Największe trendy technologiczne, szanse i zagrożenia w branży marketingowej w 2026 roku

Rok 2026 to dla marketingu moment przestawienia zwrotnic. Wiele rzeczy, wcześniej testowanych trochę na boku, wchodzi teraz do codzienności. Zmienia się to, jak użytkownicy konsumują treści, firmy sprzedają produkty, a marketerzy planują i rozliczają swoje działania.

1. AI i faza przejściowa – z testów do realnie wykorzystywanej technologii
2. Największe trendy technologiczne w 2025 oczami Top Online
3. Ruch ludzi → Ruch botów
4. Nowy rodzaj klienta: agent AI zamiast człowieka
5. Generative AI → Agentic AI
6. Agent zastąpiony multiagentem
7. SaaS + AI = nowe interfejsy
8. Kiedyś wiedza o algorytmach, dzisiaj zrozumienie komunikacji między agentami AI
9. Hiper-personalizacja w czasie rzeczywistym
10. Szanse dla marketerów – nowe role i kompetencje
11. Nowy zawód: AI Agent Orchestrator / Marketer
12. Nowe modele biznesowe i rozliczeniowe
13. Rozwój w kontekście AI wymaga… inwestycji w ludzi
14. Platformy no-code i wyspecjalizowani agenci
15. Zagrożenia i wyzwania, o których rzadko mówi się głośno
16. Kryzys zaufania jako koszt masowej automatyzacji
17. Skalowanie chaosu
18. Nieczytelność „nowego” internetu
19. Ślepe pola w analityce
20. AI slop – zalew generycznej treści
21. Błędy, których lepiej unikać
22. Sceptycyzm jako największy błąd – „pożyjemy, zobaczymy” to kiepska strategia
23. Nowe narzędzia, stare schematy
24. Podsumowanie

AI i faza przejściowa – z testów do realnie wykorzystywanej technologii

Patrząc z perspektywy 2025 roku, trudno nie zauważyć jednego schematu – minione kilkanaście miesięcy było dla większości firm czasem testów i eksperymentów.

ChatGPT, Claude, Gemini, ale też narzędzia low-code jak Make czy n8n pojawiały się w zespołach, choć raczej punktowo niż systemowo.

W 2026 ten etap się kończy. Wchodzimy w moment realnych wdrożeń, w których AI przestaje być dla mnie technologiczną ciekawostką, a zaczyna być pełnoprawną, działającą infrastrukturą.

Równolegle powstaje coś, co roboczo nazywamy nową warstwą internetu, gdzie obok ludzi mamy do czynienia z narastającym ruchem botów i agentów działających w ich imieniu.

Skala tej zmiany, jeśli spojrzeć uczciwie, nie przypomina pojedynczego update’u algorytmu, ale raczej całą ewolucję Google od początku lat dwutysięcznych do dzisiejszego AI Mode. I właśnie w tym kontekście warto dziś rozmawiać o szeroko pojętym marketingu.

Największe trendy technologiczne w 2025 oczami Top Online

Ruch ludzi → Ruch botów

Jedną z największych zmian, które już obserwujemy, jest gwałtowny wzrost ruchu generowanego przez boty AI.

Asystenci i agenci wychodzą z roli wyłącznie interfejsu do rozmowy, a zaczynają aktywnie poruszać się po internecie w imieniu użytkowników. Scenariusz, w którym ktoś prosi AI o streszczenie artykułu, a sam nigdy nie wchodzi na stronę źródłową, staje się normą.

Na części serwisów, z którymi pracujemy, już dziś co dwudziesty „odwiedzający” to bot AI. W takich przypadkach człowiek nigdy nie widzi strony, nie przewija treści i nie klika żadnego CTA.

Problem w tym, że tego typu ruch w ogóle nie istnieje w klasycznej analityce. GA4 go nie widzi, a specjaliści od pozycjonowania podejmują decyzje na podstawie coraz większych luk w danych.

Tymczasem on cały czas rośnie, i to w kosmicznym tempie. Według nas ruch AI będzie jedną z najważniejszych metryk do analizowania w kolejnych latach.

