Transformacja AI w biznesie: Od strategicznych wyzwań MŚP po nową erę marketingu i sprzedaży B2B

Problematyka i wyzwania wykorzystania AI w rozwoju firm MŚP

Wytyczenie kierunku rozwoju, analiza aktualnej sytuacji firmy na różnych poziomach, w tym analiza procesów, a następnie zdefiniowanie strategii rozwoju firmy - to fundamentalny pierwszy etap.  Dopiero po właściwym zaplanowaniu strategii i procesu zmiany przychodzi czas na technologię, czyli wybór rozwiązań, które faktycznie wspierają cele biznesowe. Nie odwrotnie.  Mając zdefiniowane cele należy dokonać selekcji narzędzi i platform AI w sposób uporządkowany: od określenia potrzeb i kryteriów, przez testy i pilotaże, aż po ocenę wpływu na bezpieczeństwo, koszty, integracje i codzienną pracę zespołów.
Warto przeanalizować tez wady i zalety różnych podejść (np. narzędzia gotowe vs. rozwiązania szyte na miarę, chmura vs. on-premise, modele otwarte vs. komercyjne) aby dobrze wybrać technologie pod konkretny kontekst organizacji. Nie ma jednego rozwiązania dla wszystkich – skuteczna technologia to ta, która pasuje do procesów, danych, dojrzałości firmy i tempa wdrożenia.  

Oto kluczowy wniosek jaki został zasygnalizowany podczas debat 16. edycji Kongresu MŚP w Katowicach, organizowanego przez Regionalną Izbą Gospodarczą.   

Niska adopcja przy wysokim potencjale technologicznym

Polska charakteryzuje się relatywnie niskim poziomem adopcji sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach, który wynosi około 8–8,5%, co plasuje kraj na przedostatniej pozycji w Unii Europejskiej. Stan ten nie wynika jednak z braku innowacyjnych technologii czy braku dostępu do zaawansowanych narzędzi, ponieważ rodzimy rynek dysponuje wybitnymi specjalistami oraz autorskimi rozwiązaniami, takimi jak polski model językowy Bielik (Bielik.ai) rozwijany przez społeczność SpeakLeash przy wsparciu mocy obliczeniowej ACK Cyfronet AGH. Model ten dostosowany jest do specyfiki języka polskiego, realiów prawno-urzędowych oraz możliwości bezpiecznego uruchomienia lokalnego (on-device / on-premise). Główną barierą w sektorze MŚP pozostaje deficyt kompetencji zarządczych, brak uporządkowanych procesów wewnątrz organizacji oraz braki czasowe po stronie kadry kierowniczej.

 

Pułapka narzędziowa i podejście strategiczne

Wiele firm wpada w pułapkę polegającą na zakupie subskrypcji narzędzi AI i bezrefleksyjnym poszukiwaniu dla nich zastosowań w codziennej pracy. Tymczasem analizy rynkowe pokazują wyraźny podział: 60% organizacji pozostaje w tyle z minimalnymi efektami, 35% stopniowo skaluje rozwiązania, a jedynie 5% stanowi grono liderów („built for the future”), osiągających dwukrotnie wyższy wzrost przychodów i 40% redukcję kosztów. Liderzy ci traktują AI jako stały element modelu operacyjnego i strategii biznesowej, a nie jako poboczny projekt IT. Wdrożenie sztucznej inteligencji bez wcześniejszego ustrukturyzowania danych i procedur grozi powieleniem oraz przyspieszeniem dotychczasowego chaosu organizacyjnego.

 

Rola kompetencji ludzkich (Human Intelligence) oraz kwestie prawne

O powodzeniu transformacji cyfrowej decyduje Human Intelligence – zdolność zespołów do adaptacji, uczenia się oraz myślenia krytycznego, przy czym zaledwie 50% organizacji uznaje myślenie krytyczne za kluczową kompetencję przyszłości. Zadaniem kadry zarządzającej jest pełnienie roli „orkiestratora” łączącego pracę ludzi i algorytmów, przy jednoczesnym unikaniu zjawisk takich jak workslop (masowa produkcja bezwartościowych treści) czy niekontrolowany wyciek danych. Istotnym elementem strategii staje się zagwarantowanie zgodności z AI Act, RODO oraz ochroną tajemnic przedsiębiorstwa, w czym pomocne okazują się architektoniczne rozwiązania hybrydowe oraz przetwarzanie lokalne na urządzeniach.

 

Gdzie sektor MŚP generuje realne ROI?

