IAB: połowa branży nie ma planu na AI w mediach — luka strategiczna

Tak — według badania IAB, 50% firm z branży mediów i reklamy nie ma strategicznej roadmapy transformacji AI. To oznacza, że co druga organizacja testuje lub wdraża sztuczną inteligencję bez spójnego planu obejmującego cele biznesowe, kompetencje, governance, dane i model operacyjny. W praktyce luka nie dotyczy już dostępu do technologii, ale zdolności do przełożenia AI na trwałą przewagę konkurencyjną.

Proponowany tytuł: IAB: połowa branży nie ma planu na AI w mediach — luka strategiczna [2026]

Data aktualizacji: 18 kwietnia 2026

Kluczowy insight: AI w mediach rozwija się szybciej niż strategia

Najważniejszy wniosek jest prosty: branża mediów i reklamy szeroko eksperymentuje z AI, ale znaczna część organizacji nadal nie ma formalnego planu transformacji. Jeśli 50% firm nie posiada strategicznego roadmapu, oznacza to ryzyko rozproszonych wdrożeń, duplikacji narzędzi, problemów z odpowiedzialnością za wyniki oraz trudności z mierzeniem zwrotu z inwestycji.

To zjawisko wpisuje się w szerszy obraz rynku. McKinsey podaje, że 78% organizacji korzysta z AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej — wzrost z 72% na początku 2024 roku i 55% rok wcześniej. Jednocześnie wiele firm nadal nie uporządkowało governance, ryzyk i modelu wdrożeń na poziomie całej organizacji. Źródło: McKinsey & Company, The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, 12 marca 2025.

Z perspektywy marketerów, wydawców, platform i zespołów sprzedaży reklamowej oznacza to jedno: sam fakt korzystania z AI przestaje być przewagą. Przewagą staje się dopiero zdolność do wdrażania AI według planu, z jasno określonymi priorytetami i odpowiedzialnością.

Kontekst badania IAB: skąd bierze się luka strategiczna

W sektorze mediów AI jest dziś wykorzystywana przede wszystkim do:

• automatyzacji produkcji i adaptacji treści,
• analizy danych odbiorców i segmentacji,
• optymalizacji kampanii reklamowych,
• tworzenia kreacji i wariantów copy,
• wsparcia sprzedaży i operacji handlowych,
• personalizacji doświadczeń użytkownika.

Problem polega na tym, że wdrożenia te często rosną oddolnie: osobno w marketingu, osobno w redakcji, osobno w ad ops, osobno w dziale data. Bez wspólnej roadmapy organizacja szybko wpada w typowe pułapki:

• różne zespoły kupują podobne narzędzia AI do tych samych zadań,
• brakuje wspólnych standardów jakości, bezpieczeństwa i zgodności prawnej,
• AI jest rozliczana z aktywności, a nie z wpływu na przychód, koszt lub produktywność,
• firma nie wie, które use case’y skalować, a które zamknąć,
• pojawia się zależność od dostawców bez własnej warstwy kompetencyjnej.

To właśnie jest „luka strategiczna” widoczna w danych IAB: technologia weszła do organizacji szybciej niż procesy zarządcze.

Dane rynkowe: problem nie dotyczy tylko mediów

Badanie IAB jest istotne, bo pokazuje problem sektorowy, ale podobny wzorzec widać także w danych przekrojowych z rynku.

Źródła:

• McKinsey & Company, The state of AI: How organizations are rewiring to capture value, 12 marca 2025.
• Boston Consulting Group, AI Radar 2025: From Potential to Profit, 6 lutego 2025.

Zestawienie tych danych prowadzi do ważnego wniosku: rynek przechodzi od fazy „czy używać AI” do fazy „jak zorganizować AI, żeby tworzyła mierzalną wartość”. W mediach ten etap jest szczególnie wymagający, bo trzeba równocześnie zarządzać treścią, reklamą, danymi, prawami autorskimi, bezpieczeństwem marki i efektywnością operacyjną.

Co to oznacza dla firm medialnych, wydawców i marketerów

1. Brak roadmapy zwiększa koszt chaosu

Jeśli organizacja nie ma planu transformacji AI, zwykle płaci „podatek od fragmentacji”. Objawia się to m.in. tym, że:

• czas pracowników jest marnowany na testowanie narzędzi bez wdrożenia standardów,
• wyniki kampanii są trudniejsze do porównania między zespołami,
• powstają niekontrolowane ryzyka prawne i reputacyjne,
• zarząd nie dostaje spójnego obrazu ROI.

