Outsourcing w erze sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja przestała być wyłącznie domeną odważnych eksperymentów technologicznych. Przekształciła się ona w twardy mandat biznesowy dla zarządów nowoczesnych przedsiębiorstw. Pionierzy tych wdrożeń szacują, że do lat 2028–2029 agenty autonomiczne i tokeny mogą generować od 20% do 30% wydatków operacyjnych firm. Obecnie wskaźnik ten wynosi zaledwie 1% do 2%. Biznes intensywnie poszukuje odpowiedzi na pytanie, jak szybko nowa technologia zdoła zoptymalizować koszty oraz podnieść ogólną produktywność.

Presja ta dotyczy w szczególności obszarów wsparcia, takich jak finanse, zasoby ludzkie (HR) czy IT. W tych działach firmy przez dwie dekady stosowały sprawdzony model działania, czyli centralizację, standaryzację oraz tradycyjny outsourcing za granicę. Dojrzałe jednostki globalnych usług biznesowych (GBS) obniżały wydatki o 20% do 40%, podnosząc jednocześnie jakość kontroli operacyjnej. Obecnie pojawia się jednak poważny dylemat strategiczny. Skoro zaawansowane narzędzia potrafią całkowicie wyeliminować powtarzalną pracę, to czy przenoszenie procesów ma jeszcze sens? Wiele osób zastanawia się, czy technologia nie eliminuje potrzeby budowania centrów usług wspólnych.

Odpowiedź na to pytanie okazuje się o wiele bardziej zniuansowana. Dla większości dużych przedsiębiorstw sformalizowane struktury operacyjne nie są bowiem ślepą uliczką. Stanowią one najszybszą drogę do dyscypliny procesowej i uporządkowania danych. Ujednoliconych standardów oraz czystych baz informacji nowa technologia bezwzględnie wymaga do poprawnego działania. Kluczem do sukcesu nie jest próba natychmiastowego zastąpienia struktur ludzkich algorytmami. Liderzy muszą odpowiednio zaplanować sekwencję zmian między automatyzacją a tradycyjnymi usługami wsparcia.

Ambicje technologiczne a realia

Wdrożenie systemów automatyzacji procesów (RPA) i cyfryzacji przynosiło najwyższy zwrot z inwestycji, gdy łączono je z centralizacją. Nowoczesna technologia idzie o krok dalej, ponieważ oferuje wsparcie decyzji, rozpoznawanie wzorców oraz funkcje generatywne. Około 25% dyrektorów finansowych ankietowanych przez Bain oczekuje, że rozwiązania kognitywne przyniosą ponad 35% oszczędności kosztowych. Realizacja tego potencjału wymaga jednak posiadania stabilnych fundamentów organizacyjnych.

Skalowanie innowacji napotyka na poważne bariery strukturalne, które hamują rozwój projektów. Według statystyk zaledwie 15% do 25% działów finansowych zdołało wdrożyć na szeroką skalę uczenie maszynowe lub rozwiązania agentowe. Ograniczeniem nie jest sama dostępność technologii, lecz brak odpowiednio przygotowanych procesów i baz danych. Wdrożenia wymagają specyficznych warunków, takich jak wysokie nakłady początkowe na infrastrukturę oraz zarządzanie ryzykiem modeli. Firmy mierzą się także z wymogami regulacyjnymi i trudniejszym do przewidzenia okresem zwrotu z kapitału.

Rozproszone i fragmentaryczne procesy w różnych jednostkach biznesowych drastycznie obniżają zwrot z inwestycji cyfrowych. Skonsolidowane wolumeny zwiększają ekonomiczną wartość automatyzacji, a ujednolicone przepływy pracy zmniejszają złożoność samych algorytmów. Dedykowane zespoły budują powtarzalne kompetencje cyfrowe, a oszczędności z offshoringu pozwalają sfinansować kolejne etapy transformacji. Dobrym przykładem skutecznego podejścia jest globalna firma z sektora dóbr konsumpcyjnych, która przez lata próbowała ujednolicić prognozowanie przychodów. Gdy przeniosła te działania do centrum usług wspólnych, wdrożone rozwiązanie machine-learningowe skróciło czas tworzenia prognoz z dwóch tygodni do kilku godzin. Podobną drogę przeszedł koncern Siemens, tworząc dojrzałe, zglobalizowane struktury GBS. Dały one firmie solidną podstawę do masowego wdrażania innowacji, a jednostka Siemens Global Business Services zdobyła tytuł najlepszego centrum na świecie w 2026 roku.

