Dlaczego zarządzanie treścią to kolejny obszar rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach

Istnieją dwa sposoby, by stać się firmą o zasięgu globalnym.

Pierwszym z nich jest obecność. Jesteś obecny na rynkach. W końcu tam trafiasz. Nie wszystko jest aktualne — niektóre strony mają sześciomiesięczne opóźnienie, niektóre moduły szkoleniowe odwołują się do zeszłorocznych ram zgodności, a niektóre komunikaty produktowe wciąż odzwierciedlają stare pozycjonowanie. Ale udaje ci się to ogarnąć.

Trzeba to wszystko poskładać w całość. Wypełnia się luki, gdy pojawiają się skargi, i działa się w pośpiechu, gdy zmiana przepisów wymusza jednoczesną modyfikację kodu na 23 rynkach. Panuje chaos. Jest to kosztowne w sposób, który nigdy nie ujawnia się w żadnej pozycji budżetowej. I nigdy nie ma się wrażenia, że sytuacja jest pod kontrolą, bo tak nie jest.

Drugie podejście opiera się na działaniu: polega na utrzymywaniu dynamicznego systemu treści, a nie tylko na samej obecności. Gdy pojawiają się zakłócenia, takie jak zmiany regulacyjne lub zmiana kierunku rozwoju produktu, skoordynowane procesy zastępują doraźne grupy zadaniowe. Jeden proces aktualizuje setki zasobów we wszystkich regionach, a zespoły prawne i lokalne weryfikują tylko to, co jest konieczne. Taka koordynacja gwarantuje nie tylko gotowość na zmiany, ale także możliwość wprowadzenia ich na rynek jako pierwsi.

Ta przepaść — między obecnością na rynku globalnym a prowadzeniem globalnej działalności w zakresie treści — stanowi strategiczny rozdział, na którym liderzy przedsiębiorstw powinni się skupić w 2026 roku. Dane wskazują, że większość organizacji nadal znajduje się po niewłaściwej stronie tej przepaści, co wiąże się z wyraźnymi problemami.

Przeprowadziliśmy ankietę wśród ponad 200 liderów i specjalistów z sektora przedsiębiorstw na temat Stan globalnego wzrostu przedsiębiorstw w 2026 r., aby zrozumieć, jak zmieniły się wymagania dotyczące treści i cele biznesowe w ciągu ostatnich 12 miesięcy oraz w jaki sposób zespoły na to reagują.

Wyłonił się obraz rynku, który wdrożył sztuczną inteligencję na poziomie zadań, a na poziomie przepływu pracy utknął w martwym punkcie—i gdzie firmy, które wyprzedzają konkurencję, to te, które połączyły te zadania w coś, co faktycznie działa.

Presja ta jest niemal powszechna.

98% zespołów w przedsiębiorstwach odnotowuje wzrost w ujęciu rok do roku wzrost zapotrzebowania na treści w porównaniu z rokiem poprzednim. Dla większości organizacji oznacza to, że działania związane z treścią stanowią ograniczenie szybkości, spójności i zgodności z przepisami.

Nie chodzi tu o garstkę szybko rozwijających się zespołów, które zniekształcają średnią. 73% zespołów odnotowało wzrost zapotrzebowania na treści wykraczający poza stabilny poziom —czyli prawie trzy na cztery. Tylko 2% odnotowało stałe lub malejące obciążenie pracą.

Wszyscy inni tworzą treści – w coraz większej liczbie miejsc i dla coraz szerszej grupy odbiorców.

A „więcej” nie oznacza wyłącznie większej liczby języków, choć języki są częścią tego zjawiska: 52% przedsiębiorstw wprowadziło co najmniej jeden nowy język w ciągu ostatniego roku. Głębszy kontekst polega na tym, że te same treści źródłowe muszą być obecnie dostosowywane do większej liczby kanałów, utrzymywane w sposób odpowiadający lokalnym realom oraz aktualizowane w miarę zmian wymagań politycznych, regulacyjnych i dotyczących zgodności. Rozwój językowy to widoczna wierzchołek góry lodowej; złożoność na istniejących rynkach to sama góra lodowa.

