AI w zespole marketingu – jak wyrównać poziom wiedzy i uniknąć frustracji?

Sztuczna inteligencja wkroczyła do marketingu z impetem, ale tempo, w jakim przyswajamy jej możliwości, bywa różne. W jednym zespole spotkamy entuzjastów, którzy testują każdą nowinkę i osoby, które czują się przytłoczone zmianami lub zwyczajnie nie wiedzą, od czego zacząć. Ta nierównowaga w wiedzy o AI staje się źródłem napięć i frustracji. Jak uniknąć tego scenariusza i zbudować zespół, który korzysta z AI wspólnie, skutecznie i bez zbędnych tarć? 

Praktyczne strategie budowania kompetencji AI.

Z tego artykułu dowiesz się: 

• Skąd biorą się różnice w poziomie wiedzy o AI i dlaczego nie warto ich ignorować; 
• Jak przeprowadzić diagnozę kompetencji w zespole marketingowym; 
• Jakie działania szkoleniowe sprawdzają się najlepiej; 
• Jak budować kulturę wsparcia i uczenia się; 
• Jak planować długofalowy rozwój kompetencji AI w zespole. 

Skąd biorą się różnice w wiedzy o AI w zespole? 

Różnice w stopniu adaptacji i biegłości w posługiwaniu się narzędziami AI, wynikają z czynników indywidualnych, jak i organizacyjnych.  Zgodnie z raportem House of Skills 2025, kluczowe przyczyny to: 

• Nierówna ekspozycja na AI – niektóre działy i stanowiska naturalnie wcześniej zetknęły się z AI (np. content marketing, SEO), inne dopiero zaczynają testować i wdrażać narzędzia. 
• Brak wsparcia lidera – bez zaangażowanego menedżera i klarownego celu rozwojowego wiele osób nie podejmuje nauki samodzielnie. 
• Trudności z koncentracją i przetwarzaniem nadmiaru informacji – wiele osób nie wie, od czego zacząć, lub rezygnuje po kilku nieudanych próbach. 
• Demografia i postawy – młodsze osoby częściej eksperymentują, podczas gdy starsze generacje mogą czuć się mniej komfortowo w zderzeniu z nową technologią. 

Skutki? Early adopters czują się zblokowani, mniej zaawansowani – przytłoczeni. Powstaje chaos narzędziowy, brak wspólnego języka i pomysłu na to, jak efektywnie korzystać z AI. 

Diagnoza – pierwszy krok do wyrównania wiedzy 

Nie zakładaj, że wiesz, co wie Twój zespół. Różne osoby mogą mieć różne podejścia i doświadczenia z narzędziami AI, którymi... niekoniecznie podzielą się, jeśli nie zostaną o nie zapytane. 

Z mojego doświadczenia z pracy z klientami wynika, że rzetelna diagnoza – przeprowadzona w formie ankiet i rozmów debriefingowych – jest najlepszym punktem wyjścia do projektowania sensownej, dopasowanej ścieżki rozwojowej. Pozwala to na poznanie punktu wyjścia i poziomu uczestników, dzięki wiemy, jakie informacje musimy uzupełnić, żeby móc ruszyć dalej i skutecznie wdrożyć narzędzia AI do naszej zawodowej rutyny. 

Poza samą znajomością i doświadczeniami w korzystaniu z narzędzi AI, warto poznać też motywacje i obawy zespołu, a także ich nastawienie do zmiany. Pozwala to lepiej zaprojektować proces edukacyjno-wdrożeniowy i zaopiekować się potrzebami zespołu, także na poziomie emocjonalnym. A jak wiadomo – emocje odgrywają jedną z kluczowych ról w procesie uczenia się. 

Praktyczne sposoby wyrównywania kompetencji 

Z mojego doświadczenia wynika, że zazwyczaj nie wystarczy jedno szkolenie, aby wyrównać poziom wiedzy o AI. Dlatego też tak ważna jest diagnoza potrzeb i aktualnego stanu wiedzy, bo dzięki niej, jesteśmy w stanie zaplanować kolejne kroki. 

