Badanie HubSpot „2026 State of AI in Marketing” pokazuje rozdźwięk między używaniem sztucznej inteligencji a jej wpływem na biznes. Według raportu 98% zespołów marketingowych korzysta obecnie z AI w jakiejś formie, lecz tylko 10% deklaruje transformacyjne rezultaty. Badanie objęło 1 754 marketerów z Ameryki Północnej, Europy, Azji, Australii i Ameryki Łacińskiej.
98% zespołów używa AI, ale tylko 10% osiąga transformacyjne wyniki
HubSpot odnotował powszechną adopcję narzędzi, ale znacznie rzadsze przełożenie ich użycia na przełomowe wyniki. Z raportu wynika, że 98% zespołów marketingowych korzysta z AI przynajmniej w jednej formie, podczas gdy tylko 10% raportuje rezultaty określone jako transformacyjne.
Różnica dotyczy także deklarowanego poziomu zaawansowania. 42% marketerów oceniło wykorzystanie AI w swojej funkcji jako zaawansowane, czyli Established lub Transformational. Dla sprzedaży ten odsetek wyniósł 27%, a dla obsługi klienta 23%.
Raport wskazuje jednocześnie na związek między dojrzałością a wynikami. 96% zespołów sklasyfikowanych jako Transformational osiągnęło lub przekroczyło cele MQL. Te zespoły były również około 3,5 raza bardziej skłonne do przekraczania celów CAC. Są to deklarowane wyniki grup opisanych w badaniu, a dane mają w dużej mierze charakter samooceny respondentów.
Cztery poziomy dojrzałości AI w marketingu
Model opisany przez HubSpot obejmuje cztery poziomy: Early, Emerging, Established i Transformational. Przedstawiają one drogę od indywidualnych eksperymentów z narzędziami do przeprojektowanych procesów, w których AI jest powiązana z pomiarem wyników.
Na poziomie Early wykorzystanie ma charakter początkowy i często zależy od pojedynczych osób. Emerging oznacza bardziej rozwinięte próby, ale bez pełnego osadzenia w procesach firmy. Established wiąże użycie AI z powtarzalnymi sposobami pracy, natomiast Transformational odnosi się do przeprojektowanych procesów i systematycznego pomiaru rezultatów.
Samo przejście od testowania generatora treści do zakupu kolejnego narzędzia nie przesuwa firmy automatycznie na wyższy poziom. W przypadku małych firm usługowych z Białegostoku i Podlasia istotna jest nie liczba aplikacji, lecz to, czy AI wspiera konkretny, powtarzalny proces.
Procesy, dane i pomiar są ważniejsze niż liczba narzędzi
Według opisanego modelu dojrzałość AI obejmuje sześć wymiarów: przypadki użycia, dane i kontekst CRM, integrację z procesami, zarządzanie i nadzór, pomiar oraz strategię i odpowiedzialność. Taki zakres pokazuje, dlaczego automatyzacja marketingu nie kończy się na wygenerowaniu tekstu lub ustawieniu scenariusza.
W praktyce marketing internetowy powinien łączyć narzędzia AI z uporządkowanymi danymi o klientach, CRM-em, historią zapytań i pomiarem konwersji. Znaczenie ma także właściciel procesu, kontrola człowieka oraz zasady dostępu do danych. Bez tych elementów firma może korzystać z AI, ale nie mieć podstaw do oceny jej wpływu.
Raport wiąże ocenę efektów z metrykami biznesowymi, między innymi MQL, CAC i przychodem. Dlatego przy analizie wyników warto uwzględniać także KPI marketingu AI, a nie ograniczać się do liczby opublikowanych treści czy pozycji w Google.
Jak oceniać gotowość firmy do AI
Artykuł proponuje ocenę sześciu wymiarów dojrzałości w skali od 1 do 4. Suma 6–10 oznacza poziom Early, 11–15 Emerging, 16–20 Established, a 21–24 Transformational. Dodatkowa zasada ogranicza końcowy poziom przez najsłabszy wymiar, więc wysoka ocena w pięciu obszarach nie kompensuje poważnego braku w szóstym.
Takie podejście pozwala sprawdzić, czy firma ma nie tylko przypadki użycia, lecz także dane, integrację z przepływem pracy, nadzór, pomiar oraz jasno określoną odpowiedzialność. Deklarowana dojrzałość nie zastępuje dowodów: autor zaleca dokumentowanie procesów, raportów, zasad użycia narzędzi i wyników testów.
Co to oznacza w praktyce
- Małe firmy mogą zacząć od jednego procesu marketingowego, dla którego określono cel, właściciela i metrykę, zamiast wdrażać wiele narzędzi jednocześnie.
- W lokalnym SEO i marketingu internetowym istotne jest połączenie AI z CRM-em, historią zapytań, uporządkowanymi danymi klientów oraz pomiarem konwersji, a nie tylko generowanie treści.
- Najsłabszy element może ograniczać cały program: przykładowo brak kontroli dostępu do danych, niejasna odpowiedzialność albo brak porównania wyników z bazą wyjściową może obniżyć ocenę dojrzałości.
Źródła
- HubSpot Marketing — AI maturity in marketing: What the research reveals, 2026-11-02
Tekst został utworzony przy pomocy sztucznej inteligencji (modeli językowych).
