Przez lata działy marketingu rozrastały się wraz z ofertą przedsiębiorstw. Nowe produkty i kolejne rynki oznaczały coraz więcej pracy, więc zatrudniano dodatkowych specjalistów, dzielono obowiązki i tworzono stanowiska odpowiedzialne za poszczególne etapy procesu. W dużych organizacjach dwudziestoosobowy zespół nikogo specjalnie nie dziwił, skoro zakres zadań uzasadniał jego utrzymywanie.
Tyle że AI zaczyna zmieniać tę kalkulację i czynności, które jeszcze niedawno zajmowały pracownikom kilka godzin, można wykonać w kilkanaście minut, a część z nich całkowicie zautomatyzować. Jeżeli dotychczasowy zakres pracy można obsłużyć znacznie mniejszym nakładem czasu, wcześniej czy później nie będzie wątpliwości, czy firma rzeczywiście nadal potrzebuje tych dodatkowych dwudziestu osób.
Nie sądzę, żeby AI doprowadziła do zniknięcia marketingu. Natomiast coraz trudniej mi uwierzyć, że struktury, które budowaliśmy przez ostatnie kilkanaście lat, przetrwają bez poważnych zmian.
Podczas konferencji „Polska ma moc” Rafał Brzoska opowiedział o wdrożeniu Claude Code firmy Anthropic w InPost. Według jego deklaracji AI ma przynieść spółce dodatkowe 70 mln zł EBITDA w 2026 roku i co najmniej 140 mln zł w kolejnym. To prognozy przedstawione przez prezesa, których realizację dopiero będzie można ocenić, jednak zwróciłem uwagę na coś innego. Brzoska mówi już o AI w kategoriach konkretnych pieniędzy, a nie liczby pracowników korzystających z nowych narzędzi. Takie podejście prędzej czy później dotrze również do działów marketingu.
Ile pracy naprawdę może zniknąć?
W maju 2026 roku Gartner opublikował wyniki badania 402 dyrektorów marketingu. Według oczekiwań respondentów udział pracy marketingowej wykonywanej automatycznie dzięki AI wzrośnie z 16% w 2026 roku do 36% w 2028 roku.
Natomiast McKinsey w analizie From campaigns to continuous growth z czerwca 2026 roku wskazuje na możliwość dwu-, a nawet trzykrotnego wzrostu produktywności oraz oszczędności sięgających 60–70% w zadaniach wykonawczych marketingu.
Nie porównywałbym tych procentów bezpośrednio, bo dotyczą różnych rzeczy. Gartner opisuje przewidywany udział automatyzowanej pracy, McKinsey szacuje potencjalne korzyści ze zmian w sposobie jej wykonywania. Żaden z tych raportów nie mówi, że marketing zwolni połowę pracowników.
Jest jednak jeszcze jedna informacja z McKinsey, moim zdaniem równie interesująca. Aż 90% dyrektorów marketingu eksperymentuje z AI, natomiast mniej niż 10% wdrożyło ją szerzej lub uzyskało korzyści obejmujące całe procesy. Tylko 28% badanych organizacji podejmuje próbę gruntownej przebudowy zespołów i sposobu pracy. Trudno zatem traktować dzisiejsze efekty automatyzacji jako granicę jej możliwości, skoro większość przedsiębiorstw dopiero uczy się wykorzystywać nowe narzędzia.
Samo udostępnienie pracownikom ChatGPT czy Claude nie zmienia przecież sposobu funkcjonowania przedsiębiorstwa. Można przygotowywać prezentacje trzy razy szybciej, tworzyć opisy produktów w kilka minut i automatycznie opracowywać analizy, a następnie przesyłać je do tych samych osób, uzyskiwać te same akceptacje i uczestniczyć w tych samych spotkaniach. Produktywność poszczególnych pracowników rośnie, ale struktura organizacyjna pozostaje nietknięta. Znacznie większych korzyści spodziewałbym się po przedsiębiorstwach, które zdecydują się przebudować całe procesy, nawet jeśli będzie to oznaczało likwidację części stanowisk i zmianę dotychczasowego podziału odpowiedzialności.
We wrześniu Gartner przedstawił kolejne wyniki badań, tym razem obejmujących 1303 menedżerów wyższego szczebla. Wśród liderów marketingu 18% zadeklarowało wyeliminowanie określonych ról wskutek automatyzacji, 16% utworzenie nowych stanowisk, a niemal jedna trzecia przeprojektowanie dotychczasowych. Nie jest to informacja o skali zwolnień, ale dowód, że zmiany w organizacji pracy już następują. Gartner przewiduje również, że do 2030 roku większość wysoko efektywnych zespołów marketingowych będzie mogła zrezygnować z tradycyjnych najniższych szczebli hierarchii.
W przedsiębiorstwach produkcyjnych problem wygląda trochę inaczej
Kiedy czytam publikacje o automatyzacji marketingu, mam wrażenie, że autorzy najczęściej myślą o kampaniach reklamowych, treściach do mediów społecznościowych i działaniach digitalowych. Tymczasem duża część marketingu produktowego w firmach produkcyjnych wygląda zupełnie inaczej.
