AI do automatyzacji działań marketingowych: brutalna rzeczywistość, której nie zobaczysz w reklamie

Wyobraź sobie świat, w którym marketing nie jest już polem minowym powtarzalnych zadań, a polem wyścigowym, gdzie liczy się prędkość, precyzja i odwaga do eksperymentowania. „AI do automatyzacji działań marketingowych” to nie jest kolejny buzzword – to brutalny standard, który już dziś zmienia reguły gry w polskich firmach, od e-commerce po B2B. Chcesz wiedzieć, kto naprawdę wygrywa, a kto tylko pozoruje innowacyjność? Szukasz konkretów, które nie brzmią jak powielana prezentacja handlowa? Ten artykuł przeprowadzi Cię przez 7 niewygodnych prawd o AI w marketingu. Prześwietlimy case study, liczby i pułapki, których nie pokazuje się na konferencjach. Odkryjesz, jak polskie marki już teraz realizują automatyzację kampanii marketingowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, jakie są realne ROI i w czym AI nie zastąpi strategii, kreatywności czy… ludzkiego nosa do trendów. Jeśli czujesz, że Twój marketing potrzebuje autentycznej rewolucji, a nie tylko kolejnych automatycznych newsletterów – ten tekst jest dla Ciebie.

Czym naprawdę jest AI w automatyzacji marketingu?

Definicja i granice: AI kontra klasyczna automatyzacja

AI w automatyzacji marketingu to nie kolejny magiczny przycisk „zrób wszystko za mnie”. To systemy, które uczą się na danych, optymalizują działania w czasie rzeczywistym i samodzielnie podejmują decyzje w granicach wyznaczonych przez człowieka. Kluczowa różnica między automatyzacją a autonomizacją w marketingu? Automatyzacja to zestaw sztywnych reguł (np. wysyłka maila na podstawie daty), natomiast AI adaptuje się do dynamicznie zmieniających się danych i reaguje na wzorce, których sam marketer nie wychwyciłby bez wsparcia algorytmów.

Definicje kluczowych pojęć:

Sztuczna inteligencja (AI) : Szeroki zbiór technologii, które potrafią samodzielnie analizować dane, uczyć się na ich podstawie i podejmować działania bez ciągłej ingerencji człowieka. Przykład: system rekomendacji produktów, który uczy się preferencji użytkownika na podstawie historii zakupów.

Automatyzacja marketingu : Wdrażanie powtarzalnych, zaprogramowanych procesów – np. automatyczna wysyłka newsletterów czy publikacja social media postów według ustalonego harmonogramu.

Uczenie maszynowe (Machine Learning) : Podzbiór AI, w którym algorytmy analizują ogromne zbiory danych, wykrywają w nich wzorce i na tej podstawie przewidują przyszłe zachowania użytkowników (np. scoring leadów w B2B).

Uczenie głębokie (Deep Learning) : Zaawansowana odmiana uczenia maszynowego, wykorzystująca sieci neuronowe do rozpoznawania skomplikowanych zależności w danych (np. analiza obrazu, rozpoznawanie mowy w chatbotach).

Schemat pokazujący różnice między AI a klasyczną automatyzacją w marketingu

AI nie jest więc narzędziem, które w magiczny sposób przejmie całą strategię. Według Coconut Agency, 2024, kluczem do efektywnej automatyzacji jest dostęp do wysokiej jakości danych oraz zdolność zachowania autentyczności w komunikacji. Tym różni się od klasycznych narzędzi, które realizują jedynie powtarzalne polecenia.

Co AI potrafi, a czego nie — koniec z mitami

Czas rozprawić się z marketingowym bullshitem. AI w marketingu nie jest wszechmocne. Zbyt często przedstawia się ją jako cudowne lekarstwo na wszystkie bolączki marketera, podczas gdy niedopasowane wdrożenie kończy się rozczarowaniem.

Najczęstsze mity o AI w marketingu – i jak wygląda prawda:

• AI samodzielnie prowadzi kampanie bez udziału człowieka.
  Fakt: AI wspiera analizę, personalizację i automatyzację, ale bez strategicznego nadzoru łatwo o nietrafione działania. AI nie zna kontekstu marki, nie wyczuje ironii w trendach popkultury.

