AI將如何重新定義戰略咨詢？

文章作者丨遠藤隆文，慎思行采編翻譯

個人微信丨hello_SSX

前言

長期以來，咨詢業作為“智力服務的終極形式”發揮著至關重要的作用，幫助企業應對管理上的挑戰并制定戰略。然而，隨著近年來AI技術的發展，項目的執行方式以及咨詢師所帶來的價值也在迅速地發生著變化。我本人曾在一家由BCG前成員創辦的專業公司擔任咨詢顧問，目前為大型企業的數字化轉型（DX）提供支持。在這些崗位上，我親眼目睹了大量的時間和精力被投入到研究、分析和制作PPT上。

但是，隨著AI的興起，這些工作正在大幅簡化，咨詢業的本質也即將發生重大轉變。人工智能將如何重塑傳統咨詢業，又將如何重新定義咨詢師的角色？在本文中，我將探討AI（包括AI智能體）對戰略咨詢行業和對商業模式的影響，并討論未來可能發生的變化。

AI驅動的咨詢結構轉型

近年來，由于生成式AI和智能體的出現，戰略咨詢行業發生了重大變化。特別是像ChatGPT這樣的大語言模型，已經發展到了這樣一個階段：從海量數據的匯總和分析，到情景測試乃至初步假設的建立，幾乎都可以在瞬間完成，從而大大提高了咨詢師的工作效率。

利用這種生成式AI，你可以一次性地把從市場報告、社交媒體帖子到專業網站和學術論文的所有內容都分析完畢。這意味著，過去需要多名分析師工作數周才能完成的工作，現在在某些情況下幾乎可以立刻產出初稿。事實上，各大公司已經開始試點使用AI進行自動總結和生成假設。因此，隨著任務時間的縮短，顧問們可以將更多精力投入到客戶交流、戰略驗證和其他更具創造性的任務中。

智能體結合了生成式AI的“持續執行任務”和“自主規劃”的能力，從而走得更進一步。它們可以自動進行重復循環的研究、文檔的創建和初步分析。實際上，像IBM這樣的公司已經在內部建立了具有這些智能體技術的平臺。有報告顯示，超過16萬名顧問正在推動重復性任務的自動化。因此，許多傳統上由初級顧問和分析師執行的研究和基本的分析任務，在未來很可能會被AI取代。

盡管如此，無論AI的能力有多強，在需要組織轉型、利益相關者管理以及涉及到人際或政治動態的決策支持等領域，由人類驅動的洞察力和更高級的溝通仍然不可或缺。例如，與CEO、業務部門負責人建立相互信任的關系，或通過切實可行的方法來化解組織內的阻力，這些都不是AI能夠單獨完成的任務。顧問仍然需要將AI的產出在執行階段加以調整，促進和客戶達成共識——這使得顧問的作用變得更加重要。

此外，設計關鍵問題、評估假設以及根據深厚的經驗或直覺做出判斷，都是AI難以替代的領域。在可預見的未來，高級顧問的指導和變革管理能力仍將至關重要。就我個人而言，我曾目睹過無數這樣的場景：一位資深顧問的判斷是否精準，就決定了整個項目的成敗。這種“最后一擊”只有借助于人類獨有的能力——比如洞察人心或理解社會偏見——才是有可能實現的。

哈佛商學院和BCG于2023年開展了一項面向758名咨詢師的大規模實驗，結果顯示，與未使用GPT-4的咨詢師相比，使用GPT-4的咨詢師多完成了12.2%的任務，完成速度快了25.1%，產出質量提高了40%以上。相反，當任務超出AI的能力時，效果表現就會下降。這突出地表明，AI的工作是否有效，取決于能否識別它的優勢和劣勢并合理地加以使用。這些研究結果也證實了目前的情況，即AI承擔重復性、標準化的任務，而人類顧問則負責洞察和溝通。

隨著AI的引入，咨詢公司傳統的金字塔結構，以及基于時間的計費模式也有可能從根本上被重新檢驗。

1.重新定義金字塔：

AI對組織層級的影響

大公司一直所依賴的“人員密集型”模式——雇傭大量的分析師和初級顧問——正在受到擅長執行重復性任務的AI的挑戰。隨著市場調研、財務數據匯總和PPT制作全部都實現了自動化，或至少是大幅提高了速度，維持大量初級員工的需求可能會降低。同時，客戶也將越來越多地尋求高級顧問和技術專家在“決策和執行”方面所能提供的附加值，這表明規模更小、更扁平化的團隊可能會成為常態。對經驗豐富的中高級人才的需求可能會增加，尤其是經理及以上級別的人才，因為這些人才已經出現短缺。

事實上，根據報道，BCG等公司正在減少對MBA畢業生的招聘，同時優先考慮技術人才和數據科學家。一份行業報告稱，許多公司的目標是將組織結構從“金字塔型”轉變為“鉆石型”，不再大量招聘初級員工，同時盡快招聘能夠在技術和運營改革之間搭橋的中級專家。事實上，Poets & Quants的研究顯示，受數字領域增長的推動，BCG正在限制招聘"通才型MBA"，轉而積極招聘工程和AI相關的人才。

我周圍的人經常會問，這是否會剝奪年輕顧問“在職培訓”的機會。他們擔心，如果AI能輕松地總結完所有的材料，那么初級員工就會失去學習的機會。但實際上，從重復性工作中解放出來的好處是，可以更直接、更早地接觸到面向客戶的工作和戰略思維。咨詢公司面臨的挑戰將是要徹底改變培訓模式，以適應這一新的現實情況。

