Marta Ogonowska AI Blog Content 18 lutego 2026

AI-generated content – gdzie ma sens, a gdzie szkodzi?

AI-generated content to temat, który rozgrzewa nie tylko marketingowe środowisko. Firmy z niemal każdej branży sprawdzają nowe rozwiązania i wprowadzają sztuczną inteligencję do swoich działań, nie zawsze z dobrym skutkiem. AI to narzędzie, a nie rozwiązanie: może przyspieszać i skalować, ale bez kontroli i redakcji obniża jakość, unikalność i wiarygodność. Sprawdź, czym jest AI-generated content, jak powinno się z niego korzystać i czy model hybrydowy to rozwiązanie, które może zapewnić balans. Podpowiadam, jak mądrze wykorzystać AI-generated content w firmie.

Czym jest AI-generated content?

AI-generated content to treści tworzone z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji. Mogą to być:

teksty,
obrazy,
wideo,
audio,
kod.

Generatory AI, takie jak ChatGPT, Gemini, DALL·E czy Midjourney, wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego i analizują ogromne zbiory danych, aby generować nowe treści, które będą odpowiedzią na prompt zadany przez użytkownika. Jakość odpowiedzi zależy od tego, jak dokładne i zrozumiałe polecenie stworzył użytkownik. Im lepiej skonstruowany prompt, tym lepszy wynik.

Treści tworzone przez AI vs. treści wspomagane przez AI – różnice

Treść w pełni generowana przez AI	Treść wspomagana przez AI
Powstaje automatycznie, na podstawie prostego promptu, bez strategii contentowej i redakcji.	Jest elementem zaplanowanego procesu marketingowego, wspomaganego strategią SEO.
Opiera się na ogólnych wzorcach językowych, przez co treść jest podobna do innych treści.	Opiera się na wytrenowanym przez użytkownika modelu, który uwzględnia kontekst branżowy.
Ma ograniczoną wartość dla użytkownika – odpowiada na pytanie, ale nie rozwija go.	Skupia się na intencji użytkownika i realnej użyteczności treści.
Trudniej buduje topical authority i jest podatna na spadki widoczności w wynikach wyszukiwania.	Wspiera długofalowe budowanie widoczności, wzmacnia eksperckość domeny, pojawia się w AI Overwiews.
Może zawierać uproszczenia, błędy merytoryczne i nieaktualne dane.	Przechodzi pełną redakcję i korektę, które eliminują ryzyko pojawienia się błędów.

Jak działają modele językowe?

Modele językowe (LLM-y) uczą się wzorców językowych na ogromnych zbiorach danych (takich jak książki, strony internetowe, artykuły, kody) i generują tekst na podstawie prawdopodobieństwa kolejnych słów. Oznacza to, że dobrze odtwarzają istniejące już schematy, ale nie rozumieją unikalnego doświadczenia i kontekstu (chyba że opiszemy go w prompcie), mogą powtarzać błędy i nieaktualne informacje zaciągnięte z innych stron.

AI może stworzyć treści zupełnie nowe lub poprawić już istniejące, co zależy od polecenia (promptu). Jakie rodzaje promptów wyróżniamy?

Zero-shot prompt – polecenie, w którym LLM otrzymuje zadanie bez żadnego konkretnego przykładu i kontekstu. Bez tego model decyduje na podstawie informacji, na których został wytrenowany, jak zinterpretować zapytanie użytkownika i w jakiej formie udzielić odpowiedzi.
One-shot prompt – polecenie, w którym użytkownik podaje jeden przykład oczekiwanej odpowiedzi, aby pokazać styl i strukturę wypowiedzi, której oczekuje. Dzięki temu model językowy generuje bardziej dopasowane wyniki. Ta metoda sprawdza się zwłaszcza podczas tworzenia spójnych treści, takich jak opisy produktów czy krótkie teksty informacyjne.
Few-shot prompt – polecenie, w którym użytkownik podaje dwa przykłady lub więcej, co ułatwia modelowi rozpoznać schemat i odpowiedzieć na trudniejsze zapytanie. Dzięki większej liczbie przykładów model lepiej rozumie zadanie, co przekłada się na większą dokładność i spójność odpowiedzi.

W pracy z modelami językowymi istotny jest również grounding, czyli tzw. ugruntowanie modelu. Proces ten polega na połączeniu AI z rzeczywistymi źródłami danych, np. know-how firmy, dokumentami branżowymi czy aktualnymi informacjami z serwisów internetowych. Dzięki temu sztuczna inteligencja może budować odpowiedzi oparte na realnej wiedzy, a nie tylko swoich przewidywaniach językowych. Ugruntowanie AI jest niezbędne, aby wzmacniać wiarygodność modeli używanych do działań klienckich.

