文章作者丨远藤隆文，慎思行采编翻译

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前言

长期以来，咨询业作为“智力服务的终极形式”发挥着至关重要的作用，帮助企业应对管理上的挑战并制定战略。然而，随着近年来AI技术的发展，项目的执行方式以及咨询师所带来的价值也在迅速地发生着变化。我本人曾在一家由BCG前成员创办的专业公司担任咨询顾问，目前为大型企业的数字化转型（DX）提供支持。在这些岗位上，我亲眼目睹了大量的时间和精力被投入到研究、分析和制作PPT上。

但是，随着AI的兴起，这些工作正在大幅简化，咨询业的本质也即将发生重大转变。人工智能将如何重塑传统咨询业，又将如何重新定义咨询师的角色？在本文中，我将探讨AI（包括AI智能体）对战略咨询行业和对商业模式的影响，并讨论未来可能发生的变化。

AI驱动的咨询结构转型

近年来，由于生成式AI和智能体的出现，战略咨询行业发生了重大变化。特别是像ChatGPT这样的大语言模型，已经发展到了这样一个阶段：从海量数据的汇总和分析，到情景测试乃至初步假设的建立，几乎都可以在瞬间完成，从而大大提高了咨询师的工作效率。

利用这种生成式AI，你可以一次性地把从市场报告、社交媒体帖子到专业网站和学术论文的所有内容都分析完毕。这意味着，过去需要多名分析师工作数周才能完成的工作，现在在某些情况下几乎可以立刻产出初稿。事实上，各大公司已经开始试点使用AI进行自动总结和生成假设。因此，随着任务时间的缩短，顾问们可以将更多精力投入到客户交流、战略验证和其他更具创造性的任务中。

智能体结合了生成式AI的“持续执行任务”和“自主规划”的能力，从而走得更进一步。它们可以自动进行重复循环的研究、文档的创建和初步分析。实际上，像IBM这样的公司已经在内部建立了具有这些智能体技术的平台。有报告显示，超过16万名顾问正在推动重复性任务的自动化。因此，许多传统上由初级顾问和分析师执行的研究和基本的分析任务，在未来很可能会被AI取代。

尽管如此，无论AI的能力有多强，在需要组织转型、利益相关者管理以及涉及到人际或政治动态的决策支持等领域，由人类驱动的洞察力和更高级的沟通仍然不可或缺。例如，与CEO、业务部门负责人建立相互信任的关系，或通过切实可行的方法来化解组织内的阻力，这些都不是AI能够单独完成的任务。顾问仍然需要将AI的产出在执行阶段加以调整，促进和客户达成共识——这使得顾问的作用变得更加重要。

此外，设计关键问题、评估假设以及根据深厚的经验或直觉做出判断，都是AI难以替代的领域。在可预见的未来，高级顾问的指导和变革管理能力仍将至关重要。就我个人而言，我曾目睹过无数这样的场景：一位资深顾问的判断是否精准，就决定了整个项目的成败。这种“最后一击”只有借助于人类独有的能力——比如洞察人心或理解社会偏见——才是有可能实现的。

哈佛商学院和BCG于2023年开展了一项面向758名咨询师的大规模实验，结果显示，与未使用GPT-4的咨询师相比，使用GPT-4的咨询师多完成了12.2%的任务，完成速度快了25.1%，产出质量提高了40%以上。相反，当任务超出AI的能力时，效果表现就会下降。这突出地表明，AI的工作是否有效，取决于能否识别它的优势和劣势并合理地加以使用。这些研究结果也证实了目前的情况，即AI承担重复性、标准化的任务，而人类顾问则负责洞察和沟通。

随着AI的引入，咨询公司传统的金字塔结构，以及基于时间的计费模式也有可能从根本上被重新检验。

1.重新定义金字塔：

AI对组织层级的影响

大公司一直所依赖的“人员密集型”模式——雇佣大量的分析师和初级顾问——正在受到擅长执行重复性任务的AI的挑战。随着市场调研、财务数据汇总和PPT制作全部都实现了自动化，或至少是大幅提高了速度，维持大量初级员工的需求可能会降低。同时，客户也将越来越多地寻求高级顾问和技术专家在“决策和执行”方面所能提供的附加值，这表明规模更小、更扁平化的团队可能会成为常态。对经验丰富的中高级人才的需求可能会增加，尤其是经理及以上级别的人才，因为这些人才已经出现短缺。

事实上，根据报道，BCG等公司正在减少对MBA毕业生的招聘，同时优先考虑技术人才和数据科学家。一份行业报告称，许多公司的目标是将组织结构从“金字塔型”转变为“钻石型”，不再大量招聘初级员工，同时尽快招聘能够在技术和运营改革之间搭桥的中级专家。事实上，Poets & Quants的研究显示，受数字领域增长的推动，BCG正在限制招聘"通才型MBA"，转而积极招聘工程和AI相关的人才。

我周围的人经常会问，这是否会剥夺年轻顾问“在职培训”的机会。他们担心，如果AI能轻松地总结完所有的材料，那么初级员工就会失去学习的机会。但实际上，从重复性工作中解放出来的好处是，可以更直接、更早地接触到面向客户的工作和战略思维。咨询公司面临的挑战将是要彻底改变培训模式，以适应这一新的现实情况。