2.收入模式的變化：

從按時計費到基于價值的模式

盡管AI加速了產出和創造，但繼續按照時間或“工時”向客戶收費，可能會面臨收入和盈利能力下降的風險。在此背景下，我們可以預見，基于價值或成功程度來收費的薪酬模式將更快得到采用。各大公司也在探索如何將內部的AI平臺和解決方案作為獨立“產品”進行貨幣化，從而開辟新的收入來源。咨詢行業似乎準備過渡到將咨詢服務與產品服務相結合的新業務模式。

舉例來說，如果以前需要數周時間才能完成的任務，現在通過AI可以在三天內完成，那么按照“人/日×天數”來向客戶收費就不那么合理了。一種解決方案是按節約成本的一定比例收費，或者采用這樣一種制度：如果沒有達到某些目標，則降低收費，如果達到了，則提高收費。類似云或AI軟件訂閱的模式也吸引了人們的興趣。盡管咨詢服務“產品化”的話題已經討論了有一段時間了，但現在它似乎正在演變為一種強大的趨勢。

事實上，畢馬威會計師事務所（KPMG）正在投資20億美元與微軟合作，要在五年內將AI整合到其審計平臺“Clara”中，并為稅務咨詢引入AI助手。我們開始看到更多基于結果或訂閱定價的跡象。美國的普華永道同樣計劃在未來三年內投資10億美元用于人工智能，以推進生成式AI在內部的推廣，并擴展相關的客戶解決方案。

3.新的競爭格局：

對新入局者和競爭的影響

隨著AI越來越普及，掌握先進AI工具的小型或新興的咨詢公司可能會挑戰老牌巨頭。如果重復性的分析交由AI處理，人類咨詢師就可以專注于更復雜的解釋和戰略方向，從而使較小的團隊也能夠在速度和成本上參與競爭。依靠大規模的金字塔式組織的公司可能會難以適應，這就為中型或新興公司“顛覆”這一領域提供了機會。

事實上，現在有越來越多精通AI的初創公司標榜著“AI優先咨詢”，并贏得了大客戶的合同。大型公司可能會利用自己的品牌和現有關系來加強AI的部署，從而提高生產率和質量。Palantir從2024年下半年開始的業績和股價背后的勢頭表明，市場相信這一方向。無論如何，競爭顯然正在加劇。

此外，發生變化的不僅僅是顧問一方。客戶公司本身對在其“內部”采用AI也越來越感興趣。許多大型企業現在都在使用生成式AI和智能體來進行市場調研、分析問題和模擬潛在措施的變動——完成了許多過去會外包給顧問的工作。有些企業甚至正在內部建立數據科學部門，聘請專家來奪回傳統上由咨詢公司主導的角色。

不過，在內部推廣AI仍將涉及大量的工作，如數據的設置、管理、培訓和文化變革。即使AI得出了準確的結論，如果不考慮公司的內部文化或政治權力平衡，它也可能會成為“紙上談兵”。出于這些原因，在許多情況下，公司仍然十分需要高級顧問的支持，尤其是在以下領域：

根據企業文化和組織動態推動轉型：即使AI提供了最佳的解決方案，要說服相關的團隊和調解各部門之間的利益沖突，也需要顧問的助推工作和說服力。

利益相關者之間的協調與建立共識：重大決策往往涉及眾多的利益相關者，如董事會、相關部門或員工工會。僅靠AI本身無法完成必要的人際談判。

實施新的管理框架并執行：推出新的KPI或管理系統，要依賴于實踐的支持和人力資本的開發——在這一領域，外部專家可以發揮重要作用。

著手解決道德和監管問題：基于AI的決策會帶來重大風險，如數據保密性、問責歸屬和認知偏見。在這些領域，具有專業知識的顧問仍然非常有價值。

我個人認為，核心挑戰在于“如何將AI提出的戰略構想轉變為現實，并將其嵌入到組織之中”，而這恰恰是人類顧問的用武之地。即使AI的分析是正確的，但如何才能讓所涉及到的人員理解并采取行動，則是另一個完全不同的問題。這就是為什么資深顧問的豐富經驗和與客戶建立的牢固信任不可或缺。根據我的經驗，客戶是否“真正接受”AI的產出并將其轉化為行動，在很大程度上取決于高管是否認同，以及產出的方案與企業文化之間的兼容性。

隨著生成式AI和智能體技術的不斷發展，咨詢行業的結構將進一步改變，基礎研究和常規分析的自動化進程將會加速。因此，傳統的金字塔結構和基于時間的計費模式正受到越來越多的關注，推動著行業向基于價值的收費模式和基于產品的咨詢收入轉變。然而，咨詢流程中的部分工作，如組織轉型、利益相關者的調整、通過和高管對話來將戰略具體化等等，仍然很難通過AI實現自動化。

因此，咨詢顧問很可能會進一步向涉及"復雜的溝通和決策支持，能夠在一線團隊和高層管理者之間架起橋梁"的角色轉變。此后近十年間，行業的核心流程和業務模式可能會被重新定義；但人類會繼續保持對最終決策的把控并領導這場變革，這依然是可能的。換句話說，在AI成為方案產出引擎的同時，人類的洞察力和基于信任的客戶關系將比以往任何時候都更加突出，成為關鍵性的差異化因素。

未完待續......

編輯 | Noah

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