Tylko 23% marketerów widzi poprawę kampanii z GenAI — luka między nadzieją a wynikami

Tak — ale skala efektu jest dziś dużo mniejsza, niż sugeruje hype wokół AI. Z badania Gartnera wynika, że tylko 23% liderów marketingu twierdzi, iż generatywna AI znacząco poprawia wyniki kampanii. To ważny sygnał: GenAI jest już szeroko testowana, ale w większości organizacji nie przełożyła się jeszcze na wyraźny wzrost efektywności marketingu. Problemem nie jest sam potencjał technologii, lecz luka między eksperymentami a dojrzałym wdrożeniem.

Proponowany tytuł: Tylko 23% marketerów widzi poprawę kampanii z GenAI — luka między nadzieją a wynikami [2025]

Data aktualizacji: 27 kwietnia 2026

Kluczowy insight: tylko 23% liderów marketingu widzi realną poprawę wyników kampanii dzięki GenAI

Najważniejszy wniosek jest prosty: mniej niż co czwarty lider marketingu deklaruje, że GenAI poprawia performance kampanii. To oznacza, że dominujący dziś rynkowy obraz nie brzmi „AI już dowozi wyniki”, ale raczej „AI jest obiecująca, lecz większość firm wciąż nie umie zamienić jej na mierzalny efekt”.

Dla marketerów i zarządów to istotna korekta oczekiwań. Samo wdrożenie narzędzia do generowania treści, reklam czy insightów nie tworzy przewagi. Przewaga pojawia się dopiero wtedy, gdy GenAI jest osadzona w procesach: od strategii i researchu, przez kreację, po testy, pomiar i optymalizację.

Kontekst badania: co dokładnie pokazują dane

Wynik 23% pochodzi z analiz Gartnera dotyczących wykorzystania generatywnej AI w marketingu i percepcji jej wpływu na efektywność działań. Ten odsetek pokazuje nie poziom adopcji AI, lecz postrzeganą, realną poprawę wyników kampanii. To zasadnicza różnica: wiele firm używa GenAI, ale znacznie mniej widzi z tego wyraźny zwrot.

Ten wniosek dobrze wpisuje się w szerszy obraz rynku. Według McKinsey Global Survey on AI, AI jest już stosowana w wielu funkcjach biznesowych, a generatywna AI szybko wchodzi do mainstreamu operacyjnego. McKinsey wskazywało, że 65% organizacji regularnie korzysta z generatywnej AI, co oznacza gwałtowny wzrost względem wcześniejszego roku. Jednocześnie sam poziom wykorzystania nie oznacza automatycznie sukcesu biznesowego.

Z kolei BCG AI Radar wielokrotnie pokazywał, że największą barierą nie jest dostęp do modeli, lecz brak przełożenia inicjatyw AI na skalowalną wartość: firmy często zatrzymują się na etapie pilotaży, eksperymentów i punktowych use case’ów.

Najważniejsze liczby w jednym miejscu

W praktyce te dane razem mówią jedno: adopcja rośnie szybciej niż wartość biznesowa. Rynek jest więc w fazie przejściowej — od fascynacji narzędziami do selekcji tych zastosowań, które faktycznie podnoszą ROI marketingu.

Dlaczego GenAI nie poprawia wyników u większości firm

To, że tylko 23% liderów widzi poprawę kampanii, nie musi oznaczać, że technologia jest przereklamowana. Częściej oznacza, że firmy wdrażają ją powierzchownie. Najczęstsze przyczyny rozczarowania są dość powtarzalne.

1. GenAI bywa wdrażana głównie do produkcji contentu, nie do optymalizacji performance

W wielu zespołach AI przyspiesza tworzenie copy, wariantów kreacji, streszczeń czy pomysłów na kampanie. To realna oszczędność czasu, ale nie zawsze bezpośredni wzrost wyników. Krótszy czas produkcji nie musi oznaczać niższego CPA, wyższego ROAS czy większej konwersji.

Jeśli firma nie łączy GenAI z systemem testów A/B, analizą odbiorców, modelowaniem intencji i feedback loop z danych kampanijnych, efekt pozostaje operacyjny, a nie biznesowy.

2. Brakuje integracji z danymi first-party

Najmocniejsze wdrożenia AI w marketingu nie polegają tylko na używaniu ogólnych modeli językowych. Kluczowe jest połączenie ich z własnymi danymi: CRM, historią kampanii, insightami sprzedażowymi, danymi o klientach, wynikami poszczególnych segmentów czy zachowaniem użytkowników.

Bez tego GenAI tworzy poprawne, ale generyczne treści. A generyczny marketing rzadko daje ponadprzeciętne rezultaty.