Nowy rodzaj klienta: agent AI zamiast człowieka

Do tej pory asystenci AI pełnili głównie funkcję informacyjną – wyszukiwali, porządkowali, streszczali dane itp. W 2026 ta rola się rozszerza. Agenci zaczynają realnie odpowiadać za konwersje.

To znaczy, że coraz częściej nie tylko rekomendują produkt, ale są w stanie go wyświetlić, porównać oferty, a docelowo także złożyć zamówienie w imieniu użytkownika.

W ten oto sposób na moich oczach rodzi się nowy typ klienta. Po drugiej stronie lejka sprzedażowego nie zawsze będzie człowiek – może to być agent działający według jasno określonych preferencji, budżetów i zasad.

Marketing musi nauczyć komunikacji z kimś, kto nie reaguje na emocje tak jak ludzie, ale jednocześnie oczekuje precyzyjnych danych, dostępności i wiarygodnych sygnałów.

Generative AI → Agentic AI

Etap zachłyśnięcia się generatywną AI powoli się kończy, a pisanie tekstów czy generowanie grafik przestaje być wyróżnikiem. Wchodzimy w erę Agentic AI, czyli samodzielnie działających systemów, które potrafią realizować wieloetapowe zadania i pilnować terminów lepiej niż ludzie.

Dla zespołów oznacza to nieosiągalną wcześniej powtarzalność przy rutynowych działaniach i mniej ręcznego pilnowania procesów. Dla klientów – szybszą realizację, większą przewidywalność i mniej błędów.

Agent zastąpiony multiagentem

W praktyce może się okazać, że jeden agent to za mało, a przy bardziej złożonych zadaniach pojawiają się problemy ze stabilnością, skalą i kontekstem.

Moim zdaniem w 2026 roku coraz większą rolę będą odgrywać rozbudowane systemy wieloagentowe, w których poszczególne jednostki odpowiadają za konkretne fragmenty procesu i wzajemnie się kontrolują. To podejście jest po prostu bardziej odporne na błędy i łatwieierze do skalowania.

Wszystko wskazuje na to, że technologia multiagentowa będzie jednym z bardziej widocznych trendów nadchodzącego roku. Przy czym warto wyjść na chwilę z AI-hypetrainu i spojrzeć na to wszystko także od drugiej strony.

Trend sam w sobie jest (i pewnie będzie) widoczny, natomiast fakt użycia architektury multiagentowej nie niesie jeszcze żadnej wartości.

Całe to zamieszanie wynika trochę z faktu, że zarówno te narzędzia, jak i napędzające je LLM-y są ostatnio wciskane wszędzie, gdzie się da – tam, gdzie rzeczywiście rozwiązują realny problem, ale też tam, gdzie nie mają żadnego sensu biznesowego ani technologicznego.

Multiagent ma potencjał, żeby stać się kolejnym marketingowym buzzwordem – pustym hasłem, które jest na ustach wszystkich domorosłych ekspertów od AI. Dobrze brzmiącym, często mocno nadużywanym i wdrażanym bardziej bo wypada, a nie dlatego, że faktycznie coś usprawnia.

Dlatego trzeba sobie szczerze odpowiedzieć nie na pytanie „czy multiagent jest spoko?”, tylko „po co i w jakim miejscu procesu się przyda?”.

SaaS + AI = nowe interfejsy

Teza: Tradycyjne interfejsy aplikacji SaaS będą coraz mniej wykorzystywane.

(R)ewolucja w projektowaniu interfejsów? Tak, przy czym jak dla mnie ten kierunek jest dziś w większym stopniu napędzany przez same firmy technologiczne niż przez realne potrzeby użytkowników.

Producenci SaaS-ów bardzo mocno pchają narrację AI-first, bo to naturalna odpowiedź na presję rynku, inwestorów i konkurencji. Każdy chce pokazać, że ma asystenta, chat, agenta czy inteligentny interfejs. Natomiast po stronie użytkowników ta zmiana nie jest jeszcze aż tak oczywista i jednoznaczna.

W praktyce wciąż dla wielu osób naturalnym zachowaniem jest wykonanie klasycznego kliknięcia w obrębie formularza czy panelu, zamiast prowadzenia konwersacji z asystentem albo wysyłania agenta do wykonania zadania.

