Za poslední rok se marketing změnil víc než za předchozích deset let. Kolem 91 % marketérů dnes používá nějakou formu AI (Improvado, 2026) a podle odhadů bude letos automatizováno zhruba 84 % úkolů spojených s nastavením a exekucí kampaní (MartechAI, 2026) – od e-mailových sekvencí přes plánování příspěvků až po základní reporting. Jen 13 % agentur uvádí, že s agentní AI nepracuje a ani to neplánuje (AgencyAnalytics, 2026).
Argument „máme AI“ se mění v nicneříkající frázi. Skoro každý ji má. Rozdíl je dnes jinde: v tom, co díky ní klient reálně dostane. Náš pohled je jednoduchý. Agentura bez AI prodává čas a ruce. Agentura s AI může za stejné peníze nabídnout větší rychlost, hloubku a jistotu. A přesně podle toho byste si dnes měli agenturu vybírat.
Co se pro vás mění
V praxi vidím čtyři hlavní posuny:
Rychlost. Audit konkurence, keyword research včetně sezónnosti nebo první verze mediaplánu byly dřív prací na týdny. Dnes je v agentuře zvládneme v řádu hodin až dnů. Nezkracujeme je proto, abychom na vás ušetřili, ale abyste se mohli dřív rozhodovat a reagovat na trh ve chvíli, kdy máte ještě příležitost.
Hloubka. Rozhodnutí byla dřív často založená na jednom zdroji dat a zbytek byl o dojmu. Dnes umíme propojit data z Google Analytics, Google Ads, Meta Ads, Search Console, e-mailingu, recenzí i reklamních knihoven konkurence. Vidíte celý obraz, nejen jeho výsek.
Evidence. Méně „myslím si“, více „data ukazují“. To je zároveň ochrana před drahými omyly.
Nižší práh. Věci, které se dřív „nevyplácely“, protože byly příliš drahé nebo pomalé, jako například hloubkový audit, zákaznický výzkum nebo průběžná analýza jsou najednou dostupnější. AI nezlevňuje jen to, co už děláte. Zpřístupňuje i to, co jste dělat chtěli, ale dosud to nebylo ekonomicky únosné.
Jak to vypadá v praxi
Nejlépe je to vidět na konkrétních úkolech, které pro klienty řešíme každý den.
Audit konkurence. Pro klienta z oblasti přírodní kosmetiky jsme během několika dní zmapovali šest konkurenčních značek – jejich finance, ceny, komunikaci, reklamní knihovny i technologie měření na webu. Ručně by šlo o měsíc práce juniorního týmu. Analýza navíc odhalila, že jeden z původních strategických předpokladů neplatí – ještě předtím, než klient investoval peníze.
Promotion planning. Netipujeme, kdy má kampaň běžet, ani jaká promoce bude nejlepší. Pracujeme s reálnými daty z vašich kampaní, kampaní konkurentů dle veřejně dostupných zdrojů dat a navrhujeme timing dle výkonosti jednotlivých dní v týdnů pro maximální výtlak.
Sentiment a social listening. Co nejčastěji a v jakém duchu píší zákazníci pod vaše příspěvky nebo příspěvky konkurence? Dříve manuální, nikdy nekončící práce, teď rychlý report s akčními insighty během chvilky.
Post-meeting flow. Nahrávka schůzky se automaticky přepíše a shrne do konzultantského zápisu s dalšími kroky. Úkoly se následně založí přímo v projektovém nástroji. Vy odcházíte ze schůzky a zápis už vzniká.
Tohle všechno mění způsob, jakým pracujeme pro klienty. Další krok je ale ještě zajímavější: stejný princip lze dostat přímo do jejich firem.
AI nezůstává jen na straně agentury
Vedle využívání AI při vlastní práci ji proto pomáháme zavádět také přímo do firem našich klientů. Ne jako další chatbot, do něhož zaměstnanci ručně kopírují zadání a data, ale jako součást nástrojů a procesů, které už používají.
AI agent může fungovat přímo v komunikačním nástroji, třeba Slacku, Asaně, e-mailu nebo CRM. V Asaně například může mít vlastní identitu a úkol mu přiřadíte stejně jako kolegovi. Zároveň může pracovat s informacemi z Google Analytics, Google Ads, Meta Ads, Search Console nebo dalších firemních systémů.
Technologickým základem je naše platforma DataBrain, která funguje jako integrační vrstva mezi firemními systémy a AI agenty. Dokáže propojit nejen marketingová data, ale také CRM, ERP, skladové systémy nebo interní komunikační platformy.
Důležitá přitom není jen šíře dat, ke kterým má AI přístup, ale také způsob, jakým s nimi pracuje. Agent nesahá přímo do produkčních tabulek. Přístup je nastavený podle oprávnění jednotlivých uživatelů a agentovy kroky jsou zpětně dohledatelné.
