Dlaczego zarządzanie treścią to kolejna granica w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach

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

Pierwszym z nich jest obecność. Jesteś obecny na rynku. W końcu się tam dostajesz. 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 jakoś poskładać. Łata się luki, gdy pojawiają się skargi, i biegnie się w kółko, gdy zmiana przepisów wymusza jednoczesną modyfikację rozwiązań na 23 rynkach. Panuje chaos. Jest to kosztowne w sposób, który nigdy nie ujawnia się w żadnej pozycji budżetowej. I nigdy nie ma się poczucia, 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 obecności w sieci. Gdy pojawiają się zakłócenia, takie jak zmiany regulacyjne lub zmiana kierunku rozwoju produktu, skoordynowane procesy zastępują doraźne grupy zadaniowe. Jeden proces aktualizuje setki zasobów w różnych regionach, a zespoły prawne i lokalne sprawdzają tylko to, co jest konieczne. Taka koordynacja gwarantuje, że nie tylko jesteś gotowy na zmiany, ale także jako pierwszy wprowadzasz je na rynek.

Ta przepaść – między obecnością na rynku globalnym a prowadzeniem globalnej działalności w zakresie treści – stanowi strategiczny rozdział, na którym liderzy przedsiębiorstw powinni skupić się 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 jak reagują na to zespoły.

Wyłonił się obraz rynku, który wdrożył sztuczną inteligencję na poziomie zadań, a utknął na poziomie przepływu pracy—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. Dla większości organizacji oznacza to, że operacje 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 powyżej stabilnego poziomu —czyli prawie trzy czwarte. Tylko 2% odnotowało stały lub malejący poziom obciążenia pracą.

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

A „więcej” nie oznacza tylko większej liczby języków, choć języki są częścią tego zjawiska: 52% przedsiębiorstw dodało w ciągu ostatniego roku co najmniej jeden nowy język. Głębsza historia polega na tym, że te same treści źródłowe muszą być teraz dostosowywane do większej liczby kanałów, utrzymywane w lokalnym kontekście i aktualizowane w miarę zmian wymagań politycznych, regulacyjnych i zgodnościowych. Wzrost liczby języków to widoczna wierzchołek góry lodowej; złożoność na istniejących rynkach to sama góra lodowa.

Ta złożoność ma swoją nazwę i zaskakuje wielu: najtrudniejszym elementem ekspansji na rynki międzynarodowe nie jest tłumaczenie. Kiedy zapytaliśmy zespoły ds. szkoleń i rozwoju, co stanowi główny czynnik tej złożoności, najczęściej pojawiającą się odpowiedzią było tempo zmian regulacyjnych i wymogów zgodności (50%) — czyli konieczność aktualizowania 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 ankiety wykazały ten trend: 75% zespołów ds. rozwoju i wdrożeń oraz 71% zespołów marketingowych odnotowało co najmniej 25-procentowy wzrost 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.

Opracowywanie strony docelowej, przekształcanie webinaru w wiadomość e-mail z podsumowaniem, tworzenie wstępnej wersji modułu szkoleniowego — to wszystko pozwala zaoszczędzić czas, a zespoły chętnie z tego korzystają. 64% zespołów wykorzystuje obecnie sztuczną inteligencję do automatyzacji konkretnych etapów w cyklu życia treści.

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

Czas zaoszczędzony na pierwszym etapie nie ma żadnego znaczenia, jeśli na etapie ósmym gromadzą się zaległości. 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 w przedsiębiorstwach twierdzi, że ich procesy związane z treścią 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 własnym biurku?

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 czy zmiana zasad zgodności — powoduje konieczność ponownej pracy we wszystkich językach i formatach, ponieważ zespoły nie mogą kierować zadań, zatwierdzeń i kontroli jakości przez jeden wspólny proces roboczy.

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, na którym dochodzi do utraty kontekstu, straty czasu i naruszenia spójności. Obecnie pojedynczy, połączony przepływ pracy SCORM wypełnia te luki.

Orkiestracja to warstwa, która przekształca automatyzację na poziomie poszczególnych 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 ma — i właśnie dlatego jest to nowa granica.

W raporcie przedsiębiorstwa podzielono według faktycznie deklarowanego zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję (AI) — od „braku mierzalnego zwrotu” po „najwyższy zwrot”, 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 spójnego zestawu technologii AI są 1,6 razy bardziej skłonne do zgłaszania najwyższego zwrotu z inwestycji w AI niż zespoły korzystające z rozproszonych zestawów.

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

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

4. Mniejsze opóźnienia 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 AI.

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 AI.

W miarę wzrostu skali wąskim gardłem przestaje być wydajność modelu, a stają się nim procesy zatwierdzania.

Zespoły osiągające wysoki zwrot z inwestycji nie pomijają kwestii zarządzania — sprawiają, że proces ten staje się powtarzalny, a mechanizmy kontroli i rozliczalności są wbudowane w przebieg pracy, a nie dodawane na końcu. To właśnie sprawia, że prędkość pioniera staje się trwała, 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 ról i obowiązków.

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 tych technologii przebiega nierównomiernie, a wyniki zależą od kilku zaawansowanych użytkowników, a nie od całego zespołu. Zespoły, które przeszły ustrukturyzowane szkolenie, są 2 razy bardziej skłonne do zgłaszania automatyzacji na poziomie procesów oraz 1,4 razy bardziej skłonne do zgłaszania lokalizacji o ponad 50% szybszej niż zespoły, które przeszły nieformalne szkolenie lub nie przeszły go wcale.

Co ciekawe, branżą, która najszybciej formalizuje szkolenia z zakresu sztucznej inteligencji, jest nauka o życiu — 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 łatwe etapy (80%). Jednak procesy łączące te etapy w większości przypadków nadal odbywają się ręcznie (zaledwie 12% jest zautomatyzowanych), weryfikacje nadal spowalniają wprowadzanie treści na rynek (38%), a szkolenia w większości przypadków mają charakter nieformalny (58%).

Na tym polega różnica między obecnością a działaniem – i jest to rozbieżność, która wiąże się z realnymi kosztami. Każda aktualizacja zgodności, która zajmuje sześć tygodni zamiast sześciu dni, stanowi okazję do poniesienia odpowiedzialności. Każde wprowadzenie produktu na rynek, którego terminy są rozłożone 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 Smartcat odgrywa swoją rolę – nie jako narzędzie zastępujące istniejącą kategorię, ale jako warstwa koordynująca procesy związane z treścią 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 czy inne – nie wpadają w panikę. Kontrolują przebieg pracy. I już wiedzą, że jako pierwsze pojawią się na rynku.

Sztuczna inteligencja w biznesie wkracza w nową fazę rozwoju. Kolejnym wyzwaniem nie jest stworzenie inteligentniejszego modelu, lecz wdrożenie systemu zarządzania treścią, który sprosta każdemu wyzwaniu.