Mierzalny zwrot z inwestycji w małych i średnich przedsiębiorstwach nie pochodzi z generowania rozbudowanych pism zarządczych ani wdrażania botów konwersacyjnych, od których klienci często stronią. Wartość biznesowa powstaje w obszarach operacyjnych:

• Odciążenie pracowników z rutynowej dokumentacji i automatyzacja fakturowania.
• Strukturyzacja i wielojęzyczna obsługa katalogów e-commerce (np. z wykorzystaniem modelu Bielik).
• Automatyzacja procesów graficznych, takich jak usuwanie tła ze zdjęć produktowych.
• Odzyskiwanie potencjalnych leadów poprzez systemy automatycznie przejmujące kontakt po nieodebranych połączeniach lub SMS-ach.
• Wewnętrzne bazy wiedzy i systemy RAG, wspierające szybki dostęp do dokumentacji firmy.

Jak AI zmienia skuteczny marketing i sprzedaż w firmach

Tematyka związana z przełożeniem rozwoju AI na marketing i sprzedaż w firmach była głównym zagadnieniem AI Biznes FORUM, które odbyło się w Warszawie (wydarzenia organizowane przez BUZZcenter w dniach 26-27 października 2026).  W cyklu wykładów poruszono wiele aspektów, które prowadzą do kluczowych wniosków jakie prezentujemy poniżej.


Zmiana ścieżki zakupowej i koniec linearnego lejka

Tradycyjny, linearny lejek sprzedażowy odchodzi do przeszłości. Współczesny klient B2B samodzielnie realizuje przeważającą część procesu badawczego przy użyciu narzędzi generatywnych (takich jak ChatGPT, Gemini, Copilot czy Perplexity), dokonując porównań i tworząc krótkie listy dostawców przed pierwszym bezpośrednim kontaktem ze sprzedawcą. W rezultacie rola marketingu przesuwa się na bardzo wczesne etapy – jego celem jest budowanie widoczności, wiarygodności i popytu na długo przed złożeniem zapytania ofertowego.

 

Transformacja od tradycyjnego SEO do GEO (Generative Engine Optimization)

Dbanie wyłącznie o pozycjonowanie w tradycyjnych wyszukiwarkach staje się niewystarczające. Kluczowym wyzwaniem staje się GEO (Generative Engine Optimization) oraz AEO (Answer Engine Optimization), czyli zapewnienie, aby algorytmy sztucznej inteligencji odnajdywały, rozumiały i rekomendowały markę w odpowiedziach generowanych dla użytkowników. Aby to osiągnąć, firma musi budować zintegrowany ekosystem informacyjny składający się z wartościowych artykułów eksperckich, raportów, sekcji FAQ oraz studium przypadków.

 

Sprzedaż oparta na sygnałach (Signal-Based Selling)

Zamiast realizować masowe i generyczne kampanie wysyłkowe, nowoczesne organizacje wdrażają podejście Signal-Based Selling. AI pozwala na automatyczne monitorowanie i identyfikowanie rynkowych sygnałów zakupowych, takich jak zmiany w składzie zarządów, rekrutacje na kluczowe stanowiska, nowe inwestycje czy wdrożenia danych technologii u potencjalnych klientów. Wykrycie takiego sygnału stanowi wyzwalacz do podjęcia precyzyjnej i spersonalizowanej komunikacji sprzedażowo-marketingowej w optymalnym momencie.

 

Integracja marketingu, CRM i sprzedaży w spójny system

Nowoczesna organizacja B2B eliminuje podział między marketingiem a sprzedażą, łącząc je w jeden zintegrowany ekosystem technologiczny oparty na systemie CRM (np. HubSpot) i automatyzacji. Ocena kampanii pozyskiwania klientów nie opiera się na samej liczbie wygenerowanych kontaktów, lecz na ich realnym potencjale sprzedażowym (scoring i kwalifikacja leadów przez AI). Ponadto, zgodnie z zasadą „AI nie naprawi złych danych”, warunkiem koniecznym do podejmowania trafnych decyzji handlowych pozostaje wysoka higiena baz danych oraz analityka krytyczna.

 

Content Operations i zaufanie ludzkie

Masowa produkcja treści generowanych automatycznie traci na wartości. Skuteczna strategia opiera się na tzw. Content Operations, czyli przekształcaniu jednego, unikalnego materiału źródłowego (np. raportu branżowego czy wiedzy eksperta) w spójną sieć różnorodnych formatów edukacyjnych i sprzedażowych przy wsparciu AI. Jednocześnie w transakcjach B2B o wysokiej wartości fundamentem pozostaje zaufanie – sztuczna inteligencja skaluje dotarcie, ale wiarygodność budują marki osobiste liderów oraz realna eksperckość zespołów.

Ireneusz Burek 


patronat medialny EKMSP oraz AI Biznes Forum 

 
 


zdjęcia z EKMSP w Katowicach