AI tak může pracovat s firemními daty, aniž by vznikalo nekontrolované shadow IT. A to vše v maximálním bezpečnostním režimu. Sami jsme to vyzkoušeli nejdřív na sobě. Naši lidé s AI volně experimentují v kontrolovaném prostředí. Co z toho vznikne, kontrolují před nasazením bezpečnostní agenti, které postavili naši senior developeři. Svoboda pro experimenty, jistota pro data.
Od prvního use case až po vlastní AI infrastrukturu
Ne každá firma přitom potřebuje začít kompletní implementací. Proto máme několik úrovní podle toho, kde se ve využívání AI právě nachází.
AI Discovery Workshop pomůže zmapovat procesy, najít konkrétní možnosti využití AI a určit, kde má největší smysl začít. Výstupem je návrh řešení včetně odhadu architektury a nákladů.
Marketingové MCP je rychlejší cesta pro firmy, které chtějí začít u marketingových dat. Pomocí našich konektorů se mohou svého LLM nejprve ptát například na výsledky z Ads, GA4 nebo Mety a postupně také přes stejné propojení kampaně upravovat. Nasazení je otázkou dnů.
DataBrain představuje další úroveň: platforma běží přímo v prostředí zákazníka a propojuje AI také s daty mimo oblast marketingu, například z CRM, ERP nebo skladu.
A pokud už firma ví, co chce stavět, ale chybí jí vlastní vývojářské kapacity, nabízíme také interim senior developera pro vývoj konkrétních aplikací a AI agentů.
Že je to realita, můžete vidět i v referencích na webu databy.io, kde automatizace pomohla třeba firmě OEKOplan.
Kam běží zajíc
To, co dnes zavádíme do praxe, zároveň ukazuje, kam se marketing v příštích letech posune.
Z vyhledávání se stává doporučování. Stále víc lidí se ptá rovnou AI – ChatGPT má přes 900 milionů týdenních uživatelů (Enrich Labs, 2026). Web, který sami procházíte, se postupně mění ve web, který vám někdo – nebo spíš něco – zprostředkovává.
Značky proto nově soupeří o to, aby je doporučovaly ChatGPT, Gemini nebo Claude, tedy nejen o pozici ve feedu nebo výsledcích vyhledávání. Říká se tomu GEO (Generative Engine Optimization). Nejde o náhradu SEO, ale o jeho další vrstvu. Čísla jsou výmluvná: 28 procent nejcitovanějších stránek v ChatGPT nemá v Googlu žádnou organickou viditelnost (Ahrefs, 2026). Klasické SEO je tedy vůbec nemusí zachytit.
Autonomní optimalizace kampaní. AI agenti budou stále více průběžně sledovat výkon napříč kanály a upravovat rozpočty i načasování. Role člověka se tím posouvá od „klikání“ k nastavování pravidel, strategickému rozhodování a kontrole.
Data jako podmínka, ne bonus. Zhruba polovina AI agentů dnes běží v izolovaných silech a 86 procent IT lídrů varuje, že bez propojení přidávají spíš chaos než hodnotu (MuleSoft, 2026). Výhodu získají ti, kdo mají data uklizená a propojená. Proto je DataBrain postavený tak, aby jejich propojení bylo prvním krokem, ne tím posledním.
AI mění, za co v marketingu platíte
AI nejvíc zasahuje komoditní exekuci. Až 60 procent copywritingových úkolů lze automatizovat (Kalungi, 2026), manuální nákup médií i základní reporting postupně ustupují. Marketingový specialista patří podle výzkumu mezi profese nejvíce vystavené vlivu AI (Anthropic, 2026).
O to větší hodnotu mají schopnosti, které tak snadno automatizovat nelze: strategie, práce s daty, rozhodování v nejistotě, řízení vztahů se stakeholdery nebo odpovědnost za obchodní výsledek.
Pro klienta z toho podle nás plyne především změna v tom, za co by měl agentuře platit. Méně za hodiny strávené mechanickou exekucí, více za schopnost správně se rozhodnout, propojit informace a využít je k dosažení výsledku. Nepotřebujete proto nutně „méně agentury”. Potřebujete jinou agenturu. Takovou, která AI používá k tomu, aby vám dodala více hodnoty – ne aby na vás ušetřila a rozdíl si nechala.
AI v Proficiu není o založení samostatného oddělení ani o funkci navíc. Je součástí toho, jak pracujeme – od prvního průzkumu přes analýzu a exekuci až po závěrečný report. A pokud dává smysl integrovat AI přímo do vaší firmy, umíme ji propojit s vašimi vlastními daty, systémy a procesy.
Pro klienta je ale nakonec podstatný výsledek: rychlejší práce, hlubší analýza, lepší podklady pro rozhodování a více hodnoty za stejné peníze.
