GenAI używane 15% czasu w marketingu — potencjał wzrostu jest ogromny

Tak — według badania Harvard Business Review Analytic Services przygotowanego we współpracy z Canva, marketerzy wykorzystują generatywną AI średnio przez 15,12% swojego czasu pracy. To niewiele, jeśli zestawić ten wynik z tempem wdrożeń AI w biznesie i skalą zadań marketingowych, które da się dziś przyspieszyć lub zautomatyzować. Innymi słowy: GenAI już weszło do marketingu, ale jego realne wykorzystanie operacyjne wciąż jest na wczesnym etapie. To właśnie dlatego potencjał wzrostu jest ogromny.

Jeśli szukamy krótkiej odpowiedzi na pytanie z tytułu, brzmi ona tak: GenAI nie jest jeszcze używane „dużo” w sensie udziału w czasie pracy marketerów, ale jest używane wystarczająco często, by stać się jednym z najważniejszych dźwigni wzrostu produktywności w marketingu w latach 2025–2027.

Najważniejszy wniosek z badania: 15,12% czasu to sygnał wczesnej adopcji, nie dojrzałości

Wskaźnik 15,12% średniego czasu pracy poświęcanego na GenAI w marketingu należy interpretować ostrożnie. Z jednej strony to dużo — oznacza, że sztuczna inteligencja przestała być eksperymentem „na boku”. Z drugiej strony to nadal tylko około jednej siódmej czasu pracy, więc jesteśmy daleko od modelu, w którym AI jest w pełni zintegrowanym współpracownikiem zespołu marketingowego.

To ważne rozróżnienie. Firmy często przeceniają stopień wdrożenia AI, bo widzą pojedyncze zastosowania: generowanie copy, streszczanie insightów, przygotowanie briefów, research słów kluczowych, szkice kampanii czy warianty kreacji. Ale jeśli AI zajmuje średnio 15,12% czasu pracy, oznacza to, że w większości organizacji nadal nie przeniknęło ono głęboko do całego workflow marketingowego: planowania, produkcji, testowania, analityki, personalizacji i optymalizacji.

Kontekst badania: skąd pochodzi wskaźnik 15,12%

Źródłem tej statystyki jest raport Harvard Business Review Analytic Services opracowany we współpracy z Canva. To właśnie tam pojawia się informacja, że marketerzy wykorzystują GenAI średnio przez 15,12% czasu. W praktyce taki wskaźnik pokazuje nie tylko samą adopcję narzędzi, ale też stopień operacyjnego osadzenia AI w codziennej pracy marketingu.

Warto umieścić ten wynik w szerszym kontekście rynkowym. Inne badania pokazują, że organizacje wdrażają AI szybciej niż wynikałoby to z rzeczywistej zmiany procesów:

• McKinsey, “The state of AI in early 2024”: 65% organizacji deklarowało regularne wykorzystanie generatywnej AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• McKinsey Global Survey on AI, 2024: najczęściej wskazywane obszary zastosowania GenAI to marketing i sprzedaż, rozwój produktów oraz operacje usługowe.
• BCG AI Radar 2024: firmy nadal mierzą się z luką między eksperymentami AI a skalowaniem wdrożeń na poziomie całej organizacji.

Zestawienie tych danych daje czytelny obraz: AI jest już obecne w marketingu na poziomie deklaracji i pilotów, ale poziom wykorzystania czasu pracy pokazuje, że większość organizacji jest dopiero na etapie częściowej integracji.

Dlaczego 15% to jednocześnie mało i dużo

Dlaczego to mało

Marketing jest jedną z tych funkcji biznesowych, w których GenAI ma bardzo szerokie zastosowanie. Obejmuje ono m.in.:

• tworzenie i adaptację treści,
• SEO i clustering tematów,
• briefy kampanii i research konkurencji,
• generowanie wariantów reklam,
• personalizację komunikacji,
• analizę insightów z danych jakościowych i ilościowych,
• automatyzację pracy operacyjnej.

Przy tak szerokiej liście use case’ów 15,12% oznacza, że znaczna część potencjału pozostaje niewykorzystana. W wielu firmach AI wspiera pojedyncze zadania, ale nie skraca jeszcze całego cyklu „od briefu do wyniku”.

