach produktów, usług, FAQ, organizacji i artykułach.
6. Buduj content cytowalny przez AI — z liczbami, źródłami i precyzyjnymi odpowiedziami.
7. Przedefiniuj KPI — nie tylko MAU i instalacje, ale też udział kanałów pośrednich, jakość danych i zdolność do obsługi intencji poza aplikacją.
8. Testuj scenariusze agentowe — rezerwacje, support, zmiany zamówień, rekomendacje.

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Prognoza Gartnera nie działa w próżni. Warto zestawić ją z innymi liczbami:

Analiza: kto odczuje tę zmianę najszybciej

Nie każda branża odczuje spadek użycia aplikacji w tym samym tempie. Najbardziej narażone są kategorie, w których użytkownik chce po prostu „załatwić sprawę”:

• travel i rezerwacje,
• e-commerce i quick commerce,
• bankowość podstawowa i płatności,
• ubezpieczenia i proste zgłoszenia,
• customer support,
• dostawy, mobilność, usługi miejskie.

Mniej podatne krótkoterminowo mogą być aplikacje oparte o głębokie, angażujące doświadczenie: gry, social media, streaming, fitness z wysoką retencją czy narzędzia specjalistyczne. Tam AI raczej wzbogaci doświadczenie niż całkowicie zastąpi punkt wejścia. Ale nawet w tych kategoriach może przejąć onboarding, wyszukiwanie, support lub rekomendacje.

Wniosek strategiczny

Jeśli Gartner ma rację i użycie aplikacji mobilnych spadnie o 25% do 2027 roku, to najważniejszą zmianą nie będzie mniejsza liczba aplikacji, ale mniejsza liczba momentów, w których użytkownik wchodzi do nich bezpośrednio. To przesuwa przewagę konkurencyjną z samego interfejsu na dostępność danych, integracje, markę i zdolność obsługi intencji w ekosystemie AI.

Dla firm oznacza to konieczność przejścia z myślenia „jak zwiększyć użycie naszej aplikacji” do pytania: jak sprawić, żeby nasza usługa była wybierana i realizowana także wtedy, gdy użytkownik nie otwiera aplikacji.

FAQ

Czy Gartner przewiduje koniec aplikacji mobilnych?

Nie. Prognoza dotyczy spadku użycia o 25% do 2027 roku, a nie zniknięcia aplikacji. Aplikacje pozostaną ważne, ale część interakcji przejmą AI asystenci.

Dlaczego AI asystenci zmniejszają użycie aplikacji?

Bo skracają ścieżkę do wykonania zadania. Zamiast otwierać aplikację i przechodzić przez interfejs, użytkownik może wydać polecenie językiem naturalnym.

Jakie firmy są najbardziej narażone?

Przede wszystkim te, których oferta opiera się na prostych, powtarzalnych zadaniach: rezerwacjach, zakupach, zamówieniach, obsłudze klienta i zarządzaniu usługą.

Co powinien zrobić marketing?

Poza ASO i performance marketingiem trzeba inwestować w dane strukturalne, widoczność marki w kanałach AI, treści cytowalne przez modele oraz pomiar ruchu pośredniego.

Czy nadal warto rozwijać własną aplikację?

Tak, ale nie jako jedyny kanał. Aplikacja powinna być elementem większego systemu obejmującego WWW, API, automatyzację, CRM i integracje z nowymi interfejsami AI.

Źródła

• Gartner — prognoza: użycie aplikacji mobilnych spadnie o 25% do 2027 roku z powodu AI asystentów. Należy podlinkować dokładny komunikat/raport Gartnera użyty w publikacji.
• 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, 2024.

Jeśli chcesz przygotować swoją markę na dystrybucję w świecie AI — od strategii contentowej po dane, schema i architekturę widoczności — zespół CCZ Group może pomóc przełożyć ten trend na konkretny plan działania.

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.