Zwracaj szczególną uwagę na to, co wrzucasz do narzędzi, które są zarządzane przez zewnętrzne firmy, szczególnie jeśli chodzi o dane wrażliwe biznesu. Zanim porwiesz się na takie działania, zapoznaj się z polityką prywatności oraz procesami przetwarzania danych, którym będą podlegać udostępnione przez Ciebie materiały!
📣 Pamiętaj!

Jak dobrze zastosować AI w tworzeniu contentu?

Czas to zasób, a sztuczna inteligencja w marketingu realnie podnosi wydajność, zdejmując ze specjalistów ciężar blokad kreatywnych i wykonywania powtarzalnych zadań. Gdzie AI sprawdzi się najlepiej?

Research i analiza danych

Zamiast czytać raporty, które mają po 50 stron, możesz poprosić sztuczną inteligencję o streszczenie najważniejszych informacji i przedstawienie ich w formie zwięzłej listy lub tabeli. AI świetnie radzi sobie z syntezą dużych zbiorów danych, co zmniejsza liczbę godzin, których potrzebujesz do przygotowania się np. do prezentacji.

Praca koncepcyjna

W marketingu blokada twórcza to uciążliwa przypadłość. Tutaj AI może być doskonałym partnerem do burzy mózgów i szukania rozwiązań, na które sami może byśmy nie wpadli lub potrzebowali znacznie więcej czasu, aby to zrobić.

Wykorzystaj AI w pracy koncepcyjnej do:

generowania tematów artykułów on-site lub off-site,
tworzenia konspektów i szkiców,
szukania nietypowych rozwiązań.

Optymalizacja SEO i UX

AI nie zastąpi specjalistów SEO, ale może wspomóc ich w wykonywaniu standardowych, powtarzalnych zadań. Może wspierać optymalizację treści pod kątem struktury, czytelności i intencji wyszukiwania. Pomaga również budować widoczność marki w odpowiedziach generowanych przez LLM-y, zwracając uwagę na Tone of Voice czy zasady EEAT.

Wykorzystaj AI w SEO i UX do:

tworzenia meta danych w dużej skali,
tworzenia różnych wersji opisów na buttony,
grupowania słów kluczowych,
sugerowania struktury tekstu pod kątem intencji użytkownika,
generowania opisów alternatywnych do obrazów.

Sprawdź, jak budować E-E-A-T całym zespołem i skutecznie łączyć AI z wiedzą ekspertów.

Tworzenie contentu powtarzalnego

To tutaj AI najbardziej oszczędza czas. Odpowiednio wytrenowane na danych firmy modele AI mogą być wykorzystywane do tworzenia treści o powtarzalnej strukturze, takich jak:

opisy produktów lub kategorii,
instrukcje,
newslettery,
różne warianty postów na social media,
FAQ na stronę internetową.

Ryzyko związane z masową produkcją treści przez AI

Zachwyt nad sztuczną inteligencją trochę przysłonił ryzyko, jakie wiąże się z jej nadużywaniem. W sieci pojawiło się zjawisko AI SLOP, czyli tzw. pomyje. To treści masowo generowane przez AI, które mają niską jakość, są chaotyczne i często bezużyteczne. Najczęściej dotyczy to zdjęć i obrazów o zniekształconej i przypadkowej estetyce, które bardzo często wykorzystywane są do szerzenia dezinformacji. Równie częstą praktyką jest masowe zasilanie portali tekstami niskiej jakości, które nie mają żadnej wartości merytorycznej i często negatywnie wpływają na wyniki SEO.

Coraz więcej firm decyduje się na wykorzystywanie treści AI w kampaniach promujących marki. Jednak niewiele z nich jest świadomych, że wiąże się to z odpowiedzialnością za wytwarzany content.

Ryzyko wizerunkowe

Firma lub marka, która decyduje się na tworzenie swojej komunikacji z użyciem AI, powinna być świadoma, jak duże zagrożenie wizerunkowe takie działanie niesie. To nie tylko brak transparentności, ale również rozpowszechnianie nieprawdziwych informacji na temat swoich usług lub produktów. Warto pamiętać również o tym, że AI, opierając się na treściach „zaciągniętych” z internetu, może powtarzać szkodzące stereotypy i wykluczenia. Dlatego tak ważne jest nakarmienie własnego modelu językowego odpowiednimi zasadami.

