文章作者丨遠藤隆文（Takafumi Endo），慎思行采編翻譯

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咨詢行業的未來趨勢

隨著AI智能體和生成式AI的發展，不僅是大型戰略公司在進行調整，四大會計師事務所和IT咨詢公司也在加大對AI的投資，拓寬服務范圍。例如，普華永道的美國分公司宣布，未來三年將在人工智能領域投資10億美元，并向全體員工推出大規模的AI培訓計劃。同樣，安永會計師事務所、畢馬威會計師事務所和德勤會計師事務所也在大量招聘人工智能專家，或收購專業公司，以擴大其內部的AI部門。這些舉動反映了人們對未來的預期，即從戰略到執行的每個業務階段，都將利用人工智能。

埃森哲宣布將投資30億美元，并計劃將其AI員工的人數翻一倍，從40000人增至80000人。德勤和畢馬威也宣布將斥資數十億美元，在審計和稅務領域部署AI助手，并在管理咨詢領域整合自動化工具。即使傳統咨詢市場在2024年可能會停滯不前，與人工智能相關的項目也有望能抵消市場放緩的影響。例如，麥肯錫表示，它們約40%的項目與人工智能有關，去年有近500家客戶要求提供AI的支持。同一份調查顯示，雖然麥肯錫等公司正在裁員，但它們正在給數字部門擴充更多的資源，以應對飆升的AI需求。

此外，客戶公司本身也在大幅提高其內部的AI素養和數據分析能力，并要求咨詢公司提供“高級建議”和“組織轉型與執行支持”。一項研究表明，隨著AI使數據分析變得更加容易可用，咨詢公司曾經擁有的信息優勢正在被削弱，從而提升了客戶對“真正的業務轉型能力”的需求——而不僅僅是分析或研究。換句話說，客戶期待的“不僅僅是知識中介”；他們需要的是“轉型合作伙伴”。

在大公司進行巨額投資并正在打造成功案例的同時，專門從事AI領域的精品咨詢公司和數據科學公司也在逐漸壯大。像Fractal Analytics和Mu Sigma等公司，憑借其專業化的或“產品化”的人工智能解決方案，贏得了越來越多大型企業的合同。有些人認為，這種“顛覆”會導致客戶的咨詢預算從大型咨詢公司流向新入局者，但大公司本身也在采取多管齊下的戰略——擴大內部的AI團隊，或與新興的AI供應商開展合作。

總體而言，整個行業已經進入了一個“咨詢在AI驅動的時代下走向未來”的試驗期、探索期。雇傭大批分析師和采用“按時計費”模式的傳統方法可能難以維持增長，而新的方法——如借助AI進行快速分析、基于訂購或基于成果來簽訂合同——則可能帶來機遇。人的參與方式也在多樣化，因此咨詢顧問將越來越多地充當“翻譯者”或“促進者”的角色，把AI的輸出轉化為更高層次的戰略和執行的方案。未來幾年，AI與咨詢業的轉型可能會迎來一個關鍵的轉折點；十年之后，全新類型的咨詢公司很可能會占據主導地位。

咨詢業中AI轉型的潛力

在我看來，生成式AI（大型語言模型）和自主AI智能體的快速發展，可能會從根本上顛覆傳統的那種由咨詢師進行的調查、分析和建議的工作。我個人認為，在不到10年的時間里，我們很有可能看到接近通用人工智能（AGI）的技術，從而會徹底上重新定義我們所熟知的咨詢行業。下面，我將深入探討我對AI在特定咨詢流程中的應用、其對組織結構和人才的影響、與客戶的新合作模式以及應用AI的風險和局限性的一些假想。

AI貫穿咨詢的生命周期：

從研究到執行

雖然每個咨詢項目都不盡相同，但為了便于討論，我們先將咨詢分為六個大的階段，然后考慮AI在每個階段的當前已知的和潛在未定的作用：

1.初步的行業和問題研究

2.設計關鍵問題并制定戰略工作計劃

3.為解決方案提出假設

4.為驗證假設進行訪談和補充研究

5.構建故事情景并準備演示材料

6.起草執行工作計劃和項目管理

在現在這個節點上，生成式AI和AI智能體在“1.初步的行業和問題研究”中已經很實用化了。通過大型語言模型，我們可以對海量的文章、學術論文和新聞進行快速總結和分類，從而掌握高層次的市場趨勢或競爭對手的情況。AI智能體可以自動抓取網頁信息并進行交叉檢查，將傳統上需要初級分析師花費數天甚至數周的工作縮短到幾個小時。展望未來，語音和圖像識別技術的進步可能會使AI能夠解析IR會議錄音或工廠錄像，從而為所研究的情況提供更廣闊的視角。

至于"2.設計關鍵問題并制定戰略工作計劃"，AI要完全取代顧問仍然具有挑戰性，因為這項工作需要結構性和創造性的思維來找出解決問題的最佳方法。雖然大型語言模型擅長列出潛在的問題和例子，但要確定出一種兼顧客戶公司的獨特文化、政治和既得利益關系的最佳方法，仍然在很大程度上依賴于人類顧問的判斷。盡管如此，使用AI作為"魔鬼代言人"，掃描疏漏并質疑人類顧問的假設，也已經是一種很實用的技術。

