Raporty AI w marketingu: co warto sprawdzić w 2026

Sezon raportowy 2026 przyniósł wysyp badań o AI w marketingu. Salesforce, Gartner, McKinsey, Forrester i PARP/UJ publikują dane, które szybko trafiają do prezentacji, postów na LinkedIn i wewnętrznych decków. Problem zaczyna się wtedy, gdy pojedyncza liczba zaczyna żyć bez kontekstu. Czy 15,3% to dużo czy mało? To zależy, czego dotyczy wskaźnik, kto odpowiadał w badaniu, kiedy zbierano dane i czy mowa o deklaracjach marketerów, czy o gotowości organizacyjnej. Ten przegląd nie streszcza raportów po kolei. Pokazuje raczej, po który z nich sięgnąć w zależności od roli, dlaczego ich wyniki się rozjeżdżają i jak nie wyciągać z nich zbyt daleko idących wniosków.

Które raporty warto czytać i dlaczego dają różne wyniki

Najkrótsza odpowiedź jest prosta: te raporty mierzą różne rzeczy. Jeden pokazuje perspektywę praktyków, drugi decyzje budżetowe, trzeci dojrzałość organizacji, a czwarty przewidywania dla B2B. Jeśli najpierw sprawdzi się próbę, zakres i cel badania, rozbieżne liczby przestają wyglądać jak sprzeczność.

Salesforce State of Marketing 2026

Raport Salesforce pokazuje głównie perspektywę operacyjną: jak marketerzy używają AI w codziennej pracy, gdzie widzą przyspieszenie i co blokuje bardziej spersonalizowaną komunikację. To dobre źródło dla osób, które odpowiadają za kampanie, workflow i egzekucję.

Jeśli ktoś zarządza operacyjnie kampaniami lub treścią, wnioski z Salesforce będą zwykle bliższe codziennej pracy niż przekrojowy benchmark dla dużych organizacji. Materiały raportowe Salesforce są dostępne online, a pełny raport prowadzi przez formularz.

[Źródło: Salesforce, https://www.salesforce.com/news/stories/state-of-marketing-2026/]

Gartner 2026 CMO Spend Survey

Gartner patrzy z poziomu budżetu, priorytetów i gotowości do skalowania. To raport dla osób, które odpowiadają za decyzje inwestycyjne, a nie za pojedyncze zadania w zespole marketingu.

Najmocniejszy punkt tego badania to napięcie między ambicją a dojrzałością organizacyjną. Gartner podaje, że CMO przeznaczają średnio 15,3% budżetu marketingowego na AI, ale tylko 30% deklaruje gotowość do skalowania tych możliwości. To nie jest sprzeczność, tylko sygnał, że sam zakup narzędzi nie rozwiązuje problemu operacyjnego.

[Źródło: Gartner, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-11-gartner-2026-cmo-spend-survey-finds-cmos-allocate-15-point-3-percent-of-marketing-budgets-to-ai-but-only-30-percent-are-ready-to-scale-ai-capabilities]

McKinsey State of AI 2025

McKinsey patrzy szerzej niż marketing. Ten raport bada adopcję AI w organizacjach, bariery skalowania i różnice między eksperymentami a wdrożeniami na poziomie całej firmy.

To dobre źródło dla lidera, który buduje roadmapę AI dla działu albo całej organizacji. Gorzej sprawdza się wtedy, gdy ktoś szuka odpowiedzi na pytanie, które zadania marketera przyspieszają się najszybciej.

[Źródło: McKinsey, https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai]

Forrester Predictions 2026 — B2B Marketing, Sales & Product

Forrester nie opisuje stanu bieżącego w klasyczny sposób, tylko formułuje przewidywania dla B2B na kolejnych kilkanaście miesięcy. To ważne rozróżnienie: ten materiał lepiej nadaje się do oceny kierunku rynku niż do cytowania jako twardy benchmark adopcji.

W praktyce warto czytać go obok pozostałych raportów. Salesforce i Gartner pokazują, co deklarują respondenci dziś, a Forrester pomaga ocenić, które wątki będą rosnąć na znaczeniu w B2B, zwłaszcza wokół governance, ryzyka i użycia genAI w procesach go-to-market.

