Przez lata działy marketingu budowały coraz bardziej rozbudowane stosy technologiczne, które zamiast porządkować dane, potęgowały chaos i rozproszenie. Boom na AI kończy erę kolekcjonowania przypadkowych narzędzi i wymusza konsolidację. MarTech przestaje być zbiorem aplikacji, a staje się spójnym, inteligentnym ekosystemem, w którym dane first-party i generatywna AI integrują całą architekturę marketingu.
Koniec ery silosów i złudnej wszechmocy
Przez ostatnią dekadę krajobraz MarTech (marketing technology) przypominał cyfrową gorączkę złota. Każdy nowy kwartał przynosił rewolucyjne narzędzie obiecujące święty Graal marketingu – pełną automatyzację, hiperpersonalizację i niezawodną atrybucję. W efekcie, działy marketingu w 2024 roku tonęły w morzu skomplikowanych rozwiązań. Ostatni raport „Martech Landscape” zidentyfikował aż 15 384 różnych, często niekompatybilnych ze sobą aplikacji. Stosy technologiczne puchły, generując chaos danych i frustrację zespołów. Marketing stał się niewolnikiem własnych narzędzi.
Wkraczając w lata 2025/2026, jesteśmy świadkami gwałtownego przesilenia. Ten model, oparty na obsesyjnym „kolekcjonowaniu” kolejnych platform, ostatecznie umarł. Rynek przeżywa falę konsolidacji – obok „boomu” na narzędzia AI, obserwujemy masowe znikanie starszych, nieradzących sobie z nową rzeczywistością platform. Przeżywamy rewolucję, w której paradygmat zmienia się fundamentalnie.
Narzędzia oparte o sztuczną inteligencję, a w szczególności modele generatywne, przestały być kolejnym dodatkiem czy modułem do kupienia. Stały się fundamentem, systemem operacyjnym i inteligentnym spoiwem dla całej architektury marketingu. Dziś nie mówimy już o zestawie narzędzi, ale o inteligentnym ekosystemie. To zmiana, która wymaga od marketerów myślenia w kategoriach architektów systemów, a nie tylko operatorów oprogramowania.
Niezbędne moduły MarTech w 2026
Stary model, w którym CRM, platforma do e-mail marketingu i analityka funkcjonowały w odrębnych silosach, jest już nieefektywny. Nowoczesny ekosystem MarTech opiera się na kilku filarach, które muszą się płynnie komunikować w czasie rzeczywistym.
- Serce ekosystemu – CDP (customer data platform)
W świecie post-cookies, gdzie dane firm trzecich (third-party) praktycznie zniknęły, dane własne (first-party) stały się najcenniejszym aktywem firmy. To właśnie CDP jest dziś absolutnym centrum i sercem całego stosu MarTech. Jego rola wyewoluowała. Nie jest to już tylko magazyn danych. Nowoczesne CDP to dynamiczny silnik, który w czasie rzeczywistym unifikuje dane o kliencie z każdego punktu styku (strona WWW, aplikacja, sklepy stacjonarne, social media, chatbot) i tworzy jeden, spójny profil idealnego klienta. Co kluczowe, platformy te są nasycone AI, które automatycznie segmentuje użytkowników i aktywuje dane w innych systemach. To tutaj odbywa się kluczowa wymiana wartości – klient powierza nam swoje dane, a CDP dba o to, by w zamian otrzymał on idealnie dopasowane doświadczenie. - Aktywny doradca – CRM (customer relationship management)
Tradycyjny CRM był pasywną bazą danych, cyfrową kartoteką, którą handlowiec musiał ręcznie uzupełniać. Nowoczesny CRM, zintegrowany z GenAI, stał się aktywnym „drugim pilotem”. Już nie tylko przechowuje historię kontaktu. On analizuje całą komunikację (włączając w to analizę sentymentu w e-mailach), podpowiada najlepsze kolejne kroki, priorytetyzuje leady na podstawie przewidywanego prawdopodobieństwa konwersji, a nawet potrafi samodzielnie draftować spersonalizowane wiadomości follow-up w oparciu o „tone of voice” marki i historię poprzednich interakcji. - Analityka predykcyjna i automatyzacja nowej generacji