Ta złożoność ma swoją nazwę i zaskakuje ludzi: najtrudniejszym elementem ekspansji na rynki międzynarodowe nie jest tłumaczenie. Kiedy zapytaliśmy zespoły ds. szkoleń i rozwoju (L&D), co stanowi główny czynnik tej złożoności, najczęstszą odpowiedzią było tempo zmian regulacyjnych i wymogów zgodności (50%) — dbanie o aktualność treści w miarę zmian przepisów.

Dla członków zespołu marketingowego najważniejszymi czynnikami były rozszerzenie kanałów dystrybucji (51%) oraz integralność i bezpieczeństwo marki (50%). Ta sama presja, inne źródła. A to wszystko na tle typowych wyzwań związanych z poprawą współczynników konwersji.

Obie funkcje odnotowały wzrost obciążenia pracą: 75% zespołów ds. marketingu i sprzedaży oraz 71% zespołów marketingowych odnotowało co najmniej 25-procentowy wzrost całkowitego obciążenia pracą związaną z tworzeniem treści w ujęciu rok do roku.

Oto dobra wiadomość – i to naprawdę dobra. Sztuczna inteligencja już teraz przyspiesza wczesne, ograniczone etapy pracy nad treściami.

80% organizacji odnotowuje przyspieszenie procesu tworzenia treści dzięki sztucznej inteligencji, a 68% – większą efektywność w zakresie wyszukiwania informacji i sporządzania streszczeń.

Opracowanie strony docelowej, przekształcenie webinarium w wiadomość e-mail z podsumowaniem, stworzenie wstępnej wersji modułu szkoleniowego — to wszystko to realna oszczędność czasu, z której zespoły chętnie korzystają. 64% zespołów korzysta obecnie ze sztucznej inteligencji do automatyzacji konkretnych etapów w cyklu życia treści.

Przeczytaj jednak jeszcze raz uważnie tę statystykę: konkretne etapy. Sukcesy skupiają się tam, gdzie praca ma charakter indywidualny i jest samowystarczalna. Gdy treść musi przejść przez kolejne etapy — recenzję, lokalizację, zatwierdzenie, publikację w różnych regionach — tempo pracy gwałtownie spada.

Cały czas zaoszczędzony na pierwszym etapie traci znaczenie, jeśli na etapie ósmym gromadzą się treści. Projekt aktualizacji etykiety można przygotować w ciągu dwóch dni, ale dotarcie go do 47 rynków może zająć sześć tygodni — nie dlatego, że tłumaczenie przebiega powoli, ale dlatego, że przekazywanie zadań między działami ds. regulacji, tłumaczeń, projektowania i publikacji odbywa się ręcznie, opiera się na plikach i jest podatne na awarie.

Żaden z respondentów nie zgłosił w pełni autonomicznych, kompleksowych procesów pracy. Ponadto 26% zespołów korporacyjnych twierdzi, że ich procesy związane z treściami są nadal w całości realizowane przez ludzi, bez żadnego udziału sztucznej inteligencji.

Wąskim gardłem nie jest model. Chodzi o wszystko, co znajduje się pomiędzy modelami.

Czym różnią się zespoły, które odczuwają wpływ sztucznej inteligencji na poziomie biznesowym, od tych, które odczuwają go jedynie przy swoich biurkach?

To nie jest lepszy model. To model połączony z siecią.

67% zespołów posiada jedynie częściowo zintegrowane stosy technologiczne do obsługi treści. Zaledwie 12% deklaruje posiadanie ujednoliconych lub w pełni skoordynowanych stosów.

Gdy stos jest rozdrobniony, nawet niewielka zmiana — aktualizacja komunikatu o produkcie, zmiana zasad zgodności — powoduje konieczność ponownej pracy we wszystkich językach i formatach, ponieważ zespoły nie mogą kierować zadań, procesów zatwierdzania i kontroli jakości za pośrednictwem jednego wspólnego przepływu pracy.

