Agenci AI – czym są i jak zmienią pracę działów marketingu?

Automatyzacja w marketingu nie jest niczym nowym, ale dopiero rozwój agentów AI zapowiada prawdziwą rewolucję. Czym tak naprawdę są ci agenci, jak różnią się od chatbotów i co mogą zmienić w pracy zespołów marketingowych? W tym artykule przyglądamy się faktom, możliwościom i pytaniom, jakie warto sobie zadać, zanim ruszymy z wdrożeniami. Już teraz widać, że potencjał jest ogromny – np. analitycy Gartnera przewidują, że do 2029 roku aż 80% standardowych zapytań klientów będzie obsługiwanych autonomicznie przez systemy AI bez udziału człowieka Z kolei badania Zendesk pokazują, że 59% konsumentów wierzy, iż generatywna AI odmieni sposób, w jaki wchodzą w interakcje z firmami w ciągu najbliższych dwóch lat. Te liczby dobrze obrazują skalę nadchodzących zmian.

Większość z nas zna narzędzia typu ChatGPT czy asystentów AI w wyszukiwarkach. To systemy, które reagują na nasze pytania lub polecenia. Agent AI idzie krok dalej: to oprogramowanie, które można wyposażyć w cel, a ono samodzielnie dobiera narzędzia, planuje działania i wykonuje zadania. Korzysta z API, integruje się z CMS-em, wykonuje zapytania do baz danych, ocenia rezultaty i decyduje, co robić dalej. Innymi słowy – zwykły chatbot to tylko rozmówca, podczas gdy agent AI to wykonawca zadań. W praktyce agent działa jak cyfrowy współpracownik: potrafi zinterpretować cel użytkownika lub biznesowy, rozłożyć go na kroki, zaplanować działanie, wykonać je z użyciem dostępnych narzędzi, a na koniec sprawdzić wynik i zdecydować, co dalej. Taka samodzielność oznacza, że agent nie czeka biernie na pytanie – potrafi działać proaktywnie.

Najprościej wyobrazić sobie agenta AI jako dodatkowego „pracownika-juniora”: jest samodzielny, ma swoje pomysły, ale trzeba mu czasem spojrzeć na ręce i sprawdzić, czy na pewno wykonał wszystko tak, jak powinien. W odróżnieniu od narzędzi no-code czy klasycznych automatyzacji, które wymagają zaprogramowania reguł przez człowieka, agent AI sam wyznacza sobie ścieżkę do osiągnięcia celu. To zmiana modelu – nie obsługujemy już narzędzia, które nam pomaga, ale delegujemy zadanie wirtualnemu asystentowi. Niektórzy nazywają to przejściem od „oprogramowania jako narzędzia” do „pracy jako usługi” – zamiast kupować np. platformę marketing automation, możemy otrzymać agenta, który sam pisze i publikuje posty.

Na co stać agentów AI w marketingu?

Agenci AI nie zastąpią nas w przygotowywaniu strategii ani w kreatywnych działaniach kontekstowych, ale mogą odciążyć zespoły z wielu zadań operacyjnych. Oto kilka przykładowych zastosowań, które można testować już teraz:

Agenci mogą łączyć się z CRM, analizować dane klientów i przygotowywać hiperpersonalizowane kampanie, np. e-mailowe. Zamiast tworzyć jeden newsletter dla wszystkich, AI generuje setki wariantów, dopasowanych do mikrosegmentów odbiorców. Platformy e-commerce już testują takie podejście – Shopify eksperymentuje z agentami generującymi komunikację dla każdej grupy docelowej osobno, aby zwiększyć skuteczność kampanii. W ekosystemie Shopify pojawiają się np. narzędzia AI, które automatycznie dzielą klientów na segmenty i tworzą dla nich dedykowane przekazy marketingowe. Efekty są obiecujące: jeden ze sklepów internetowych raportuje, że dzięki AI do segmentacji i personalizacji jego współczynnik utrzymania klientów wzrósł o 35% w pół roku. Inna marka e-commerce, która wdrożyła automatyzację segmentacji, zauważyła znaczący skok ROI kampanii – nawet 14,5x zwrot wobec oczekiwanego 4x. Takie wyniki pokazują, że precyzyjne dotarcie z komunikatem do niszowych grup (na podstawie danych i AI) może znacznie zwiększyć efektywność marketingu.

Obsługa klienta i automatyczna reakcja – W odróżnieniu od klasycznego chatbota, agent może sam zainicjować kontakt z klientem. Na przykład przypomni o porzuconym koszyku w sklepie internetowym, zaproponuje rabat niezdecydowanemu kupującemu albo poprosi o opinię po dokonaniu zakupu. Taka proaktywność sprawia, że marketing przenika się z obsługą klienta – agent działa jak czujny doradca sprzedaży.

