三大國際頂尖戰(zhàn)略公司如何擁抱人工智能？

文章作者丨遠藤隆文，慎思行采編翻譯

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大型戰(zhàn)略公司如何擁抱人工智能

（麥肯錫、BCG和貝恩）

接下來，讓我們仔細看看領先的戰(zhàn)略咨詢公司是如何整合AI的。麥肯錫、BCG和貝恩都是全球知名的戰(zhàn)略咨詢公司，三家公司都在擴大AI領域的投資并加強其業(yè)務線。它們都倡導“AI+人類顧問”的“混合模式”，但具體是如何實施的呢？我們先來看看麥肯錫的例子。

麥肯錫：作為AI動力源泉的QuantumBlack

2015年，麥肯錫收購了數(shù)據(jù)分析公司QuantumBlack，將之作為其人工智能和機器學習能力的基礎。QuantumBlack最初是給F1賽車開發(fā)實時數(shù)據(jù)分析技術的，其優(yōu)勢在于能將海量數(shù)據(jù)轉化為可操作的洞察力。收購之后，麥肯錫加快了在大數(shù)據(jù)分析、機器學習和因果推理方面的投資，建立了一個可支持客戶進行DX（數(shù)字化轉型）和新業(yè)務開發(fā)的系統(tǒng)。

• 推廣混合智能：麥肯錫強調"混合模式"，旨在將自身顧問的戰(zhàn)略洞察力與AI在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和模式檢測方面的優(yōu)勢相結合。例如，在真實的客戶項目中，就曾利用過AI在短時間內處理成千上萬甚至數(shù)百萬的公司記錄和公開報告，識別出有潛力的細分市場或并購的候選公司。然后，顧問們會將這些由數(shù)據(jù)產出的見解與客戶實際的組織文化和決策過程相結合，提供建議并采取行動。因此，麥肯錫的目標是將“AI驅動的速度和全面性”與“顧問解讀戰(zhàn)略的能力”相融合，提供僅用純粹的定性方法難以發(fā)現(xiàn)的決策線索。

• 開發(fā)專用工具和平臺：在麥肯錫的AI部門（QuantumBlack、麥肯錫數(shù)字化部門等）中，公司開發(fā)了可適用于不同行業(yè)和業(yè)務問題的AI算法和工具。例如，用于因果推理支持的CausalNex，以及一些用于需求預測和情景規(guī)劃的算法。這些框架可以根據(jù)每個客戶的數(shù)據(jù)集和特定行業(yè)的需求進行定制。它們還可擴展到供應鏈優(yōu)化、銷售和市場營銷的增強（如目標定位精度提升，或客戶參與個性化），幫助麥肯錫提供從戰(zhàn)略到執(zhí)行的端到端支持。麥肯錫通過將這些工具“資產化”，并針對特定項目進行靈活組合，最終提高了AI部署的速度和質量。

• 有組織地投資：在麥肯錫之前約45000名員工中，有7000多人專注于數(shù)字或技術工作，其中許多人隸屬于 QuantumBlack或麥肯錫數(shù)字化部門。公司廣泛地聘用數(shù)據(jù)科學家、分析工程師和軟件開發(fā)人員，為AI項目建立了強大的處理能力，使麥肯錫有別于其他公司。同時，麥肯錫可以靈活組建“顧問+AI工程師”的混合團隊，來處理從數(shù)據(jù)分析到決策支持的所有事務，并將這一綜合能力作為其競爭優(yōu)勢。

2023年，麥肯錫推出了名為“Lilli”的內部大型語言模型平臺，最初有7000多名員工可以使用。該平臺使用了檢索增強生成（RAG）技術，可以做到即時搜索，以及匯總公司的知識數(shù)據(jù)庫，每月可處理50多萬次查詢。這一舉措加速了麥肯錫的咨詢專業(yè)知識與AI模塊的整合，公司計劃在不久的將來向客戶提供定制的“Lilli”解決方案。

BCG：將數(shù)據(jù)科學與戰(zhàn)略洞察力相結合

波士頓咨詢公司（BCG）于2017年成立了AI與分析部門“BCG GAMMA”，后來又與其他技術部門合并成立了BCG X。如今，有3000多名工程師、數(shù)據(jù)科學家、設計師和人工智能專家在這里工作。他們與BCG的戰(zhàn)略顧問合作開展項目，這是BCG慣用方法的一大特色。