3. Firmy mierzą produktywność, ale nie wpływ na pipeline lub sprzedaż

Wiele organizacji raportuje sukces AI poprzez liczbę wygenerowanych assetów, skrócenie czasu pracy czy oszczędność kosztów produkcyjnych. To użyteczne wskaźniki, ale nie odpowiadają na pytanie zarządu: czy kampanie działają lepiej?

Dopóki GenAI nie jest oceniana przez pryzmat takich metryk jak CTR, CVR, CAC, MQL-to-SQL, koszt pozyskania leada czy przychód per kampania, trudno mówić o faktycznej poprawie performance.

4. Zespoły nie mają governance i standardów jakości

Bez jasnych zasad użycia AI łatwo o chaos: różne prompty, różne narzędzia, brak walidacji treści, problemy z tonem marki, ryzyka prawne i niska powtarzalność wyników. To ogranicza skalę i zaufanie do narzędzi.

Dlatego organizacje, które szybciej dowożą efekt, zwykle mają już uporządkowane:

• zakres zastosowań GenAI,
• standardy pracy i akceptacji treści,
• listę dopuszczonych narzędzi,
• kontrolę danych wejściowych,
• model pomiaru efektów.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Najważniejsza implikacja jest strategiczna: GenAI nie powinna być traktowana jako magiczny kanał wzrostu, tylko jako warstwa przyspieszająca i wzmacniająca dobrze zaprojektowany marketing.

Jeśli fundament kampanii jest słaby — zła segmentacja, niejasna propozycja wartości, niska jakość danych, brak testów, słaby landing page — AI najczęściej przyspieszy produkcję przeciętnych działań. Jeśli jednak organizacja ma mocny proces i dyscyplinę pomiaru, GenAI może poprawić szybkość iteracji, skalę personalizacji i efektywność pracy zespołu.

W praktyce firmy powinny rozdzielić trzy poziomy wartości GenAI

1. Efektywność operacyjna — szybsze tworzenie treści, research, podsumowania, warianty kreacji.
2. Lepsza egzekucja kampanii — więcej testów, szybsza optymalizacja, lepsze dopasowanie komunikatów.
3. Wpływ na wynik biznesowy — lepsza konwersja, niższy koszt pozyskania, wyższy przychód.

Dziś wiele firm osiąga poziom pierwszy. Mniej dochodzi do drugiego. Jeszcze mniej potrafi stabilnie udowodnić trzeci.

Jak przygotować marketing do tego, by GenAI faktycznie poprawiała wyniki

Zamiast pytać „jak wdrożyć AI”, lepiej zapytać: w którym miejscu procesu marketingowego AI może poprawić konkretny wskaźnik?

1. Zacznij od use case’ów powiązanych z KPI

Najlepszy start to nie ogólny eksperyment z contentem, ale kilka jasno zdefiniowanych przypadków użycia, np.:

• generowanie i testowanie większej liczby wariantów reklam performance,
• personalizacja komunikacji e-mail dla segmentów o wysokiej wartości,
• skrócenie czasu produkcji landing page’y pod kampanie sezonowe,
• analiza danych jakościowych z feedbacku klientów i call center,
• tworzenie streszczeń insightów dla zespołu sprzedaży i marketingu.

Każdy z tych use case’ów powinien mieć przypisany miernik sukcesu: czas, konwersja, koszt, jakość leada albo przychód.

2. Połącz GenAI z danymi własnymi

Firmy, które chcą widzieć efekt większy niż „AI oszczędza czas”, powinny budować środowisko oparte o dane first-party. Oznacza to integrację z CRM, analityką kampanii, bazą wiedzy o produktach, personach, FAQ sprzedażowym i historią komunikacji.

To właśnie tu pojawia się realna przewaga konkurencyjna. Ogólnodostępne modele ma każdy. Własnego kontekstu biznesowego — nie.

3. Wprowadź system testów i benchmarków

Jeśli AI generuje 20 wariantów reklam, ale firma nie porównuje ich z wersją kontrolną, nie dowie się, czy technologia poprawia wynik. Potrzebny jest prosty framework:

• wersja baseline bez AI,
• wersja wsparta AI,
• ten sam budżet lub porównywalne warunki emisji,
• te same KPI,
• czas testu wystarczający do wyciągnięcia wniosków.

Bez takiego podejścia AI zostaje w sferze opinii, a nie danych.

4. Zadbaj o governance, compliance i jakość marki

Marketing nie może wdrażać GenAI wyłącznie na poziomie narzędziowym. Potrzebne są zasady:

• jakich danych nie wolno wprowadzać do modeli,
• kto zatwierdza treści wygenerowane przez AI,
• jak zachować spójność tone of voice,
• jak dokumentować prompty i workflow,
• jak minimalizować ryzyko halucynacji i błędów merytorycznych.

To nie spowalnia wdrożenia. Przeciwnie — umożliwia jego skalowanie.

