GBS Next Stop: Trójmiasto

Krajobraz globalnych usług biznesowych wkroczył w ostatnich latach w fazę kalibracji. W obliczu fal innowacji technologicznych oraz niepewności geopolitycznej, przed którymi stoją międzynarodowe przedsiębiorstwa, wybór lokalizacji dla realizacji złożonych funkcji biznesowych nabrał strategicznego znaczenia. Unikatowa tożsamość Trójmiasta ukształtowała również jego kulturę biznesową – tworząc region, który jest gotowy sprostać nadchodzącym wyzwaniom w sektorze usług biznesowych.

Kluczowe informacje z raportu

Trójmiasto stało się jednym z najważniejszych ośrodków technologicznych
w Polsce.
Obecność ugruntowanych klastrów biznesowych wywiera istotny wpływ na pulę talentów oraz stanowi silną zachętę dla nowych inwestycji.
Sektor usług biznesowych (BSS) w Trójmieście osiągnął wysoki poziom dojrzałości, dodatkowo wzmacniany rosnącym znaczeniem rozwoju sztucznej inteligencji.

Efektywność kosztowa oraz funkcje knowledge-intensive

Równowaga efektywności kosztowej dla operacji GBS w Trójmieście – oraz szerzej w Polsce – znajduje się obecnie w procesie ponownej kalibracji, który oddziałuje na centra na wszystkich etapach ich dojrzałości.

Wraz z wieloletnim wzrostem poziomu wynagrodzeń zakończyła się era arbitrażu pracy opartego wyłącznie na efektywności kosztowej. Organizacje, które lokowały swoje operacje w regionie głównie ze względu na efektywność kosztową, już dawno musiały znaleźć dodatkowe uzasadnienia dla swojej działalności – kluczowe okazało się odpowiednie zareagowanie poprzez rozwój funkcjonalny, automatyzację oraz budowę portfeli usług o wyższej wartości dodanej, które generują zwroty uzasadniające wyższą bazę kosztową.

Organizacje, których centra w Trójmieście mają najbardziej stabilne perspektywy długoterminowe, to te, które przeszły transformację z centrów kosztowych w centra kompetencyjne.

Klastry biznesowe

Przykład Trójmiasta pokazuje, jak duże znaczenie może mieć cierpliwe i konsekwentne budowanie tożsamości biznesowej. Klaster lotniczy, którego trzon stanowią Lufthansa Systems i Boeing został zbudowany przez prawie trzy dekady systematycznych inwestycji, mimo braku gotowego zaplecza eksperckiego w dziedzinie aeronautyki. Z czasem klaster zaczął rozrastać się samodzielnie i organicznie – każdy nowy inwestor wnosi wartość dodaną, ale też czerpie z wiedzy, którą udało się wspólnie zgromadzić.

Podobnie działa klaster nordycki – każda skandynawska firma, która decyduje się na obecność w Trójmieście, dodaje swój wkład do lokalnej infrastruktury kulturowej i językowej, przez co miasto staje się coraz bardziej atrakcyjne dla kolejnych inwestorów z tego regionu.

Klaster morski, skupiający m.in. Hapag-Lloyd, DAMEN i wiele wyspecjalizowanych firm logistycznych, wyrasta z wielowiekowej tradycji regionu, ale dzięki wpływowi sektora GBS zyskał nowe oblicze – dziś z powodzeniem obsługuje globalne łańcuchy dostaw. We wszystkich tych przypadkach klaster jest wart więcej niż suma jego uczestników; buduje trwałe dziedzictwo biznesowe i gromadzi wiedzę, która nie zanika nawet wtedy, gdy część firm kończy działalność w Trójmieście.

Fakt powstawania takich klastrów, świadczy o dojrzałości rynku i jego wystarczającej głębokości, by mogły one naprawdę rozkwitnąć.

Automatyzacja i Sztuczna Inteligencja

W szczególności w sektorze GBS wpływ sztucznej inteligencji jest najbardziej widoczny w postępującej automatyzacji zadań o dużym udziale pracy manualnej – funkcji, które dotychczas stanowiły podstawową warstwę modelu centrów usług wspólnych. Procesy takie jak przetwarzanie faktur czy wprowadzanie danych, należą do obszarów najbardziej zaawansowanych pod względem automatyzacji z wykorzystaniem AI.

Zjawisko to znajduje odzwierciedlenie we wszystkich analizowanych przypadkach w raporcie – większość firm wskazała sztuczną inteligencję jako jedną z głównych sił obecnie przekształcającą ich działalność.

Co istotne, każda z nich ujmuje jej wpływ w podobny sposób – jako narzędzie podnoszące wartość pracy ludzkiej – a nie tylko ją zastępujące. W strategiach i deklaracjach wizji wyraźnie widoczne jest wspólne przekonanie, że właściwą odpowiedzią na rozwój AI nie jest redukcja zatrudnienia – lecz transformacja siły roboczej, poprzez przesunięcie pracowników z zadań transakcyjnych do ról nadzorczych czy analitycznych.