• Każda automatyzacja to już AI.
  Fakt: Większość platform marketingowych korzysta nadal z prostych reguł IF-THEN, a nie z uczenia maszynowego.

• AI nie popełnia błędów.
  Fakt: Algorytmy uczą się na danych, więc są tak dobre, jak dane im dostarczysz. Złe dane to złe rekomendacje.

• AI wyeliminuje potrzebę kreatywności.
  Fakt: AI potrafi generować treści, ale nie zastąpi świeżego, ludzkiego spojrzenia, subtelnego poczucia humoru czy odwagi w łamaniu utartych schematów.

• AI jest drogie i dostępne tylko dla gigantów.
  Fakt: Polska scena SaaS i narzędzi open-source pozwala wdrożyć AI na każdą kieszeń – liczy się know-how, nie wyłącznie budżet.

"AI to narzędzie, nie strategia"
— Marek, marketer z Warszawy

Szybki przegląd polskiego rynku AI w marketingu

Według raportów i danych z końca 2024 roku, Polska nie odstaje już od światowych trendów w wykorzystywaniu AI do automatyzacji działań marketingowych. 60% firm marketingowych z różnych branż przyznało, że zwiększyło budżety na wdrożenie automatyzacji opartych o AI w ostatnich 12 miesiącach (Asana, 2023). Najszybciej rosnące sektory to e-commerce, finanse oraz edukacja online.

Tabela 1: Statystyki wdrożeń AI w polskich firmach marketingowych według branży
Źródło: Opracowanie własne na podstawie Asana, 2023, Widoczni, 2024

Wnioski? Polska branża marketingowa przestaje traktować AI jak gadżet, a zaczyna jako kluczowy element strategii biznesowej. Największym wyzwaniem pozostaje dostęp do wysokiej jakości danych oraz edukacja zespołów marketingowych.

Jak AI rewolucjonizuje działania marketingowe — fakty i liczby

Najważniejsze zastosowania AI w codziennej pracy marketera

AI do automatyzacji działań marketingowych nie ogranicza się do jednego obszaru. Obecnie narzędzia wykorzystujące AI są wdrażane wszędzie tam, gdzie liczy się czas reakcji, personalizacja i analiza dużych wolumenów danych. Według Widoczni, 2024, najbardziej spektakularne efekty osiągają firmy, które wykorzystują AI w kilku kluczowych obszarach równocześnie.

1. Hiperpersonalizacja komunikacji marketingowej – AI segmentuje użytkowników na podstawie zachowań i preferencji w czasie rzeczywistym.
2. Automatyzacja obsługi klienta (chatboty, voiceboty) – natychmiastowa reakcja na zapytania i efektywne rozwiązywanie problemów.
3. Predykcyjna analiza danych marketingowych – prognozowanie trendów, popytu czy reakcji na kampanie.
4. Optymalizacja budżetów reklamowych – dynamiczne dostosowywanie wydatków do efektywności kanałów.
5. Generowanie i optymalizacja treści (copy, grafiki, video) – szybkie dostosowywanie komunikatów do różnych segmentów odbiorców.
6. Lead scoring w B2B – ocena jakości potencjalnych klientów na podstawie analizy ich zachowań i danych CRM.
7. Analiza sentymentu i monitorowanie wizerunku marki – AI przeszukuje sieć, identyfikuje i ocenia konteksty, w których pojawia się marka.

Zaawansowane narzędzie AI analizujące dane marketingowe — efektywność w praktyce

Powyższe zastosowania nie są już domeną wyłącznie największych firm. Dzięki łatwo dostępnej ofercie narzędzi SaaS czy rozwiązaniom open-source, nawet małe i średnie firmy mogą korzystać z potężnych możliwości AI.

Co mówią liczby? ROI, oszczędności i zaskakujące koszty

Według analiz Asana, 2023 oraz SEOGroup, 2024, wdrożenie AI w marketingu przynosi średni wzrost efektywności działań o 23-38% i obniżenie kosztów o 12-27%. Jednak ROI bywa nieoczywisty, bo realne korzyści zależą od jakości wdrożenia i przyjętej strategii.

Tabela 2: Porównanie kosztów i zysków wdrożenia AI vs. klasyczna automatyzacja
Źródło: Opracowanie własne na podstawie SEOGroup, 2024, Asana, 2023

Czy opłaca się zatem wdrażać AI wszędzie? Zdecydowanie nie – firmy z małą ilością danych lub o wyjątkowo nieregularnym procesie sprzedaży nie wykorzystają pełnego potencjału AI, a inwestycja może się zwracać dłużej.