2.收入模式的变化：

从按时计费到基于价值的模式

尽管AI加速了产出和创造，但继续按照时间或“工时”向客户收费，可能会面临收入和盈利能力下降的风险。在此背景下，我们可以预见，基于价值或成功程度来收费的薪酬模式将更快得到采用。各大公司也在探索如何将内部的AI平台和解决方案作为独立“产品”进行货币化，从而开辟新的收入来源。咨询行业似乎准备过渡到将咨询服务与产品服务相结合的新业务模式。

举例来说，如果以前需要数周时间才能完成的任务，现在通过AI可以在三天内完成，那么按照“人/日×天数”来向客户收费就不那么合理了。一种解决方案是按节约成本的一定比例收费，或者采用这样一种制度：如果没有达到某些目标，则降低收费，如果达到了，则提高收费。类似云或AI软件订阅的模式也吸引了人们的兴趣。尽管咨询服务“产品化”的话题已经讨论了有一段时间了，但现在它似乎正在演变为一种强大的趋势。

事实上，毕马威会计师事务所（KPMG）正在投资20亿美元与微软合作，要在五年内将AI整合到其审计平台“Clara”中，并为税务咨询引入AI助手。我们开始看到更多基于结果或订阅定价的迹象。美国的普华永道同样计划在未来三年内投资10亿美元用于人工智能，以推进生成式AI在内部的推广，并扩展相关的客户解决方案。

3.新的竞争格局：

对新入局者和竞争的影响

随着AI越来越普及，掌握先进AI工具的小型或新兴的咨询公司可能会挑战老牌巨头。如果重复性的分析交由AI处理，人类咨询师就可以专注于更复杂的解释和战略方向，从而使较小的团队也能够在速度和成本上参与竞争。依靠大规模的金字塔式组织的公司可能会难以适应，这就为中型或新兴公司“颠覆”这一领域提供了机会。

事实上，现在有越来越多精通AI的初创公司标榜着“AI优先咨询”，并赢得了大客户的合同。大型公司可能会利用自己的品牌和现有关系来加强AI的部署，从而提高生产率和质量。Palantir从2024年下半年开始的业绩和股价背后的势头表明，市场相信这一方向。无论如何，竞争显然正在加剧。

此外，发生变化的不仅仅是顾问一方。客户公司本身对在其“内部”采用AI也越来越感兴趣。许多大型企业现在都在使用生成式AI和智能体来进行市场调研、分析问题和模拟潜在措施的变动——完成了许多过去会外包给顾问的工作。有些企业甚至正在内部建立数据科学部门，聘请专家来夺回传统上由咨询公司主导的角色。

不过，在内部推广AI仍将涉及大量的工作，如数据的设置、管理、培训和文化变革。即使AI得出了准确的结论，如果不考虑公司的内部文化或政治权力平衡，它也可能会成为“纸上谈兵”。出于这些原因，在许多情况下，公司仍然十分需要高级顾问的支持，尤其是在以下领域：

根据企业文化和组织动态推动转型：即使AI提供了最佳的解决方案，要说服相关的团队和调解各部门之间的利益冲突，也需要顾问的助推工作和说服力。

利益相关者之间的协调与建立共识：重大决策往往涉及众多的利益相关者，如董事会、相关部门或员工工会。仅靠AI本身无法完成必要的人际谈判。

实施新的管理框架并执行：推出新的KPI或管理系统，要依赖于实践的支持和人力资本的开发——在这一领域，外部专家可以发挥重要作用。

着手解决道德和监管问题：基于AI的决策会带来重大风险，如数据保密性、问责归属和认知偏见。在这些领域，具有专业知识的顾问仍然非常有价值。

我个人认为，核心挑战在于“如何将AI提出的战略构想转变为现实，并将其嵌入到组织之中”，而这恰恰是人类顾问的用武之地。即使AI的分析是正确的，但如何才能让所涉及到的人员理解并采取行动，则是另一个完全不同的问题。这就是为什么资深顾问的丰富经验和与客户建立的牢固信任不可或缺。根据我的经验，客户是否“真正接受”AI的产出并将其转化为行动，在很大程度上取决于高管是否认同，以及产出的方案与企业文化之间的兼容性。

随着生成式AI和智能体技术的不断发展，咨询行业的结构将进一步改变，基础研究和常规分析的自动化进程将会加速。因此，传统的金字塔结构和基于时间的计费模式正受到越来越多的关注，推动着行业向基于价值的收费模式和基于产品的咨询收入转变。然而，咨询流程中的部分工作，如组织转型、利益相关者的调整、通过和高管对话来将战略具体化等等，仍然很难通过AI实现自动化。

因此，咨询顾问很可能会进一步向涉及"复杂的沟通和决策支持，能够在一线团队和高层管理者之间架起桥梁"的角色转变。此后近十年间，行业的核心流程和业务模式可能会被重新定义；但人类会继续保持对最终决策的把控并领导这场变革，这依然是可能的。换句话说，在AI成为方案产出引擎的同时，人类的洞察力和基于信任的客户关系将比以往任何时候都更加突出，成为关键性的差异化因素。

未完待续......

编辑 | Noah

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