[Źródło: Forrester, https://www.forrester.com/press-newsroom/forrester-b2b-marketing-sales-product-2026-predictions/]

PARP/UJ Bilans Kapitału Ludzkiego 2026

To najważniejsze polskie źródło w tym zestawie. Według komunikatu PARP/UJ aktywnie z AI korzysta dziś 23% przedsiębiorstw, a 77% jeszcze jej nie wdrożyło. Badanie objęło 1822 pracodawców z 12 branż o największym potencjale AI, więc daje lepszy punkt odniesienia dla polskiej firmy niż wiele globalnych benchmarków enterprise.

Dla marketera pracującego w firmie 50-300 osób to często praktyczniejszy kontekst niż dane zbierane wyłącznie wśród globalnych liderów dużych organizacji.

[Źródło: PARP/UJ, https://www.parp.gov.pl/component/content/article/90453%3Aczy-polskie-firmy-sa-gotowe-na-ai-najnowsze-wyniki-badania-bilansu-kapitalu-ludzkiego]

Produktywność i ROI — co da się z tych raportów wyczytać

Najuczciwsza odpowiedź brzmi: da się wyczytać kierunki, ale nie warto zestawiać wszystkich liczb wprost. Jeden raport mierzy deklaracje marketerów, drugi gotowość organizacyjną, trzeci ogólną adopcję AI w firmach. To dlatego te same hasła, jak produktywność czy ROI, znaczą w nich coś trochę innego.

Kilka obserwacji wraca jednak regularnie:

• Najszybciej widać wpływ AI tam, gdzie praca opiera się na tworzeniu treści, analizie i powtarzalnych workflow.
• Drugim stałym motywem jest porządkowanie danych i procesów, bez którego AI nie skaluje się poza pilotaż.
• W sprzedaży B2B często wracają prospecting, sekwencje outreach i research kont. Jak wygląda to w praktyce, opisuje tekst AI SDR w 2026 — narzędzia, pułapki i co działa.

Raporty rozchodzą się najmocniej wtedy, gdy przechodzą od pojedynczych zastosowań do wpływu na całą organizację. McKinsey opisuje adopcję i skalowanie na poziomie firmy. Salesforce częściej pokazuje to, co dzieje się na poziomie zespołów i codziennych zadań. Oba spojrzenia są przydatne, ale nie powinny być traktowane jako ten sam typ danych.

Praktyczna zasada jest prosta: przed zacytowaniem liczby z raportu warto sprawdzić trzy rzeczy — kto był próbą, jak mierzono wynik i kiedy zbierano dane. W badaniach o AI różnica kilku kwartałów potrafi całkowicie zmienić sens porównania.

Ryzyko, governance i compliance — temat, który wraca zaraz po produktywności

W części najświeższych raportów obok produktywności równie mocno wracają governance, jakość danych, bezpieczeństwo i regulacje. To ważny sygnał: rozmowa o AI przestała być wyłącznie rozmową o przyspieszeniu pracy.

Gartner wprost pokazuje lukę między poziomem inwestycji a gotowością do skalowania. Z komunikatu wynika też, że dojrzałość organizacyjna zależy nie tylko od wydatków, ale również od procesów, governance, danych i kompetencji. Forrester z kolei stawia problem niezarządzanego użycia genAI w centrum prognoz dla B2B.

Dla marketingu to ma prostą konsekwencję. Kampanie wspierane przez AI, personalizacja, automatyzacja treści czy sekwencje outreach nie kończą się na wyborze narzędzia. Bez zasad użycia, kontroli jakości i jasnej odpowiedzialności organizacja zwykle zatrzymuje się na etapie testów.

Szerszy kontekst ryzyk na polskim rynku opisuje też tekst Raport o realnych zagrożeniach AI w Polsce do 2040 roku.