Na to, żeby użytkownik masowo i domyślnie pracował wyłącznie przez warstwę konwersacyjną, jest – przynajmniej na chwilę obecną – jeszcze trochę za wcześnie.

Oczywiście mogę się mylić i historia rozwoju technologii wieloetapowo pokazywała, że takie przejścia mogą przyspieszyć bardzo gwałtownie, ale na tym etapie to raczej firmy uczą użytkowników nowych zachowań, a nie odwrotnie.

Dlatego naszym zdaniem przez najbliższy czas będziemy funkcjonować w modelu hybrydowym. Klasyczne interfejsy nie znikną z dnia na dzień, a warstwa AI będzie je stopniowo uzupełniać, a nie zastępować.

Tutaj pojawia się też kluczowe wyzwanie strategiczne: projektowanie produktów, komunikacji i marketingu równolegle pod ludzi i pod AI. Nie zakładając jeszcze, że użytkownik na pewno będzie chciał wszystko załatwiać rozmową z agentem, ale też nie ignorując faktu, że ten sposób interakcji będzie coraz częstszy.

Sam mam bardzo prosty przykład tego, jak te nowinki w narzędziach mogą ułatwić robotę – choć ich użycie póki jest jest dobrowolne. Konkretnie chodzi mi tutaj o asystenta AI wbudowanego w Notion, w którym na co dzień działamy.

Musiałem ostatnio uzupełnić 100 pomysłów w bazie danych – gdybym miał to robić ręcznie, zeszłyby mi pewnie z dwie godziny. Skopiowałem więc pomysły ze źródła i poprosiłem o pomoc asystenta, który ogarnął mi to praktycznie od razu.

Kiedyś wiedza o algorytmach, dzisiaj zrozumienie komunikacji między agentami AI

Model Context Protocol i komunikacja A2A (Agent-to-Agent) to pojęcia, które jeszcze niedawno były domeną technologicznych nisz. W 2026 roku prawdopodobnie staną się jednym z fundamentów pracy marketingowej.

Tak jak kiedyś trzeba było zrozumieć SEO i algorytmy Google, tak już niedługo będziemy musieli wiedzieć, jak agenci wymieniają informacje, jak budują kontekst i jak podejmują decyzje. Bez tej wiedzy trudno będzie projektować skuteczne strategie widoczności i sprzedaży.

Hiper-personalizacja w czasie rzeczywistym

Hiperpersonalizacja wykracza daleko poza tworzenie person i segmentację – wchodzimy w etap indywidualnego dostosowania treści w czasie rzeczywistym:

• Strony są w stanie zmieniać przekaz, układ i rekomendacje pod konkretnego użytkownika.
• Kampanie e-mailowe adaptują nie tylko temat, ale całą treść i warstwę wizualną pod jedną osobę.
• Reklamy dynamicznie dopasowują się do kontekstu i zachowania użytkownika.
• Połączenie AI z AR (Augmented Reality) redefiniuje doświadczenia zakupowe online dzięki możliwościom wirtualnych przymiarek produktów.

To, co jeszcze niedawno było domeną największych firm, staje się teraz dostępne dla większości rynku.

Szanse dla marketerów – nowe role i kompetencje

Rozpisałem się o technologii – ale gdzie w tym wszystkim jest miejsce dla specjalistów, którzy będą jej używać albo nią zarządzać?

Nowy zawód: AI Agent Orchestrator / Marketer

Jedną z największych szans dla ludzi z branży jest pojawienie się zupełnie nowej roli, którą roboczo nazywam AI Agent Orchestrator.

Jego rola AI nie polega na obsłudze narzędzi ani na byciu power-userem nowego softu. Mówimy o przesunięciu odpowiedzialności – z wykonywania zadań przechodzę do projektowania systemów, które te zadania realizują.

Marketer przestaje być osobą, która pisze każdy tekst, ustawia każdą kampanię czy ręcznie kontroluje wszystkie etapy lejka. Coraz częściej będzie decydować, jak dany proces ma wyglądać, jakie decyzje mogą być podejmowane automatycznie i gdzie potrzebna jest interwencja człowieka.

Przejście z human-in-the-loop do human-on-the-loop świetnie oddaje tę zmianę. Człowiek nie wypada z układu, ale jego rola przesuwa się w stronę nadzoru, korekty i odpowiedzialności za całość.

