AI przestała być ciekawostką. Dziś realnie wpływa na tempo pracy, strukturę zespołów i sposób podejmowania decyzji w marketingu. Dla jednych to asystent przyspieszający research i tworzenie treści, dla innych – silnik przebudowujący całe procesy. Gdzie kończy się szybkie „wow”, a zaczyna realna przewaga? Liderzy marek i firm opowiadają, jak naprawdę pracują z AI – bez hype’u, za to z biznesowym celem.
Michał Samojlik, CEO Autentika
Nie patrzę na AI tylko z perspektywy jednego działu marketingu – buduję produkty i pracuję z różnymi firmami. W e-commerce i mediach widzę ten sam wzór: największy efekt nie bierze się z “używania AI”, tylko z przeprojektowania powtarzalnych procesów pracy.
Asystenckie zastosowania są świetne na start, bo dają szybkie wow. Największy efekt pojawia się dopiero wtedy, gdy AI skraca czas realizacji zadań, zwiększa tempo produkcji albo obniża koszt powtarzalnej pracy. To wymaga podejścia “od wejścia do wyniku”: od briefu lub danych, po rezultat, który faktycznie trafia do klienta, kampanii albo zespołu.
Najczęstsza pułapka, którą widzę, to budowanie “czarnych skrzynek”. Wrzucamy input, coś wypada na końcu i cieszymy się wynikiem – do pierwszej wpadki. A potem nikt nie umie powiedzieć, dlaczego wyszło tak, a nie inaczej, i jak to bezpiecznie powtórzyć. Do tego dochodzi brak właściciela procesu: jest narzędzie, są testy, ale nie ma jasnych zasad, gdzie AI może działać samodzielnie, a gdzie wymagana jest weryfikacja człowieka.
Dlatego najlepsze wdrożenia mają prostą regułę: AI przyspiesza, ale fachowiec zostaje kontrolerem jakości i właścicielem standardu. Recenzuje efekty, wyłapuje błędy, poprawia nie tylko wynik, ale też sam proces, żeby z każdym tygodniem działał lepiej. Widać to choćby w dwóch projektach, które budujemy: Flipatic skraca powtarzalną pracę nad wideo z treści, a Upsellic przyspiesza obsługę klienta w e-commerce dzięki temu, że działa na pełnym kontekście oferty i zamówień.
Jeśli miałbym dać jedną radę na 2026: nie zaczynaj od narzędzia. Weź jeden proces, który naprawdę boli zespół co tydzień, zdefiniuj jak mierzysz efekt: czas, koszt i jakość, ustaw zasady kontroli, i dopiero wtedy wpinaj AI. To nie jest czas na kolejne “sprytne triki”. To jest czas na budowanie przewagi przez procesy, które da się powtarzać i skalować.
Beata Lewandowska, CEO, ITBC Communication
Do wykorzystywania narzędzi AI staram się podchodzić bardzo pragmatycznie. Jako do rozwiązań, które ułatwiają codzienną pracę i usprawniają pracę zespołów. Najlepiej sprawdzają się w obszarach powtarzalnych i czasochłonnych, takich jak research, porządkowanie informacji, wstępne analizy czy pierwsze wersje tekstów. Dzięki temu zespół może skupić się na tym, co ma największą wartość – na strategii, kreatywności i budowaniu relacji z klientami.
Dla mnie największą siłą AI jest tempo pracy. Możliwość szybkiego przejrzenia dużej liczby danych, wychwycenia trendów czy zebrania wniosków w kilka minut, robi ogromną różnicę w realiach, w których kampanie są coraz bardziej złożone, a decyzje trzeba podejmować szybko.
Jednocześnie nie mam złudzeń: żadna technologia nie zastąpi doświadczenia, intuicji i odpowiedzialności za rekomendowane działania dla klientów. AI może podsunąć pomysł, uporządkować myśli, zainspirować – ale to człowiek odpowiada za kierunek i sens komunikacji. W efekcie AI stało się dla mnie czymś w rodzaju asystenta w tle – przyspiesza, porządkuje i odciąża, ale nie zabiera tego, co w marketingu i PR najważniejsze: ludzkiego spojrzenia, relacji i odpowiedzialnych decyzji.