Dla marketera oznacza to np. brak pewności, czy AI-generated kreacje są zgodne z polityką brandu i czy ich performance jest faktycznie lepszy. Dla wydawcy — ryzyko nadprodukcji treści bez realnego wzrostu jakości lub monetyzacji. Dla działu sprzedaży — brak standardów wykorzystania AI w ofertowaniu, prognozowaniu i personalizacji sprzedaży.

2. Największa przewaga będzie po stronie firm z governance

W 2026 roku przewagi nie buduje już sam dostęp do modeli AI. Przewagę budują:

• priorytetyzacja use case’ów według wpływu na P&L,
• własne standardy danych i workflowów,
• proces zatwierdzania narzędzi i dostawców,
• mierniki jakości, produktywności i przychodu,
• szkolenia i odpowiedzialność na poziomie ról.

To właśnie dlatego połowa branży bez roadmapy znajduje się dziś w słabszej pozycji: może korzystać z AI intensywnie, ale niekoniecznie skutecznie.

3. AI bez strategii utrudnia skalowanie przychodów reklamowych

W mediach i reklamie AI może poprawiać efektywność sprzedaży i delivery na kilku poziomach:

• lepsze prognozowanie inventory i popytu,
• automatyczne przygotowanie ofert i rekomendacji,
• dynamiczne wariantowanie kreacji,
• predykcja wyników kampanii i optymalizacja budżetu,
• szybsze raportowanie i analiza post-buy.

Ale bez planu strategicznego organizacja nie wie, które procesy są kluczowe, gdzie AI rzeczywiście skraca time-to-market, a gdzie jedynie dodaje kolejną warstwę narzędzi. Efekt: dużo aktywności, mało transformacji.

Jak przygotować organizację: roadmap AI dla branży mediów

Jeśli firma chce zamknąć lukę strategiczną, potrzebuje planu, który nie zaczyna się od listy narzędzi, ale od modelu wartości biznesowej. Poniżej praktyczna sekwencja działań.

1. Zidentyfikuj 5–10 use case’ów o najwyższym wpływie

Nie warto rozpoczynać od pełnej „transformacji wszystkiego”. Znacznie lepiej zmapować procesy, w których AI może dać konkretny efekt w ciągu 3–6 miesięcy. W mediach będą to zwykle:

• automatyzacja wersjonowania treści i kreacji,
• research i streszczenia dla zespołów redakcyjnych lub handlowych,
• segmentacja odbiorców i scoring leadów reklamowych,
• predykcja performance kampanii,
• automatyzacja raportowania,
• asystenci sprzedaży i obsługi klienta.

Każdy use case warto ocenić według 4 kryteriów: wpływ na wynik, łatwość wdrożenia, ryzyko, dostępność danych.

2. Ustal governance i właścicieli

Jedna z głównych przyczyn braku roadmapy to rozmyta odpowiedzialność. Potrzebne są minimum trzy poziomy właścicielstwa:

• biznes — odpowiada za cel i ROI,
• technologia/data — odpowiada za integrację, bezpieczeństwo i architekturę,
• legal/compliance — odpowiada za ryzyka, prawa autorskie, prywatność i zasady użycia modeli.

Bez tego nawet dobre pilotaże rzadko stają się standardem organizacyjnym.

3. Mierz wartość, nie liczbę eksperymentów

W wielu organizacjach AI jest raportowana przez liczbę testów, promptów, licencji lub zespołów korzystających z narzędzi. To za mało. Wskaźniki powinny dotyczyć realnego wpływu na biznes:

• redukcja czasu przygotowania kampanii,
• wzrost produktywności zespołu sprzedaży,
• spadek kosztu produkcji treści,
• wzrost CTR, CVR lub ROAS dla określonych formatów,
• skrócenie czasu raportowania i analiz,
• wzrost przychodów z określonych segmentów.

