AI w marketingu: jak nie zastąpić pracowników, tylko ich wzmocnić

Marketerzy, którzy opanują sztuczną inteligencję, zastąpią tych, którzy jej nie wykorzystują — to kluczowy wniosek z wywiadu z Tomaszem Gadźskim, Business & AI Transformation Director w MediaPlus. Nie chodzi o zastępowanie ludzi przez maszyny, ale o zmianę kompetencji i sposobu pracy w marketingu.

Dlaczego AI w marketingu naprawdę się nie skaluje?

Wdrażanie AI w branży marketingowej stoi w obliczu paradoksu: wszyscy czują, że muszą z niej korzystać, ale niewielu wie, jak robić to efektywnie. Tomasz Gadziński wskazuje, że problem nie leży w samej technologii, ale w jej implementacji.

Dziś agencje marketingowe działają w znacznie bardziej skomplikowanym ekosystemie niż dwie dekady temu. Zamiast prostego modelu kupowania mediów i zarabiania na prowizji, mamy setki specjalistów w agencjach, rozbudowane zespoły po stronie klientów oraz niezliczone kanały komunikacji. Pojedyncza kampania wymaga koordynacji wielu ekspertów, a jednocześnie presja na szybkie rezultaty (kwartalne, miesięczne plany) często przegrywa z długoterminowym budowaniem marki.

W ten chaos wchodzi AI, przyspieszając wszystko jeszcze bardziej. Jednak bez konkretnego planu, uzasadnienia biznesowego i jasnych celów, technologia staje się kolejnym gadżetem, a nie narzędziem transformacyjnym.

Testowanie vs. skalowanie: gdzie jest różnica?

Majorność firm w marketingu nie buduje własnej infrastruktury AI — opierają się na rozwiązaniach dostarczanych przez zewnętrznych dostawców. To oznacza, że różnica między liderami a resztą branży polega nie na posiadaniu AI, ale na sposobie jej użycia.

Testowanie AI to zwykle eksperymentowanie z pojedynczymi narzędziami: generatory tekstu, analizy danych, automatyzacja raportów. Mogą być przydatne, ale nie zmieniają organizacji. Skalowanie zaczyna się wtedy, gdy firma wie, jakie konkretne decyzje biznesowe chce podejmować lepiej i szybciej dzięki technologii.

Różnica polega na systemowym podejściu. Zamiast wdrażać wszystko, co jest modne, trzeba:

1. Zdiagnozować stan organizacji — jakie ma dane, procesy, kompetencje i cele
2. Wybrać rozwiązania dopasowane do etapu rozwoju — nie każda firma potrzebuje zaawansowanej automatyzacji
3. Zmierzyć rzeczywisty wpływ — na decyzje biznesowe, a nie tylko na czas pracy

Dane: fundament, który często ignorujemy

Jednym z największych blokerów efektywnego wdrażania AI w marketingu są dane. Teoretycznie każda firma je ma, ale praktyka pokazuje coś innego.

Dane muszą być:

• Dobrej jakości — prawidłowo opisane i spójne
• Dostępne — nie rozproszone w silosach organizacyjnych
• Porównywalne — aby narzędzie mogło na ich podstawie podejmować decyzje

Jeśli dane nie spełniają tych warunków, nawet najlepsze narzędo AI nie da sensownych rekomendacji. Konsekwencją są złe decyzje o alokacji budżetu, nietrafione segmenty odbiorców i komunikacja, która nie odpowiada na rzeczywisty problem.

Często klienci chcą pracować na zaawansowanych rozwiązaniach, ale najpierw trzeba uporządkować podstawy: strukturę danych, procesy i sposób mierzenia efektów.

Co blokuje przejście od testów do skali?

Tomasz Gadziński wskazuje cztery główne bariery:

Bariera	Problem	Rozwiązanie
Ludzie	Opór przed zmianą, brak zaufania do technologii	Pokazanie konkretnych korzyści dla pracowników, nie tylko dla firmy
Kompetencje	Technologia w rękach kilku specjalistów, reszta pracuje po staremu	Budowanie bazowej wiedzy wśród wielu osób (np. poprzez partnerstwo z Campus AI)
Budżet	Wysokie koszty wdrożenia zaawansowanych rozwiązań	Jasne wykazanie ROI i wartości — klienci płacą więcej za rzeczywiste efekty
Procesy	Brak systemowego podejścia, testowanie zamiast skalowania	Diagnoza przed wdrożeniem, nie narzędzie na początek

Paradoks automatyzacji dla agencji

Automatyzacja w marketingu niesie ze sobą paradoks, szczególnie dla agencji. Jeśli klient widzi, że coś można zrobić trzy razy szybciej lub mniejszym zespołem, może oczekiwać, że zapłaci trzy razy mniej. To zagrażałoby rentowności agencji.

Rozwiązaniem jest zmiana sposobu myślenia o wartości. Zamiast mierzyć tylko czas, trzeba pokazać:

• Wyższą jakość decyzji — AI pomaga analizować dane szybciej i bardziej kompleksowo
• Skrócenie drogi do insightu — od danych do decyzji biznesowej
• Wzrost skuteczności kampanii — lepsze segmentowanie, trafniejsza komunikacja
• Obniżenie kosztu konwersji — efektywniejsza alokacja budżetu
• Lepszy ROI dla klienta — rzeczywisty zwrot z inwestycji w marketing

Co to oznacza dla marketerów?

AI w marketingu nie jest zagrożeniem dla zawodu — jest szansą na ewolucję. Marketerzy, którzy nauczą się efektywnie korzystać z technologii, będą bardziej wartościowi niż ci, którzy jej ignorują. Jednocześnie zmieni się zestaw wymaganych kompetencji: mniej rutynowych zadań, więcej pracy koncepcyjnej, strategicznej i relacyjnej.

Kluczem do sukcesu nie jest posiadanie najnowszych narzędzi, ale:

1. Zrozumienie, jakie problemy biznesowe chcemy rozwiązać
2. Zapewnienie dobrej jakości danych
3. Budowanie kompetencji w całej organizacji
4. Mierzenie rzeczywistego wpływu na decyzje i wyniki
5. Ciągłe dostosowywanie procesów do możliwości technologii

AI zmienia marketing, ale nie zastępuje ludzi — zmienia ich rolę. Ci, którzy się do tego przystosują, będą liderami branży w kolejnej dekadzie.