Robert Stolarczyk, CEO Data Octopus
Personalnie AI wspiera mnie dziś w większości zadań zarówno prywatnych, jak i zawodowych. To, o czym staram się pamiętać i o czym przypominamy klientom Data Octopus, to fakt, że poza dobrym promptem kluczowe są dobre dane. Wynik pracy AI będzie tak dobry, jak te dwa elementy, i jeśli wpuścimy do modelu niewłaściwe dane lub niewystarczający kontekst, to próżno liczyć na efektywny rezultat. Do moich ulubionych narzędzi należy Notebook LM.
To darmowe narzędzie, które jest, moim zdaniem, game changerem, jeśli chodzi o pracę z materiałami ze ściśle określonych źródeł.
Przewaga Notebook LM polega na tym, że kontrolujemy, na jakich źródłach — czy to adresach URL, wideo z YouTube’a czy dokumentach w dowolnej formie — ma bazować. Dodatkowo mamy masę możliwości egzekucji powstałej treści, czy to w formie automatycznie generowanego podcastu (także po polsku!), animacji, mapy myśli, a nawet fiszek do nauki. Jeśli chcesz szybko zbudować sobie bazę wiedzy nakarmioną określonymi źródłami, otrzymać skrót dłuższego materiału z YT, szybciej się uczyć – to Notebook LM sprawdzi się świetnie. Poza nim, z mniej popularnych narzędzi, polecam Napkin AI, który bardzo szybko zmienia dowolną treść w edytowalny wykres, schemat czy infografikę.
Iwona Kruk, Rzeczniczka Prasowa Uber CEE
Dla wielu osób i organizacji sztuczna inteligencja stała się codziennym towarzyszem pracy – naturalnym wsparciem w researchu, analizie informacji czy tworzeniu notatek ze spotkań online. Jak każde narzędzie, wymaga jednak uważnego i odpowiedzialnego podejścia. Efekty jej pracy zawsze powinny być weryfikowane, bo choć AI przyspiesza działania, nie jest w stanie zastąpić ludzkiej oceny.
AI ma ogromny potencjał jako narzędzie usprawniające procesy, skracające czas realizacji zadań i pozwalające zespołom skupić się na działaniach o większej wartości strategicznej. Dlatego oczywiście rozwijamy je także w firmie Uber.
Na poziomie organizacyjnym testujemy obecnie rozwiązania oparte na agentach AI, m.in. w obszarach operacyjnych i analitycznych. Narzędzia te są personalizowane pod potrzeby zespołów – sprawdzamy różne konfiguracje, uczymy się, jak zadawać właściwe pytania i jak integrować sztuczną inteligencję z istniejącymi procesami. Projekty pilotażowe pozwalają nam jasno ocenić, gdzie automatyzacja realnie zwiększa efektywność, a gdzie kluczowa pozostaje ludzka wiedza, doświadczenie i kontekst.
Kluczowym elementem wszystkich wdrożeń jest fact checking. Każdy materiał, insight czy rekomendacja generowana lub wspierana przez AI podlega weryfikacji przez specjalistów z danego obszaru.
W mojej osobistej pracy AI pełni przede wszystkim rolę inteligentnego asystenta – pomaga skracać czas potrzebny na research, porządkowanie informacji i wstępne przygotowanie treści. Dużym wsparciem są również automatyczne notatki ze spotkań, które – choć wymagają korekty – znacząco przyspieszają porządkowanie informacji i dalszą pracę.
AI to wartościowe narzędzie, które największą wartość przynosi tam, gdzie jest traktowana jako wsparcie. Choć przyspiesza pracę, musi pozostawać pod świadomą kontrolą człowieka, ponieważ wiarygodność i precyzja to absolutny priorytet.
