Ile procent producentów reklam używa AI?

W ciągu ostatnich 12 miesięcy 76% badanych firm zrealizowało przynajmniej jedną produkcję z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, wynika z raportu Stowarzyszenia Producentów Reklamowych.

Czy producenci reklam mają strategie wdrażania AI?

Nie — tylko 13% przedsiębiorstw ma formalną strategię, politykę wewnętrzną lub oficjalne stanowisko dotyczące AI. Pozostałe 87% wykorzystuje technologię głównie w pojedynczych projektach bez jasnych zasad.

Do czego branża chętnie używa AI w reklamach?

Najchętniej do generowania teł i krajobrazów (79% akceptacji), obiektów nieożywionych (64%), a najrzadziej do tworzenia twarzy, ciała i głosu aktorów (zaledwie 16% akceptacji).

Jakie są główne bariery w wdrażaniu AI w produkcji reklam?

Przede wszystkim kwestie prawne (92% wskazań), trudności z interpretacją regulacji, brak wspólnych standardów rynkowych, niekorzystne warunki licencyjne od dostawców AI oraz braki w zapisach umownych.

Czy AI obniża koszty produkcji reklam?

AI nie zmniejsza całkowitych wydatków — zmienia tylko ich strukturę. Koszty maleją w preprodukcji i produkcji, ale rosną w nadzorze producenckim, postprodukcji, kontroli jakości i zarządzaniu prawami.

AI w produkcji reklam: standardy wciąż brakuje

76% producentów reklam używa AI, ale tylko 13% ma strategie jego wdrażania. Raport SPR pokazuje, jak branża zmienia się szybciej niż przepisy i standardy.

Sztuczna inteligencja zmienia sposób produkcji reklam szybciej niż branża zdąża wypracować wspólne standardy i procedury jej wykorzystania. Raport Stowarzyszenia Producentów Reklamowych (SPR) z kwietnia 2026 roku ujawnia głęboką przepaść między adopcją technologii a gotowością organizacyjną: 76% producentów reklam wdrożyło AI w ostatnich 12 miesiącach, ale aż 87% robi to bez formalnej strategii lub polityki wewnętrznej.

Trzy modele produkcji — równoległa ewolucja, nie zastępowanie

Raport identyfikuje trzy odrębne podejścia do produkcji reklam, które funkcjonują jednocześnie na rynku. Nie są to kolejne etapy rozwoju, lecz równoległe strategie dostosowane do różnych typów kampanii i potrzeb klientów.

Model produkcji	Odsetek respondentów	Charakterystyka
Hybrydowy (AI + tradycyjne metody)	53%	Dominujący sposób pracy, łączący sztuczną inteligencję z klasycznymi technikami
Klasyczny (bez AI)	34%	Tradycyjne podejście, pełna rezygnacja z narzędzi AI
Pełne AI	13%	Produkcja oparta wyłącznie na sztucznej inteligencji

Model hybrydowy przeważa, bo odpowiada rzeczywistości rynkowej: różne kampanie wymagają różnych podejść. Kampanie hero (główne kampanie komunikacyjne marki) wymagają tradycyjnego zdjęcia — 88% respondentów uważa, że AI powinno tu pełnić funkcję wsparcia, a nie zastępstwa. Natomiast w prostych materiałach digitalowych, social mediach i działaniach performance (ukierunkowanych na konkretny wynik sprzedażowy) AI akceptuje 77% branży.

Gdzie AI jest mile widziane, a gdzie budzi obawy?

Akceptacja technologii zależy w dużej mierze od typu zawartości. Branża wykazuje wyraźną hierarchię zaufania:

Wysokie zaufanie do AI:

Generowanie teł i krajobrazów: 79% akceptacji
Obiekty nieożywione: 64% akceptacji

Niskie zaufanie do AI:

Twarze, ciała i głosy aktorów: zaledwie 16% akceptacji

Różnica jest znacząca. Producenci obawiają się, że sztuczna inteligencja generująca człowieka może naruszyć prawa wizerunkowe, doprowadzić do nieautentyczności komunikatu lub wejść w konflikt z przepisami dotyczącymi ujawniania deepfake’ów. Z kolei krajobraz czy przedmiot to zawartość, którą można łatwo kontrolować i która nie budzi takich wątpliwości etycznych.

Koszty produkcji: zmiana struktury, nie obniżka

Jednym z mitów wokół AI jest założenie, że automatycznie obniża koszty. Raport pokazuje, że rzeczywistość jest bardziej złożona. Sztuczna inteligencja zmienia strukturę wydatków, a nie ich całkowitą sumę.

Gdzie koszty maleją:

Preprodukcja
Produkcja (nakręcanie, fotografia)

Gdzie koszty rosną:

Nadzór producencki (wymagany, by sprawdzić jakość AI)
Postprodukcja (edycja, korekty)
Kontrola jakości
Zarządzanie prawami (licencje, zgody na użycie)

To oznacza, że producenci nie mogą automatycznie obniżyć wyceny projektów opartych na AI. Choć 75% respondentów nadal bierze pod uwagę złożoność techniczną, a 63% czas pracy, struktura kosztów uległa zmianie. Producent, który zaoszczędzi na operatorze kamery, musi wyłożyć więcej na eksperta, który sprawdzi, czy AI nie popełniło błędów, i na prawnika, który wyjaśni, czy można legalnie użyć wygenerowanego materiału.

Największa bariera: chaos prawny i brak standardów

Najpoważniejszą przeszkodą dla branży nie są ograniczenia techniczne, lecz otoczenie regulacyjne. Aż 92% respondentów wskazuje kwestie prawne jako główną barierę. Ale problem nie ogranicza się do samych przepisów — to także:

Trudności w interpretacji istniejących regulacji
Brak wspólnych standardów rynkowych
Niekorzystne warunki licencyjne narzucane przez dostawców narzędzi AI
Braki w zapisach umownych między agencjami, producentami a klientami

Branża czeka na jasne wytyczne: czy można używać AI do generowania twarzy? Jak ujawniać, że materiał jest sztuczny? Kto odpowiada za naruszenie praw autorskich, jeśli AI przeanalizowała dane treningowe bez zgody? Te pytania pozostają otwarte.

Co to oznacza dla branży?

Raport Stowarzyszenia Producentów Reklamowych pokazuje, że polska branża reklamowa znajduje się w fazie eksperymentacji, a nie stabilizacji. Sztuczna inteligencja jest już narzędziem codziennym (76% firm), ale jej wykorzystanie jest chaotyczne i niestandardowe (87% bez strategii).

Dla producentów to oznacza, że teraz jest moment, aby wypracować wspólne zasady, zanim chaos prawny i brak standardów staną się problemem biznesowym. Dla klientów — że ceny nie spadną, bo oszczędności w produkcji przesuwają się na kontrolę i zarządzanie prawami. Dla całej branży — że przyszłość to nie pełna automatyzacja, lecz inteligentna hybrydyzacja, gdzie AI wspiera człowieka, a nie go zastępuje.

Najpilniejsze zadanie na kolejne 12 miesięcy to nie doskonalenie algorytmów, lecz opracowanie wspólnych standardów, jasnych wytycznych prawnych i przejrzystych warunków licencyjnych. Bez tego, nawet najlepsze narzędzie AI będzie dla branży źródłem niepewności, a nie wzrostu.