Jeden z projektantów szkoleń zatrudniony w globalnym producencie urządzeń medycznych tak opisał swoją codzienność: treści szkoleniowe są tworzone w programie Articulate, eksportowane, przekazywane do agencji tłumaczeniowej, tłumaczone, a następnie ponownie importowane i publikowane.

Każda strzałka w tym zdaniu oznacza etap przekazania, podczas którego dochodzi do utraty kontekstu, synchronizacji czasowej i spójności. Obecnie pojedynczy, zintegrowany przepływ pracy SCORM wypełnia te luki.

Orkiestracja to warstwa, która przekształca automatyzację na poziomie zadań w spójny proces operacyjny. To właśnie różnica między sztuczną inteligencją przyspieszającą pojedyncze etapy a sztuczną inteligencją, która sprawia, że całe przepływy pracy stają się szybsze i łatwiejsze do powtórzenia na różnych rynkach, w różnych językach i przy różnych aktualizacjach. A dane pokazują, że prawie nikt jeszcze tego nie posiada – i właśnie dlatego jest to nowa granica.

W raporcie przedsiębiorstwa podzielono według faktycznie deklarowanego zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję (AI ROI) — od „braku mierzalnego zwrotu z inwestycji” do „najwyższego zwrotu z inwestycji”, gdzie sztuczna inteligencja wspiera realizację zadań o najwyższym stopniu złożoności bez dodatkowego obciążenia ani zwiększania zatrudnienia. Zespoły z czołówki rankingu nie korzystały z innych chatbotów. Stworzyły one różne modele operacyjne, które miały im pomóc w perspektywie długoterminowej.

Zespoły o najwyższym ROI w zakresie sztucznej inteligencji są 6,5 razy bardziej skłonne do zgłaszania znacznie szybszych procesów lokalizacji i globalizacji niż zespoły o niższym ROI.

Wzorzec ten jest spójny we wszystkich czterech wymiarach:

1. Konsolidacja platform: Zespoły korzystające ze zunifikowanego stosu technologicznego AI mają 1,6 razy większe prawdopodobieństwo osiągnięcia najwyższego zwrotu z inwestycji w AI niż zespoły korzystające z fragmentarycznych stosów.

2. Głębsza automatyzacja: Zespoły stosujące automatyzację na poziomie procesów (a nie tylko zadań) są 1,7 razy bardziej skłonne do odnotowania najwyższego zwrotu z inwestycji.

3. Szybkość wprowadzania produktów na rynek: Zespoły osiągające najwyższy zwrot z inwestycji (ROI) są 6,5 razy bardziej skłonne do zgłaszania o 50% szybszych procesów lokalizacji i globalizacji.

4. Mniejsze utrudnienia związane z weryfikacją: Są one o 30% bardziej skłonne do zgłaszania braku lub minimalnych opóźnień związanych z weryfikacją zgodności i nadzoru podczas wprowadzania treści generowanych przez sztuczną inteligencję.

Ta ostatnia kwestia ma większe znaczenie, niż mogłoby się wydawać. 38% przedsiębiorstw twierdzi, że kontrole bezpieczeństwa, kwestie prawne lub zgodności z przepisami często lub zawsze opóźniają wdrażanie platform opartych na sztucznej inteligencji.

W przypadku dużych projektów wąskie gardło przenosi się z możliwości modelu na proces zatwierdzania.

Zespoły osiągające wysoki zwrot z inwestycji (ROI) nie pomijają kwestii zarządzania — sprawiają, że proces ten staje się powtarzalny, a mechanizmy kontroli i odpowiedzialności są wbudowane w przebieg pracy, a nie dodawane na siłę po jej zakończeniu. To właśnie sprawia, że prędkość pioniera staje się trwałym atutem, a nie jednorazowym sprintem.

Jest jeszcze jeden powód, dla którego działania związane z treścią pozostają rozdrobnione, i to dość nieoczywisty: większość organizacji nigdy nie nauczyła swoich pracowników jak konsekwentnie korzystać ze sztucznej inteligencji, ponieważ może to nie wchodzić bezpośrednio w zakres ich obowiązków i odpowiedzialności.