Kto już wygrywa na polskim rynku dzięki AI?

Przykłady firm, które przestały tylko mówić o AI, a zaczęły jej używać, znajdziesz w branży e-commerce, finansach i usługach online. Według seogroup.pl, McDonald’s w Polsce wdrożył system AI do analizy zachowań klientów i automatyzacji procesu zamówień, co przełożyło się na dwucyfrowy wzrost sprzedaży i istotną redukcję kosztów operacyjnych.

W sektorze e-commerce, dynamiczna segmentacja klientów i automatyczne rekomendacje produktowe zwiększyły sprzedaż u liderów rynku o 19-27%. Case study jednej z dużych platform zakupowych: po wdrożeniu AI-based recsys średni czas obsługi klienta skrócił się o 34%, a liczba zgłoszeń rozwiązywanych automatycznie wzrosła trzykrotnie.

Autentyczna radość zespołu po skutecznym wdrożeniu AI w działaniach marketingowych

Warto dodać, że AI nie zastępuje tu ludzi – umożliwia im skupienie się na strategii i kreatywności, podczas gdy rutynowe zadania przejmuje algorytm.

Nie każda automatyzacja to AI — jak rozpoznać marketingowy bullshit

Jak odróżnić prawdziwe AI od zwykłych skryptów?

Marketing pełen jest narzędzi udających sztuczną inteligencję. Jak więc rozpoznać, czy rozwiązanie faktycznie korzysta z AI, a nie tylko z prostych makr czy reguł?

Różnice:

Automatyzacja regułowa : Prosty zestaw instrukcji (np. „jeśli klient nie otworzy maila – wyślij przypomnienie”). Działa zawsze tak samo, bez względu na kontekst.

Machine learning (uczenie maszynowe) : Algorytm analizuje dane historyczne, uczy się na ich podstawie i dynamicznie zmienia swoje działanie, np. prognozuje, kiedy klient najchętniej odpowie.

Czerwone flagi w ofertach narzędzi marketingowych:

• Brak transparentności: „AI-driven”, ale bez konkretnych przykładów zastosowań i bez wyjaśnienia, na czym polega uczenie maszynowe.
• Brak informacji o danych – „AI” działa bez dostępu do dużych, aktualnych zbiorów danych? To niemożliwe.
• Brak adaptacji – narzędzie działa zawsze identycznie, niezależnie od zachowania odbiorców.

Dlaczego AI nie naprawi złej strategii marketingowej?

Nie łudź się, że automatyzacja rozwiąże problemy ze strategią. AI, nawet najlepiej wdrożone, nie uratuje nieprzemyślanej komunikacji, błędnych założeń czy braku jasno zdefiniowanej grupy docelowej. Jak podkreśla Anna, konsultantka ds. strategii:

"Automatyzacja tylko przyspiesza porażkę, jeśli nie wiesz, dokąd zmierzasz"
— Anna, konsultantka ds. strategii

Sztuczki i pułapki marketingu AI — jak nie dać się nabrać

Sprzedawcy AI prześcigają się w obietnicach, a rzeczywistość nie zawsze jest różowa. Oto najczęstsze pułapki, na które nabierają się marketerzy:

• Tzw. „black box” – narzędzie nie wyjaśnia, jak podejmuje decyzje.
• Brak możliwości audytu – nie wiesz, które dane wpłynęły na decyzję AI.
• „AI” to tylko branding, a za kulisami zwykłe skrypty.
• Brak testów A/B z udziałem AI – narzędzie nie potwierdza efektywności.
• Ukryte koszty – cena bazowa niska, ale za realną analizę danych trzeba dopłacać.
• Brak wsparcia technicznego – AI nie działa poprawnie, a support umywa ręce.
• Ograniczenie do jednego kanału – AI działa tylko w mailingu, reszta to klasyczna automatyzacja.

Przewodnik wdrożenia AI do automatyzacji marketingu — krok po kroku

Audyt: Czy Twoja firma jest gotowa na AI?