說到"3.為解決方案提出假設"，生成式AI可以在定量的方面自動進行情景構建和敏感性分析。然而，在多大程度上考慮各種限制條件和假設、預測利益相關者的反應，以及將AI生成的想法轉化為“現實方案”，這些任務仍然需要人工審核。就目前而言，“AI提出建議，人類進行驗證和完善"可能仍將是常態。此外，經驗豐富的咨詢師常常會通過跨行業類比——在另一個截然不同的環境中尋找方法——來發現新的可能性或洞察，但AI還不是特別擅長這種創造性地解決問題的方式。不過，可以想象的是，未來的AI模型也將進入這一領域。

在“5.構建故事和制作演示文稿”中，制作幻燈片的自動化已經開始普及，如果在短短幾年內，AI能夠幫助編寫出整個戰略敘事，那也不足為奇。大型咨詢公司尤其熱衷于自動生成PPT。然而，在C級別的領導層，演講的說服力在很大程度上取決于你對某些主題的優先級排序，以及傳遞信息的效率，這就意味著人際溝通技巧和實戰經驗仍然至關重要。即使AI制作了幻燈片，人類也必須最終確定一個能與客戶產生共鳴的“故事”。

最后，在"6.起草執行工作計劃和項目管理"方面，AI可以幫助生成情景或跟蹤進度，但項目的成功往往取決于對組織政治和人際關系的透徹理解——在這些方面，僅靠AI還遠遠不夠。與高管、股東和員工之間的重要談判和協調，通常取決于人與人之間的直接互動。雖然AI智能體有一天可能會有能力進行訪談，但通過共情的聆聽和實時的調整來建立信任，仍然是需要人情味的。

重塑企業與人才：AI驅動的變革

在組織和人才方面，我預計：

• 初級分析師的縮減與技能革新：隨著AI越來越多地參與研究和分析工作，現存的通過調查工作來培養初級分析師的模式將發生轉變。雖然他們從重復性任務當中學習的機會會減少，但他們需要新的技能，用于檢驗AI的輸出結果、解決道德倫理問題、駕馭行業環境、優化提示詞和管理安全問題等。更重要的是，“高級助理級別的指導技能”將成為確保AI時代高質量咨詢的關鍵，而年輕的咨詢師可能會在職業生涯的早期更加注重綜合邏輯和人際溝通。

• 高級顧問和技術專家越來越少，但技能越來越高：隨著研究工作量的大幅減少，項目團隊也將縮小。我的設想是建立一個由資深顧問和技術專家領導的系統，他們利用AI快速地提出見解，然后與客戶合作制定戰略。我認為，咨詢業真正的附加值遠遠不止數據分析：它涉及“變革管理”和“與高管建立信任”，而在這些領域，AI是難以與人類抗衡的。

• 新的職業路徑的出現：我們將看到專門從事AI部署、治理或風險管控的新職位的出現——這些職位在傳統的戰略或IT咨詢中并不存在。例如“人工智能實施顧問”“人工智能治理與風險顧問”或“提示語工程師”，這些職位需要更多的交叉技能。事實上，Booz Allen Hamilton公司就已為其3.3萬名員工推出了一項全公司范圍的AI教育計劃，這表明大規模的技能再培訓正在成為整個行業的優先事項。

普華永道美國公司已經啟動了一項全面的AI技能培訓計劃；畢馬威會計師事務所也正在加強初級培訓，以回應AI時代的來臨；而德勤則將其內部的AI助理定位為“新團隊成員”，并修訂了公司在職培訓的方法。

重塑客戶伙伴關系：持續的AI參與

與此同時，隨著技術的發展，服務交付的形式也在發生變化，這可能會極大地改變咨詢公司的業務模式。我們可能會看到這樣的情景：來自AI的支持始終在線、“持續參與”，顧問只會在有需要時介入，而不像過去簡單地在時間截止時交付報告。例如，想象一下，AI可以持續監控公司的實時數據，檢測異常情況或新趨勢，并提出解決方案，然后由顧問將其細化成為切實可行的計劃。如果這種類似于訂閱的方法得以普及，咨詢行業可能會從短期的一次性項目轉向長期的合作伙伴關系，將AI與人工咨詢整合為一個統一的產品。

決策速度也可能會加快。隨著公司采用日常化的數據分析和模擬，他們可能會"實時更新戰略"，這標志著“敏捷型戰略管理”的興起。因此，顧問不僅要部署解決方案，還要設計業務結構，使執行團隊能夠快速地重建戰略。但是，隨著速度的加快，檢驗偏見或倫理問題也會變得更加重要，因此，咨詢顧問如何客觀地解讀數據，并確保客戶在使用數據時的安全，可能會是他們在價值主張上的一個重要因素。

然而，過度依賴AI的風險始終存在，也即假設“AI這么說了，它就一定是真的”。由于最終決策的責任仍在于客戶，顧問必須將AI的建議與具體情況相結合，使其符合每個組織的政治和文化。在利益相關者之間建立共識，始終取決于能夠推動變革的溝通技巧和領導力。在這些方面，人工顧問作為技術和人之間的橋梁，支持實施工作開展的作用日益重要。

