IBM: 76% zespołów marketingowych używa AI — wzrost z 29% w 4 lata

Tak — według badania IBM 76% zespołów marketingowych i sprzedażowych korzysta dziś z AI do core operations, podczas gdy w 2021 roku było to 29%. To wzrost o 47 punktów procentowych w cztery lata i jeden z najmocniejszych sygnałów, że AI przestała być eksperymentem, a stała się elementem codziennego działania marketingu: od tworzenia treści, przez personalizację, po analitykę i automatyzację kampanii.

Źródłem tej statystyki jest raport IBM From AI projects to profits: How agentic AI can supercharge business workflows opublikowany w 2025 roku. IBM wskazuje, że wykorzystanie AI w obszarach core business wzrosło szczególnie mocno właśnie w zespołach marketingu i sprzedaży.

Kluczowy insight: 76% marketingu używa AI operacyjnie, nie eksperymentalnie

Najważniejszy wniosek z danych IBM jest prosty: AI weszła do operacyjnego rdzenia marketingu. Nie chodzi już wyłącznie o testowanie chatbotów, generowanie pojedynczych grafik czy zabawę promptami. Chodzi o zastosowania wpływające na wynik biznesowy:

• przygotowanie i adaptację treści kampanijnych,
• segmentację odbiorców i personalizację komunikacji,
• analizę skuteczności kampanii,
• automatyzację działań lead generation,
• wsparcie zespołów sprzedaży materiałami i insightami,
• przyspieszenie pracy operacyjnej między marketingiem, CRM i customer service.

Skala wzrostu z 29% w 2021 roku do 76% w 2025 roku pokazuje, że organizacje przeszły z fazy pilotaży do fazy wdrożeń. Dla rynku to ważna zmiana: przewaga nie wynika już z samego „posiadania AI”, ale z tego, jak głęboko AI jest osadzona w procesach.

Kontekst badania IBM

Raport IBM analizuje wykorzystanie AI w biznesie i przejście od pojedynczych projektów do zastosowań, które przynoszą mierzalną wartość operacyjną i finansową. W centrum raportu znajduje się teza, że kolejnym etapem adopcji są systemy agentic AI, czyli rozwiązania potrafiące realizować bardziej złożone przepływy pracy, a nie tylko generować odpowiedzi lub treści.

W tym kontekście marketing i sprzedaż są jednymi z tych działów, które adaptują AI najszybciej, bo:

• pracują na dużej liczbie powtarzalnych zadań,
• mają dostęp do bogatych danych o klientach i kampaniach,
• są rozliczane z szybkości reakcji i efektywności,
• łatwo w nich zmierzyć wpływ AI na koszt, czas i wynik.

To ważne, bo nie każda wysoka adopcja oznacza dojrzałość. W wielu firmach AI jest już obecna, ale nadal bywa rozproszona: osobne narzędzia do contentu, osobne do analityki, osobne do CRM. Raport IBM sugeruje, że rynek wchodzi w etap integracji i automatyzacji workflow, a to oznacza, że wygrywać będą firmy, które połączą AI z procesem, governance i danymi.

Powiązane dane rynkowe: IBM wpisuje się w szerszy trend

Dane IBM nie są odosobnione. Inne duże źródła pokazują podobny kierunek: AI staje się standardem operacyjnym, a nie dodatkiem.

W praktyce oznacza to, że statystyka IBM jest częścią większej zmiany rynkowej: AI staje się warstwą roboczą marketingu, podobnie jak wcześniej CRM, marketing automation czy analityka performance.

Co ten wzrost oznacza dla firm i marketerów

1. AI staje się nowym standardem efektywności

Jeśli 76% zespołów używa AI operacyjnie, to brak wdrożenia zaczyna być nie tylko luką technologiczną, ale też luką produktywności. Zespół bez AI zwykle działa wolniej w takich obszarach jak:

• research i planowanie kampanii,
• tworzenie wariantów copy i kreacji,
• analiza danych i raportowanie,
• obsługa dużej liczby segmentów i personalizacji,
• przygotowanie materiałów sprzedażowych.