Zazwyczaj firmy zaczynają swoją przygodę z AI od szkoleń i warsztatów, dzięki którym poznają możliwości technologii AI oraz różne narzędzia, które mogą wykorzystać w swojej codziennej pracy. Niestety, jedno szkolenie to często za mało. Potrzebna jest dalsza praktyka, eksperymenty i samodzielne testowanie narzędzi.  

Jak to wygląda w mojej pracy?  

Infografika na podstawie powyższego wzoru 

Realne przykłady zdobywania kompetencji AI w działach marketingu 

Podziel naukę narzędzi AI na kilka etapów 

Zamiast jednego szkolenia, proces wdrażania AI i wyrównywania kompetencji w zespole marketingowym Saint-Gobain podzieliśmy na kilka etapów. Zaczęliśmy od badania potrzeb, spotkaliśmy się podczas webinaru wprowadzającego w tematykę sztucznej inteligencji i jej możliwości, a następnie podczas warsztatów na żywo, przyjrzeliśmy się bliżej wybranym narzędziom. Kluczowe było ustalenie dalszego action planu, zarówno pod kątem stosowania narzędzi, jak i przepływu wiedzy w zespole.  

Pracując z działem marketingu z branży rozrywkowej, miałam przed sobą zespół, który wiedział, czym jest AI i osoby, które przetestowały łącznie kilkanaście narzędzi. Co więcej, pracodawca umożliwiał im wzięcie w kursach online dotyczących sztucznej inteligencji. Dzięki temu grupa miała już podstawową wiedzę na temat działania i możliwości AI, ale... brakowało im praktyki i zrozumienia w jaki sposób, mogą wykorzystać genAI na co dzien. 

Intensywne warsztaty AI 

Przeprowadziliśmy intensywne, dwudniowe warsztaty, łączące minimum teorii i inspiracji z pracą na case’ach dostosowanych do realnych wyzwan zespołu. Dwudniowa formuła pozwoliła też na pewną elastyczność i wprowadzenie zmian na bieżąco, by lepiej zaopiekować potrzeby zespołu. 

Z kolei pracując z równie doświadczonym zespołem z branży consultingowej, podczas warsztatów uczestnicy, po zapoznaniu się z nowymi informacjami dotyczącymi ograniczeń i możliwości dostępnych narzędzi, wypracowali rozwiązania realnych wyzwań, z którymi mierzą się na co dzień w swojej pracy. Dodatkowo, podczas warsztatów, powstał współtworzony promptbook, który może być doraźnym wsparciem w korzystaniu z narzędzi AI. 

Praca własna i mentoring w temacie AI w marketingu 

Inny przykład? Klient z branży wydawniczej i proces edukacyjny rozłożony w czasie na ponad pół roku. Rozpoczęliśmy od wprowadzenia do tematyki AI podczas szkolenia dla całej organizacji i zdefiniowania wyzwań zespołu marketingowego, które mogą zostać przyspieszone, dzięki AI. Kolejnym krokiem była praca własna i analizowanie tego, co działa lub nie, a następnie warsztat stacjonarny dla zespołu, podczas którego uczestnicy pogłębiali wiedzę. Wewnętrzni "ambasadorzy AI" mieli także możliwość udziału w dalszych indywidualnych konsultacjach. 

Indywidualne konsultacje i wsparcie mentoringowe pozwalają na bardziej intensywną pracę i planowanie dalszych działań. To dobre rozwiązanie dla tych, którzy zamiast spędzać dni na kolejnych szkoleniach, wolą przetestować pewne rozwiązania samodzielnie i omówić je podczas krótszej, indywidualnej sesji. Tego typu spotkania często motywują zespół do dalszej pracy po szkoleniu i pozwalają na efektywne wdrożenie narzędzi AI do pracy. 

Jakie kompetencje warto rozwijać, wdrażając AI w dziale marketingu? 

Warto też pamiętać o tym, że narzędzia AI nie są czarodziejską różdżką, która zmienia wszystko. A do pracy warto podchodzić z głową, czyli mając świadomość ograniczeń i możliwości technologicznych, ograniczeń prawnych i etyki zawodowej. 