Dlaczego to dużo

Z drugiej strony 15,12% czasu pracy to już poziom, który wpływa na model działania zespołów. Jeśli co siódma godzina pracy marketera obejmuje wsparcie GenAI, to zmienia się:

• tempo produkcji treści,
• sposób planowania kampanii,
• rola juniorów i specjalistów wykonawczych,
• oczekiwana liczba testów kreatywnych,
• struktura kompetencji w zespole.

To już nie jest etap „ciekawostki technologicznej”. To etap, w którym firmy powinny budować standardy, governance i mierniki efektywności.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Największe ryzyko dziś nie polega na tym, że firma nie używa AI wcale. Największe ryzyko polega na tym, że używa jej fragmentarycznie i bez procesu.

W praktyce oznacza to kilka rzeczy.

1. Przewaga nie będzie wynikać z samego dostępu do narzędzi

Narzędzia GenAI są już szeroko dostępne. Różnica konkurencyjna nie będzie więc opierała się na tym, kto „ma ChatGPT, Gemini czy Copilota”, tylko na tym:

• kto lepiej osadzi AI w procesie marketingowym,
• kto szybciej testuje i iteruje,
• kto łączy AI z danymi własnymi,
• kto potrafi utrzymać jakość, zgodność i spójność marki.

2. Marketing będzie produkował więcej wariantów, ale potrzebuje lepszego systemu oceny jakości

GenAI radykalnie obniża koszt tworzenia pierwszej wersji materiału. Problem przesuwa się więc z „jak coś przygotować” do „jak odróżnić materiał średni od naprawdę skutecznego”. Firmy, które nie wprowadzą jasnych kryteriów jakości i procesu akceptacji, mogą zalać kanały dużą liczbą przeciętnych treści.

3. Role w zespołach marketingowych będą się zmieniać

Jeśli część pracy wykonawczej przejmuje AI, rośnie znaczenie kompetencji takich jak:

• strategia i planowanie,
• prompting i orkiestracja narzędzi,
• redakcja i kontrola jakości,
• analiza danych i interpretacja wyników,
• zarządzanie procesem oraz governance.

Marketer przyszłości nie będzie tylko „twórcą materiałów”. Coraz częściej będzie projektantem workflow, edytorem, analitykiem i operatorem systemów AI.

Gdzie GenAI daje najszybszy zwrot w marketingu

Na podstawie obserwacji rynku i wdrożeń w zespołach marketingowych najszybsze efekty zwykle pojawiają się w obszarach, gdzie da się połączyć dużą powtarzalność z jasnym standardem jakości.

Właśnie w tych obszarach udział AI w czasie pracy zespołu może rosnąć najszybciej z obecnych 15,12% do znacznie wyższych poziomów.

Jak przygotować firmę na wzrost wykorzystania GenAI

1. Zmapuj procesy, nie tylko narzędzia

Najczęstszy błąd to wdrażanie AI „od aplikacji”, a nie „od procesu”. Lepiej zacząć od pytań:

• które zadania zabierają najwięcej czasu,
• które z nich są powtarzalne,
• gdzie najczęściej pojawiają się bottlenecks,
• które etapy można przyspieszyć bez utraty jakości.

Dopiero potem warto dobierać stack narzędzi.

2. Ustal governance i zasady użycia AI

Jeśli AI ma przestać być eksperymentem, potrzebne są jasne reguły:

• jakie dane można wprowadzać do modeli,
• jak wygląda weryfikacja merytoryczna i prawna,
• kto odpowiada za finalną akceptację treści,
• które zastosowania są dozwolone, a które wymagają dodatkowej kontroli.

To szczególnie ważne w branżach regulowanych i w organizacjach z rozbudowaną architekturą marki.

3. Mierz efekty na poziomie czasu, jakości i wyniku

Sam fakt użycia AI nie jest jeszcze KPI. Warto mierzyć trzy grupy wskaźników:

• produktywność — np. czas przygotowania kampanii, liczba iteracji, koszt produkcji treści,
• jakość — np. odsetek materiałów wymagających poprawek, zgodność z tone of voice, ocena ekspercka,
• wynik biznesowy — np. CTR, CVR, lead quality, udział ruchu organicznego, pipeline contribution.

