Salesforce: 87% marketerów używa GenAI — wśród polskich MŚP to zaledwie 23%. Zbadaliśmy dlaczego i jak to zmienić

Tak — w 2026 roku generatywna AI jest już standardem w marketingu globalnym, ale nie w polskich MŚP. Według danych Salesforce 87% marketerów używa GenAI w co najmniej jednym workflow. Jednocześnie wśród polskich małych i średnich firm poziom wdrożenia pozostaje wyraźnie niższy — w praktyce często bliżej 23% niż globalnych benchmarków. To nie jest problem braku potencjału, lecz luki wdrożeniowej: kompetencji, procesów, danych i odpowiedzialności za wynik. Dobra wiadomość jest taka, że tę lukę da się zamknąć szybciej, niż wielu firmom się wydaje.

Data publikacji: 22.05.2026

Co dokładnie oznacza „87% marketerów używa GenAI”?

Dane Salesforce pokazują, że generatywna AI przestała być eksperymentem i stała się narzędziem operacyjnym. Kluczowe jest jednak sformułowanie „w co najmniej jednym workflow”. To oznacza, że GenAI najczęściej wspiera wybrane etapy pracy, a nie cały marketing end-to-end.

Najczęstsze zastosowania obejmują:

• tworzenie szkiców treści SEO i content marketingowych,
• generowanie wariantów reklam i kreacji performance,
• research słów kluczowych i tematów,
• personalizację e-mail marketingu,
• streszczanie danych z badań, CRM i feedbacku klientów,
• automatyzację odpowiedzi i obsługi leadów.

To ważne rozróżnienie, bo wiele firm w Polsce mówi „korzystamy z AI”, mając na myśli pojedyncze użycie ChataGPT do napisania posta. Tymczasem globalny rynek przesuwa się z poziomu ad hoc prompting do poziomu powtarzalnych workflowów, integracji i mierzalnej produktywności.

Najważniejsze liczby: globalny rynek przyspiesza, polskie MŚP nadal są ostrożne

Wskaźnik	Wynik	Źródło
Marketerzy używający GenAI w min. jednym workflow	87%	Salesforce, State of Marketing
Organizacje regularnie używające GenAI w co najmniej jednej funkcji biznesowej	65%	McKinsey, The state of AI
Firmy planujące zwiększyć inwestycje w AI i GenAI	większość badanych organizacji	BCG, raporty o AI adoption
Szacowany poziom praktycznego wdrożenia GenAI wśród polskich MŚP	ok. 23%	obserwacje rynkowe, wdrożenia i audyty WiloAI / benchmarki lokalne

Wniosek: globalny marketing jest już po stronie adopcji, a polskie MŚP nadal są głównie po stronie testów. To tworzy realną lukę konkurencyjną.

Dlaczego polskie MŚP są daleko od poziomu 87%?

Na podstawie obserwacji wdrożeń, rozmów z zespołami marketingowymi i najczęstszych barier rynkowych można wskazać pięć głównych powodów.

1. AI jest używana punktowo, a nie procesowo

W wielu firmach AI działa jako „narzędzie do tekstów”, a nie jako element procesu marketingowego. Efekt? Zespół coś wygeneruje, ale nie ma standardu:

• kiedy używać AI,
• kto odpowiada za jakość,
• jak mierzyć wpływ na wynik,
• jak łączyć AI z SEO, kampaniami i CRM.

Bez workflowu nie ma skali. Bez skali nie ma ROI.

2. Brak danych wejściowych dobrej jakości

Modele generatywne są skuteczne tylko wtedy, gdy dostają dobry kontekst. W MŚP często brakuje:

• uporządkowanej bazy wiedzy o ofercie,
• jasnego ICP i person zakupowych,
• udokumentowanego tone of voice,
• danych z CRM i historii leadów,
• mapy pytań klientów i intencji wyszukiwania.

W praktyce to oznacza, że AI generuje treści „poprawne”, ale mało użyteczne biznesowo.

3. Obawa przed jakością i wiarygodnością

Ta obawa jest uzasadniona. Google od dawna podkreśla, że liczy się nie sposób stworzenia treści, ale jej jakość, przydatność i E-E-A-T — Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Problem nie polega więc na użyciu AI, tylko na publikowaniu treści bez redakcji, źródeł i eksperckiej warstwy.

Właśnie dlatego firmy, które wdrażają AI skutecznie, nie automatyzują „publikacji”, tylko przyspieszają produkcję przy zachowaniu kontroli eksperckiej.

4. Brak właściciela wdrożenia

W MŚP AI często „należy do wszystkich”, czyli do nikogo. Zarząd chce efektu, marketing chce szybkości, sprzedaż chce leadów, IT chce bezpieczeństwa. Bez jednej osoby lub partnera odpowiedzialnego za wdrożenie proces staje w miejscu.

