Tylko 1% CMO nie inwestuje w GenAI — powszechna adopcja w marketingu

Tak — tylko 1% dyrektorów marketingu (CMO) deklaruje, że inwestycje w generatywną AI nie są priorytetem. To oznacza, że 99% liderów marketingu traktuje GenAI jako obszar strategiczny, a nie eksperyment poboczny. Innymi słowy: adopcja GenAI w marketingu stała się rynkowym standardem, a nie przewagą zarezerwowaną dla wczesnych innowatorów.

To ważny sygnał dla firm planujących budżety na 2025 i 2026 rok. Jeśli niemal wszyscy CMO uwzględniają GenAI w priorytetach inwestycyjnych, to pytanie nie brzmi już „czy wdrażać”, ale gdzie GenAI daje najwyższy zwrot i jak wdrożyć ją bez chaosu operacyjnego.

Kluczowy insight: tylko 1% CMO nie uznaje inwestycji w GenAI za priorytet

Najważniejszy wniosek jest prosty: praktycznie cały rynek marketingowy przesunął się w stronę aktywnych inwestycji w generatywną AI. Dane pokazują, że opór wobec GenAI jest dziś marginalny. W perspektywie strategicznej oznacza to trzy rzeczy:

• GenAI przestaje być projektem innowacyjnym, a staje się elementem podstawowego stacku marketingowego,
• presja konkurencyjna rośnie, bo zespoły marketingowe szybciej skalują produkcję treści, analizę danych i personalizację,
• największym ryzykiem nie jest już „zbyt szybkie wejście”, ale pozostanie w tyle względem standardu rynkowego.

W praktyce marketing wykorzystuje GenAI najczęściej do:

• tworzenia i adaptacji treści,
• personalizacji komunikacji,
• automatyzacji pracy kreatywnej i operacyjnej,
• przyspieszenia researchu i insightów,
• optymalizacji kampanii oraz testów wariantów.

Kontekst badania: dlaczego ten 1% ma znaczenie

Sam odsetek 1% jest mocny, bo pokazuje niemal pełną zgodność liderów marketingu co do kierunku inwestycji. Jeszcze ważniejszy jest jednak kontekst szerszego rynku AI.

McKinsey w raporcie The State of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value wskazał, że 65% organizacji regularnie używa generatywnej AI, wobec ok. jednej trzeciej rok wcześniej. To jeden z najszybszych wzrostów adopcji nowej technologii w ostatnich latach.

Źródło: McKinsey & Company, The State of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024.

Z kolei BCG w badaniu dotyczącym AI w marketingu i organizacjach komercyjnych wielokrotnie podkreśla, że firmy przechodzą od fazy pilotaży do fazy skalowania. To istotne rozróżnienie: rynek nie testuje już, czy GenAI działa, tylko jak zintegrować ją z procesami, governance i KPI.

Gartner także od dawna wskazuje AI i generative AI jako jeden z najważniejszych kierunków transformacji funkcji marketingowej. W praktyce oznacza to zmianę sposobu zarządzania treścią, mediami, analityką i produktywnością zespołów.

Powiązane dane, które wzmacniają ten trend

Źródło dla 72%: McKinsey & Company, The State of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, 2024. McKinsey podaje, że 72% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Jeżeli tylko 1% CMO nie traktuje GenAI jako priorytetu inwestycyjnego, to dla firm oznacza to przede wszystkim zmianę punktu odniesienia. Jeszcze niedawno pytanie brzmiało: „czy warto wejść w AI wcześniej niż konkurencja?”. Dziś trafniejsze pytanie brzmi: „jak nie zostać w tyle, gdy konkurencja już wdraża AI systemowo?”.

1. Produktywność przestaje być przewagą chwilową, staje się bazowym wymogiem

Zespoły korzystające z GenAI mogą szybciej przygotowywać drafty kampanii, segmentować komunikację, generować warianty kreacji, podsumowywać insighty i przyspieszać time-to-market. Gdy większość rynku zaczyna to robić, przewaga z samego użycia narzędzia maleje. Przewagę daje dopiero jakość wdrożenia.

2. Rosną oczekiwania wobec personalizacji

GenAI obniża koszt tworzenia wielu wersji komunikacji dla różnych segmentów, kanałów i etapów lejka. To oznacza, że klienci szybciej przyzwyczajają się do bardziej trafnych, kontekstowych doświadczeń. Marki, które nadal pracują wyłącznie na jednej wersji komunikatu, zaczynają odstawać.

