The 2026 State of Agentic AI in B2B GTM

Raport powstał we współpracy RevSure z agencją badawczą Ascend2. Próba obejmuje seniorskich liderów Marketing i RevOps ze Stanów Zjednoczonych i Wielkiej Brytanii - raport nie podaje dokładnej liczby respondentów, ale wskazuje na 2026 jako rok publikacji. Metodologia: badanie ankietowe z wynikami ilościowymi.

Centralny wniosek jest prosty i nieoczekiwanie niewygodny: 58% firm ocenia własną egzekucję GTM jako „bardzo sprawną", jednocześnie 47% tej samej grupy wymienia jakość leadów i jakość danych jako główne bariery. Sprawność to odczucie, nie system - tak autorzy nazywają ten rozdźwięk. Większość zespołów funkcjonuje na splecionych ręcznie eksportach z CRM, skryptach ETL i arkuszach kalkulacyjnych, co wygląda jak działający workflow, dopóki ktoś nie policzy opóźnień na każdym przejściu między systemami.

Adopcja agentowego AI przyspiesza niezależnie od gotowości organizacji. Łącznie 76% firm albo wdrożyło Agentic AI (41%), albo jest w trakcie rollout (35%). Optymizm jest niemal powszechny - 97% zgadza się, że korzyści przeważają nad ryzykiem, 90% uważa, że Agentic AI stanie się niezbędne w ciągu dwóch lat. Ale gotowość operacyjna nie nadąża: tylko 64% jest pewnych, że ich stos technologiczny faktycznie to udźwignie, choć 95% ogólnie wierzy, że powinien dać radę.

Główna bariera skalowania to nie AI, lecz model operacyjny wokół niego. Raport identyfikuje trzy etapy dojrzałości: zunifikowane dane, osadzone przepływy AI (lead scoring, prognozowanie), a dopiero potem orkiestracja między systemami. Governance przestało być hamulcem - 77% liderów obawia się, że bez właściwej struktury Agentic AI stanie się kolejnym silosem. 54% wskazuje obawy o bezpieczeństwo i prywatność jako nr 1 wśród barier wdrożenia.

Oczekiwania ROI są napięte: 86% spodziewa się zwrotu w ciągu 12 miesięcy, a 40% już w ciągu 6 miesięcy. Wymagany zysk efektywności wynosi 20-59%. To istotne dla każdego, kto sprzedaje lub wdraża rozwiązania AI w obszarze GTM - presja na szybki, mierzalny wynik jest twarda. Raport jest przydatny dla CMO, VP RevOps, dyrektorów sprzedaży i konsultantów AI pracujących z B2B SaaS lub enterprise.