ИИ сильнее всего ударит по консалтингу
73
Консалтинг, сфера глубокой аналитики и прикладных исследований оказалась под угрозой малых ИИ-фирм. Искусственном интеллект стал поглощать специалистов по анализу данных: дешёвые облачные платформы резко удешевили рабочую рутину отрасли. И сбор данных, и первичный анализ, и подготовка предложений оказались оптимизированы: клиенты станут делать многое самостоятельно, а часть задач потеряет смысл
Предыстория дискуссии
Профессиональное сообщество впервые показало внутренние изменения лишь совсем недавно: Financial Times выпустили материал о Марке Банкере, бывшем партнёре компании Deloitte, который показал своей карьерой, как меняется модель консалтинга. Банкер вышел из «большой четверки» и запустил Queen’s Tower Advisory – ИИ-компания, где 20% персонала лишь управляет физической составляющей бизнеса. Алгоритмы собирают данные, строят финансовые и налоговые модели, формируют материалы для проверки добросовестности компаний. Люди же формулируют задачи, проверяют результаты и принимают решения.
Такая схема закрепляется у небольших фирм в США, Великобритании и Европе. Барьер входа снижается: больше не требуется крупный штат аналитиков и дорогая инфраструктура. Команда из 20 человек закрывает похожие друг на друга проекты объемом работы, который раньше распределяли на 100 сотрудников. Вслед за моделью меняется и экономика, в которой такие перестановки и происходят: подготовка отчётов дешевеет, сроки сокращаются, команды ведут больше проектов одновременно – как результат, двузначный рост выручки и новый капитал.
Эволюция индустрии
Поскольку речь идёт о «революции» в сфере, необходимо понимать её структуру. Традиционное устройство «старого» консалтинга строится на 3 компонентах: фигуре «универсального» или «многофункционального» топ-менеджера, называемого «стратегическим консультантом»; на системе оплаты почасового «биллинга»; и иерархии младших сотрудников. По прогнозам высшего руководства финансовой сферы, ИИ угрожает оптимизацией каждого этапа.
Во-первых, главные консалтинг-менеджеры находятся в зоне риска из-за совпадения их обязанностей и достижений ИИ в анализе больших данных. Так, среди потенциально заменяемых навыков – быстрый обзор отрасли, сравнительный анализ «лучших практик», краткосрочное пошаговое планирование. По отзывам экспертов, каждый из процессов сегодня уже подлежит исполнению силами чат-бота или моделями – вместо стажёра или младшего специалиста. В сфере, например, стало нормой готовить для будущей фирмы-исполнителя «черновую» ИИ‑диагностику: заказчик ждёт от компании ждёт человеческое, глубокое и контекстное мнение узких экспертов.
Во вторую очередь, ИИ задевает фундаментальный для консалтинга вопрос «почасового биллинга». Здесь разворачивается типичная для современной дискуссии тема – оплата труда в эпоху круглосуточных агентов и чатботов. Боты за минуты просматривает тысячи контрактов или собирает аналитику по рынку, связь между часами команды и ценностью для клиента перестает быть убедительной. Руководство McKinsey уже перевело 1 /4 фонда оплаты труда на форму «KPI» (Key Performance Indicators). По заявлениям их партнёров, доля контрактов с «ключевыми показателями эффективности» будет расти.
Третья опора – «пирамидальная модель найма» теряет в консалтинге свой изначальный смысл. С распространением ИИ и отказом от «почасового биллинга» исчезает базовая логика массового найма младших сотрудников: выручка больше не растет пропорционально числу людей и отработанным часам. Так, и структура команд быстро меняется, и количество уровней сокращается, значительная часть задач среднего звена, например, сбор данных, первичный анализ, подготовка рабочих материалов – автоматизируется.
Адаптация игроков
Крупные игроки, учитывая креативность малых коллег, адаптируются крайне быстро. Такие компании как Accenture, McKinsey, BCG, Capgemini строят свои корпоративные ИИ‑системы: «гиганты» заключают долгосрочные партнерства с разработчиками моделей, встраивают их в инфраструктуру клиентов и параллельно инвестируют в собственные инструменты, платформы данных и обучение сотрудников. Новые «ИИ‑компании» с делегацией 80% задач ботам совсем недавно конкурировали с консультантами, а теперь – работают вместе. Причина «дипломатической позиции» традиционных акторов заключается во взаимной выгоде: доступе к крупным клиентам и экспертиза внедрения, которой больше у инновационных «стартаперов». Рынок перестраивается в связку из 3 групп: разработчики моделей, «интеграторы» и внутренние IT‑команды корпораций.
У традиционной модели есть время
Несмотря на желание разработчиков ИИ поддерживать живой интерес к своему продукту, в реальности «чатботы» развиваются нестабильно. Отраслевые обзоры показывают: крупные ИИ‑проекты часто не дотягивают до обещанных эффектов: модели «галлюцинируют», данные «грязные» (неточные или собраны неправильно), а организационная инерция оказалась выше.
Консультанты в такой иерархии оказываются в ловушке: им нужно одновременно продавать ИИ как путь к модернизации и демонстрировать высокие показатели при использовании технологий. В таких условиях важно не потерять уже существующих клиентов, которым сами ИИ-разработчики продают свои системы как готовое решение, для которого не нужны уже сами консалтинговые эксперты. Так, среди гарантированных экспертных ниш в эпоху внедрения чатботов остаются архитектура ИИ-агентов, управление рисками, предложения регуляции и межотраслевые изменения.
Кого вытеснят новые процессы? По ожиданиям экспертного сообщества, слабым звеном окажется средний сегмент: у него нет ресурсов «большой четверки», а сценарий узкой специализации не подходит. Рядовые фирмы рискуют потеряться среди дешевых ИИ‑энтузиастов и крупных «универсалов».
Мнение экспертов
По мнению специалиста в GR консалтинге Николая Колесникова, в ближайшее время искусственный интеллект не может стать причиной увольнений из-за неэффективности процессов без участия опытных кадров.
«ИИ в современных реалиях должен использоваться как универсальный помощник – примерно так, как раньше использовались информационно-справочные системы и простые интернет-ресурсы. Он помогает сотруднику думать более структурно, но не отменяет ценность человеческой экспертизы. В этом и заключается главный подход: не подстраиваться под технологию ценой сокращения людей, а выстраивать такую модель работы, где технологии служат развитию команды и повышению её эффективности», — считает эксперт.