Anna Staszyńska, Head of Marketing w Motorola Mobility Polska
Dziś wykorzystuję AI głównie jako wsparcie asystenckie – narzędzie, które pomaga mi szybciej porządkować informacje i lepiej zarządzać czasem. Nie traktuję go jako rozwiązania podejmującego za mnie decyzje ani automatyzującego procesy zarządcze.
Najczęściej korzystam z Copilota jako filtra ważności w duchu „less noise, more signal”. Dzięki pełnej integracji z ekosystemem Microsoftu mogę zacząć dzień od podsumowania nieprzeczytanych maili i od razu wiem, czy pojawiło się coś krytycznego, bez przeglądania całej skrzynki. ChatGPT wykorzystuję wtedy, gdy kluczowy jest czas – przy szybkim researchu, wsparciu w tworzeniu treści do social mediów czy tłumaczeniach na Business English.
Traktuję go jako narzędzie przygotowujące bazę; decyzje, kontekst i finalny kształt treści zawsze pozostają po mojej stronie.
Zespołowo korzystamy z Teams Facilitator, który tworzy transkrypcje i podsumowania spotkań. To realna oszczędność czasu i większe skupienie na merytoryce, a jednocześnie gwarancja, że ustalenia z cotygodniowych statusów nie giną. Na smartfonie używam również ekosystemu moto ai, który usprawnia codzienną pracę – wyszukuje aplikacje i dokumenty, robi notatki, a także pozwala generować awatary wykorzystywane w social mediach.
Największe korzyści to oszczędność czasu, redukcja chaosu informacyjnego i szybszy start pracy. Jednocześnie jestem świadoma zagrożeń – nadmierne poleganie na AI grozi utratą krytycznego myślenia. Dlatego traktuję AI jako asystenta, a nie zastępstwo dla odpowiedzialności lidera i świadomego podejmowania decyzji.
Michał Miernik, Head of Marketing Communications ZAIKS
AI – a w praktyce głównie ChatGPT – jest dziś stałym elementem pracy zespołu. Nie traktujemy jej jako rewolucji dla samej rewolucji, ale jako narzędzie, które realnie usprawnia codzienne działania i pozwala zespołowi skupić się na tym, co naprawdę wymaga ludzkiej wiedzy, doświadczenia i odpowiedzialności. A zatem większość zastosowań sztucznej inteligencji ma charakter typowo asystencki.
Najczęściej wykorzystujemy AI do redakcji i korekty różnego rodzaju tekstów – zarówno tych zewnętrznych, jak i wewnętrznych. To szybkie wsparcie przy porządkowaniu myśli, dopracowywaniu języka czy przygotowywaniu pierwszych wersji treści.
AI pomaga nam także w analizie większych zbiorów danych dotyczących utworów znajdujących się w naszej bazie – skraca czas potrzebny na wstępne opracowanie materiału i ułatwia wyciąganie wniosków, które później są weryfikowane przez ekspertów. W obszarze rozwoju usług sięgamy po AI również przy prototypowaniu interaktywnych rozwiązań, takich jak kalkulatory licencji ZAiKS-u, co pozwala szybciej testować pomysły na marketing i iterować je jeszcze przed wdrożeniem.
Jednocześnie jasno stawiamy granice. Jako ZAiKS wspieramy i chronimy twórców przed nielegalnym wykorzystywaniem ich twórczości do trenowania modeli AI. W ich imieniu dokonaliśmy opt-outu, wycofując zgodę na wykorzystywanie utworów z naszego katalogu do trenowania modeli, o ile sam twórca takiej zgody nie udzielił. Zależy nam na tym, aby twórca otrzymywał wynagrodzenie za korzystanie z jego pracy.
Nie boimy się AI. Widzimy w niej narzędzie, które – używane odpowiedzialnie – przyspiesza pracę, poprawia jakość decyzji i pozwala osiągać lepsze efekty. Warunkiem jest jednak transparentność, etyka i szacunek dla twórców.