咨询公司：趁着AI人工智能的浪潮还能持续，好好享受吧……

在人工生成式智能热潮的喧嚣与狂热之中，咨询行业正经历一场基本未被察觉却极具变革性的革命，这场变革将塑造它的未来。

传统咨询依赖于由高素质专业人士组成的团队，他们专注于研究、数据分析，并提供定制化建议。这是一种昂贵且缓慢的商业模式，而咨询公司发现，通用人工智能（AGI）已经对行业产生了直接影响，通过自动化许多常规任务，加速分析进程，并大幅提升处理能力。总体而言，这带来了更高的运营效率，使得生成式算法取代了初级顾问和助理，加快了项目推进速度，并提升了利润率。

因此，客户越来越多地要求咨询公司整合这种技术。在 IBM 最近的一项调查中，86% 购买咨询服务的全球高管表示，他们正在积极寻找使用 AI 的提供商，而 66% 的受访者更是表示，他们将停止与不采用 AI 的咨询公司合作。这迫使咨询公司进行自我革新：过去需要数周手动完成的工作，现在借助 AGI 仅需数天甚至数小时即可完成。

事实上，基于专家意见和长时间分析的传统咨询模式已不再被视为充分的解决方案，市场上对利用 AGI 来消除人工任务、加快交付周期的需求越来越明显。从许多方面来看，采用 AI 并不仅仅是跟风使用热门技术，而是成为运营模式的核心部分，以加快交付速度，并解放顾问们免于机械化的任务。

AGI 带来的直接且可触及的好处显然是成本削减。全球超过一半的高管预计这些技术将在短期内带来运营成本节省，而近一半的高管预测，由于生产力的提升，成本将减少 10% 以上。如今，咨询公司可以在更短的时间内完成相同数量的项目，或在不扩大员工规模的情况下承担更多项目，从而大幅提高每个项目的利润率。这意味着大型公司正在投入巨额资金，以推动 AI 在其流程中的应用，力求以更少的投入完成更多工作，并获得竞争优势。

例如，德勤（Deloitte）现在在其审计与鉴证服务中使用一个名为 DARTbot 的助手，这是一个集成于内部系统的聊天机器人，能够自动执行重复性的审查和合规任务，同时促进团队间的知识共享。它为审计人员提供实时支持，减少了手动工作，使他们能够专注于更具战略性的目标。

麦肯锡（McKinsey）在收购 QuantumBlack 之后，开发了自己的战略项目解决方案，以加速数据分析、趋势识别和实时情景模拟。此外，它还推出了一款名为 Lilli 的 AGI 助手，该助手基于麦肯锡的知识库训练，能够扫描内部文档，为顾问们综合关键发现，并提供相关专家的引用信息。公司表示，这款工具能够节省高达 20% 的会议准备时间，同时提升分析和建议的质量。

普华永道（PwC）已投资超过 10 亿美元扩展其 AGI 能力，并成为 OpenAI 最大的企业客户之一，大规模部署 ChatGPT Enterprise：基于 GPT 的机器人专门用于审查税务申报、生成报告和仪表盘，甚至支持法律调查，并全部实现自动化。该公司声称，在美国和英国，其 95% 的咨询项目已在积极应用 AGI。

IBM 开发了 IBM Consulting Advantage 平台，这是一种基于 AI 的环境，包含一个智能软件代理和数字资产库，供其全球 16 万名顾问使用，使他们能够在项目中重用已训练的模型，比如用于欺诈检测、供应链优化、情绪分析等，而无需每次从头开始设计。这些顾问已接受培训，以便能够有效地将这些工具整合到日常工作中，从而加快数据驱动型建议的提供，并提高结果的确定性。

与此同时，埃森哲（Accenture）计划投资 30 亿美元扩展其数据与 AI 业务，在三年内将其 AI 专家团队从 4 万人扩展到 8 万人，并在一个季度内报告了超过 6 亿美元的 AGI 实施合同收入，年收入可能超过 24 亿美元。

咨询公司正在利用 AGI 来节省时间、提升分析质量，并扩展其服务；基本上，是在加强其传统的价值主张，即提供更快、更优质的数据驱动建议。在短期内，这带来了竞争优势，并使得他们能够在收费面临持续压力的市场中保护或提升利润率。