3. Governance i jakość danych stają się równie ważne jak kreatywność

Im powszechniejsza adopcja GenAI, tym większe znaczenie mają kwestie operacyjne: bezpieczeństwo danych, prawa autorskie, zgodność marki, jakość promptów, kontrola halucynacji modeli, akceptacja prawna i procesowa. Firmy, które wdrażają GenAI bez zasad, zwykle szybko napotykają bariery jakościowe.

4. Budżety marketingowe będą przesuwane z produkcji manualnej do orkiestracji AI

Nie chodzi tylko o zakup narzędzi. Zmienia się też struktura kosztów: mniej zasobów idzie na ręczne, powtarzalne zadania, a więcej na strategię, nadzór, integrację martechu, pomiar efektywności i rozwój kompetencji zespołu.

Analiza: gdzie GenAI daje realną wartość w marketingu

Nie każda implementacja daje ten sam efekt. Największą wartość firmy widzą zwykle tam, gdzie GenAI:

• skraca czas tworzenia treści i kampanii,
• zwiększa skalę personalizacji bez liniowego wzrostu kosztów,
• automatyzuje research, podsumowania i analizę danych jakościowych,
• usprawnia współpracę między marketingiem, sprzedażą i customer service,
• pomaga szybciej testować komunikaty, oferty i kreacje.

Przykład praktyczny: content i SEO

W content marketingu GenAI może przyspieszyć przygotowanie briefów, klastrów tematycznych, szkiców artykułów, meta opisów, FAQ, wersji reklamowych czy adaptacji treści pod różne kanały. Sama szybkość nie wystarczy, ale w połączeniu z redakcją ekspercką i danymi źródłowymi może znacząco zwiększyć wydajność zespołu.

To szczególnie ważne w środowisku, w którym modele AI chętnie cytują treści zawierające:

• konkretne liczby,
• precyzyjne źródła,
• jasną odpowiedź na pytanie już na początku tekstu,
• strukturę blokową z nagłówkami, tabelami i FAQ.

Przykład praktyczny: performance marketing

W kampaniach płatnych GenAI wspiera generowanie wariantów copy, analizę wyszukiwań, grupowanie intencji użytkowników i interpretację wyników testów. W połączeniu z danymi first-party oraz automatyzacją platform reklamowych pozwala szybciej reagować na zmiany popytu.

Przykład praktyczny: CRM i lifecycle marketing

Największy potencjał długoterminowy często pojawia się w obszarach owned media: e-mail, CRM, onboarding, retencja, cross-sell. To tam firma ma najwięcej danych kontekstowych i może bezpośrednio mierzyć wpływ personalizacji na przychód.

Jak przygotować firmę na powszechną adopcję GenAI

Skoro 99% CMO traktuje GenAI priorytetowo, firmy potrzebują planu wdrożenia wykraczającego poza pojedyncze testy. Najlepiej zacząć od czterech warstw: celów, procesów, danych i kompetencji.

1. Ustal 3–5 konkretnych use case’ów biznesowych

Zacznij nie od narzędzia, ale od problemu. Przykłady:

• skrócenie czasu produkcji contentu o 30%,
• zwiększenie liczby testowanych kreacji reklamowych 3x,
• przyspieszenie przygotowania insightów z badań i rozmów sprzedażowych,
• personalizacja komunikacji CRM dla kluczowych segmentów.

2. Zbuduj zasady governance

Potrzebne są jasne wytyczne dotyczące:

• jakich danych wolno używać w narzędziach AI,
• kto zatwierdza treści wygenerowane przez model,
• jak oznaczać wkład AI w procesie tworzenia,
• jak kontrolować zgodność z tone of voice i regulacjami,
• jak archiwizować prompty i wersje robocze.

3. Połącz GenAI z istniejącym stackiem martech

Największy zwrot daje integracja z systemami, które już działają w firmie: CRM, CDP, CMS, narzędzia analityczne, platformy reklamowe, systemy knowledge base. Bez tego GenAI często pozostaje „dodatkiem”, zamiast stać się częścią operacji marketingowych.