To wymaga zupełnie innych kompetencji niż dotychczas. Mniej operacyjnej „klikalności”, a więcej umiejętności myślenia procesowego, rozumienia zależności i przewidywania konsekwencji decyzji podejmowanych przez systemy.

Nowoczesny marketer w 2026 roku musi rozumieć, jak działa organizacja od środka – nie tylko kampanie, ale też sprzedaż, obsługa klienta, dane i technologia.

Nowe modele biznesowe i rozliczeniowe

Rozwój technologii AI i automatyzacji wymusza zmianę nie tylko sposobu pracy marketerów, ale też tego, jak ta praca jest wyceniana i rozliczana.

Przez lata dominowały modele abonamentowe, godzinowe albo ryczałtowe. Być może już wkrótce będziemy częściej wracać do rozliczeń opartych o efekty, bo technologia pozwala znacznie dokładniej mierzyć wpływ konkretnych działań na wynik.

Decyzje, konfiguracje i zmiany zostawiają ślad w danych, dzięki czemu łatwiej powiązać konkretne działania z rezultatami. To otwiera drogę do zupełnie nowych modeli współpracy – od hybrydowych kontraktów łączących abonament z performance, po rozliczenia uzależnione od jasno zdefiniowanych KPI, które wcześniej były trudne do obrony.

Z naszej perspektywy to także szansa na większą transparentność po obu stronach. Klient lepiej rozumie, za co płaci i jaki jest realny zwrot z inwestycji, a agencja SEO zyskuje argumenty do rozmowy o wartości, a nie liczbie godzin czy zakresach w pakiecie.

Rozwój w kontekście AI wymaga… inwestycji w ludzi

Paradoksalnie im więcej mówimy o AI, agentach i automatyzacji, tym wyraźniej widać, jak dużą rolę nadal odgrywa człowiek. Technologia nie rozwiązuje problemów sama z siebie – ona tylko skaluje to, co już istnieje.

Dlatego odpowiedzią na AI bardzo często okazuje się inwestycja w ludzi. Ale nie w sensie masowego zwiększania zespołów operacyjnych, tylko szukania specjalistów, którzy potrafią zrozumieć całość i spiąć wszystko technologicznie.

Uporządkowanie i uproszczenie procesów, wyeliminowanie ręcznych obejść i dopiero potem automatyzacja to sekwencja, której nie da się pominąć bez kosztów.

I to może być jedna z najlepszych inwestycji 2026 roku. Nie nowy model czy kolejny tool, ale czas i zasoby poświęcone na zrozumienie, jak faktycznie działa organizacja, gdzie są wąskie gardła i które decyzje mają największy wpływ na wynik biznesowy.

Firmy, które to zrobią, będą w stanie wykorzystać AI jako realne wzmocnienie. Reszta zostanie z drogimi wdrożeniami, które dobrze wyglądają w prezentacjach, ale niewiele zmieniają w rzeczywistości.

Platformy no-code i wyspecjalizowani agenci

Platformy no-code i low-code realnie zmieniają sposób pracy z AI, bo radykalnie obniżają próg wejścia w automatyzację. Narzędzia takie jak Make czy n8n (który zaliczył ogromny wzrost w 2025) pozwalają budować własne procesy, integracje i nawet proste systemy agentowe bez pisania linijki kodu.

Dzięki temu ciężar przesuwa się z technologii na projektowanie procesów. Barierą nie jest już dostęp do narzędzi, tylko zrozumienie, co naprawdę warto automatyzować, gdzie proces się zaczyna, gdzie kończy i jakie dane nim sterują.

Równolegle coraz większe znaczenie zyskują wąsko wyspecjalizowani agenci, zaprojektowani do bardzo konkretnych zadań – np. YOSA ogarniająca SEO. W praktyce są bardziej skuteczni niż uniwersalne rozwiązania, bo działają w mniejszym kontekście, przez co łatwiej je kontrolować i optymalizować.

No-code daje szybkość i elastyczność, a wyspecjalizowani agenci jakość i powtarzalne efekty. Razem pozwalają budować własne, dopasowane do biznesu ekosystemy, zamiast polegać na jednym rozwiązaniu AI do wszystkiego.