然而，问题也随之而来：今天提高咨询公司效率的同一项技术，未来可能会侵蚀其商业基础。纵观历史，许多技术颠覆都遵循类似的模式：现有企业逐步采用新技术来改善已有业务，而新进入者则利用该技术创建更廉价或更易获取的替代模式，最终取代市场上的领导者。正如克里斯滕森研究所（Christensen Institute）网站上的一篇文章所解释的：

“颠覆性创新并不是突破性创新。它指的是某种相对简单的产品或服务，最初扎根于那些没有专业知识或经济实力来使用主流产品或服务的人群中。然后，它逐步改进，并解决越来越复杂的挑战，直到最终取代市场领先的产品和服务。”

AGI 可能会在咨询行业引发类似的颠覆吗？如果 AI 能够提供更廉价或更便捷的方式来解决客户问题，这种颠覆就可能发生。例如，设想一下，一个自动化或半自动化的平台，它通过 AI 系统接受行业最佳实践的训练，能够分析客户的数据（销售、运营等），并生成基础的战略建议，而无需驻扎在企业中的顾问团队。

起初，这类解决方案可能被视为廉价选项，缺乏传统咨询的深度或个性化，但它们对于无法支付麦肯锡或 BCG 数百万美元咨询费用的中型企业来说，可能已足够好。AI 在这一市场中的渗透力将逐步增强，随着时间的推移，它将变得更为复杂（更丰富的数据、更精细的模型、更广泛的知识、反馈机制的整合等），并开始在更复杂的项目中竞争，直接威胁到传统咨询公司今天所做的一些工作。

与此同时，许多客户正在将以前外包给咨询公司的任务内化，利用自身在基础设施和软件方面的改进，来完成原本需要外部顾问的工作。不仅仅是在技术领域：如果一家公司过去需要聘请咨询公司来分析其销售数据，现在其内部部门配备易用的 AI 工具，就能自己完成，并节省外部成本。

另一个因素是独立顾问和小型精品咨询公司的竞争日益加剧，它们如今几乎可以与大型咨询公司正面竞争。过去，自由职业者或小型咨询公司因规模有限或缺乏成熟的方法论，而无法与大公司匹敌；但如今，AI 和数据工具的可及性正在改变这种情况。更好的技术赋予了小型企业竞争能力，削弱了大型咨询公司曾经无人能及的优势。单凭 ChatGPT 当然无法击垮麦肯锡，但如果 AI 驱动的廉价在线咨询服务专门针对未被充分服务的客户群体，且大型咨询公司未能及时应对，那情况可能就会不同。

此外，咨询公司的商业模式也可能受到影响。许多公司仍然主要按照顾问的工作时长计费：如果 AI 让项目交付时间缩短一半甚至更多，客户是否还愿意支付与以往相同的费用？如果客户认为 AI 只需要少量人工监督即可完成工作，那么要为一支庞大的顾问团队支付高昂费用就变得难以接受。

简而言之，大型咨询公司目前在这个游乐场玩得不亦乐乎，主要得益于成本降低；但它们可能很快就会发现，颠覆性因素正在侵蚀其传统的规模优势，引入新的竞争者。AGI 在咨询行业的到来，将是一把双刃剑：短期内，它使咨询公司变得更高效、更有利可图，服务质量更高，满足了客户对数字化转型的期望；但从长远来看，它也可能导致行业的颠覆，因为同样的技术正在让原本只有大型公司才能获取的知识和工具更加廉价和普及。这场过山车式的旅程，可能很快就会驶到轨道尽头。

这情形让人想起那些曾经改变游戏规则的创新时刻：比如电子表格如何让财务分析走向大众化，或者互联网如何让企业能够直接获取以前只能通过咨询公司获得的战略信息。

这是否意味着未来企业将不再需要人类顾问，把他们的问题和战略决策完全交给 AI 处理？可能不会：组织依然会看重第二方的专家意见，以及在复杂变革和项目实施过程中提供的指导。但这个工作的范围和执行方式将发生根本性的变化。

AI 会终结我们熟悉的那些大型咨询公司及其庞大的顾问大军吗？还是说，AI 反而会成为它们进化的催化剂？答案，归根结底，取决于这个行业自身的适应能力。