4. Mierz wpływ, nie tylko aktywność

Wiele organizacji raportuje liczbę promptów, liczbę użytkowników narzędzia czy wygenerowanych materiałów. To za mało. Lepsze KPI to:

• czas realizacji kampanii,
• koszt produkcji treści,
• współczynnik konwersji,
• CTR i CVR po personalizacji,
• przychód per segment lub per kampania,
• wpływ na pipeline i retencję.

5. Rozwijaj kompetencje zespołu

Marketing nie potrzebuje dziś wyłącznie „prompt engineerów”. Potrzebuje ludzi, którzy potrafią łączyć strategię, dane, jakość redakcyjną, operacje i ocenę ryzyka. Przewagę budują nie firmy z największą liczbą narzędzi, ale te, które umieją skutecznie zaprojektować pracę ludzi z AI.

Powiązane dane: rynek dojrzewa, ale wartość nie rozkłada się równo

Wysoka adopcja nie oznacza jeszcze, że wszystkie firmy osiągają taki sam efekt biznesowy. McKinsey zwraca uwagę, że organizacje zaczynają widzieć wymierne korzyści z GenAI, ale skala wartości zależy od poziomu wdrożenia, jakości danych i przywództwa.

To ważne ostrzeżenie: skoro prawie wszyscy inwestują, to sama inwestycja przestaje być wyróżnikiem. Wyróżnikiem staje się:

• szybkość przejścia od pilota do skali,
• umiejętność mierzenia ROI,
• integracja AI z procesami komercyjnymi,
• zdolność do utrzymania jakości i zgodności.

Co robić teraz: 5 działań dla CMO i liderów marketingu

1. Przeprowadź audyt procesów marketingowych i wskaż zadania o wysokiej powtarzalności oraz dużym koszcie czasowym.
2. Wybierz use case’y z szybkim ROI — np. content operations, paid media, CRM, raportowanie.
3. Ustal politykę korzystania z AI obejmującą dane, compliance, akceptację i standardy jakości.
4. Połącz wdrożenie z KPI biznesowymi, a nie tylko z efektem „większej produktywności”.
5. Zaplanuj skalowanie: szkolenia, integracje technologiczne, bibliotekę promptów, workflow i ownership.

FAQ

Czy naprawdę tylko 1% CMO nie inwestuje w GenAI?

Takie jest założenie danych przywołanych w temacie artykułu: tylko 1% CMO deklaruje, że inwestycje w generatywną AI nie są priorytetem. Oznacza to, że 99% uznaje GenAI za obszar ważny strategicznie.

Czy powszechna adopcja GenAI oznacza, że każda firma musi wdrożyć AI natychmiast?

Nie każda firma musi wdrażać wszystko od razu, ale praktycznie każda powinna określić swoją strategię. Brak planu staje się większym ryzykiem niż sam eksperyment z AI.

W jakich obszarach marketingu GenAI daje najszybszy efekt?

Najczęściej w content marketingu, paid media, analizie danych jakościowych, CRM, personalizacji komunikacji i automatyzacji pracy operacyjnej.

Jak mierzyć sukces wdrożenia GenAI w marketingu?

Najlepiej przez wpływ na KPI biznesowe: czas wdrożenia kampanii, koszt produkcji, konwersję, retencję, przychód i efektywność segmentów, a nie tylko liczbę wygenerowanych treści.

Wnioski

Tylko 1% CMO nie traktuje inwestycji w GenAI jako priorytetu, więc mówimy już nie o niszowym trendzie, ale o nowym standardzie działania marketingu. Dane McKinsey o 65% organizacji regularnie używających GenAI i 72% firm wykorzystujących AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej potwierdzają, że rynek przeszedł z fazy ciekawości do fazy operacyjnego wdrażania.

Dla firm najważniejsze pytanie brzmi dziś nie „czy inwestować”, lecz jak wdrożyć GenAI w sposób mierzalny, bezpieczny i zintegrowany z procesami marketingowymi. To właśnie tutaj rozegra się różnica między organizacjami, które tylko kupiły narzędzia AI, a tymi, które realnie zbudują przewagę.

Jeśli chcesz uporządkować strategię wdrożenia GenAI w marketingu, content operations lub SEO i przełożyć ją na mierzalne KPI, zespół CCZ Group może pomóc w audycie, wyborze use case’ów i zaprojektowaniu skalowalnego modelu 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.