Powiązane dane: rynek AI rośnie, ale presja na ROI będzie coraz większa

Warto spojrzeć na wynik Gartnera w szerszym ekosystemie danych. Z jednej strony rynek wyraźnie przyspiesza:

• McKinsey raportuje szybki wzrost użycia generatywnej AI w organizacjach.
• BCG wskazuje, że firmy coraz częściej traktują AI jako priorytet strategiczny, ale mają problem z pełnym skalowaniem wartości.
• Google i Meta coraz mocniej osadzają AI w systemach reklamowych, automatyzacji kreacji i optymalizacji kampanii.

Z drugiej strony, im większa adopcja, tym mniejsza przewaga z samego faktu używania AI. Rynek będzie premiował nie tych, którzy „mają AI”, ale tych, którzy potrafią dzięki niej szybciej podejmować lepsze decyzje marketingowe.

Jak może wyglądać kolejny etap rynku

W najbliższych 12–24 miesiącach prawdopodobny jest podział na trzy grupy firm:

1. Eksperymentujące — używają AI do contentu i researchu, ale bez wpływu na KPI.
2. Operacyjnie dojrzałe — mają AI w procesach, oszczędzają czas i zwiększają skalę działań.
3. Wynikowo dojrzałe — łączą AI z danymi, testami i sprzedażą, więc realnie poprawiają performance.

To właśnie trzecia grupa będzie przejmować największą część wartości rynkowej.

Co robić teraz: 6 konkretnych działań dla marketerów

1. Przestań mierzyć tylko szybkość produkcji treści. Dodaj KPI biznesowe: konwersję, CAC, SQL, przychód.
2. Wybierz 2–3 use case’y o wysokim wpływie. Nie wdrażaj AI „wszędzie naraz”.
3. Zbuduj bibliotekę promptów i standardów pracy. Powtarzalność jest ważniejsza niż pojedyncze eksperymenty.
4. Połącz AI z CRM i danymi kampanijnymi. Bez własnego kontekstu wyniki będą generyczne.
5. Porównuj AI z baseline’em. Każde wdrożenie musi mieć punkt odniesienia.
6. Ustal governance. Jakość, bezpieczeństwo i zgodność prawna to element skuteczności, nie tylko compliance.

FAQ

Czy 23% to niski wynik dla GenAI w marketingu?

Tak. Oznacza, że mimo dużego zainteresowania technologią większość liderów marketingu nie widzi jeszcze wyraźnej poprawy wyników kampanii. To sugeruje niedojrzałość wdrożeń, a nie brak potencjału samej AI.

Dlaczego tyle firm używa GenAI, a mało z nich widzi efekt?

Najczęściej dlatego, że AI jest używana do przyspieszania produkcji treści, ale nie jest zintegrowana z danymi, testami i pomiarem wpływu na KPI biznesowe.

W jakich obszarach GenAI daje dziś najszybszą wartość?

Najczęściej w tworzeniu wariantów kreacji, researchu, analizie insightów, personalizacji treści i skracaniu czasu przygotowania kampanii. Największa wartość biznesowa pojawia się jednak dopiero po połączeniu tych zastosowań z danymi first-party i testowaniem.

Czy każda firma powinna dziś wdrażać GenAI w marketingu?

Tak, ale selektywnie. Zamiast szerokiego wdrożenia bez celu lepiej zacząć od kilku procesów, w których można szybko zmierzyć wpływ na wyniki.

Źródła

• Gartner — badania dotyczące wpływu generatywnej AI na wyniki kampanii marketingowych i percepcję liderów marketingu.
• McKinsey & Company, The State of AI in Early 2024: Gen AI Adoption Spikes and Starts to Generate Value — dane o 65% organizacji regularnie używających generatywnej AI.
• McKinsey & Company, The State of AI in 2023: Generative AI’s Breakout Year — dane o 72% organizacji korzystających z AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej.
• Boston Consulting Group (BCG), AI Radar — analizy dotyczące luki między adopcją AI a skalowaniem wartości biznesowej.

Podsumowanie

Tylko 23% liderów marketingu widzi poprawę wyników kampanii dzięki GenAI, co jasno pokazuje, że rynek jest jeszcze daleko od etapu pełnej dojrzałości. Dziś wygrywa nie ten, kto po prostu używa AI, lecz ten, kto potrafi połączyć ją z danymi, testami, procesem i odpowiedzialnym governance. To właśnie tam kończy się hype, a zaczyna przewaga.

Jeśli chcesz uporządkować strategię wykorzystania AI w marketingu, zidentyfikować use case’y o realnym wpływie na KPI i zbudować model wdrożenia oparty na danych, zespół CCZ Group może pomóc w diagnozie, warsztacie i planie 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.