AI do automatyzacji działań marketingowych to nie rewolwer na dziki zachód – bez audytu ani rusz. Kluczowe pytania przed wdrożeniem:

1. Czy posiadasz wystarczająco dużo danych (transakcyjnych, behawioralnych, CRM)?
2. Czy dane są wysokiej jakości i aktualizowane na bieżąco?
3. Czy zespół rozumie, czym jest AI i jak z niej korzystać?
4. Czy procesy marketingowe są na tyle uporządkowane, by algorytm miał się czego „uczyć”?
5. Czy Twoja organizacja jest gotowa na zmianę kultury pracy?
6. Jakie konkretne problemy chcesz rozwiązać dzięki AI?
7. Czy masz dedykowaną osobę odpowiedzialną za wdrożenie?
8. Czy testujesz rozwiązania na małą skalę, zanim wdrożysz je globalnie?
9. Czy masz plan awaryjny w razie niepowodzenia?
10. Czy jesteś gotowy inwestować w rozwój zespołu i edukację?

Zespół analizujący przygotowanie firmy do wdrożenia AI w marketingu

Proces wdrożenia krok po kroku — od wyboru narzędzia po integrację

Oto osiem etapów wdrożenia AI do automatyzacji działań marketingowych:

1. Audyt danych – sprawdź, czy zbierane dane są kompletne i zgodne z RODO.
2. Wybór problemu do rozwiązania – nie wdrażaj AI „na siłę”, skup się na jednym obszarze o dużym potencjale (np. lead scoring).
3. Analiza dostępnych narzędzi – porównaj oferty pod kątem funkcjonalności, transparentności i łatwości integracji.
4. Testy A/B z udziałem AI – uruchom pilotażowe kampanie i porównaj wyniki do status quo.
5. Szkolenie zespołu – nawet najlepszy algorytm nie pomoże, jeśli zespół nie wie, jak z niego korzystać.
6. Integracja z obecnymi systemami (CRM, e-mail, analytics) – AI musi mieć dostęp do danych w czasie rzeczywistym.
7. Stały monitoring i optymalizacja – sprawdzaj wyniki, poprawiaj modele i aktualizuj dane.
8. Ewaluacja ROI i skalowanie wdrożenia – jeśli AI się sprawdzi, stopniowo rozszerzaj zakres wykorzystania w innych obszarach.

Na każdym etapie unikaj wdrożeń „na ślepo”. Warto korzystać z takich platform jak poradnik.ai, aby mieć dostęp do rzetelnych tutoriali i checklist wdrożeniowych.

Najczęstsze błędy i jak ich uniknąć

• Ignorowanie jakości danych — AI „karmi się” danymi. Bez nich model będzie ślepy.
• Brak zrozumienia ograniczeń — AI nie zastąpi strategii.
• Zbyt szybkie skalowanie — najpierw pilotaż, potem ekspansja.
• Brak edukacji zespołu — automatyzacja to nie „plug and play”.
• Zbyt duże zaufanie narzędziom — audytuj efekty i porównuj je z KPI.

AI w praktyce — polskie case study, wyniki i lekcje

Branża e-commerce: AI i automatyzacja obsługi klienta

Wyobraź sobie sklep internetowy, w którym 78% zapytań obsługiwanych jest w mniej niż 2 minuty — bez udziału człowieka. Tak działa wdrożenie AI w jednym z polskich e-commerców, gdzie chatboty analizują kontekst, rozpoznają emocje i przekierowują skomplikowane sprawy do konsultantów.

Tabela 3: Wyniki wdrożenia AI w automatyzacji obsługi klienta – liczby przed i po
Źródło: Opracowanie własne na podstawie SEOGroup, 2024

Alternatywą są rozwiązania hybrydowe – prostsze zapytania obsługuje AI, trudniejsze konsultanci. Finalny wybór zależy od wolumenu zgłoszeń i specyfiki branży.

Marketing treści: automatyzacja czy kreatywność?

AI w marketingu treści to temat wciąż budzący emocje. Z jednej strony narzędzia takie jak GPT-4 czy Jasper AI pozwalają generować setki tekstów w kilka minut. Z drugiej – czy to nie grozi powstaniem contentowego „fast foodu”, który nie inspiruje?

"AI pisze poprawnie, ale czy inspiruje?"
— Piotr, content manager

W praktyce najlepsze efekty przynosi model „człowiek + AI”: algorytm tworzy szkic, a człowiek nadaje mu unikalny ton, styl i głębię.