采用AI的風險和局限性

雖然AI帶來的效率提升令人不得不信服，但錯誤信息和偏見等問題也不容忽視。大型語言模型有時會產生“幻覺”，即由于訓練數據有偏差或不完整而導致回應不準確，因此需要人工的監督和驗證。此外，深度學習推理的黑箱性質使之更難證明或解釋“為什么會得出某個結論”，這給必須要對客戶負責的顧問帶來了挑戰。因此，確保可解釋性（XAI）是顧問處理AI問題的重中之重。

雖然由數據驅動的AI在數字支持方面很強大，但不言而喻，它在組織文化和人際交往的動態方面卻更加吃力。即使是最合理的計劃，如果得不到相關員工的認同，也可能會遭遇失敗。因此，顧問在調解、協調方面的作用仍然舉足輕重——尤其是在大型組織中，利益相關者的協調對于任何重大轉變都至關重要。

從監管和倫理的角度來看，也需要謹慎行事。違反GDPR（《通用數據保護條例》）等法規或知識產權法會使企業面臨法律或聲譽風險。公司必須保護輸入外部AI系統的敏感數據——可能需要本地AI部署或嚴格的訪問控制。此外，如果AI只關注利潤的最大化，可能會淡化就業或企業社會責任。咨詢公司需要嵌入一個倫理監督框架，來應對這些危險。

AI與人類在咨詢領域的合作

專家們對AGI是否會在10年內出現仍有爭議。如果真的能到來，它有可能會進入戰略領導和高層決策等領域。不過，考慮到所需的組織談判、法律法規和更廣泛的社會認可度等因素，完全的自動化可能仍需時日。就目前而言，“AI與人類顧問之間的合作”將占上風，這種混合方法將利用AI的優勢和人類的洞察力來推動業務成果。

我的觀點是，隨著生成式AI和AI智能體的發展，咨詢行業的基礎研究和分析將變得高度自動化，從而會削弱大型金字塔團隊的價值。然而，即使AI能提供大量產出，也需要十分關鍵的人工評估，并將企業文化、人際關系等“非量化”因素納入其中，才能制定出可實施的計劃——因此，咨詢師的作用變得更加重要。

如果行業轉向上文提到的訂閱式支持，或“AI-人工”混合交付，咨詢公司將需要能夠將數據科學與變革管理相結合的人才。個人咨詢師也將需要具備強大的AI素養，以及不斷創新服務模式的意愿。

我深信，將AI視為"強大的拓展合作伙伴"，將減少瑣碎工作的工作量，讓咨詢師騰出手來強化人際關系和一線洞察等方面——這預示著“下一代咨詢”的未來。雖然技術進步和監管框架仍存在不確定性，但我相信行業的發展軌跡取決于再培訓、創新以及采用這些新合作模式的意愿。

AI智能體與咨詢業的未來

隨著AI智能體的興起，咨詢業的速度、成本結構和交付模式都將迎來一個分水嶺。分析和報告等標準任務正迅速向AI轉移，從而簡化了基層的職責。另一方面，在決策和轉型支持方面，仍然需要咨詢師的人力優勢。特別是，戰略的核心——“定義真正的問題，并說服核心決策者采取行動”——僅靠AI是無法完成的，很可能需要一名既能利用AI，又能與客戶密切合作的顧問。

這一波AI浪潮也可能為新的服務模式打開大門。在大公司投入巨資的同時，AI領域的后起之秀和IT公司也正在進入這一領域，從而全面加劇了“競爭與合作”。我們可能會看到，從按時計費，向按訂閱AI平臺收費或基于成果的定價模式，這個轉變的速度會越來越快。

這些舉措的目的不僅在于削減成本，還在于更好地了解客戶的業務問題、設計最佳流程并指導達成共識——將AI用于更深層次、更具變革性的用途。雖然AI的分析和建議將變得更加準確，但要最終推動客戶的行為和組織結構的改變，還需要解決“誰和誰、何時、如何進行干預”這一關鍵問題——這是一個純粹的人際溝通問題。因此，能夠評估AI的產出，并根據客戶的情況寫出正確的故事，這種高級顧問的專業知識將變得更加重要。

將AI視為機遇而非威脅的公司很可能會塑造咨詢業的未來。從短期合作到持續合作的轉變，以及AI解決方案與個性化的人工咨詢的融合，這些趨勢可能會不斷加速。許多初級分析師將從常規任務中解脫出來，轉而從事需要更深入的人工洞察的工作。與此同時，更廣泛的“AI×咨詢”市場將繼續增長，這將提升精通AI或能夠操作和驗證AI智能體的顧問以及變革管理專家的地位。

最終，顧問之間的差異化因素仍將是他們如何有效評估AI提出的無數選項，決定采用哪些選項，以及何時采用，并促進決策制定。能夠自由使用AI的無代碼工具或模板將是無價之寶。從這個意義上說，咨詢業正在進入一個人類與AI攜手合作、重新定義何為高級智力服務的時代。

編輯 | Noah

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