Weźmy wprowadzenie nowej kolekcji produktów. W wycinku procesu informacje techniczne powstają w R&D lub kontroli jakości, później zbiera je Product Management, następnie dane trafiają do osób przygotowujących katalogi, opisy, cenniki i strony internetowe. Pracowałem w organizacjach, w których przy kilkuset nowych SKU rocznie sama obsługa informacji produktowej wymagała zaangażowania wielu osób i wtedy było to po prostu racjonalne rozwiązanie.
Dzisiaj zacząłbym od sprawdzenia, ile razy ta sama informacja jest przepisywana, poprawiana i przekazywana dalej. Jeśli zatwierdzona specyfikacja może zasilać kilka systemów, a AI przygotuje na jej podstawie materiały dla różnych kanałów sprzedaży, część dotychczasowych czynności można usunąć z procesu.
Przy portfolio obejmującym kilka tysięcy indeksów problemem nie jest zresztą wyłącznie przygotowanie informacji o nowościach, dochodzą nieustanne aktualizacje, zmiany parametrów, opakowań, kodów EAN, dokumentacji technicznej czy materiałów dla poszczególnych rynków. Jedna zmiana potrafi uruchomić całą serię zadań wykonywanych przez różne osoby, a im bardziej rozproszony system zarządzania danymi, tym większe ryzyko pomyłek i konieczność kolejnych kontroli. W takim środowisku automatyzacja może ograniczyć nie tylko czas przygotowania dokumentów, ale również liczbę operacji wykonywanych pomiędzy kolejnymi etapami procesu. To właśnie tam szukałbym największych oszczędności.
Samo AI potrafi bardzo sprawnie przygotować błędną specyfikację, jeżeli dostanie błędne informacje. Przy produktach fizycznych pomyłka dotycząca wymiarów, parametrów technicznych lub zgodności z normami może kosztować znacznie więcej niż oszczędności uzyskane na tworzeniu treści. Nie spodziewam się zniknięcia całych funkcji Product Managementu ale poważnego ograniczenia pracy polegającej na obsłudze przepływu informacji.
A co z ludźmi podejmującymi decyzje?
W raporcie From blueprint to breakthrough McKinsey oszacował, że do około 2030 roku automatyzacja może objąć do 22% czynności wykonywanych przez brand marketerów, a do 2035 roku zwiększyć efektywność ponad połowy ich obecnych działań. Różnice pomiędzy zadaniami są znaczne a monitorowanie wyników kampanii ma potencjał poprawy produktywności o około 40%, podczas gdy opracowywanie strategii marki o około 10%.
W zarządzaniu produktami fizycznymi widzę podobną zależność, analiza cen konkurencji, aktualizowanie specyfikacji czy raportów sprzedażowych mają duży potencjał automatyzacji. Trudniej zastąpić doświadczenie potrzebne do podjęcia decyzji o wycofaniu kolekcji, wejściu w nowy segment rynku albo zmianie technologii produkcji. Chociaż i tutaj byłbym ostrożny z dzieleniem stanowisk na bezpieczne i zagrożone.
Jeżeli menedżer większość czasu poświęca na zbieranie informacji od podwładnych, organizowanie spotkań i przekazywanie ustaleń dalej, nie widzę powodu, dla którego jego stanowisko miałoby być mniej podatne na zmiany niż stanowisko specjalisty przygotowującego raporty.
Samo zarządzanie ludźmi nie stanowi jeszcze wartości dla przedsiębiorstwa gdyż znaczenie ma to, jakie decyzje podejmujemy i za jakie wyniki odpowiadamy.
Nie oznacza to jednak, że AI będzie równie skuteczna w każdej decyzji biznesowej. W przedsiębiorstwach produkcyjnych wiele wyborów wymaga uwzględnienia ograniczeń, których nie znajdziemy w żadnym raporcie sprzedażowym. Dostępność technologii, możliwości dostawców, koszty przezbrojenia linii produkcyjnej czy konsekwencje zmiany konstrukcji wyrobu mogą całkowicie zmienić ocenę atrakcyjności nowego produktu. Doświadczony menedżer potrafi dostrzec te zależności, ponieważ wcześniej mierzył się z podobnymi problemami. AI może mu pomóc w analizie, ale nie posiada własnego doświadczenia w ponoszeniu konsekwencji błędnych decyzji.
Czy rzeczywiście potrzebujemy tylu pracowników?
Przyjmijmy, że dziesięcioosobowy dział marketingu produktowego kosztuje przedsiębiorstwo rocznie 2 mln zł a wdrożenie automatyzacji ogranicza czas poświęcany na określone obowiązki o 40%, to czy można już następnego dnia zwolnić cztery osoby? Część pracy nadal wymaga kontroli, niektórych procesów nie da się łatwo połączyć, trzeba też uwzględnić np. koszty technologii lub utrzymania systemów.