B2B: AI w analizie danych i lead scoringu

Sektor B2B ceni sobie AI za precyzję. Przykład: polska firma IT wdrożyła machine learning do analizy leadów i przewidywania ich wartości na podstawie danych z CRM, zachowań na stronie i historii interakcji.

Efekt? Skuteczność sprzedaży wzrosła o 21%, a czas reakcji na wartościowego leada skrócił się o połowę. Co istotne, AI nie tylko znajdowało lepsze leady, ale pozwalało handlowcom skupić się na klientach o największym potencjale.

Ciemna strona automatyzacji — zagrożenia, etyka i ryzyka

AI a ochrona danych — co zmienia RODO?

Wdrażając AI do automatyzacji działań marketingowych, nie możesz ignorować RODO. Wyzwania są konkretne:

• Czy zgromadzone dane są zgodne z wymogami prawnymi?
• Czy użytkownik może łatwo zażądać usunięcia swoich danych z systemu AI?
• Czy masz jasny proces anonimizacji i pseudonimizacji danych?

Kluczowe wyzwania z prywatnością danych przy AI marketingowym:

• Transparentność przetwarzania danych
• Prawo do bycia zapomnianym
• Ryzyko automatycznego profilowania bez zgody
• Bezpieczeństwo przechowywania danych
• Audytowalność działań AI

Ochrona danych w marketingu AI – wyzwanie, które wymaga realnych procedur

Kiedy automatyzacja staje się manipulacją?

Granica między optymalizacją a manipulacją jest cienka. AI potrafi wykorzystywać dane o emocjach, zachowaniach czy mikroekspresjach w komunikacji marketingowej. Problem pojawia się, gdy algorytm zaczyna wpływać na decyzje odbiorcy w sposób nieetyczny.

Pięć kontrowersyjnych praktyk AI w marketingu:

• Personalizowanie treści aż do granic prywatności (tzw. creepiness factor)
• Dynamiczne zmienianie cen w czasie rzeczywistym w zależności od historii klienta
• Automatyczne wywoływanie efektu FOMO (fear of missing out) przez analizę zachowań
• Manipulowanie opiniami i recenzjami przez boty
• Tworzenie deepfake’ów w materiałach wideo promocyjnych

Czy AI naprawdę grozi miejscom pracy marketerów?

Nagłówki straszą: „AI zabierze pracę marketerom!” Tymczasem rzeczywistość jest bardziej zniuansowana. Według analiz GUS i widoczni.com, AI automatyzuje powtarzalność, a nie kreatywność. Powstaną nowe role: AI analyst, data steward, marketing automation architect.

Tabela 4: Porównanie zawodów marketingowych najbardziej i najmniej zagrożonych automatyzacją
Źródło: Opracowanie własne na podstawie Widoczni, 2024

"AI nie zabiera pracy — zabiera powtarzalność"
— Krzysztof, ekspert AI

Jak wybrać narzędzia AI do automatyzacji działań marketingowych?

Najważniejsze kryteria wyboru — nie daj się zwieść marketingowi narzędzi

Zanim wydasz złotówkę na kolejne „magiczne” narzędzie AI, sprawdź:

• Transparentność algorytmu (czy wiesz, na czym bazuje decyzje)
• Integracja z obecnymi systemami (CRM, CMS, analytics)
• Skala danych (czy narzędzie radzi sobie z dużą ilością informacji)
• Personalizacja wyników (czy AI uczy się na Twoich unikalnych danych)
• Bezpieczeństwo danych (zgodność z RODO)
• User experience i poziom wsparcia technicznego
• Koszty wdrożenia i ukryte opłaty

Porównanie narzędzi AI do automatyzacji marketingu – kluczowe kryteria wyboru

Porównanie liderów rynku — funkcje, ceny, ograniczenia

Macierz funkcji, kosztów i ograniczeń wybranych narzędzi AI marketingowych
Źródło: Opracowanie własne na podstawie Dokodu, 2025, 3mindset, 2024

Analiza: małe firmy najczęściej wybierają gotowe SaaS, duże – inwestują we własne modele ML. Open source to opcja dla organizacji z własnym zespołem IT.

Czy warto korzystać z poradnik.ai?

