W 188 odcinku podcastu Business Marketer rozmawiamy o raporcie badającym rzeczywiste wykorzystanie sztucznej inteligencji przez marketerów w Polsce. W przeciwieństwie do badań deklaratywnych, raport powstał na podstawie obserwacji faktycznych zachowań użytkowników narzędzi AI – analizy promptów, konwersacji i wzorców pracy.
Jak marketerzy B2B naprawdę używają sztucznej inteligencji? Wnioski z raportu firmy DFirst
Co naprawdę wiemy o tym, jak marketerzy z niej korzystają? Firma DFirst przygotowała raport oparty na rzeczywistej analizie zachowań użytkowników, a nie na deklaracjach. Wnioski są zaskakujące i trochę niepokojące.
Czym wyróżnia się raport DFirst na tle innych badań o AI w marketingu?
Większość dostępnych badań opiera się na wywiadach i ankietach. Problem? Ludzie mówią, jak powinni korzystać z narzędzi, nie jak faktycznie to robią. DFirst śledził rzeczywiste zachowania użytkowników swojej platformy, czyli wielomodelowego środowiska, w którym marketerzy mają pełną swobodę działania. To quasi-eksperyment: obserwacja naturalna bez narzuconych schematów.
Efektem jest prawdopodobnie jedyny tego typu raport na polskim rynku oparty o dane behawioralne, a nie deklaratywne.
Co to jest paradoks AI w marketingu i dlaczego dotyczy Cię bezpośrednio?
Najważniejsze odkrycie raportu to silna korelacja (-0,8) między złożonością zadania a jakością promptu. Im trudniejsze zadanie, tym gorszy prompt i odwrotnie.
Dlaczego marketerzy piszą lepsze prompty do prostych zadań?
Kiedy ktoś prosi AI o zmianę koloru koszuli na zdjęciu, potrafi opisać to precyzyjnie. Kiedy prosi o strategię marketingową, wpisuje pięć słów i czeka na cud. To efekt Krugera-Dunninga w praktyce: im mniej wiemy o danym obszarze, tym bardziej przeceniamy własne kompetencje i oczekujemy magicznych rezultatów od narzędzia.
Doświadczony strateg wie, że dobra strategia wymaga dziesiątek decyzji, danych i iteracji. Ktoś, kto nigdy strategii nie tworzył myśli, że AI to zrobi za niego w jednym kroku.
Jakie są 4 archetypy marketerów korzystających z AI?
Dane z raportu pozwoliły wyodrębnić cztery charakterystyczne profile użytkowników:
- Googlerzy (65% użytkowników)
Traktują ChatGPT jak wyszukiwarkę. Zadają krótkie pytania o fakty, nie włączają dostępu do sieci, nie weryfikują źródeł. To najszersza, ale najmniej zaawansowana grupa.
- Konwersacjoniści (25% użytkowników)
Prowadzą wieloetapowy dialog z AI. Zaczynają od prostego prompta, iterują, doprecyzowują. Są cierpliwi, ale często tracą czas, bo mogliby uzyskać lepszy efekt jednym dobrze skonstruowanym zapytaniem. Często też dają płytki feedback („nie podoba mi się to” zamiast konkretnych wskazówek).
- Menedżerowie (ok. 9% użytkowników)
Zlecają zadania tak, jak dobry menedżer zleca pracę zespołowi: opisują cel, kontekst i oczekiwany efekt. Bez znajomości formalnych zasad prompt engineeringu, a jednak osiągają lepsze wyniki w stosunku do włożonego czasu.
- Inżynierowie promptów (1% użytkowników)
Stosują pełny model: persona → zadanie → kontekst → format. Wzorcowi użytkownicy, których jest niewielu, ale do których stylu pracy możesz dołączyć nawet bez specjalistycznej wiedzy, prosząc AI o pomoc w optymalizacji prompta.
Dlaczego marketerzy B2B zapominają o kliencie w swoich promptach?
To jedno z bardziej niepokojących odkryć raportu: słowa takie jak „klient”, „target” czy „segment” pojawiają się w promptach marketerów zaskakująco rzadko. Marketing powinien być głosem klienta wewnątrz organizacji, tymczasem nawet w narzędziach AI marketerzy koncentrują się na produkcie i procesie, pomijając perspektywę odbiorcy.
Jeśli AI skaluje nasze działania, a my pomijamy klienta w punktach wyjścia, to błąd rośnie proporcjonalnie do skali.
Jak skutecznie korzystać z AI przy tworzeniu strategii B2B?
Strategia to najtrudniejsze zadanie, jakie można zlecić AI. Żeby uzyskać użyteczny wynik, musisz dostarczyć:
- Cele i KPI – tego AI nie wyczyta z sieci
- Kontekst firmy – unikalną wiedzę, którą tylko Ty posiadasz
- Ustrukturyzowany framework – nie pozostawiaj AI swobody w wyborze podejścia
- Iterację krok po kroku – zamiast jednego ogólnego promptu, prowadź AI przez kolejne etapy analizy
Warto też korzystać z funkcji Deep Research w ChatGPT, narzędzia z którego, jak wynika z raportu, korzysta zaskakująco mało osób.
Link do raportu znajdziesz na stronie: https://dfirst.ai/access-insights
Q&A
Czy AI może zastąpić stratega marketingowego? Na dzisiaj – nie. Może być wartościowym narzędziem wspomagającym, ale wymaga od użytkownika głębokiej wiedzy o tym, czego szuka, jakie dane dostarczyć i jak ocenić wynik.
Jak poprawić jakość promptów bez nauki prompt engineeringu? Poproś AI, żeby zadało Ci pytania uzupełniające przed odpowiedzią. Następnie oceń i popraw gotowy prompt. To prosta metoda, która działa.
Dlaczego feedback „nie podoba mi się, zrób jeszcze raz” nie działa? AI potrzebuje konkretnych wskazówek: co dokładnie wymaga zmiany i dlaczego. Ogólna negatywna ocena generuje losowy wynik, a nie kierunkową korektę.
Jak AI może pomóc w badaniu potrzeb klientów B2B? Można analizować wypowiedzi menedżerów z mediów społecznościowych, wywiadów i komunikatów prasowych na dużą skalę wyciągając wnioski jakościowe, które wcześniej wymagałyby kosztownych badań.
Czy marketerzy B2B powinni bać się zastąpienia przez AI? Nie ci, którzy potrafią z niej korzystać. Zagrożeni są ci, którzy ignorują jej możliwości lub używają jej powierzchownie, bez zrozumienia kontekstu i klienta.
Masz pomysł na odcinek podcastu? Napisz do mnie: lukasz.kosuniak@businessmarketer.pl
5 minut