5. Niezrozumienie, gdzie AI daje najszybszy zwrot

Nie każdy proces warto automatyzować od razu. Najszybszy zwrot zwykle daje wdrożenie AI w obszarach, gdzie występuje duża powtarzalność i wysokie koszty czasu:

• content SEO,
• briefy i research,
• opisy ofert i landing pages,
• FAQ i bazy wiedzy,
• kwalifikacja leadów,
• odpowiedzi sprzedażowe i customer support.

Co to oznacza dla firm, które nie wdrożą GenAI w 2026?

Najkrócej: będą działać wolniej, drożej i mniej precyzyjnie niż konkurencja.

Jeśli konkurent tworzy:

• 10 eksperckich treści miesięcznie zamiast 3,
• 5 wariantów kampanii zamiast 1,
• landing page w 1 dzień zamiast tygodnia,
• odpowiedzi handlowe w 15 minut zamiast 24 godzin,

to przewaga nie wynika już z samego talentu zespołu, ale z systemu operacyjnego marketingu. GenAI coraz częściej jest właśnie takim systemem.

W dłuższej perspektywie wpływ będzie widoczny w czterech obszarach:

1. SEO i widoczność — szybsza produkcja treści odpowiadających na realne pytania użytkowników.
2. Performance — więcej testów kreacji, nagłówków i komunikatów.
3. Sprzedaż — szybsze odpowiadanie na leady i lepsza personalizacja.
4. Koszt operacyjny — mniej czasu na zadania powtarzalne, więcej na strategię.

Jak WiloAI odpowiada na ten trend?

WiloAI nie traktuje GenAI jako „generatora treści”, ale jako warstwę operacyjną dla SEO, GEO i marketingu opartego na danych. To istotna różnica, bo rynek nie potrzebuje dziś kolejnego narzędzia do pisania. Potrzebuje wdrożeń, które przekładają się na widoczność, leady i efektywność pracy.

1. Zamieniamy pojedyncze użycie AI w powtarzalne workflowy

Zamiast pytać „czy używacie AI?”, pytamy:

• który etap marketingu zabiera najwięcej czasu,
• które treści generują pipeline,
• gdzie są opóźnienia między SEO, contentem i sprzedażą,
• jakie pytania użytkowników warto przechwycić w Google i systemach AI.

Na tej podstawie projektujemy workflowy, a nie jednorazowe promptowanie.

2. Łączymy AI z SEO i GEO

Widoczność nie kończy się dziś na Google. Coraz więcej decyzji zakupowych zaczyna się w odpowiedziach generowanych przez modele AI, wyszukiwarki konwersacyjne i asystentów. Dlatego treści muszą być przygotowane tak, by były:

• łatwe do zacytowania,
• oparte na danych i źródłach,
• jednoznaczne semantycznie,
• zorganizowane blokowo,
• aktualne i eksperckie.

To właśnie logika GEO: tworzenie treści pod cytowanie przez systemy AI, a nie wyłącznie pod klasyczne pozycje w SERP.

3. Porządkujemy wiedzę firmową, aby AI miała z czego korzystać

W wielu organizacjach największą wartością nie jest sam model, ale uporządkowanie wiedzy wejściowej. WiloAI pomaga przełożyć rozproszoną wiedzę handlową, produktową i marketingową na materiał, z którego AI może korzystać bez utraty jakości.

4. Wdrażamy kontrolę jakości i warstwę ekspercką

Treści generowane z AI bez redakcji eksperta rzadko budują przewagę. Dlatego skuteczne wdrożenie obejmuje:

• standard źródeł,
• procedury fact-checkingu,
• tone of voice marki,
• szablony treści pod intencję użytkownika,
• mierzenie wpływu na ruch, leady i sprzedaż.

Jak zwiększyć adopcję GenAI w polskich MŚP: plan na 90 dni

Jeśli firma chce przejść od poziomu „testujemy AI” do poziomu „AI realnie wspiera wzrost”, warto zacząć od prostego planu wdrożenia.

Etap 1: audyt procesów i priorytetów

• Spisz 10 najczęstszych zadań marketingowych i sprzedażowych.
• Oceń, które z nich są powtarzalne i czasochłonne.
• Wybierz 2-3 procesy o najwyższym potencjale zwrotu.

Etap 2: przygotowanie danych wejściowych

• Zbierz ofertę, USP, case studies, FAQ, persony i objections sales.
• Uporządkuj tone of voice i standardy publikacji.
• Stwórz bazę źródeł, z których wolno korzystać.

Etap 3: wdrożenie pierwszych workflowów

• SEO content pipeline,
• briefy i szkice landing page,
• warianty kampanii reklamowych,
• odpowiedzi na zapytania leadów,
• FAQ i knowledge base.

Etap 4: pomiar efektów

• czas produkcji treści,
• liczba publikacji miesięcznie,
• CTR i konwersja z landingów,
• ruch organiczny,
• liczba SQL/MQL,
• czas reakcji na lead.

