McKinsey: AI przejmie 40% budżetu marketingowego do 2030 — przesunięcie wydatków

Tak — według McKinsey udział AI w budżetach marketingowych może wzrosnąć z około 25% dziś do 40% do 2030 roku. To nie oznacza, że „AI zabierze” cały marketing, ale że coraz większa część wydatków będzie przesuwana do obszarów opartych na automatyzacji, generowaniu treści, analityce predykcyjnej, personalizacji i media buyingu wspieranego algorytmami. Dla firm to sygnał, że budżety marketingowe w ciągu najbliższych lat będą przebudowywane strukturalnie, a nie tylko optymalizowane kosmetycznie.

Data publikacji: 12.04.2026

Kluczowy wniosek: AI może odpowiadać za 40% budżetu marketingowego do 2030 roku

Prognoza, że AI zwiększy swój udział w budżetach marketingowych z 25% do 40% do 2030 roku, wpisuje się w szerszy trend obserwowany przez największe firmy doradcze i technologiczne: marketing staje się jedną z pierwszych funkcji biznesowych, które przechodzą z etapu testów AI do etapu realokacji budżetu.

Najważniejsze jest tu słowo realokacja. Firmy nie tyle zwiększają całkowite wydatki wyłącznie dlatego, że pojawiło się AI, ile przesuwają środki:

• z produkcji manualnej do generowania i adaptacji treści,
• z szerokiego targetowania do personalizacji opartej na danych,
• z raportowania historycznego do analityki predykcyjnej,
• z pracy operacyjnej do automatyzacji kampanii i optymalizacji stawek.

Jeżeli ten scenariusz się potwierdzi, w praktyce oznacza to, że w budżecie marketingowym 10 mln zł nawet 4 mln zł może być do 2030 roku przypisane do narzędzi, procesów, produkcji lub mediów bezpośrednio zależnych od AI.

Kontekst badania: skąd bierze się ta prognoza

McKinsey od kilku lat konsekwentnie wskazuje marketing i sprzedaż jako jeden z obszarów o najwyższym potencjale generative AI. W raporcie The economic potential of generative AI: The next productivity frontier McKinsey oszacował, że funkcje marketingu i sprzedaży należą do tych, w których generative AI może przynieść jedne z największych efektów ekonomicznych dzięki personalizacji, tworzeniu treści, wspieraniu lead generation i automatyzacji zadań wiedzochłonnych.

Dokładne źródło: McKinsey & Company, The economic potential of generative AI: The next productivity frontier, 14 czerwca 2023, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier

Dodatkowo McKinsey w globalnym badaniu adopcji AI pokazał, że wykorzystanie AI przeszło do głównego nurtu biznesu. W najnowszej edycji raportu o stanie AI znaczna część organizacji deklarowała wykorzystanie AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej, a generative AI szczególnie szybko weszło do marketingu, sprzedaży, obsługi klienta i rozwoju produktów.

Dokładne źródło: McKinsey & Company, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 30 maja 2024, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

To ważny kontekst: skoro AI przestaje być eksperymentem, naturalnym kolejnym krokiem jest zmiana struktury wydatków. Najpierw firmy kupują licencje i uruchamiają pilotaże. Następnie łączą AI z CRM, CDP, analityką, systemami reklamowymi i content operations. Ostatecznie budżet przestaje być „budżetem na test AI”, a staje się „budżetem marketingowym zaprojektowanym pod AI”.

Powiązane dane rynkowe, które wzmacniają ten trend

Prognoza przesunięcia do 40% nie funkcjonuje w próżni. Potwierdzają ją inne dane z rynku.

1. Marketing i sprzedaż należą do obszarów o najwyższym potencjale wartości z gen AI

McKinsey wskazał, że marketing i sprzedaż to jedna z domen, w których generative AI może dostarczyć największą dodatkową wartość biznesową, głównie przez:

• tworzenie i wariantowanie komunikacji,
• hiperpersonalizację ofert,
• automatyzację działań handlowych i lead nurturingu,
• lepszą segmentację i modelowanie skłonności do zakupu.

2. Adopcja AI przyspieszyła gwałtownie po wejściu gen AI

W badaniu McKinsey z 2024 roku organizacje raportowały wyraźny wzrost wdrożeń generative AI. To istotne, bo budżety podążają za użyciem: gdy narzędzie przechodzi z eksperymentu do produkcji, zaczyna konsumować stałą część CAPEX/OPEX marketingu.

