Marketing terytorialny w JST od dawna przestał być domeną jednorazowych kampanii promocyjnych czy okazjonalnych działań wizerunkowych. Miasta i regiony coraz sprawniej poruszają się w środowisku cyfrowym, aktywnie wykorzystują media społecznościowe, prowadzą dialog z mieszkańcami i reagują na kryzysy w czasie rzeczywistym. Równocześnie mierzą się z rosnącą presją: konkurencją między różnymi lokalizacjami, licznymi oczekiwaniami bardziej świadomych odbiorców oraz ograniczonymi zasobami kadrowymi lub finansowymi. W tym kontekście generatywna sztuczna inteligencja nie jest rewolucją w sensie "nagłego zerwania z przeszłością". Stanowi raczej katalizator głębszej zmiany – przejścia od marketingu intuicyjnego i reaktywnego do podejścia systemowego, adaptacyjnego i opartego na danych.

Od komunikacji do zarządzania relacjami

Jednym z głównych wyzwań jest fakt, że JST komunikują się równolegle z wieloma grupami interesariuszy, które często mają sprzeczne oczekiwania. Mieszkańcy poszukują informacji użytecznych i poczucia sprawczości, przedsiębiorcy – stabilności i przewidywalności, turyści – atrakcyjnej narracji i emocji, a z kolei inwestorzy – twardych danych oraz jasnych obietnic. Modele generatywne zmieniają sposób podejścia do tej złożoności. Dzięki nim możliwe staje się przechodzenie od jednolitego przekazu do komunikacji kontekstowej, w której ten sam "rdzeń marki miejsca" jest opowiadany różnymi językami – bez utraty spójności. AI pozwala szybciej testować różne narracje, modyfikować komunikaty, a także reagować na wahania nastrojów społecznych, widoczne w monitoringu mediów.

Generatywna AI a tożsamość miejsca

W marketingu terytorialnym coraz częściej obserwujemy zjawisko "rozmywania" przekazu. Komunikacja wielu miast i regionów staje się do siebie podobna, oparta na uniwersalnych hasłach czy estetyce, która nie zawsze jest zakorzeniona w lokalnym kontekście. Wbrew obawom, odpowiednio wykorzystana sztuczna inteligencja wcale nie pogłębi tego problemu, ale realnie pomoże w jego ograniczaniu. Modele generatywne, "karmione" lokalnymi danymi: historią miejsca, archiwalnymi treściami bądź też wynikami badań społecznych, są w stanie wspierać proces porządkowania oraz wzmacniania tożsamości marki. Nie chodzi tu więc o automatyczne "wymyślanie" opowieści, lecz o pomoc w wydobywaniu sensów, które już w danym regionie istnieją, ale są rozproszone bądź niespójnie komunikowane. W praktyce AI może stać się zatem narzędziem refleksji strategicznej: wskazywać sprzeczności w narracji, luki w przekazie czy nadmierne skupienie się na pewnych aspektach kosztem innych.

Content marketing jako proces, nie sporadyczna akcja

JST od lat korzystają z kanałów społecznościowych, ale często robią to doraźnie, tj. reagują na wydarzenia, święta czy też bieżące potrzeby informacyjne. Generatywna AI umożliwia przejście na wyższy poziom "dojrzałości contentowej". Zamiast zadawać pytanie "co dziś opublikować?", zespoły marketingowe mogą skupić się na budowaniu długofalowych narracji, w tym np. o rozwoju miasta, jakości życia, zmianach przestrzennych czy ofercie dla określonych grup interesariuszy. AI nie tylko przyspiesza produkcję treści, ale też pozwala zachować regularność, spójność i adekwatność formy do kanału komunikacji. Narzędzi jest mnóstwo – ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot czy Claude. Więcej na ten temat znajdziecie w naszym tekście: Jak wykorzystać sztuczną inteligencję (AI) w marketingu terytorialnym?

Strategiczna interpretacja

Marketing terytorialny coraz odważniej wchodzi w obszar zarządzania wiedzą. Dane o ruchu turystycznym, migracjach, aktywności mieszkańców czy skuteczności kampanii są dostępne, ale nie zawsze właściwie wykorzystywane. Modele AI pełnią tu rolę tłumacza – pomagają przełożyć liczby i wykresy na wnioski użyteczne decyzyjnie. Co istotne, sztuczna inteligencja nie tylko analizuje przeszłość, ale wspiera myślenie scenariuszowe: "co się stanie, jeśli…". Dzięki temu marketing miejsc może być lepiej zsynchronizowany z politykami regionalnymi, strategiami rozwoju czy planowaniem przestrzennym, zamiast funkcjonować jako odrębny, promocyjny "dodatek".

Bezpieczeństwo danych jako filar wdrożeń

W przypadku administracji publicznej, wykorzystanie modeli generatywnych nieuchronnie prowadzi do pytania o ochronę danych i odpowiedzialność za sposób ich przetwarzania. JST operują na informacjach wrażliwych: personaliach, wynikach konsultacji, treściach zgłoszeń obywatelskich czy wewnętrznych dokumentach strategicznych. Włączenie narzędzi opartych na AI do przedsięwzięć marketingowych i komunikacyjnych wymaga więc znacznie większej dyscypliny niż w sektorze komercyjnym. Kluczowe znaczenie ma po pierwsze zgodność z regulacjami prawnymi, takimi jak RODO, a po drugie, świadome decyzje organizacyjne: jakie dane mogą być wykorzystywane do trenowania lub tzw. zasilania modeli, gdzie są one przetwarzane oraz kto ponosi odpowiedzialność za ich ochronę. W rzeczywistości oznacza to konieczność oddzielenia informacji operacyjnych od promocyjnych, jasnego definiowania zakresu użycia AI oraz budowania kompetencji po stronie pracowników JST.

Implementacja generatywnej sztucznej inteligencji w samorządach nie jest wyłącznie samym wyzwaniem technologicznym. To także sprawdzian dojrzałości organizacyjnej administracji publicznej. Tam, gdzie marketing miejsca jest dobrze przemyślany, AI staje się naturalnym wzmocnieniem – narzędziem, które zwiększa skalę i precyzję działań. Tam natomiast, gdzie promocja sprowadza się do akcji ad hoc – jedynie przyspiesza chaos. Dlatego warto przed wdrożeniem rozwiązań korzystających z AI zacząć od uporządkowania procesów wewnętrznych i potraktować to jako dobrą praktykę.