Przykład: studio Sandfall Interactive

Studio Sandfall Interactive straciło nagrody za grę „Clair Obscure: Expedition 33” w kategoriach Gra Roku i Najlepszy Debiut po tym, jak gracze zauważyli, że w stworzeniu tekstury tła lokalizacji prawdopodobnie użyto AI. Firma przyznała się do tego w dniu ogłoszenia laureatów i dość szybko zaczęła podmieniać problematyczne assety. Wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji było jednak niezgodne z regulaminem konkursu, dlatego The Indie Game Awards nie cofnęło swojej decyzji o odebraniu nagród.

Źródło: x.com.

Ryzyko SEO-we

Masowa produkcja AI-generated content często prowadzi do powielania tych samych schematów i informacji, co może utrudniać wyróżnienie się w wynikach wyszukiwania. W efekcie serwis może mieć problem z budowaniem topical authority, ponieważ nie wnosi unikalnej wiedzy ani eksperckiej perspektywy. Takie treści są również bardziej podatne na spadki widoczności po aktualizacji algorytmów, które coraz lepiej identyfikują content niskiej jakości.

Ryzyko jakościowe

Niewytrenowane modele językowe i proste, bardzo ogólne prompty umożliwiają tworzenie tylko schematycznych, pozbawionych emocji struktur, które przekładają się na jakość generowanych tekstów lub obrazów. Takie działanie bardzo szybko może doprowadzić do wypaczenia tonu i stylu marki, sprowadzając ją do poziomu wielu niczym niewyróżniających się propozycji na rynku.

Jak rozpoznać dobrą, a jak słabą treść?

Cecha	Dobra treść	Słaba treść
Styl	Język dopasowany do marki, zróżnicowana długość zdań.	Dużo waty słownej, nadużywanie przymiotników (np. innowacyjny, dynamiczny).
Wartość	Konkretne przykłady, wiedza ekspercka, case studies.	Ogólne informacje, powtarzanie oczywistości, np. „w dzisiejszych czasach”.
Poprawność informacji	Zweryfikowane informacje, podparte prawdziwymi źródłami.	Nieaktualne dane, zmyślone źródła lub nieprawdziwe informacje (halucynacje).
Struktura	Przemyślana narracja, ciąg przyczynowo-skutkowy.	Schematyczna, nadmierne wypunktowania, krótkie zdania.

Przykłady dobrego i złego użycia AI

Dobre użycie AI

Heinz – spot reklamowy „A.I. Ketchup”

Heinz poprosił generator obrazów DALL·E o wygenerowanie hasła „ketchup”. Co ciekawe, AI niemal za każdym razem generowało butelkę bardzo podobną do charakterystycznej butelki ketchupu Heinz. Marka wykorzystała grafiki w kampanii outdoorowej i social mediach, aby pokazać, że „nawet A.I. wie, że keczup TO Heinz”.

Źródło: campaignsoftheworld.com.

Dove – kampania #PrawdziwePiekno

Dove postanowiło wykorzystać AI-generated content w trochę odwrotny sposób. Firma stworzyła kampanię, w której poprosiła AI o wygenerowanie wspaniałej kobiety. Rezultatem były sztuczne, stereotypowe i niemal jednakowe obrazy kobiet, które trudno było uznać za prawdziwie piękne.

Marka Dove zadeklarowała, że nie będzie używać AI do przedstawiania kobiet w swoich reklamach. Chce kształtować definicję prawdziwego piękna w erze AI, dlatego na podstawie swojego doświadczenia stworzyła Real Beauty Prompt Playbook, który zawiera wskazówki, jak w najpopularniejszych narzędziach Generative AI stworzyć obrazy przedstawiające prawdziwe piękno. To także słownik terminów, dzięki którym polecenia dla AI będą bardziej inkluzywne.

Źródło: dove.com.

Komfort – kampania reklamowa „Satysfakcja”

Kampania Komfortu zdecydowanie wyłamuje się ze schematów tradycyjnych kampanii reklamowych. Spoty powstały w wyniku współpracy z tancerzami oraz z wykorzystaniem Motion Capture. Całość dopełnia piosenka, która bardzo szybko wpada w ucho, dzięki czemu użytkownicy szybciej identyfikują tę firmę.

Firma osiągnęła swój cel. Stworzyła zapamiętywaną reklamę, która odświeżyła wizerunek Komfortu w sieci, podzieliła internautów i wywołała gorącą dyskusję na temat AI-generated content.

Źródło: komfort.pl.