2. Przewaga nie wynika już z samego używania AI

Jeszcze 1-2 lata temu sama obecność AI mogła być przewagą. Dziś nie wystarczy powiedzieć, że „zespół korzysta z AI”. Pytanie brzmi:

• czy AI jest podpięta do realnych danych firmy,
• czy wspiera decyzje, a nie tylko produkcję treści,
• czy skraca time-to-market kampanii,
• czy poprawia ROI, konwersję i koszt pozyskania,
• czy działa zgodnie z zasadami brand safety i compliance.

3. Marketing i sprzedaż coraz mocniej się zbliżają

Nieprzypadkowo IBM łączy w jednym wskaźniku marketing i sprzedaż. AI działa najlepiej tam, gdzie spina cały lejek:

• marketing generuje i kwalifikuje popyt,
• sprzedaż szybciej reaguje na sygnały intencji,
• CRM dostarcza dane zwrotne do optymalizacji kampanii,
• obsługa klienta zasila komunikację insightami po zakupie.

Dla wielu firm to oznacza konieczność odejścia od silosów. AI wymusza bardziej procesowe spojrzenie na wzrost.

Gdzie AI daje dziś najszybszy zwrot w marketingu

Na podstawie trendów rynkowych i praktyki wdrożeń najszybciej skalują się zwykle te zastosowania, które łączą niski próg wejścia z łatwym pomiarem efektu.

Content operations

• tworzenie pierwszych wersji tekstów reklamowych, maili, landing page’y,
• lokalizacja i adaptacja treści na różne rynki,
• generowanie wariantów do testów A/B,
• streszczanie insightów z badań i rozmów z klientami.

Analityka i insight generation

• automatyczne podsumowania wyników kampanii,
• wykrywanie anomalii i spadków efektywności,
• łączenie danych z wielu źródeł w czytelne rekomendacje,
• predykcja tematów i segmentów o najwyższym potencjale.

Personalizacja i CRM

• dynamiczne rekomendacje treści i ofert,
• scoring leadów,
• priorytetyzacja follow-upów,
• automatyzacja nurturignu i sekwencji kontaktu.

Enablement sprzedaży

• przygotowanie ofert i podsumowań spotkań,
• tworzenie materiałów dopasowanych do branży klienta,
• analiza calli i objection handling,
• identyfikacja najczęstszych barier zakupowych.

Największe ryzyka: wysoka adopcja nie gwarantuje wysokiej wartości

Wzrost adopcji z 29% do 76% wygląda imponująco, ale z perspektywy zarządczej ważniejsze jest pytanie: ile z tych wdrożeń realnie poprawia wynik?

Najczęstsze problemy to:

• shadow AI — zespół używa narzędzi bez kontroli IT i bez polityki bezpieczeństwa,
• niska jakość danych — AI przyspiesza pracę, ale na błędnych danych,
• brak procesów — narzędzie jest, ale nie ma standardu użycia,
• brak mierników — firma nie wie, czy AI oszczędza czas, podnosi konwersję czy tylko zwiększa liczbę treści,
• ryzyko brandowe i prawne — treści są niespójne z marką lub budzą wątpliwości compliance.

To właśnie tu rozstrzyga się różnica między modą a przewagą operacyjną.

Jak przygotować firmę na kolejny etap adopcji AI

Jeżeli rynek jest już na poziomie 76% wykorzystania AI w core operations marketingu i sprzedaży, firmy powinny myśleć nie o pytaniu „czy wdrażać AI”, ale „jak wdrażać ją mądrze i na skali”.

1. Zmapuj procesy, nie tylko narzędzia

Zamiast zaczynać od listy aplikacji, warto zacząć od procesów:

• brief kampanii,
• produkcja treści,
• akceptacja i compliance,
• publikacja i dystrybucja,
• analiza wyników,
• przekazanie leadów do sprzedaży.

