AI w planowaniu mediów: jak sztuczna inteligencja zmienia zakupy reklamowe w II połowie 2026 roku

Sztuczna inteligencja przestała być w polskim marketingu ciekawostką z konferencji – według Raportu Strategicznego IAB Polska „Internet 2025/2026” korzysta z niej już 88 proc. marketerów. W drugiej połowie 2026 roku dochodzi do tego nowy obowiązek prawny: od 2 sierpnia unijny AI Act wymaga oznaczania określonych treści tworzonych przez AI. Ten artykuł tłumaczy, co to oznacza dla planowania i zakupu mediów oraz jak wdrożyć te zmiany bez ryzyka prawnego.

Dlaczego druga połowa 2026 roku jest przełomowa dla AI w mediach

Rynek reklamy cyfrowej w Polsce osiągnął w 2025 roku wartość blisko 11 mld zł, rosnąc o 15 proc. rok do roku – Polska znajduje się w czołówce cyfrowej transformacji w regionie Europy Środkowo-Wschodniej. W tym kontekście sztuczna inteligencja przeszła fazę eksperymentów i weszła w fazę praktycznego wdrożenia: pytaniem nie jest już „czy stosować AI w planowaniu mediów”, lecz „jak mierzyć jej efektywność i jak robić to zgodnie z prawem”. Jednocześnie od 2 sierpnia 2026 roku zaczynają obowiązywać przepisy art. 50 unijnego rozporządzenia o sztucznej inteligencji (AI Act) dotyczące przejrzystości wobec treści syntetycznych – to data, która bezpośrednio dotyczy działów marketingu korzystających z generatywnej AI w materiałach reklamowych.

Dla planistów mediów oznacza to zbieg dwóch procesów: rosnącej automatyzacji zakupu i planowania kampanii z jednej strony, oraz nowych obowiązków dokumentacyjnych i informacyjnych z drugiej. Firmy, które already wdrożyły AI do optymalizacji przychodów i modeli biznesowych, muszą teraz uzupełnić te procesy o zgodność regulacyjną – i to jest główny temat tego artykułu.

Jak sztuczna inteligencja zmienia proces planowania i zakupu mediów

Klasyczny proces media planningu – analiza briefu, dobór kanałów, negocjacja cen, optymalizacja w trakcie kampanii – w coraz większym stopniu jest wspierany lub częściowo zastępowany przez systemy AI. Zmiana dotyczy kilku obszarów jednocześnie.

Prognozowanie i modelowanie zasięgu – algorytmy uczące się na historycznych danych kampanii przewidują efektywność poszczególnych kanałów szybciej i na większej liczbie zmiennych niż tradycyjne arkusze kalkulacyjne.
Automatyczna alokacja budżetu – systemy klasy programmatic przesuwają budżet między kanałami i kreacjami w czasie rzeczywistym, na podstawie bieżących wyników, bez konieczności ręcznej interwencji planera.
Generowanie wariantów kreacji – AI generatywna tworzy dziesiątki wariantów nagłówków, grafik czy wideo do testów A/B, skracając czas produkcji z tygodni do dni.
Personalizacja przekazu – modele AI dopasowują treść komunikatu do segmentu odbiorcy na podstawie danych behawioralnych, co wcześniej wymagało osobnych kreacji dla każdej grupy.

Warto podkreślić, że algorytmy coraz częściej pośredniczą także w samym dialogu marka–konsument: to systemy rekomendacyjne i AI decydują, które treści i produkty zobaczy dany użytkownik, szczególnie w e-commerce. Dla marketera oznacza to, że planowanie mediów przestaje kończyć się na zakupie powierzchni reklamowej – obejmuje też zrozumienie, jak pośredniczący algorytm wpływa na to, czy przekaz w ogóle dotrze do odbiorcy.

Praktyczne zastosowania AI w codziennej pracy działu marketingu

W praktyce polskich firm i domów mediowych AI najczęściej pojawia się w czterech obszarach pracy zespołu marketingu:

Media buying – platformy DSP wykorzystujące uczenie maszynowe do automatycznych aukcji (RTB) i optymalizacji stawek w czasie rzeczywistym.
Analiza danych i raportowanie – narzędzia AI automatycznie generują raporty efektywności kampanii, wychwytując anomalie i rekomendując zmiany bez konieczności ręcznej analizy arkuszy.
Tworzenie treści – generatory tekstu i grafiki wspierające copywriterów i grafików na etapie researchu i pierwszych wersji roboczych, a nie zastępujące ich całkowicie.
Obsługa klienta i chatboty – automatyzacja pierwszego kontaktu z klientem, coraz częściej wykorzystywana też w kampaniach lead-generation.

Kluczowa rekomendacja dla działów marketingu brzmi: każde wdrożenie AI powinno mieć jasno przypisanego właściciela procesu, który odpowiada zarówno za efektywność narzędzia, jak i za jego zgodność z przepisami – to drugie stało się od sierpnia 2026 roku obowiązkiem, a nie dobrą praktyką.