Zagrożenia i wyzwania, o których rzadko mówi się głośno

Kryzys zaufania jako koszt masowej automatyzacji

Masowa produkcja contentu przez AI – szczególnie wideo, wszelkiej maści shortów i treści pod algorytm – sprawia, że odbiorcy coraz częściej podchodzą do wszystkiego z dystansem. Nawet poprawne, estetyczne i merytoryczne materiały przestają wywoływać emocje, bo praktycznie nie da się ich odróżnić od tysięcy innych.

Efekt jest prosty: spada uwaga i zaangażowanie, a markom coraz trudniej przychodzi budowanie relacji. W takim środowisku autentyczność zaczyna być walutą premium. Bez niej marketing traci fundament, bo zaufania nie da się wygenerować promptem ani skalować automatyzacją.

Skalowanie chaosu

Technologia daje ogromną moc, o ile jest odpowiednio wykorzystana. Tutaj warto jeszcze raz podkreślić, że automatyzacja złych procesów nie naprawi problemów, tylko je pomnoży.

Jeśli wcześniej strategia była niejasna, komunikacja niespójna, a decyzje podejmowane ad hoc, to AI sprawi, że to samo zacznie dziać się szybciej i na większą skalę. Pojawia się iluzja produktywności – więcej treści, więcej kampanii, więcej działań – przy jednoczesnym braku realnego wpływu na biznes.

Coraz częściej widzimy sytuacje, w których technologia przykrywa brak decyzji, zamiast je porządkować.

Nieczytelność „nowego” internetu

Marketerzy funkcjonują dziś w środowisku, w którym coraz trudniej jednoznacznie odpowiedzieć na pytanie, kto jest odbiorcą treści. Człowiek czy agent? Użytkownik czy bot działający w jego imieniu?

Zasady gry zmieniają się szybciej, niż powstają dobre praktyki. Nic dziwnego, że wiele osób z dużym doświadczeniem czuje frustrację, bo wiedza budowana przez lata nagle przestaje wystarczać, a to, co działało przez dekady, może się zdezaktualizować.

To naturalnie rodzi opór, ale jednocześnie pokazuje, że stoimy u progu potężnych zmian. Mówiąc najprościej, musimy zrozumieć, jak działa ten „nowy” internet i nauczyć się w nim sprawnie poruszać.

Ślepe pola w analityce

Klasyczne narzędzia, z GA4 na czele, nie dają pełnego obrazu tego, co faktycznie dzieje się z treściami. Ruch generowany przez boty i agentów wymyka się standardowym pomiarom, przez co marketerzy coraz częściej podejmują decyzje na podstawie niepełnych danych.

To prowadzi do błędnych wniosków: pozornych spadków ruchu, niedoszacowania wpływu contentu czy niewłaściwej oceny skuteczności kanałów. Bez nowych sposobów monitorowania zaczynamy działać po omacku, opierając się bardziej na intuicji niż na faktach.

Natomiast co warto podkreślić – już pojawiają się narzędzia (np. jak nasz AgentMonitor), które odnajdują się w tej nowej rzeczywistości i dostarczają nowych kompletów danych dotyczących m.in. ruchu AI. Warto je mieć z tyłu głowy, bo już niedługo mogą okazać się nieodłącznym atrybutem nowoczesnych specjalistów.

AI slop – zalew generycznej treści

Łatwość tworzenia treści przez AI prowadzi do zalewu bezwartościowego, generycznego contentu. Paradoks polega na tym, że im więcej trafia go do internetu, tym trudniej komukolwiek się przebić i tym mniejsze są efekty.

Algorytmy nie promują contentu, który nie ma wyraźnego punktu widzenia, a użytkownicy coraz częściej po prostu go ignorują. W efekcie rośnie znaczenie marek osobistych, mikro-influencerów, employee advocacy i treści opartych na realnym doświadczeniu. To one zaczynają odcinać się od tła i budować wyraźną przewagę na mocno nasyconym rynku.

Błędy, których lepiej unikać

Sceptycyzm jako największy błąd – „pożyjemy, zobaczymy” to kiepska strategia

Chyba największym błędem, jaki dziś obserwujemy, jest sceptycyzm oparty wyłącznie na szukaniu tego, co nie działa.