Dobrym przykładem skali takiego rozwiązania jest wdrożenie AI-asystenta w fintechu Klarna. Po miesiącu od uruchomienia system przejął zadania równoważne pracy 700 konsultantów, obsługując klientów w ponad 35 językach i 23 krajach. Według danych firmy, czas odpowiedzi skrócił się z 11 do 2 minut, a liczba powtarzających się zapytań spadła o 25%.

Z czasem jednak pojawiły się mieszane opinie. Użytkownicy wskazywali na trudności w rozwiązywaniu nietypowych problemów oraz brak „ludzkiego podejścia”. Sama firma przyznała, że nadmierna automatyzacja – choć skuteczna w liczbach – wymaga uzupełnienia o kontakt z człowiekiem, zwłaszcza w bardziej złożonych sprawach. Klarna zaczęła przywracać część zespołu obsługi, by zadbać o lepszy balans między efektywnością a jakością doświadczeń.

Ten przykład pokazuje, że nawet najlepiej skalujący się agent AI w obsłudze klienta musi być traktowany jako element większego systemu – z odpowiednimi granicami autonomii i jasnym miejscem dla człowieka.

Dobrze skonfigurowany agent może przygotować treści do kampanii (np. tekst posta, projekt maila, reklamę graficzną, a nawet wideo), sprawdzić ich zgodność z brandbookiem i wrzucić je do CMS lub managera reklam. Zadaniem zespołu staje się wtedy tylko zatwierdzenie lub ewentualna korekta wersji wstępnej. To ogromna oszczędność czasu przy content marketingu i social media. Technicznie rzecz biorąc, agent generujący treści musi być zintegrowany z wewnętrznymi systemami firmy i znać wytyczne marki. Już teraz istnieją rozwiązania, które na to pozwalają – np. platforma Jasper oferuje tzw. Brand Voice, a jej agenty treści potrafią uwzględniać preferowany styl firmy i wcześniej stworzone materiały. Oznacza to, że AI może pisać teksty brzmiące jak od naszego brandu, a następnie samodzielnie umieszczać je we wskazanym kanale (np. publikować posty na blogu czy generować dziesiątki wariantów reklam do testów A/B). Organizacyjnie wymaga to zaufania do AI i solidnych testów – nikt nie chciałby, aby agent opublikował coś odbiegającego od wartości marki. Jednak wiele firm już idzie w tę stronę. Przykładowo koncerny medialne eksperymentują z AI piszącą proste depesze i aktualności, a korporacje jak Microsoft czy Adobe integrują generatywne AI bezpośrednio w narzędziach do marketingu, by ułatwić tworzenie i od razu dystrybucję treści. Można wyobrazić sobie agenta, który na podstawie planu kampanii wygeneruje kompletny zestaw postów na różne platformy i od razu zaplanuje ich publikację w kalendarzu – a marketer tylko to nadzoruje.

Największą zmianą będzie odejście od samodzielnego, ręcznego wykonywania wielu zadań na rzecz zarządzania, planowania i weryfikacji działań agenta. Marketerzy staną się bardziej redaktorami, strategami i trenerami AI, a mniej „wykonawcami” drobnych operacji. Będą to osoby wyznaczające cele dla agentów, kontrolujące ich wyniki i korygujące kurs działań – czyli de facto menedżerowie AI. Już teraz w wielu firmach widać ten trend. Przykładowo w fintechu Klarna 90% pracowników korzysta z narzędzi generatywnej AI na co dzień, a w samych działach komunikacji, marketingu i prawnych odsetek ten wynosi 88–93%. To oznacza, że kadry marketingowe szybko adaptują się do używania AI w codziennej pracy, a ich kompetencje ewoluują. Zamiast pisać każdy tekst od zera, marketer dziś potrafi dać AI odpowiednie polecenie (prompt) i potem redagować otrzymany wynik. Zamiast ręcznie segmentować bazę klientów – potrafi zinterpretować analizy wygenerowane przez model. Ludzie stają się kuratorami treści i pomysłów AI, dodając do nich doświadczenie, kontekst i znajomość emocji odbiorcy.