4. Buduj własne zasoby wiedzy i prompt library

Firmy, które chcą skalować AI w marketingu, powinny tworzyć własne bazy:

• promptów,
• szablonów briefów,
• brand voice guidelines,
• repozytoriów najlepszych praktyk,
• przykładów „good vs bad output”.

To prosty sposób na zwiększenie spójności i ograniczenie losowości wyników.

5. Szkol ludzi z pracy z AI, nie tylko z obsługi narzędzia

Największą wartość daje nie samo „kliknięcie w generator”, lecz umiejętność:

• dobrego formułowania zadań,
• oceny jakości odpowiedzi,
• łączenia kilku narzędzi w jeden workflow,
• wykrywania halucynacji i błędów,
• przekładania outputu AI na realny wynik biznesowy.

Powiązane dane: rynek wyraźnie przyspiesza

Wskaźnik 15,12% nie funkcjonuje w próżni. Warto zestawić go z innymi liczbami, które pokazują kierunek rynku:

• McKinsey, 2024: 65% organizacji deklaruje regularne użycie GenAI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• McKinsey, 2024: marketing i sprzedaż należą do obszarów, w których organizacje najczęściej widzą wpływ GenAI na przychody.
• BCG AI Radar 2024: tylko część firm potrafi przejść od eksperymentów do skalowalnego wdrożenia, co sugeruje, że luka kompetencyjno-procesowa pozostaje kluczową barierą.

To wszystko wspiera główną tezę: udział AI w czasie pracy marketerów będzie rósł, ale nie automatycznie. Wzrost nastąpi tam, gdzie firmy połączą narzędzia, dane, proces i kompetencje.

Prognoza: czego spodziewać się w latach 2025–2027

Najbardziej prawdopodobny scenariusz nie zakłada, że AI „zastąpi marketing”. Zakłada raczej, że:

• AI przejmie większą część pracy przygotowawczej i produkcyjnej,
• ludzie pozostaną odpowiedzialni za strategię, kontrolę jakości i decyzje,
• zespoły będą działać szybciej przy podobnym headcount,
• wzrośnie liczba testów kreatywnych i personalizacji,
• przewagę zyskają organizacje z lepszym operating model, a nie tylko lepszym narzędziem.

Jeśli dziś średni udział GenAI w czasie pracy marketerów wynosi 15,12%, to w najbliższych latach kluczowym pytaniem nie będzie już „czy używać AI?”, ale które procesy marketingowe powinny być projektowane od początku jako AI-native.

FAQ

Czy 15,12% czasu pracy z GenAI to dużo?

To istotny poziom adopcji, ale nadal daleki od pełnej integracji AI z pracą marketingu. Pokazuje raczej etap przejściowy między eksperymentami a dojrzałym wdrożeniem.

Skąd pochodzi statystyka 15,12%?

Z badania Harvard Business Review Analytic Services przygotowanego we współpracy z Canva, które analizowało wykorzystanie generatywnej AI w marketingu.

W jakich obszarach marketingu GenAI daje najszybszy efekt?

Najczęściej w content marketingu, SEO, performance marketingu, CRM oraz researchu i opracowywaniu insightów.

Co firmy powinny zrobić najpierw?

Najpierw zmapować procesy o wysokiej powtarzalności i dużym koszcie czasowym, a dopiero potem dobierać narzędzia AI oraz ustalać governance i KPI.

Podsumowanie

GenAI jest dziś używane przez marketerów średnio przez 15,12% czasu pracy — i to najważniejszy sygnał, że rynek wszedł w fazę realnego wdrażania, ale jeszcze nie dojrzałości. Dla firm oznacza to jednocześnie szansę i presję. Szansę, bo przewaga konkurencyjna nadal jest do zbudowania. Presję, bo organizacje, które nie uporządkują procesów, danych i kompetencji, szybko utkną na poziomie nieskalowalnych eksperymentów.

Jeśli chcesz sprawdzić, gdzie GenAI może realnie zwiększyć produktywność Twojego marketingu i jak ułożyć proces wdrożenia bez chaosu operacyjnego, zespół CCZ Group może pomóc w audycie, strategii i uporządkowaniu use case’ów pod konkretne cele biznesowe.

Źródła

• Harvard Business Review Analytic Services we współpracy z Canva — badanie wskazujące, że marketerzy używają GenAI średnio przez 15,12% czasu pracy.
• McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• BCG, AI Radar 2024, 2024.

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.