Historia AI z ostatnich dwóch/trzech lat pokazuje, jak szybko zmienia się skala możliwości – od ograniczonych modeli, topornych interfejsów i okien kontekstowych na 4000 tokenów do swobodnych konwersacji, analiz i autonomicznych działań na zadziwiającą skalę.

Jeszcze niedawno byliśmy rozwaleni, gdy ChatGPT czy Gemini nauczyły się analizować przesłane zdjęcia – a dzisiaj właściciele małych firm zastanawiają się, czy mogą zwolnić wszystkich pracowników i zamiast nich wdrożyć 10 agentów AI (żeby nie było – nie oceniam takich decyzji).

Chodzi nam o to, że nie jest to technologia, którą da się „przeczekać” albo zablokować regulacyjnie bez konsekwencji. Ignorowanie jej rozwoju nie chroni przed zmianą, tylko opóźnia moment, w którym trzeba będzie się z nią zmierzyć.

Nowe narzędzia, stare schematy

Dwadzieścia lat pracy w marketingu to ogromny kapitał, ale tylko wtedy, gdy idzie w parze z otwartością na nowe modele myślenia. W przeciwnym razie to doświadczenie zaczyna działać jak filtr, który odrzuca wszystko, co nie pasuje do znanych schematów.

Problem w tym, że obecna transformacja nie polega na optymalizacji starych mechanizmów, tylko na stopniowej zmianie zasad gry. A w takim momencie największą przewagą nie jest to, jak długo coś robiliśmy, ale jak szybko potrafię się przestawić i połączyć to, co już wiemy, z tym, co właśnie się rodzi.

Podsumowanie

1. Marketing w 2026 roku wchodzi u nas w fazę dojrzałych wdrożeń AI, które realnie zmieniają sposób planowania, sprzedaży i rozliczania działań.
2. Ruch generowany przez boty i agentów AI szybko rośnie i zaczyna dominować nad ruchem ludzkim, pozostając jednocześnie niewidoczny w klasycznej analityce.
3. Generative AI ustępuje miejsca Agentic AI, czyli systemom zdolnym do samodzielnego wykonywania wieloetapowych procesów.
4. Złożone zadania coraz częściej realizowane są przez architektury multiagentowe, które są bardziej stabilne i skalowalne niż pojedyncze agenty.
5. Połączenie SaaS i AI prowadzi do powstawania nowych interfejsów, choć przez dłuższy czas dominować będzie model hybrydowy, a nie wyłącznie konwersacyjny.
6. Kluczową kompetencją marketerów staje się zrozumienie komunikacji między agentami AI, a nie tylko znajomość algorytmów platform.
7. Hiperpersonalizacja w czasie rzeczywistym umożliwia indywidualne dopasowanie treści, ofert i doświadczeń do pojedynczego użytkownika.
8. Rozwój AI otwiera przed marketerami nowe możliwości zawodowe, zamiast prowadzić wyłącznie do automatyzacji ich pracy.
9. Wyłania się nowa rola AI Agent Orchestratora, który projektuje i nadzoruje systemy zamiast ręcznie wykonywać zadania.
10. Skuteczne wykorzystanie AI wymaga przede wszystkim inwestycji w ludzi, którzy rozumieją procesy i zależności w organizacji.
11. Platformy no-code oraz wyspecjalizowani agenci obniżają próg wejścia w automatyzacją i pozwalają budować dopasowane ekosystemy AI.
12. Masowa automatyzacja niesie ze sobą realne zagrożenia, które często są pomijane w entuzjastycznych narracjach o AI.
13. Automatyzowanie źle zaprojektowanych procesów powoduje skalowanie chaosu zamiast realnej poprawy wyników.
14. Klasyczna analityka tworzy ślepe pola, ponieważ nie rejestruje istotnej części ruchu generowanego przez AI.
15. Największym błędem jest bierny sceptycyzm i odkładanie adaptacji do AI na później.
16. Próba używania nowych narzędzi AI według starych schematów myślenia ogranicza ich realny potencjał.
17. Doświadczenie w marketingu pozostaje atutem tylko wtedy, gdy idzie w parze z gotowością do zmiany sposobu działania.