W gąszczu narzędzi i modnych trendów, poradnik.ai to bezpieczna przystań dla wszystkich, którzy chcą wdrażać AI w marketingu świadomie i zgodnie z realiami rynku. Platforma oferuje rzetelne tutoriale, analizy oraz praktyczne poradniki przygotowane przez ekspertów.

"Korzystam z poradnik.ai, żeby nie błądzić po omacku"
— Natalia, specjalistka ds. automatyzacji

AI marketingu w 2025 — trendy, prognozy i nieoczywiste wyzwania

Co zmienia się na rynku marketingowym w Polsce?

Prognozy oparte na najnowszych raportach (Coconut Agency, 2024) wskazują na pięć trendów, które już teraz przekształcają krajobraz marketingu:

• Hiperpersonalizacja – AI segmentuje odbiorców na mikrogrupy.
• Rozwój marketingu konwersacyjnego – boty i voiceboty stają się pierwszym punktem kontaktu.
• Analiza predykcyjna – algorytmy przewidują trendy, zanim staną się „mainstreamem”.
• Integracja AI z narzędziami omnichannel – jeden silnik do zarządzania całą komunikacją.
• Wzrost nakładów na automatyzację – AI przestaje być eksperymentem, staje się „must-have”.

Panorama Warszawy z wizualizacją trendów AI w marketingu

Nadchodzące zmiany legislacyjne i ich wpływ na AI marketingu

Nowe regulacje dotyczące AI (AI Act, aktualizacje RODO) już dziś zmuszają marketerów do większej transparentności. Najważniejsze zmiany:

• Obowiązek informowania użytkownika o wykorzystaniu AI w komunikacji marketingowej
• Uściślenie definicji zgody w profilowaniu behawioralnym
• Nowe zasady audytowania działań AI pod kątem etyki i transparentności

Jak przygotować się na kolejną falę automatyzacji?

Praktyczne wskazówki dla marketerów:

1. Monitoruj regulacje prawne – wdrażaj zmiany na bieżąco.
2. Inwestuj w edukację zespołu – AI nie zastąpi świadomego marketera.
3. Buduj własne zbiory danych – im lepsze dane, tym skuteczniejsze AI.
4. Testuj rozwiązania w małej skali.
5. Upewnij się, że Twoje narzędzia są zgodne z RODO.
6. Sprawdzaj ROI wdrożeń na każdym etapie.
7. Korzystaj z rzetelnych źródeł wiedzy – odwiedzaj poradnik.ai.

Co dalej? Jak nie zgubić się w świecie AI automatyzacji marketingu

Podsumowanie: 5 najważniejszych lekcji z polskiego rynku

Polska branża marketingowa przeszła drogę od fascynacji AI po jej świadome wdrażanie. Najważniejsze lekcje?

• AI to nie „wszystko albo nic” – wybieraj obszary o największym potencjale.
• Dane to waluta skutecznej automatyzacji.
• Najlepsze efekty daje model „człowiek + AI”.
• Bez edukacji zespołu nie ma efektywnego wdrożenia.
• AI wymaga stałego audytu i optymalizacji – nie jest samograjem.

Gdzie szukać sprawdzonych informacji i wsparcia?

W świecie pełnym szumu informacyjnego, kluczowe jest korzystanie z rzetelnych, aktualizowanych źródeł wiedzy. Poza oficjalnymi raportami branżowymi i blogami liderów rynku, warto korzystać z poradnik.ai, gdzie znajdziesz praktyczne tutoriale, checklisty i studia przypadków z polskiego rynku.

Twoje kolejne kroki — jak zacząć już dziś?

1. Przeprowadź audyt swoich danych i procesów marketingowych.
2. Zdefiniuj obszar, w którym AI może dać największą wartość.
3. Zbierz zespół i zacznij edukację – korzystaj z poradnik.ai.
4. Przetestuj wybrane narzędzie AI na jednym procesie.
5. Monitoruj wyniki i stopniowo skaluj wdrożenie.

---

AI do automatyzacji działań marketingowych to nie moda – to brutalna rzeczywistość, która odróżnia liderów rynku od tych, którzy zostają w tyle. Skorzystaj z faktów, doświadczeń polskich firm i sprawdzonych porad, by budować marketing, który przetrwa każdą rewolucję technologiczną.