• 與科技公司聯(lián)手：BCG很快就與DataRobot、微軟和谷歌等AI平臺提供商建立了合作關系，共同開發(fā)有關需求預測、風險分析和供應鏈優(yōu)化等解決方案。特別是在與DataRobot戰(zhàn)略合作的過程中，DataRobot收購了BCG的AI引擎（SOURCE AI），將BCG擁有的戰(zhàn)略知識與自動的機器學習進行了結合。這些開放式生態(tài)系統(tǒng)使得BCG能夠很快地將行業(yè)用例產品化，并交付給客戶。

• 新工具開發(fā)：BCG X（前身為BCG GAMMA）曾在COVID-19時期迅速地開發(fā)過一款名為“Lighthouse”的需求預測AI工具，用以幫助客戶公司管理風險并進行情景規(guī)劃。據(jù)報道，多家大型企業(yè)已引入Lighthouse，它提高了預測的準確性，也加快了庫存調整的速度。BCG還很重視可解釋的AI（Explainable AI），開發(fā)了如FACET這樣的可視化工具，使得企業(yè)領導者更容易理解AI驅動的決策過程。

• 強調可解釋的人工智能：在制定戰(zhàn)略時，管理團隊必須了解AI模型產生某一特定結果的“原因”。BCG不僅將可解釋性視為決策過程中一個錦上添花的選項，而且將之視為支持高管決策的基本組成部分。基于對特定行業(yè)的業(yè)務記錄，BCG還為客戶提供講習班和培訓項目。BCG突出地把建立信任作為“戰(zhàn)略×AI“的核心要素，旨在加快AI在決策者中的應用。

BCG有過一項關于生成式AI效率的實驗，涉及了約750名參與者。結果顯示，初級分析師的效率提高了30-40%，老練的員工提高了20-30%，但在不加批判的情況下使用AI來處理復雜任務，效率則下降了約23%。這凸顯了適當培訓和明確分工的必要性。BCG曾于2024年宣布與Anthropic合作，將進一步擴大向客戶公司提供先進的生成式AI模型的規(guī)模。

貝恩公司：與OpenAI攜手，

開創(chuàng)生成式AI先河

2023年開始，貝恩公司宣布與OpenAI建立全球聯(lián)盟，重點關注“生成式AI“領域。

• 向其18000名顧問推廣生成式AI：貝恩公司宣布，計劃為其全球所有顧問配備ChatGPT、GPT-4、DALL-E等工具，旨在實現(xiàn)研究和初始PPT的自動化，幫助創(chuàng)意生成、場景測試，并加快傳統(tǒng)上由分析師來完成的任務。然而，由于擔心AI生成的幻覺問題以及處理敏感數(shù)據(jù)的風險，貝恩公司在全公司范圍內實施AI時，需要采取強有力的管理措施。

• 可口可樂的案例：與可口可樂公司開展的“創(chuàng)造真正的魔力”項目是與OpenAI的一次備受矚目的合作。在該項目中，GPT-4和DALL-E被用來激發(fā)營銷活動的點子并輔助創(chuàng)意制作，旨在改變品牌的參與度。貝恩的作用不僅僅是安裝技術：它還幫助將“生成式AI驅動的營銷創(chuàng)新”整合到整體戰(zhàn)略中。在很短的時間內，該項目就引起了巨大反響，說明了生成式AI與業(yè)務戰(zhàn)略的協(xié)同作用。

• 貝恩的“Vector”團隊：貝恩有一個名為“Vector”的專門機構，負責數(shù)字化轉型、AI和數(shù)據(jù)應用，由1,500多名數(shù)據(jù)科學家和工程師組成。該部門旨在為客戶公司提供端到端的系統(tǒng)實施和解決方案開發(fā)服務，將傳統(tǒng)的戰(zhàn)略咨詢和技術部署融合為一個單一的業(yè)務模式。除OpenAI外，貝恩還與各種AI技術伙伴合作，通過不斷增加“生成性AI×運營轉型”的案例研究，尋求做到與眾不同。

除可口可樂公司外，貝恩還向其他客戶介紹了GPT-4、DALL-E和相關的解決方案，將自己定位于生成式AI商業(yè)應用的最前沿。貝恩還通過生成式AI成功加快了內部的知識搜索，大大縮短了內部分析師的研究時間。

未完待續(xù)......

編輯 | Noah

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