Ramy prawne: AI Act i obowiązek oznaczania treści od 2 sierpnia 2026 roku

Najważniejszą zmianą prawną dla branży marketingowej w tym okresie jest wejście w życie art. 50 unijnego rozporządzenia w sprawie sztucznej inteligencji (AI Act). Przepis nakłada na „podmioty stosujące” systemy AI – a więc również agencje reklamowe i działy marketingu korzystające z generatywnej AI – obowiązek oznaczania treści spełniających definicję syntetycznych (tzw. deepfake): obrazów, materiałów wideo lub dźwięku, które przypominają realistyczne osoby, miejsca lub zdarzenia, a zostały wygenerowane lub istotnie zmodyfikowane przez AI.

W praktyce dotyczy to na przykład: produktu spożywczego wygenerowanego do gazetki promocyjnej, wizualizacji wnętrza z meblami stworzonymi przez AI, materiału wideo z syntetycznym lektorem lub sklonowanym głosem, czy mocno zmodyfikowanej fotografii produktowej. Obowiązek nie dotyczy treści całkowicie fikcyjnych (np. rysunkowego smoka) ani materiałów informacyjnych, które przeszły weryfikację redakcyjną człowieka.

Oznaczenie musi być podane w sposób jasny i wyraźny, najpóźniej w momencie pierwszej interakcji odbiorcy z treścią, oraz musi spełniać wymogi dostępności. Komisja Europejska opublikowała przykładowe oznaczenia graficzne (ikony), które można wykorzystać w materiałach reklamowych. Co istotne, obowiązek oznaczenia spoczywa na podmiocie faktycznie tworzącym treść – jeśli to agencja reklamowa generuje kreację przy użyciu AI na zlecenie marki, to zwykle agencja odpowiada za prawidłowe oznaczenie, chyba że umowa stanowi inaczej. Warto to wprost uregulować w umowach z dostawcami kreacji jeszcze przed startem kampanii.

Sankcje za naruszenie obowiązków przejrzystości AI Act mogą sięgać 15 mln euro lub 3 proc. rocznego globalnego obrotu przedsiębiorstwa – w zależności od tego, która wartość jest wyższa. To stawia zgodność z AI Act w jednym rzędzie z ryzykiem finansowym znanym z RODO.

RODO a targetowanie i profilowanie z użyciem AI

Równolegle do AI Act, każde zastosowanie AI do targetowania reklam musi pozostawać zgodne z RODO. W praktyce oznacza to konieczność odróżnienia dwóch sytuacji. Po pierwsze, zwykłe profilowanie na potrzeby optymalizacji kampanii (np. dobór grupy docelowej na podstawie zainteresowań) zazwyczaj można oprzeć na prawnie uzasadnionym interesie administratora, o ile przeprowadzony zostanie test równowagi interesów – ocena, czy interes firmy nie narusza nadmiernie praw i wolności osoby, której dane dotyczą. Po drugie, tzw. profilowanie kwalifikowane, czyli takie, które wywołuje skutki prawne lub w podobny sposób istotnie wpływa na daną osobę (np. automatyczne różnicowanie cen lub dostępu do oferty), wymaga zgody użytkownika lub innej solidnej podstawy prawnej i podlega dodatkowym ograniczeniom z art. 22 RODO.

Marketing bezpośredni realizowany za pomocą środków komunikacji elektronicznej (e-mail, SMS, powiadomienia push) wymaga wyraźnej zgody odbiorcy zgodnie z ustawą o świadczeniu usług drogą elektroniczną oraz prawem telekomunikacyjnym – a wycofanie takiej zgody musi być równie łatwe, jak jej udzielenie. Kary nakładane przez Urząd Ochrony Danych Osobowych za naruszenia w tym obszarze bywają dotkliwe – od kilkuset tysięcy złotych za brak mechanizmu wycofania zgody, po kilka milionów złotych za wysyłkę niezamówionych informacji handlowych na masową skalę.

Jak wdrożyć AI w planowaniu mediów zgodnie z przepisami – checklist

Zmapuj procesy, w których AI generuje lub istotnie modyfikuje treści wizualne, wideo lub audio wykorzystywane w kampaniach – to one podlegają obowiązkowi oznaczenia od 2 sierpnia 2026 roku.
Ustal w umowach z agencjami i dostawcami kreacji, kto odpowiada za oznaczenie treści AI i w jakiej formie ma się to odbywać.
Wprowadź wewnętrzną politykę wykorzystania AI w marketingu, obejmującą zarówno tworzenie treści, jak i wykorzystanie danych osobowych do targetowania.
Przeprowadź test równowagi interesów tam, gdzie AI wykorzystuje dane osobowe do profilowania w oparciu o prawnie uzasadniony interes.
Skonsultuj z działem prawnym lub inspektorem ochrony danych każdy proces automatycznego podejmowania decyzji, który może wywoływać skutki prawne wobec klienta.
Monitoruj efektywność narzędzi AI równolegle ze zgodnością regulacyjną – oba te wymiary powinny mieć wspólnego właściciela procesu w organizacji.