4. Zadbaj o kompetencje, nie tylko o licencje

BCG zwraca uwagę, że tylko 26% firm zbudowało kompetencje potrzebne do przejścia od eksperymentów do wartości biznesowej. To oznacza, że sama dostępność narzędzi nie wystarczy. Firmy medialne powinny rozwijać kompetencje w obszarach:

• AI literacy dla managerów i zespołów operacyjnych,
• projektowanie workflowów z AI,
• ocena jakości outputu i red teaming,
• zarządzanie danymi i promptingiem,
• compliance, bezpieczeństwo i zasady publikacji.

5. Stwórz roadmapę na 12 miesięcy, nie deklarację „będziemy używać AI”

Dobra roadmapa powinna zawierać:

• priorytety biznesowe i powiązane KPI,
• konkretne use case’y na kwartał 1, 2, 3 i 4,
• właścicieli i budżet,
• model podejmowania decyzji o skalowaniu lub zamknięciu projektu,
• politykę danych i wykorzystania narzędzi zewnętrznych,
• plan szkoleń i adopcji,
• listę ryzyk i sposobów ich monitorowania.

Przykładowa interpretacja dla rynku mediów

Jeśli połowa branży nie ma planu, tworzy się asymetria konkurencyjna. Firmy, które zbudują roadmapę wcześniej, zyskają przewagę w trzech obszarach:

1. Efektywność operacyjna — szybsza produkcja i optymalizacja treści oraz kampanii.
2. Lepsza monetyzacja danych — bardziej trafne segmenty, rekomendacje i modele sprzedaży.
3. Wyższa przewidywalność wyników — dzięki standardom testowania, pomiaru i governance.

Z kolei firmy bez roadmapy będą częściej działać reaktywnie: wdrażać modne narzędzia, odpowiadać na presję klientów lub konkurencji i nadrabiać kompetencje po fakcie. To strategia kosztowna i trudna do skalowania.

Co robić teraz: 7 action items dla marketerów i firm medialnych

1. Przeprowadź audyt aktualnych użyć AI w organizacji.
2. Zidentyfikuj procesy z największym potencjałem przychodowym lub kosztowym.
3. Wyznacz właściciela transformacji AI po stronie biznesowej.
4. Wprowadź politykę korzystania z narzędzi AI i zasad pracy na danych.
5. Ustal 3–5 KPI dla pierwszej fali wdrożeń.
6. Zaprojektuj plan szkoleń dla managerów, sprzedaży, marketingu i operacji.
7. Przygotuj 12-miesięczny roadmap z kwartalnym przeglądem wyników.

FAQ

Czy brak roadmapy AI oznacza, że firma jest opóźniona?

Niekoniecznie technologicznie, ale strategicznie — tak. Można intensywnie używać AI i jednocześnie nie mieć modelu, który pozwala skalować wartość i kontrolować ryzyka.

Dlaczego roadmap AI jest szczególnie ważny w mediach?

Bo branża łączy dane, treści, reklamę, sprzedaż, prawa autorskie i bezpieczeństwo marki. Bez wspólnych zasad łatwo o chaos operacyjny i reputacyjny.

Od czego zacząć wdrożenie roadmapy?

Od mapy procesów i wyboru use case’ów o najwyższym wpływie biznesowym. Dopiero potem warto dobierać narzędzia i partnerów technologicznych.

Jakie KPI najlepiej mierzyć?

Najlepiej te, które łączą AI z wynikiem biznesowym: czas realizacji kampanii, koszt produkcji treści, skuteczność sprzedaży, ROAS, retencję klienta lub wzrost przychodu na zespół.

Wnioski

Dane IAB są jasne: 50% branży nie ma strategicznego roadmapu transformacji AI w mediach. To nie jest już tylko kwestia innowacyjności, ale dojrzałości biznesowej. Rynek wszedł w etap, w którym eksperymenty bez modelu zarządzania przestają wystarczać. Firmy, które uporządkują priorytety, governance, kompetencje i KPI, będą wygrywać nie dlatego, że „mają AI”, ale dlatego, że potrafią przełożyć ją na wynik.

Jeśli chcesz zbudować roadmapę AI dla marketingu, sprzedaży lub organizacji mediowej i oprzeć ją na realnych use case’ach oraz mierzalnym ROI, zespół CCZ Group może pomóc w audycie, priorytetyzacji i zaprojektowaniu modelu 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.