Dotychczasowa automatyzacja marketingu opierała się na sztywnych scenariuszach „jeśli X, to Y”. Była to logika reaktywna. Dziś te dwa moduły – analityka i automatyzacja – zlały się w jedno. Systemy, bazując na modelach predykcyjnych, nie czekają na akcję klienta. One przewidują jego potrzeby. W praktyce oznacza to, że ścieżka klienta nie jest już zaprojektowaną z góry sekwencją, ale elastycznym, dostosowywanym w czasie rzeczywistym dialogiem, prowadzonym przez AI we wszystkich kanałach jednocześnie. AI decyduje nie tylko co powiedzieć, ale kiedy i w jakim kanale, optymalizując działania pod kątem celu biznesowego (np. CLV, a nie tylko chwilowej konwersji). - Generatywna AI tkanką łączną całego stosu
To najważniejsza zmiana. GenAI nie jest osobnym narzędziem na mapie MarTech. Jest to „tkanka łączna” – warstwa inteligencji przenikająca wszystkie pozostałe moduły. Jest wbudowana w edytor treści na stronie WWW, personalizując nagłówki w czasie rzeczywistym dla różnych segmentów odbiorców. Znajduje się w module analitycznym, pozwalając zadawać pytania o dane w języku naturalnym („pokaż mi, dlaczego spadła nam konwersja w segmencie Z w zeszłym tygodniu”). Jest również w CRM, tworząc propozycje wiadomości mailowych, a także w CDP, tworząc nowe, inteligentne segmenty behawioralne. To ona sprawia, że pozostałe narzędzia stają się bardziej efektywne.
Od chaosu danych do spójności
Posiadanie najlepszych modułów nie gwarantuje sukcesu. Największym wyzwaniem i hamulcowym pozostaje integracja. Problem silosów danych, gdzie dział sprzedaży ma inne postrzeganie klienta niż dział marketingu, był plagą minionej dekady. Rozwiązaniem, które zdominuje rynek w 2026 roku, jest architektura kompozytowa (composable architecture).
Zamiast kupować jeden, monolityczny „kombajn” od jednego dostawcy, który rzekomo robi wszystko, ale w praktyce większość funkcji ma na przeciętnym poziomie, firmy stawiają na elastyczność. Taki monolit oznaczał uzależnienie od jednego dostawcy, powolne cykle innowacyjne i wysokie koszty niewykorzystywanych funkcji.
Architektura kompozytowa to przeciwieństwo tej filozofii. Firmy wybierają najlepsze w swojej klasie narzędzia – na przykład najlepsze CDP na rynku, najlepszy CRM i najlepszą platformę do GenAI – a następnie łączą je ze sobą za pomocą otwartych API. Jak wskazują analitycy, takie podejście pozwoli do roku 2027 wyprzedzać konkurencję aż o 80%.
Takie podejście ma fundamentalne zalety. Pozwala na szybką wymianę dowolnego komponentu, gdy na rynku pojawi się lepsze rozwiązanie, bez konieczności burzenia całego systemu. To eliminuje problem długu technologicznego. Kluczem do sukcesu jest tu jednak ustanowienie jednego, centralnego modelu danych – pojedynczego repozytorium prawdy o kliencie – którym najczęściej staje się właśnie CDP. To ono zasila wszystkie pozostałe systemy w spójne i aktualne informacje, umożliwiając prawdziwą strukturyzację, a nie tylko chaos.
Bezpieczeństwo i regulacje – nowe pole minowe
Wprowadzenie AI na tak masową skalę otworzyło zupełnie nowe pole minowe w obszarze bezpieczeństwa danych i zgodności z prawem. Stare zasady RODO, choć wciąż fundamentalne, to już za mało. Stanowią one jedynie bazę. Krajobraz prawny w 2025 roku uległ fundamentalnej komplikacji, a marketerzy, którzy to zignorują, robią to na własne ryzyko – tym razem nie tylko finansowe, ale i reputacyjne.