58% przedsiębiorstw nadal opiera się na samodzielnym samokształceniu w zakresie sztucznej inteligencji lub w ogóle nie prowadzi żadnych formalnych szkoleń. (34% – samodzielne samokształcenie; 24% – brak formalnych szkoleń.)

Gdy poziom umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji jest nierównomierny, wdrażanie tej technologii przebiega nierównomiernie, a wyniki zależą od kilku zaawansowanych użytkowników, a nie od całego zespołu. Zespoły, które przeszły ustrukturyzowane szkolenia, są 2 razy bardziej skłonne do zgłaszania automatyzacji na poziomie procesów oraz 1,4 razy bardziej skłonne do zgłaszania przyspieszenia lokalizacji o co najmniej 50% w porównaniu z zespołami, które przeszły nieformalne szkolenia lub nie przeszły ich wcale.

Co ciekawe, branżą, która najszybciej formalizuje szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, jest nauki przyrodnicze —ten sam sektor, który znajduje się pod największą presją szybko zmieniających się regulacji. Gdy koszt popełnienia błędu w treści jest najwyższy, usystematyzowane podnoszenie kwalifikacji przestaje być opcjonalne.

Po zsumowaniu tych danych teza staje się jeszcze bardziej wyraźna: popyt na treści rośnie niemal u wszystkich (98%). Sztuczna inteligencja przyspiesza realizację łatwych zadań (80%). Jednak procesy łączące te zadania w większości przypadków nadal odbywają się ręcznie (zaledwie 12% jest zautomatyzowanych), procesy weryfikacyjne nadal spowalniają wprowadzanie treści na rynek (38%), a szkolenia dla większości pracowników nadal mają charakter nieformalny (58%).

Na tym polega różnica między obecnością a działaniem — i jest to luka, która wiąże się z realnymi kosztami. Każda aktualizacja zgodności, która zajmuje sześć tygodni zamiast sześciu dni, stanowi okres narażenia na ryzyko. Każde wprowadzenie produktu na rynek, którego realizacja jest rozłożona w czasie w zależności od rynku, to stracona szansa. Każdy element treści, który znajduje się poza przepływem pracy, stanowi ryzyko związane z kontrolą wersji.

Przedsiębiorstwa, które wyprzedzają konkurencję, traktują treści globalne tak samo, jak każdą inną kluczową operację: zapewniają wspólną odpowiedzialność na każdym etapie cyklu życia, powtarzalne procesy zatwierdzania dostosowane do poziomu ryzyka, mierzalny czas realizacji oraz zintegrowaną platformę, na której tworzenie, lokalizacja, weryfikacja i publikacja przebiegają w ramach jednego przepływu pracy z wbudowaną widocznością i mechanizmami kontroli.

Właśnie w tym miejscu pojawia się Smartcat — nie jako narzędzie zastępujące całą kategorię, ale jako warstwa koordynująca procesy związane z treściami wysokiej jakości w systemach, z których już korzystają przedsiębiorstwa, łącząc tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji, weryfikację kontekstową i zarządzanie, dzięki czemu podczas przekazywania zadań między zespołami rzadziej dochodzi do błędów.

Firmy, które stworzyły tę warstwę, nie tylko tłumaczą szybciej. Wprowadzają na rynek jedną globalną aktualizację w ramach skoordynowanego wydania. Otwierają nowe rynki bez zwiększania zatrudnienia. Kiedy pojawiają się zakłócenia — regulacyjne, konkurencyjne lub inne — nie wpadają w panikę. Kontrolują przebieg pracy. I już wiedzą, że jako pierwsze pojawią się na rynku.

Sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwach staje się coraz bardziej dojrzała. Kolejnym wyzwaniem nie jest stworzenie inteligentniejszego modelu, lecz zapewnienie sprawnego zarządzania treścią, gotowego na każdą sytuację.