Dopiero potem należy określić, gdzie AI skraca czas, obniża koszt lub poprawia jakość decyzji.

2. Ustal 3-5 use case’ów z KPI

Najlepiej zacząć od ograniczonej liczby zastosowań z jasnym pomiarem efektu. Przykładowe KPI:

• czas przygotowania kampanii,
• koszt produkcji treści,
• CTR i CVR dla wariantów tworzonych z pomocą AI,
• czas odpowiedzi handlowca na lead,
• procent leadów zakwalifikowanych poprawnie.

3. Zadbaj o governance

W firmach, które dojrzale wdrażają AI, szybko pojawia się potrzeba zasad:

• jakich danych wolno używać,
• które treści wymagają weryfikacji człowieka,
• jak oznaczać i archiwizować materiały generowane przez AI,
• jak chronić know-how, dane klientów i poufne informacje.

4. Połącz AI z CRM, analityką i marketing automation

Największa wartość nie powstaje wtedy, gdy AI działa osobno w oknie czatu, ale wtedy, gdy jest osadzona w przepływie pracy. Integracje z CRM, CDP, systemami reklamowymi i narzędziami analitycznymi są dziś kluczowe.

5. Szkol zespół z pracy z AI, a nie tylko z obsługi narzędzia

Dojrzała organizacja nie szkoli wyłącznie z promptowania. Szkoli z:

• oceny jakości odpowiedzi,
• weryfikacji danych,
• pracy na wzorcach i bibliotekach promptów,
• łączenia AI z procesem decyzyjnym,
• odpowiedzialności za wynik biznesowy.

Prognoza: co będzie dalej

Jeśli w ciągu czterech lat marketing i sprzedaż przeszły z 29% do 76% wykorzystania AI w core operations, kolejnym etapem nie będzie wyłącznie dalszy wzrost adopcji, ale wzrost głębokości wdrożenia. Rynek będzie przesuwał się z prostych zastosowań generatywnych do:

• agentic workflows,
• półautomatycznych procesów kampanijnych,
• lepszej orkiestracji danych i kanałów,
• silniejszego połączenia marketingu, sprzedaży i customer success.

To oznacza, że pytanie na 2025 i 2026 rok nie brzmi już „czy AI wpłynie na marketing”, ale które organizacje potrafią zamienić powszechny dostęp do AI w przewagę operacyjną, szybkość działania i lepszy wynik finansowy.

FAQ

Czy naprawdę 76% zespołów marketingowych używa AI?

Tak. Według raportu IBM z 2025 roku 76% zespołów marketingowych i sprzedażowych wykorzystuje AI w core operations, wobec 29% w 2021 roku.

Co oznacza „core operations” w marketingu?

Chodzi o działania centralne dla codziennej pracy zespołu, takie jak tworzenie i optymalizacja kampanii, analiza danych, personalizacja, automatyzacja oraz wsparcie działań sprzedażowych.

Czy wysoka adopcja AI oznacza, że każda firma osiąga zwrot z inwestycji?

Nie. Wysokie użycie AI nie zawsze oznacza wysoki ROI. Kluczowe są jakość danych, integracja z procesami, governance i mierzenie efektów biznesowych.

Od czego zacząć wdrażanie AI w marketingu?

Najlepiej od 3-5 konkretnych use case’ów z KPI, np. content operations, raportowanie, personalizacja CRM lub lead scoring, a następnie stopniowo integrować AI z istniejącym stackiem marketingowym.

Źródła

• IBM, From AI projects to profits: How agentic AI can supercharge business workflows, 2025.
• McKinsey, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.
• BCG, AI at Work, 2024.
• Gartner, analizy i prognozy dot. wykorzystania AI przez zespoły marketingowe i CMO, 2024-2025.

Jeśli chcesz przełożyć te dane na praktyczny plan wdrożenia AI w marketingu, sprzedaży lub content operations, CCZ Group może pomóc ocenić use case’y, uporządkować procesy i zbudować model wdrożenia oparty na realnych KPI, a nie na samej modzie technologicznej.

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.