Użycie AI, które (w większości) nie zostało pozytywnie ocenione

Studio A24 – plakaty do filmu „Civil War”

Studio A24 do promocji filmu „Civil War” przygotowało plakaty, które przedstawiały zniszczone amerykańskie miasta, takie jak Miami, San Francisco czy Chicago. Komentujący pod postem A24 na Instagramie zwrócili uwagę, że obrazy nie przedstawiają miast takimi, jakimi są naprawdę. Widać na nich budynki, których nie ma w rzeczywistości, lub błędy, np. samochody z nadliczbowymi drzwiami.

Wykorzystanie algorytmów do stworzenia istotnych materiałów promocyjnych sprawiło, że widzowie poczuli się zmanipulowani i stracili zaufanie do ideałów studia A24.

Źródło: naekranie.pl.

LEGO Ninjago – Ninja quiz

Klockowy gigant LEGO stworzył quiz na temat swojej serii LEGO Ninjago. Użytkownicy dość szybko zauważyli, że postacie na grafikach wyglądają dziwnie, elementy tła nie przypominają żadnych z klocków LEGO, a co gorsze: zawierają elementy z zupełnie innego uniwersum. Kai ma na głowie opaskę Naruto!

Dla marki, która stawia na kreatywność i jakość, pokazanie postaci wygenerowanych przez AI i zawierających elementy własności intelektualnej innych twórców, stało się wizerunkowym zgrzytem, z którego LEGO musiało się bardzo dokładnie wytłumaczyć.

Źródło: aibusiness.com i jaysbrickblog.com.

McDonald’s Holandia – spot reklamowy „It’s The Most Terrible Time of The Year”

Fast food McDonald’s stworzył świąteczną reklamę w pełni wygenerowaną przez AI. Miało wyjść śmiesznie, a wyszło upiornie. Postacie mają martwe spojrzenia i nienaturalne odruchy. Przez wielu odbiorców spot został uznany za AI SLOP, w związku z czym McDonald’s usunął go kilka dni później. Jeśli efekt miał być przerysowany, to reklamę można by uznać za sukces.

Źródło: people.com.

Model hybrydowy – jak włączyć AI do pracy nad contentem?

Model hybrydowy nie polega tylko na stworzeniu odpowiedniego promptu – to dopiero początek. Aby praca z AI zadziałała, należy zaprojektować cały proces, w którym AI będzie pełniło jasno określoną funkcję na poszczególnych etapach pracy.

→ AI wspiera operacyjnie, pomaga przeanalizować zebrane materiały i wzbogaca je o własną wiedzę

→ ekspert wzbogaca treść o wiedzę merytoryczną i know-how firmy, dzięki czemu buduje wiarygodność i autorytet marki

→ redakcja dba o strukturę, poprawność językową i spójność z Tone of Voice firmy, weryfikuje fakty i ważne informacje

AI przyspiesza research, porządkuje informacje, a na ich podstawie przygotowuje szkic projektu. Redakcja jest od tego, aby cały proces był uporządkowany i spójny, natomiast ekspert dzieli się swoją wiedzą i zapewnia wsad merytoryczny. Synergia tych obszarów umożliwia doskonalenie procesu i poprawianie kroków, które już się nie sprawdzają. Model hybrydowy pozwala łączyć skalę i szybkość AI z kontrolą jakości oraz wiedzą ekspercką. Dzięki temu content jest efektywny, bezpieczny dla SEO i wiarygodny dla odbiorców.

AI ułatwia pracę, ale to człowiek rozumie kontekst – zobacz, jak pisać pod intencję użytkownika.

Wykorzystaj AI-generated content w swojej pracy

AI-generated content bez odpowiedniej strategii i kontroli może sprawić, że firma lub marka więcej straci, niż zyska. Aby sztuczna inteligencja realnie pomagała budować przewagę konkurencyjną:

unikaj tworzenia i wykorzystywania AI SLOP,
twórz własnych agentów AI lub customowe chaty modele AI, wytrenowane do rozwiązywania konkretnych problemów,
naucz się prompt engineeringu,
zaplanuj model hybrydowy, w którym AI wspomaga Cię, a nie wyręcza,
skorzystaj z doświadczenia ekspertów.

AI-generated content to nie samo zło. Spraw, żeby stał się atutem w Twojej ofercie. Chcesz bezpiecznie i skutecznie wdrożyć AI w swojej firmie? Poznaj naszą ofertę AI SEO. Pomożemy Ci zbudować strategię, która wykorzystuje technologię do wzrostu, a nie generowania strat.

Marta Ogonowska

Content Specialist