Agenci AI mogą wykonywać wiele operacji, ale nadal potrzebują ludzkiego nadzoru: do oceny trafności, etyczności, tonu wypowiedzi czy zgodności z celem komunikacyjnym. Rolą człowieka jest wniesienie tego, czego algorytm może nie uchwycić – niuansów kulturowych, aktualnych trendów, empatii i kreatywnej iskry. W praktyce zespoły marketingowe będą działać jak operatorzy i nadzorcy systemów agentowych, a także jako łącznicy między AI a resztą organizacji (np. działem IT czy prawnym, który zatwierdzi pewne automatyczne działania). To oznacza, że potrzebne będą nowe kompetencje w zespole:

• Tworzenie skutecznych promptów i scenariuszy – umiejętność takiego sformułowania poleceń dla AI, by osiągać pożądane rezultaty. (Ta zdolność, zwana niekiedy prompt engineering, staje się bardzo cenna).
• Analiza danych i wyciąganie wniosków – ponieważ AI wygeneruje masę raportów czy rekomendacji, marketer musi umieć je zrozumieć, zakwestionować w razie potrzeby i przełożyć na działania. Kluczowa staje się tu umiejętność podejmowania decyzji na podstawie rekomendacji AI, zarówno w kontekście strategii marketingowej, jak i zarządzania ryzykiem czy bezpieczeństwem.
• Myślenie systemowe i projektowanie doświadczeń klienta z udziałem AI – planowanie ścieżek, w których część interakcji obsługuje agent, a część człowiek. Trzeba zadbać, by klient miał spójne, pozytywne doświadczenie.
• Budowanie współpracy człowiek–AI–IT–dział prawny – wdrażanie agentów będzie pracą zespołową. Marketing musi umieć komunikować swoje potrzeby technologom (by dobrze zintegrować narzędzia) oraz adresować kwestie prawne czy wizerunkowe wspólnie z ekspertami od compliance.

Marketerzy będą więc musieli stać się trochę „zwierzchnikami”, a trochę partnerami dla AI – nie tylko jego użytkownikami. Jak ujął to Zendesk w kontekście obsługi klienta, pracownicy przekształcają się w menedżerów, redaktorów i “nadzorców” AI. Czeka nas stałe dokształcanie – bo narzędzia AI szybko ewoluują – oraz zmiana podejścia do pracy: zamiast wykonywać zadanie osobiście, częściej będziemy decydować, jak coś ma być zrobione i przez kogo, człowieka czy AI, a następnie czuwać nad jakością.

• Nowy poziom automatyzacji – Zadania, które kiedyś zajmowały godziny czy dni, agent AI może zrobić w kilka minut. To ogromny wzrost wydajności i więcej czasu na to, co naprawdę istotne, jak kreatywne myślenie strategiczne. Na przykład klient pytający o usługę może teraz uzyskać pełną odpowiedź w 2 minuty od AI zamiast czekać 11 minut na mail od opiekuna. Skalowalność agentów oznacza też, że nawet przy rosnącym biznesie wiele procesów nie wymaga proporcjonalnego powiększania zespołu.
• Zmiana roli marketerów – Zamiast robić wszystko własnoręcznie, będziecie koordynować pracę agentów AI. To Wy wskazujecie cele, kontrolujecie wyniki, korygujecie kurs. Będzie trzeba myśleć bardziej strategicznie i jednocześnie znać możliwości narzędzi. Ciągłe uczenie się jest niezbędne, bo marketing w dobie AI staje się dyscypliną łączącą kreatywność z umiejętnością współpracy z technologią. Jak pokazuje praktyka firm takich jak Klarna, marketerzy masowo adoptują AI w codziennej pracy (88% wykorzystuje ją każdego dnia), co potwierdza tę zmianę roli na bardziej technologiczną.
• Nowe możliwości strategiczne – Dzięki agentom AI firmy mogą testować więcej pomysłów, personalizować komunikację i optymalizować kampanie niemal w czasie rzeczywistym – nawet jeśli obsługują miliony klientów. Najwięcej zyskają ci, którzy szybko nauczą się to wykorzystywać. Przewagę konkurencyjną zdobędą pionierzy potrafiący dotrzeć z właściwym przekazem do właściwego mikrosegmentu dokładnie w tym momencie, gdy jest na to szansa. AI potrafi też czasem wyjść poza schematy – zaproponować coś, na co człowiek by nie wpadł – choć oczywiście to my musimy ocenić, czy ma to sens. Krótko mówiąc, dobrze użyty agent AI to więcej eksperymentów za tę samą cenę, a tym samym szybsze znajdowanie skutecznych strategii.
• Zagrożenia i wyzwania – Trzeba uważać, żeby nie zgubić ludzkiego pierwiastka. Jeśli cała komunikacja stanie się automatyczna, to gdzie miejsce na emocje i kreatywność? Zawsze potrzebny będzie nadzór człowieka – bo AI może się pomylić albo wygenerować coś niepasującego do Waszej marki. Automatyzacja może też budzić obawy w zespole – ważne, żeby przekwalifikować ludzi na nowe role, w których będą współpracować z AI, a nie z nim rywalizować. Pojawiają się również kwestie etyczne i prawne: od ochrony danych, przez możliwe błędy AI, po odpowiedzialność za decyzje podjęte przez agenta. Eksperci przestrzegają choćby przed utratą unikalnego głosu marki czy ryzykiem naruszeń praw autorskich, jeśli bezrefleksyjnie korzystamy z generowanych treści. Dlatego wdrażając agentów, musimy równolegle zadbać o jasne zasady ich użycia, kontrolę jakości i trening AI na naszych własnych, wiarygodnych danych.

