Общие центры обслуживания меняют назначение: от экономии на людях к фундаменту для ИИ

Автор: Багдат Жаксыгелдин, основатель JB Solutions

Общий центр обслуживания (ОЦО) долго был инструментом экономии. Крупная группа собирала бухгалтерию, кадры, закупки и ИТ своих компаний в одно подразделение, унифицировала процессы и переносила часть работы туда, где труд дешевле. Модель прижилась: в 2026 году 85% крупных компаний из выборки SSON уже работают по модели глобальных бизнес-сервисов (GBS) или переходят на неё [1].

В 2026 году меняется другое: зачем такой центр нужен. Отраслевые обзоры описывают следующий этап, на котором ОЦО становится местом, где компания внедряет ИИ и управляет им. Компании, которые этот переход не сделают, рискуют остаться с дорогим центром, построенным под задачи прошлого десятилетия.

PwC в мае 2026 года формулирует это прямо: модели бизнес-сервисов, которые создают ценность только за счёт переноса работы к более дешёвому персоналу, для многих компаний уже может быть недостаточно [2].

Это видно и по ожиданиям внутри компаний. SSON опросила почти 500 руководителей бизнес-сервисов: 57% говорят, что внутренние клиенты больше всего ценят ОЦО за созданную ценность, за снижение затрат его ценят 21% [1]. Центры берут на себя работу сложнее транзакционной: 55% управляют мастер-данными всей компании, 45% предоставляют аналитику [1].

Параллельно растёт нагрузка. По прогнозу Hackett Group на 2026 год, объём работы в бизнес-сервисах вырастет на 15%, штат на 10%, бюджет на 7% [3]. Закрыть такой разрыв наймом не получится. Его закрывают автоматизацией и ИИ.

Главный вывод обзоров 2026 года касается порядка действий. SSON называет внедрение ИИ проверкой операционной дисциплины: ИИ быстро вскрывает разрозненность процессов и данных [1]. На конференции SSON осенью 2026 года руководитель ОЦО Schindler сформулировал это так: если применить ИИ к сломанному процессу, проблем станет больше. По данным ScottMadden, которые там же приводились, от 30 до 50% процессной работы вообще идёт вне формальных систем [4].

Показательный пример приводит HFS Research. IBM в рамках внутренней программы перестроила процессы в кадрах, ИТ, финансах, закупках и других функциях для примерно 270 тысяч сотрудников. Принцип был такой: сначала убрать лишние шаги, потом автоматизировать. По данным компании, за три года годовая экономия на производительности составила 4,5 млрд долларов при первоначальной цели в 2 млрд, а операционные затраты кадровой функции снизились на 40% [5].

ОЦО решает именно эту задачу: единые процессы, единые данные, один владелец у каждой функции. Раньше централизацию оправдывала экономия. Теперь она стала условием, без которого ИИ остаётся на уровне пилотов.

Картина при этом далека от победной. По полевым исследованиям HFS, до промышленной эксплуатации доходит меньше 10% пилотных проектов ИИ [5]. Широкое развёртывание ИИ в 2026 году планирует примерно четверть руководителей бизнес-сервисов, годом раньше таких было меньше 10% [3]. В финансовой функции доля компаний, использующих ИИ, почти перестала расти: 59% в 2025 году против 58% годом раньше. Gartner объясняет замедление сложностью, качеством данных и нехваткой людей [6].

McKinsey в обзоре от 5 октября 2026 года приводит данные собственного опроса о состоянии ИИ в 2026 году. 80% респондентов говорят, что ИИ повысил их личную производительность, но положительный эффект на EBIT видят только 37%, а к лидерам по отдаче от ИИ относятся всего 6%. Почти три четверти этих лидеров существенно перестроили рабочие процессы, среди остальных организаций так поступила четверть [8].

HFS фиксирует и новый риск для самих центров. В ряде крупных компаний функции начали забирать работу обратно из ОЦО: они не верят, что центр достаточно быстро даст им результат от ИИ [5]. Участники той же дискуссии возражали: отдельная функция может автоматизировать свою часть почти целиком, но исключения и самые трудные задачи живут на стыках между функциями. Если раздать работу обратно по вертикалям, этот последний участок не закроет никто [5].

Вывод для руководителя: ОЦО сохраняет мандат, только если сам становится движущей силой трансформации. Центр, который просто обслуживает поток операций, начинают разбирать по частям.

Крупные компании квазигосударственного и частного сектора Казахстана строили ОЦО по классической модели: кадры, бухгалтерский и налоговый учёт, ИТ, закупки. Центры создавались ради экономии и единых стандартов в группах из десятков юрлиц. Публичных итогов по ним немного, и по открытым данным трудно судить, достигнуты ли заявленные эффекты.

Для таких компаний вопрос 2026 года звучит иначе: готов ли существующий центр стать площадкой для ИИ. Это значит единые процессы на всю группу, чистые мастер-данные, владельцы процессов с реальными полномочиями и контроль над действиями ИИ-агентов. Если готовности нет, у центра появляется риск, о котором пишет HFS: функции начнут забирать работу обратно и автоматизировать её поодиночке.

Трансформация и общие центры обслуживания. У JB Solutions есть опыт трансформации управления в крупных компаниях Казахстана и Центральной Азии: в горной металлургии, нефтегазе, на железной дороге, в технологиях и телекоме. Мы создавали общие центры обслуживания и холдинговые структуры, распределяли функции между юрлицами групп, перестраивали процессы и организационную структуру. Подробнее на странице Управление и консалтинг.

Практика ИИ. ИИ для нас рабочий инструмент, который мы применяем в собственных проектах и внедряем у клиентов:

Если ваш ОЦО строился ради экономии и вы хотите понять, готов ли он стать площадкой для ИИ, начнём с диагностики: где центр создаёт ценность, какие процессы и данные готовы к ИИ, что перестроить в первую очередь.