Ale jeśli jednak po reorganizacji sześć lub siedem osób będzie w stanie wykonać dotychczasową pracę bez pogorszenia jakości, to jakie argumenty przemawiają za utrzymaniem pozostałych stanowisk?
Oczywiście można wykorzystać uwolniony czas do rozwoju nowych produktów, prowadzenia i zwiększenia aktywności marketingowej. Firma rozwijająca się na nowych rynkach zapewne chętnie skorzysta z takiej możliwości.
Większa liczba działań nie musi oznaczać lepszych wyników, wszyscy znamy przecież organizacje, które produkują mnóstwo raportów, prezentacji i analiz, chociaż tylko niewielka część tych materiałów służy podejmowaniu rzeczywistych decyzji. Zanim więc zaczniemy automatyzować kolejne zadania, warto sprawdzić, czy w ogóle potrzebujemy ich wykonywania.
Warto też pamiętać, że rachunek ekonomiczny nie będzie wyglądał jednakowo we wszystkich przedsiębiorstwach. Firma mająca własne, uporządkowane systemy zarządzania danymi produktowymi może stosunkowo szybko wykorzystać automatyzację, podczas gdy organizacja opierająca dużą część pracy na arkuszach Excela, korespondencji mailowej i dokumentach przechowywanych w różnych miejscach będzie musiała najpierw ponieść koszty uporządkowania informacji. Nie zdziwiłbym się, gdyby w części firm pierwsze wdrożenia AI przyniosły chwilowy wzrost kosztów, zanim pojawią się oczekiwane oszczędności.
Zatrudnienie może zresztą maleć bez głośnych programów zwolnień, wystarczy ograniczenie rekrutacji i nieobsadzanie stanowisk po odchodzących pracownikach. Takie zmiany mogą trwać latami i nie wzbudzać szczególnego stresu w organizacji, chociaż ich łączny efekt może być znaczący.
Kto za kilka lat zostanie dyrektorem?
W prognozie Gartnera dotyczącej zanikania najniższych szczebli hierarchii widzę jeszcze jedno ryzyko. Przez lata młodzi specjaliści zdobywali doświadczenie, przygotowując analizy, uczestnicząc w projektach i popełniając błędy, których konsekwencje mogli obserwować. W ten sposób stopniowo uczyli się podejmowania decyzji. W przypadku produktów fizycznych trudno zastąpić doświadczenie zebrane podczas uruchamiania produkcji, rozmów z dostawcami czy rozwiązywania problemów z R&D.
Jeżeli AI przejmie większość podstawowych obowiązków, skąd będą się brać przyszli menedżerowie? Nie jestem zwolennikiem utrzymywania niepotrzebnych stanowisk tylko po to, żeby zachować tradycyjny model kariery ale ktobędzie zastępował dzisiejszych managerów?
Jest w tym pewien paradoks, ponieważ automatyzując podstawowe zadania, możemy jednocześnie ograniczyć młodym pracownikom możliwość poznawania mechanizmów funkcjonowania przedsiębiorstwa. Osobę która przez kilka lat samodzielnie analizowała wyniki sprzedaży, uczestniczyła w rozwoju nowych produktów i rozwiązywała specyficzne dla firmy problemy biznesowe, w podejmowaniu decyzji nie zastąpi nawet bardzo dobry raport przygotowany przez AI. Firmy będą musiały znaleźć sposób na przekazywanie tego doświadczenia bez utrzymywania wszystkich dotychczasowych obowiązków, a to może okazać się trudniejsze niż samo wdrożenie technologii.
Na koniec, to ile osób naprawdę będzie potrzebnych?
Nie znalazłem wiarygodnej prognozy, według której AI doprowadzi do redukcji zatrudnienia w marketingu o 50% do 2030 roku ale uważam, że w niektórych przedsiębiorstwach tak duża redukcja jest możliwa.
Zmiany będą wpływały na każdego pracownika i ten kto się nie dostosuje, będzie musiał znaleźć dla siebie miejsce w tych jeszcze kilku najbardziej opornych na AI branżach wymagających praktycznych umiejętności trudnych do zautomatyzowania, choć z czasem i one się zmienią.
Źródła:
- Gartner, Gartner Survey Reveals Marketing Leaders Expect AI Automation of Marketing Work to Double by 2028, 11 maja 2026.
- Gartner, Gartner Predicts AI Will Allow the Majority of High-Performing Marketing Teams to Eliminate Traditional Bottom Rungs of the Corporate Ladder by 2030, 29 września 2026.
- McKinsey & Company, From campaigns to continuous growth: AI capabilities shaping marketing, 22 czerwca 2026.
- McKinsey & Company, From blueprint to breakthrough: How AI and automation can transform the consumer enterprise, 10 czerwca 2025.
- Puls Biznesu, Zaskakujące wyniki badań. AI w firmach usprawnia stare rozwiązania zamiast tworzyć nową jakość, 14 października 2026.