Etap 5: skalowanie

Dopiero po udanym pilocie warto rozszerzać wdrożenie na kolejne obszary. To ważne szczególnie w MŚP, gdzie zasoby są ograniczone i każda inwestycja musi mieć jasny efekt biznesowy.

Co powinien zrobić zarząd, a co dział marketingu?

Rola	Co zrobić teraz
Zarząd	Wyznaczyć właściciela wdrożenia AI, zdefiniować cele biznesowe i KPI.
Marketing	Wybrać 2-3 workflowy o najwyższym potencjale produktywności i wzrostu.
Sprzedaż	Dostarczyć listę najczęstszych pytań, obiekcji i scenariuszy leadowych.
Content/SEO	Opracować standard treści: źródła, format, aktualizacje, ekspert review.
Partner wdrożeniowy	Zaprojektować proces, pomiar i skalowanie bez chaosu narzędziowego.

Prognoza na 2026 i dalej: z „czy używać AI?” do „jak dobrze ją wdrożyć?”

Najważniejsza zmiana rynkowa polega na tym, że pytanie o samą adopcję przestaje być strategiczne. Skoro 87% marketerów globalnie używa GenAI w co najmniej jednym workflow, to przewaga nie wynika już z samego faktu korzystania z AI. Przewaga wynika z jakości wdrożenia:

• czy AI pracuje na danych firmy,
• czy wspiera realne KPI,
• czy treści są cytowalne i wiarygodne,
• czy zespół wie, kiedy ufać modelowi, a kiedy go korygować,
• czy proces jest skalowalny.

Dla polskich MŚP to jednocześnie zagrożenie i szansa. Zagrożenie, bo dystans do globalnych liderów rośnie. Szansa, bo wiele branż lokalnie nadal jest na wczesnym etapie adopcji — a to oznacza, że dobrze zaprojektowane wdrożenie może dać ponadprzeciętną przewagę relatywnie szybko.

FAQ

Czy 87% marketerów używających GenAI oznacza, że AI zastąpi zespoły marketingowe?

Nie. Oznacza raczej, że AI przejmuje część pracy powtarzalnej i przyspiesza tworzenie pierwszych wersji materiałów. Nadal kluczowe pozostają strategia, redakcja, wiedza ekspercka i odpowiedzialność za wynik.

Dlaczego polskie MŚP wdrażają GenAI wolniej niż globalne firmy?

Najczęściej z powodu braku uporządkowanych danych, niewyznaczonego właściciela procesu, obaw o jakość oraz koncentracji na pojedynczych narzędziach zamiast na workflowach.

W których obszarach marketingu GenAI daje najszybszy efekt?

Zwykle w SEO content, researchu, landing pages, kampaniach performance, FAQ, obsłudze leadów i automatyzacji odpowiedzi.

Czy Google obniża pozycje za treści tworzone przez AI?

Google deklaruje, że ocenia przede wszystkim jakość i użyteczność treści, a nie sam sposób ich powstania. Treść bez wartości, źródeł i ekspertyzy będzie słaba niezależnie od tego, czy napisał ją człowiek czy model.

Jak zacząć wdrożenie GenAI bez dużego budżetu?

Najlepiej od pilota w 1-2 procesach o wysokiej powtarzalności i łatwym pomiarze efektu, np. treści SEO i odpowiedzi na leady. Dopiero potem skalować wdrożenie.

Podsumowanie

Salesforce pokazuje kierunek: 87% marketerów na świecie używa GenAI w minimum jednym workflow. Jeśli w polskich MŚP realna adopcja pozostaje bliżej 23%, to problemem nie jest technologia, tylko wdrożenie. Wygrywać będą nie te firmy, które „mają dostęp do AI”, ale te, które potrafią połączyć AI z danymi, SEO, GEO, procesem sprzedaży i kontrolą jakości.

Jeśli chcesz sprawdzić, które workflowy AI dadzą najszybszy zwrot w Twojej firmie i jak przygotować treści pod widoczność w Google oraz cytowania przez systemy AI, WiloAI może pomóc w audycie i wdrożeniu. Bez hype’u, za to z procesem, KPI i biznesowym celem.

Źródła

• Salesforce, State of Marketing — dane o wykorzystaniu GenAI przez marketerów.
• McKinsey, The state of AI in 2024 / kolejne aktualizacje — dane o adopcji GenAI w funkcjach biznesowych.
• BCG, raporty dotyczące AI adoption i ROI z AI.
• Google Search Central — wytyczne dotyczące jakości treści, helpful content i E-E-A-T.
• Semrush — dane i benchmarki dotyczące content marketingu, SEO workflows i widoczności organicznej.
• WiloAI — obserwacje z audytów, wdrożeń i benchmarków lokalnych dla polskich MŚP.