3. Gartner prognozuje dominację AI w decyzjach operacyjnych marketingu

Gartner od kilku lat podkreśla, że AI będzie coraz silniej wpływać na orkiestrację kampanii, personalizację i customer journey orchestration. To oznacza nie tylko zakup nowych narzędzi, ale też przesunięcie środków z tradycyjnych agencji, manualnych procesów i produkcji „one-size-fits-all”.

Źródło referencyjne: Gartner, analizy dotyczące AI in marketing oraz marketing technology, w tym prognozy związane z personalizacją i decisioning. Przy cytowaniu na stronie warto odwołać się do konkretnego raportu licencjonowanego przez organizację.

4. Google i Meta już przebudowały ekosystem reklam wokół automatyzacji

Praktyka platform reklamowych potwierdza kierunek. Performance Max, broad match wspierany sygnałami AI, Advantage+ Shopping Campaigns i kolejne formaty automatyczne przesuwają realną kontrolę kampanii z człowieka na modele uczenia maszynowego. Wydatki mediowe coraz częściej są więc z definicji „wydatkami AI-enabled”.

Źródła:

• Google Ads & Google Marketing Live materiały produktowe dotyczące Performance Max i AI-powered ads, https://blog.google/products/ads-commerce/
• Meta for Business, materiały o Advantage+ i automatyzacji kampanii, https://www.facebook.com/business/news

Co dokładnie „przejmie” AI w budżecie marketingowym

Nie każda złotówka przypisana do AI oznacza zakup osobnego narzędzia. W praktyce wzrost z 25% do 40% będzie rozkładał się na kilka kategorii.

To właśnie dlatego przesunięcie udziału AI w budżecie jest tak istotne: mówimy nie o jednej kategorii software, ale o przebudowie całego modelu działania marketingu.

Co to oznacza dla firm i marketerów

1. Budżet marketingowy będzie rozliczany bardziej jak portfel technologiczno-wzrostowy

Tradycyjny podział na „media”, „kreację”, „analitykę” i „agencję” będzie coraz mniej użyteczny. Dyrektorzy marketingu będą musieli zarządzać budżetem jak portfelem aktywów, w którym liczy się:

• zwrot z automatyzacji,
• zwrot z danych first-party,
• zwrot z szybkości produkcji i testowania kreacji,
• wpływ AI na CAC, ROAS, conversion rate i retencję.

2. Rosnąć będzie znaczenie danych własnych

AI bez jakościowych danych ma ograniczoną wartość. Firmy, które nie mają uporządkowanych danych o klientach, produktach i zachowaniach użytkowników, nie wykorzystają w pełni potencjału personalizacji i predykcji. W praktyce część budżetu „na AI” będzie tak naprawdę budżetem na porządkowanie danych, integracje i governance.

3. Zmieni się rola zespołów marketingowych

Najbardziej poszukiwani nie będą wyłącznie specjaliści od jednego kanału, ale osoby łączące:

• myślenie strategiczne,
• rozumienie danych,
• umiejętność pracy z narzędziami AI,
• kompetencje w testowaniu i optymalizacji.

To nie jest scenariusz „AI zastępuje marketera”, ale raczej „AI zmienia ekonomię pracy marketera”. Firmy zyskają przewagę nie wtedy, gdy kupią najwięcej narzędzi, ale gdy przeprojektują procesy.

Jak przygotować firmę na wzrost udziału AI w budżecie do 2030 roku

1. Zmapuj obecny udział AI w budżecie

Większość organizacji nie potrafi dziś precyzyjnie odpowiedzieć, jaka część ich budżetu marketingowego jest już zależna od AI. Warto policzyć to w 4 warstwach:

• narzędzia i licencje,
• media buying wspierany automatyzacją platform,
• produkcja treści i assetów,
• analityka, CRM i decisioning.

To da realny punkt wyjścia zamiast intuicyjnych deklaracji.

2. Ustal roadmapę przesunięć budżetowych

Nie chodzi o to, by nagle „przepisać” 40% budżetu na AI. Lepsze podejście to plan etapowy:

• 2026–2027: pilotaże i audyt procesów,
• 2027–2028: integracja AI z mediami, CRM i content ops,
• 2028–2029: automatyzacja workflow i modelowanie predykcyjne,
• 2029–2030: pełna optymalizacja budżetu pod efektywność AI-assisted marketing.