Po pierwsze, w UE przyjęto AI Act – pierwszą tak kompleksową regulację dotyczącą sztucznej inteligencji – która zaczęła obowiązywać etapami i będzie w pełni stosowana dopiero po zakończeniu okresów przejściowych w latach 2025-2027.Część standardowych narzędzi marketingowych, szczególnie tych opartych o profilowanie osób fizycznych w celu oceny ich preferencji, zachowań czy przewidywania przyszłych działań, może zostać zaklasyfikowanych jako systemy „wysokiego ryzyka”.
Co to oznacza w praktyce? To już nie jest kwestia checkboxa ze zgodą. To nałożenie na firmy rygorystycznych obowiązków: przeprowadzenia oceny skutków jeszcze przed wdrożeniem systemu, zapewnienia pełnej transparentności działania algorytmu oraz zagwarantowania ludzkiego nadzoru nad ich decyzjami. Każdy taki system musi być też zarejestrowany w centralnej bazie UE i posiadać szczegółową dokumentację techniczną. Kara za nieprzestrzeganie? Potencjalnie wyższa niż w przypadku RODO.
Po drugie, wyszliśmy daleko poza klasyczne zagrożenie „wycieku danych”. Nowe ryzyka są bardziej podstępne. Weźmy dyskryminację algorytmiczną – to już nie jest teoretyczne zagrożenie. Mówimy o sytuacjach, gdy model AI, wytrenowany na historycznych, obciążonych uprzedzeniami danych, zacznie systemowo faworyzować jedną grupę klientów kosztem innej. Może to przyjąć formę dynamicznego oferowania wyższych cen konkretnym grupom demograficznym lub wykluczającego targetowania, gdzie algorytm uzna całe segmenty rynku za nierokujące i pozbawi je dostępu do ofert. Wykrycie tego bez specjalistycznego audytu jest bardzo trudne, a skutki wizerunkowe i prawne mogą być katastrofalne.
Warto wspomnieć o zjawisku halucynacji, gdzie firmowy chatbot, zamiast pomagać, zacznie produkować informacje szkodliwe dla marki, podawać fałsze dane o produktach lub wręcz obrażać klientów. Wreszcie, rośnie ryzyko „zatrucia danych” (data poisoning). To celowy atak polegający na zainfekowaniu naszych modeli AI fałszywymi danymi, aby subtelnie zaburzyć ich działanie. Konkurent może w ten sposób sprawić, że nasz model predykcyjny zacznie podejmować błędne decyzje, obniżając naszą rentowność, a my przez miesiące nie będziemy świadomi źródła problemu.
W praktyce oznacza to, że dział marketingu nie może już po prostu kupić i wdrożyć dowolnego narzędzia AI. Konieczne stało się stworzenie solidnych wewnętrznych procedur określanych mianem „AI Governance”. To już nie jest tylko biurokratyczny wymóg, ale strategiczna konieczność. Proces ten musi angażować nie tylko IT i prawników, ale przede wszystkim marketerów. Każde narzędzie musi przejść audyt etyczny, bezpieczeństwa i zgodności, a decyzje podejmowane przez algorytmy muszą być zrozumiałe, monitorowane i, co najważniejsze, korygowane przez człowieka. W erze AI, „nie wiedziałem” przestaje być jakąkolwiek wymówką.
Inteligencja integracji narzędzi AI
W 2026 roku o przewadze konkurencyjnej na rynku nie będzie decydować liczba posiadanych narzędzi MarTech, ale inteligentne podejście w ich integracji. Stos marketingowy przestał być statyczną kolekcją oprogramowania, a stał się żywym, dynamicznym i samouczącym się ekosystemem.
Wygranymi tej transformacji będą te organizacje, które zrozumiały, że AI nie jest funkcją do odhaczenia na liście, ale fundamentalną zmianą architektury całego biznesu. To firmy, które potraktowały dane jako strategiczny zasób, a technologię jako środek do budowania elastycznych i skalowalnych systemów, gotowych na wyzwania przyszłości.