Jeśli raport ma posłużyć jako argument w firmie, dobrze zadać mu cztery pytania:

1. Kto przygotował badanie i z jakiej pozycji mówi?

2. Jaka była próba i jak bardzo przypomina naszą firmę?

3. Kiedy zbierano dane?

4. Czego raport nie mierzy albo nie pokazuje?

Adopcja AI w Polsce — jak czytać dane lokalne obok benchmarków globalnych

Jeśli firma działa głównie w Polsce, lokalny kontekst ma większą wartość niż globalny benchmark sam w sobie. PARP/UJ pokazują nie tylko skalę adopcji, ale też to, że wiele firm jest dopiero na początku drogi i mierzy się z barierami kompetencyjnymi oraz organizacyjnymi.

To ważne zwłaszcza wtedy, gdy ktoś próbuje bezpośrednio porównać polskie MŚP z badaniami Gartnera czy McKinseya. Takie zestawienie łatwo robi wrażenie, ale metodologicznie często jest słabe. Gartner bada głównie liderów marketingu w dużych organizacjach. PARP/UJ opisują polskie firmy z różnych branż i o innej skali działania. Te źródła nie odpowiadają na to samo pytanie.

Dlatego polskie dane lepiej traktować nie jako kontrę dla benchmarków globalnych, tylko jako filtr interpretacyjny. Pokazują, które wnioski z zagranicznych raportów mają sens lokalnie, a które wymagają ostrożności.

Szersze tło społeczne i biznesowe opisuje tekst Społeczeństwo przygotowuje się na sztuczną inteligencję.

Co robić dalej — trzy praktyczne kroki

Nie trzeba czytać wszystkich raportów od deski do deski. W praktyce wystarczy krótki, regularny przegląd i jasny filtr.

Krok 1: wybierz raport według roli, nie według nagłówka.

• Za budżet i rozmowę z zarządem najbardziej przyda się Gartner.
• Do pracy operacyjnej przy kampaniach i contencie bliżej będzie Salesforce.
• Do planowania szerszej transformacji AI bardziej użyteczny będzie McKinsey.
• W sprzedaży B2B i go-to-market warto śledzić Forrester.
• Dla polskiego kontekstu firmowego obowiązkowy jest PARP/UJ.

Krok 2: zacznij od executive summary albo press roomu.

To zwykle wystarcza, by sprawdzić główne tezy, próbę i metodologię. Jeśli raport już na tym poziomie nie odpowiada na pytania o próbę, zakres albo sposób pomiaru, ostrożność przy cytowaniu jest wskazana.

Gdzie zacząć:

• Salesforce: materiały raportowe online, pełny raport przez formularz
• Gartner: komunikat w newsroomie, pełny raport płatny
• McKinsey: pełna analiza dostępna online
• Forrester: komunikat prasowy i materiały predictions
• PARP/UJ: bezpłatne materiały i raport na stronach PARP

Krok 3: wybierz jedną własną metrykę i porównuj ją z benchmarkiem.

Zewnętrzne raporty są przydatne jako punkt odniesienia, ale nie zastąpią danych z własnej organizacji. Jeśli zespół contentowy skraca czas produkcji, to właśnie tę zmianę warto mierzyć. Jeśli sprzedaż używa AI do prospectingu, sens ma śledzenie czasu do pierwszej odpowiedzi albo jakości kwalifikacji leadów.

Podsumowanie

Raporty AI w marketingu są przydatne wtedy, gdy pomagają lepiej zadawać pytania, a nie wtedy, gdy zastępują myślenie gotową liczbą. Gartner pokazuje skalę inwestycji i lukę w gotowości do skalowania. Salesforce daje perspektywę operacyjną. McKinsey pomaga zobaczyć problem na poziomie całej organizacji. Forrester ustawia w kadrze ryzyko i governance w B2B. PARP/UJ dostarczają lokalnego kontekstu, bez którego globalne benchmarki łatwo przecenić.

Najrozsądniej czytać te raporty razem, ale nie wrzucać ich do jednego worka. To nie są wymienne źródła. Każde odpowiada na inne pytanie. I właśnie od tego pytania warto zacząć, zanim jakakolwiek liczba trafi do slajdu, strategii albo argumentacji zakupowej.