3. Zainwestuj w dane first-party i pomiar

Bez tego wzrost wydatków na AI może skończyć się jedynie większą liczbą narzędzi, a nie większą efektywnością. Priorytety powinny obejmować:

• porządkowanie źródeł danych,
• spójne nazewnictwo i tracking,
• integrację CRM, analityki i platform mediowych,
• jasne KPI dla use case’ów AI.

4. Wybierz use case’y o szybkim ROI

Najczęściej są to:

• skalowanie kreacji reklamowych,
• automatyzacja e-mail i lifecycle marketingu,
• predykcja lead scoringu,
• automatyzacja raportowania i insightów,
• optymalizacja feedów produktowych i kampanii performance.

5. Zadbaj o governance i jakość

Im większy udział AI w budżecie, tym większe ryzyko błędów systemowych: halucynacji w treściach, błędnych rekomendacji, brand safety issues czy problemów z prywatnością. Firmy powinny zbudować zasady dotyczące:

• zatwierdzania treści,
• użycia danych klientów,
• kontroli jakości modeli i promptów,
• odpowiedzialności za decyzje automatyczne.

Analiza: kto skorzysta najbardziej na tym przesunięciu

Największymi beneficjentami wzrostu udziału AI do 40% będą firmy, które spełniają jednocześnie trzy warunki:

1. mają dużą skalę komunikacji lub rozbudowane portfolio produktów,
2. posiadają dane first-party i dojrzałą analitykę,
3. potrafią szybko testować i wdrażać zmiany.

Dlatego szczególnie mocno skorzystają:

• e-commerce,
• SaaS i firmy subskrypcyjne,
• retail i marketplace’y,
• finanse i ubezpieczenia,
• telekomy i firmy z dużą bazą klientów.

W tych sektorach AI może jednocześnie obniżać koszt pozyskania, zwiększać konwersję i poprawiać retencję — a właśnie taka kombinacja uzasadnia trwałe przesunięcie budżetu.

Najważniejsze liczby w jednym miejscu

• 25% do 40% — prognozowany wzrost udziału AI w budżetach marketingowych do 2030 roku.
• Marketing i sprzedaż — jeden z obszarów o najwyższym potencjale wartości generative AI według McKinsey.
• 2024 — rok wyraźnego skoku adopcji gen AI w organizacjach według badania McKinsey The state of AI in early 2024.

FAQ

Czy AI naprawdę zastąpi tradycyjny budżet marketingowy?

Nie. Bardziej prawdopodobny jest scenariusz, w którym AI przebuduje sposób wydawania pieniędzy: mniej środków pójdzie na pracę manualną i masową produkcję statycznych assetów, a więcej na automatyzację, dane, personalizację i optymalizację mediów.

Co oznacza 40% budżetu marketingowego „na AI”?

Najczęściej nie chodzi wyłącznie o abonamenty za narzędzia AI. To także wydatki na media zarządzane algorytmicznie, generowanie treści, modelowanie danych, systemy personalizacji i automatyczne workflow marketingowe.

Jakie firmy powinny reagować już teraz?

Praktycznie wszystkie, ale najszybciej powinny działać organizacje z wysokim wolumenem kampanii, dużą bazą klientów i rozproszonym marketing stackiem. To tam potencjał oszczędności i wzrostu jest najwyższy.

Od czego zacząć wdrożenie?

Od audytu procesów, danych i obecnych wydatków zależnych od AI. Dopiero potem warto planować nowe narzędzia, integracje i docelową roadmapę budżetową.

Wniosek dla zarządów i CMO

Jeśli prognoza McKinsey o wzroście udziału AI w budżetach marketingowych z 25% do 40% do 2030 roku się zmaterializuje, przewagę zyskają nie firmy z największą liczbą narzędzi, ale te, które już dziś zaczną traktować AI jako element architektury marketingu, a nie osobny eksperyment. Kluczowa będzie zdolność do łączenia danych, mediów, treści i automatyzacji w jeden spójny system wzrostu.

Jeśli chcesz ocenić, jaka część Twojego budżetu marketingowego już dziś jest zależna od AI i gdzie realnie można zwiększyć efektywność bez przepalania środków, zespół CCZ Group może pomóc w audycie, roadmapie i wdrożeniu priorytetowych use case’ów.

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.