Proces nauki i wdrażania narzędzi AI nie powinien ograniczać się do poznawania możliwości samych narzędzi, ale obejmować co najmniej kilka elementów: 

• Umiejętność tworzenia skutecznych promptów, 
• Podchodzenie do wygenerowanych wyników w sposób krytyczny i analityczny, 
• Umiejętność interpretowania danych kontekstowych i szerszego spojrzenia na zadanie, 
• Umiejętność poprawiania i selekcjonowania treści wygenerowane przez AI, 
• Wrażliwość na kwestie etyczne i prawne. 

Własna infrografika na podstawie tego przykładu 

Jak uniknąć frustracji i budować kulturę współpracy? 

Wprowadzenie AI to nie tylko technologia, ale przede wszystkim zmiana w pracy i komunikacji. Frustracja może być naturalna, ale nie musi prowadzić do impasu. Praca z różnymi firmami i osobami pokazuje mi, że kluczowe jest nie tylko samo “przekazanie wiedzy”, ale też badanie otwartości zespołu i dostosowanie tempa nauki do ich indywidualnych potrzeb. 

Budując kulturę, sprzyjającą zdobywaniu kompetencji AI, warto zadbać o: 

• Bezpieczną przestrzeń do nauki – uczmy się zadawać pytania bez oceniania. Niezrozumienie to nie wstyd, a normalny i naturalny element zdobywania nowych kompetencji. Jeśli wiemy już absolutnie wszystko, to po co nam szkolenie? 
• Docenianie postępów – nawet mały sukces (np. dobrze sformatowany prompt) warto pokazać i świętować. 
• Zadania dopasowane do poziomu – nie każdy musi robić to samo od razu. Ważne, by każdy mógł czegoś się nauczyć. 
• Otwartość lidera – menedżer nie musi być ekspertem AI, ale musi dawać przestrzeń, wspierać i uczyć się razem z zespołem. Być gotowy na eksplorowanie nowych rozwiązań i możliwości oraz umożliwiać zespołowi wykorzystanie zdobytej wiedzy w praktyce. 

Inforgrafika na podstawie powyższego wzorca 

Strategia długofalowa: AI jako proces, nie projekt 

AI to nie chwilowa moda, a głęboka zmiana, która wymaga nie tylko technicznych kompetencji, ale przede wszystkim świadomego zarządzania transformacją. Jeśli myślimy o wdrożeniu AI w zespole, nie możemy traktować tego jako zamkniętego projektu z datą końcową. Potrzebne jest procesowe podejście do budowania kompetencji – takie, które uwzględnia indywidualne tempo rozwoju, kontekst organizacyjny i zmieniające się potrzeby rynkowe. 

Długofalowy rozwój oznacza też wspieranie liderów – nie tylko jako decydentów, ale jako tych, którzy tworzą przestrzeń do eksperymentowania, dają przyzwolenie na popełnianie błędów i wspólnie z zespołem uczą się nowych rozwiązań. Pomocne mogą być w tym zewnętrzne wsparcie i konsultanci, którzy wniosą świeże spojrzenie, doświadczenie i konkretne narzędzia. 

Warto też pielęgnować w zespole nawyk ciągłego uczenia się – niekoniecznie przez formalne kursy, ale przez codzienną wymianę wiedzy, wspólne testowanie narzędzi i rozmowy o tym, co działa, a co wymaga zmiany.  

Zróżnicowany poziom wiedzy o AI w zespole marketingowym to nie problem – to rzeczywistość. Problemem jest brak planu, jak tą różnicę wyrównać. Dobrze zaprojektowany proces edukacyjny, wspierany przez lidera i dopasowany do realnych potrzeb zespołu, nie tylko minimalizuje frustrację, ale pozwala budować nową jakość pracy z AI. 

Nie pozwól, by AI dzieliło Twój zespół. Skontaktuj się z nami i wspólnie zaprojektujmy proces, który uczyni z AI realne wsparcie dla Twojego zespołu marketingowego.