Kierunki transformacji cyfrowej

Teoria biznesowa sugeruje, aby najpierw ujednolicić proces, a dopiero potem go przenosić. W praktyce naprawianie struktur w rozproszonym środowisku jest powolne i skomplikowane politycznie. Przeniesienie operacji w pierwszej kolejności pozwala szybciej zyskać pełną widoczność anomalii i zbudować dyscyplinę danych. Strategia zakładająca pierwszeństwo automatyzacji (AI-first) bywa kusząca, lecz niesie za sobą realne wyzwania, gdyż algorytmy na poziomie przedsiębiorstwa rzadko posiadają odpowiednie zaplecze. Badania pokazują, że około 25% projektów technologicznych nie dowozi zakładanych rezultatów. Ponadto organizacje rzadko posiadają wewnętrzne moce przerobowe, by jednocześnie realizować głęboką restrukturyzację i wdrażać zaawansowane algorytmy. Zadania zaplecza administracyjnego regularnie przegrywają też walkę o budżety z projektami generującymi bezpośredni przychód.

Przedstawione wyzwania doskonale obrazuje przypadek dużej firmy z sektora opieki zdrowotnej. Zarząd początkowo zrezygnował z relokacji procesów, obawiając się utraty dynamiki cyfrowej. Gdy część wdrożeń utknęła w martwym punkcie, liderzy zmienili strategię. Przenieśli nieprzygotowane obszary do struktur centralnych, a uzyskane z arbitrażu płacowego środki przeznaczyli na rozwój systemów tam, gdzie bazy danych były już uporządkowane. W dojrzałych cyfrowo organizacjach automatyzacja w pierwszej kolejności ma sens, ale większość firm potrzebuje stabilnego pasa startowego do stworzenia nowego modelu operacyjnego. Zarządy powinny oceniać każdy proces przez pryzmat jego stabilności, dojrzałości technologicznej oraz gotowości danych.

Przyszłość modelu operacyjnego

W miarę rozwoju rynku systemy technologiczne będą stawać się coraz bardziej intuicyjne. Gotowe modele kognitywne zostaną głęboko osadzone w platformach klasy ERP czy HCM, co ułatwi ich adaptację i obniży koszty. Jednakże ten punkt zwrotny następuje nierównomiernie w różnych branżach, przez co pośpiech bywa ryzykowny.

Obecnie nowoczesne technologie redefiniują kształt struktur wsparcia, zamiast je likwidować. Gdy algorytmy przejmują powtarzalne zadania, rola ludzka ewoluuje w stronę zarządzania wyjątkami i nadzorowania inteligentnych systemów. W docelowym modelu centra usług wspólnych przekształcają się w strategiczne centra kompetencyjne. Odpowiadają one za jakość produktów danych oraz cyfrową doskonałość całej korporacji.

Z tego względu liderzy muszą odejść od tradycyjnych, przestarzałych struktur operacyjnych. Podmioty, które pozostaną przy archaicznych schematach, szybko zderzą się z presją kosztową ze strony cyfrowych alternatyw. Aby zapewnić wysoki zwrot z inwestycji, menedżerowie muszą oceniać potencjał arbitrażu płacowego i inwestować w ład danych. Trzeba też precyzyjnie odróżniać projekty pilotażowe od realnego wpływu na wyniki w skali całego przedsiębiorstwa. Nowoczesne technologie nie eliminują potrzeby zachowania dyscypliny organizacyjnej, lecz drastycznie ją potęgują. Tradycyjny outsourcing i centralizacja budują stabilną architekturę operacyjną, która pozwala algorytmom przynosić realne korzyści biznesowe. Liderzy rynku wygrywają dzięki precyzyjnemu określaniu momentów, w których należy proces przenieść, ujednolicić lub w pełni zautomatyzować.

Przeczytaj także: Cena złota, nowe scenariusze

Opracowanie na podstawie: bain.com

Last Updated on 2 czerwca, 2026 by Karolina Bandulet