Eksperci podpowiadają: nie próbujcie wdrażać AI od razu wszędzie. Najpierw zróbcie mały pilotaż, przetestujcie skuteczność i uczcie się na tych doświadczeniach, a dopiero potem skalujcie rozwiązanie szerzej. Taka iteracyjna metoda pozwoli uniknąć dużych błędów i zaangażuje zespół w oswajanie się z nową technologią.

Po drugie, warto zawczasu przemyśleć nowy podział pracy w zespole. Zastanówcie się, które zadania wymagają kreatywności, strategii czy relacji z klientem – te zostawcie ludziom. To, co powtarzalne i oparte na danych, docelowo przekażcie AI. Usiądźcie wspólnie i porozmawiajcie o tym, jak możecie się odciążyć dzięki agentom i kto w jakim obszarze będzie się rozwijać. Być może potrzebna będzie nowa strategia digital, która uwzględni AI i nowe narzędzia, a do tego plan szkoleń dla wszystkich członków zespołu (np. z pisania promptów czy podstaw pracy z danymi). Już teraz menedżerowie powinni myśleć, jak przebudować procesy marketingowe pod kątem współpracy z „wirtualnymi współpracownikami”. Pamiętajmy, że według badań tylko połowa pilotażowych projektów AI trafia ostatecznie na produkcję – często problemem jest brak przygotowania organizacyjnego. Dlatego zawczasu zaplanujcie, kto nadzoruje AI, jak raportuje jego wyniki, jak będziecie mierzyć sukces takiego wdrożenia.

Po trzecie, zadajcie sobie ważne, strategiczne pytania: Jak wykorzystać agentów AI, by lepiej obsługiwać klientów? Gdzie AI może dać przewagę nad konkurencją? Czy Wasz model biznesowy jest gotowy na automatyzację części usług? Takie podejście pozwoli Wam nie tylko reagować na trendy, ale być o krok przed innymi w branży. Firmy, które wcześnie zaczną eksperymenty z agentami, zdobędą unikalne know-how.

Zachęcam – bądźcie otwarci, testujcie, uczcie się i dzielcie doświadczeniami. Przy odpowiedzialnym podejściu i zachowaniu ludzkiej kreatywności, agenci AI mogą stać się nieocenionymi partnerami Waszego marketingowego sukcesu.

1. Gartner (2023), „Top Strategic Technology Trends for 2024”
   www.gartner.com/en/articles/gartner-top-strategic-technology-trends-for-2024
2. Zendesk (2024), „CX Trends 2024”
   www.zendesk.com/blog/trends/
3. Jasper AI – Brand Voice & Campaigns
   www.jasper.ai/features/brand-voice
4. Copy.ai – AI Workflow Agents
   www.copy.ai/solutions/workflow-automation
5. Shopify AI – Shopify Magic overview
   www.shopify.com/magic
6. Shopify Case Study: 14.5x ROAS in personalized campaigns
   www.shopify.com/blog/ai-marketing-examples
7. Klarna x OpenAI Case Study (2024)
   openai.com/index/klarna
8. Klarna AI Assistant Press Release – Klarna Newsroom
   www.klarna.com/international/press/klarna-launches-ai-powered-assistant/
9. Microsoft – GitHub Copilot Overview
   github.com/features/copilot
10. Zendesk (2023), „Agents of Change: Why AI won’t replace your team – but will transform it”
    www.zendesk.com/blog/ai-customer-service-jobs/
11. McKinsey & Company (2023), „The economic potential of generative AI”
    www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai

Nie musisz rewolucjonizować całej organizacji od razu. Wystarczy jeden dobrze dobrany proces, który pokaże, jak AI może zwiększyć efektywność działań, wyeliminować powtarzalne błędy i odciążyć zespół w codziennej pracy.

Zamiast ogólnych koncepcji – konkretne działanie:

• Wybierzemy z Tobą obszar, gdzie agent AI da realny efekt.
• Zaprojektujemy rozwiązanie z uwzględnieniem potrzeb Twojej firmy, danych i systemów, które już masz.
• Dobierzemy technologię, która pasuje do Twojego zespołu, a nie odwrotnie.
• Pomożemy przejść przez pilotaż i wyciągnąć z niego maksimum cennych informacji – bez zbędnych kosztów i ryzyk.

Chcesz sprawdzić, czy agent AI może zrobić robotę u Ciebie? Zacznijmy od rozmowy.