Najczęstsze błędy i ryzyka przy wdrażaniu AI w mediach

Najczęstszym błędem jest traktowanie AI wyłącznie jako narzędzia efektywnościowego, bez uwzględnienia wymiaru regulacyjnego – firmy wdrażają automatyzację zakupu mediów lub generowanie kreacji, nie sprawdzając, czy proces wymaga oznaczenia treści albo dodatkowej podstawy prawnej przetwarzania danych. Drugim częstym problemem jest brak jasnego podziału odpowiedzialności między marką a agencją w zakresie oznaczania treści AI – w razie kontroli lub skargi to właśnie brak takiego ustalenia utrudnia wskazanie podmiotu odpowiedzialnego. Trzecim ryzykiem jest nadmierna automatyzacja decyzji dotyczących konkretnych klientów (np. różnicowanie ofert) bez analizy, czy nie mamy do czynienia z profilowaniem kwalifikowanym w rozumieniu RODO.

Najczęściej zadawane pytania

Czy każdy obraz wygenerowany przez AI w reklamie musi być oznaczony?

Nie każdy. Obowiązek dotyczy treści przypominających realistyczne osoby, miejsca lub zdarzenia (tzw. deepfake w rozumieniu AI Act). Grafika w pełni fikcyjna, np. stylizowana ilustracja produktu, która nie udaje rzeczywistości, zwykle nie podlega temu obowiązkowi – warto jednak każdy przypadek oceniać indywidualnie z uwzględnieniem kontekstu publikacji.

Kto odpowiada za oznaczenie treści AI – marka czy agencja reklamowa?

Co do zasady odpowiedzialność spoczywa na podmiocie faktycznie tworzącym treść, czyli często na agencji lub dostawcy kreacji. Rekomendujemy jednak wprost uregulować tę kwestię w umowie, aby uniknąć sporu o odpowiedzialność w razie kontroli.

Czy programmatic buying wymaga osobnej zgody użytkownika w świetle RODO?

To zależy od rodzaju danych wykorzystywanych do targetowania. Standardowe dane behawioralne wykorzystywane do optymalizacji kampanii często można oprzeć na prawnie uzasadnionym interesie po przeprowadzeniu testu równowagi, natomiast wykorzystanie danych szczególnie chronionych lub tworzenie profili wywołujących skutki prawne wymaga zgody lub innej solidnej podstawy prawnej.

Jakie kary grożą za brak oznaczenia treści AI po 2 sierpnia 2026 roku?

AI Act przewiduje sankcje do 15 mln euro lub 3 proc. rocznego globalnego obrotu przedsiębiorstwa, w zależności od tego, która kwota jest wyższa. To poziom porównywalny z karami znanymi z RODO.

Czy małe firmy i freelancerzy również są objęci obowiązkiem oznaczania treści AI?

Tak, jeśli działalność ma charakter zawodowy lub przynosi korzyść ekonomiczną. Wyjątek dotyczy wyłącznie działań o charakterze prywatnym i pozazawodowym – twórczość komercyjna, w tym freelancerska, podlega tym samym obowiązkom co duże firmy.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja w planowaniu mediów w drugiej połowie 2026 roku to już nie eksperyment, lecz codzienne narzędzie pracy – ale jedno, które od 2 sierpnia wiąże się z konkretnymi obowiązkami prawnymi. Firmy, które already teraz zmapują swoje procesy AI pod kątem obowiązku oznaczania treści i zgodności z RODO, zyskają przewagę nie tylko efektywnościową, ale i reputacyjną. Warto potraktować ten moment jako okazję do uporządkowania całego ekosystemu narzędzi AI w dziale marketingu, a nie tylko punktowego dostosowania się do jednego przepisu.

Podstawy prawne i źródła

Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2024/1689 (AI Act), w szczególności art. 50 dotyczący obowiązków przejrzystości wobec treści syntetycznych, obowiązujący od 2 sierpnia 2026 r.
Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 (RODO), w tym art. 6, 7, 13-14 oraz 22 dotyczący zautomatyzowanego podejmowania decyzji i profilowania.
Ustawa z dnia 18 lipca 2002 r. o świadczeniu usług drogą elektroniczną oraz Prawo telekomunikacyjne – w zakresie zgody na marketing bezpośredni.
prawo.pl, „AI Act: kto musi oznaczać treści od 2 sierpnia 2026 r.?” — https://www.prawo.pl/biznes/ai-act-kto-musi-oznaczac-tresci-od-2-sierpnia-2026-r,1548339.html
rodin.pl, „Jak uwzględnić RODO w marketingu w 2026? 10 porad od Rodin” — https://rodin.pl/blog/rodo-w-marketingu/
IAB Polska, Raport Strategiczny „Internet 2025/2026” — https://www.iab.org.pl/aktualnosci/6-megatrendow-zmieniajacych-rynek-reklamy/

Redakcja