ИИ в стратегическом консалтинге: где начинается подмена экспертизы
McKinsey открыто и даже с гордостью заявляет, что использует около 25 тыс. ИИ-агентов наряду с 40 тыс. сотрудниками. Более того, стратегическая цель компании — чтобы каждый консультант работал в связке с одним или несколькими ИИ-ассистентами. Об этом публично рассказал CEO компании Bob Sternfels в подкасте Harvard Business Review.
Но McKinsey — не IT-стартап и не SaaS-платформа. Это крупнейшая консалтинговая фирма мира, которая продает стратегические исследования и прогнозы. На их основе принимаются решения по проектам стоимостью десятки и сотни миллионов долларов. Клиенты платят не за скорость генерации аналитики и не за количество слайдов, а за экспертное суждение и ответственность за выводы.
Фактическое равенство числа ИИ-агентов и людей означает, что значительная часть этих стратегических отчетов создается алгоритмами. На этом McKinsey уже экономит 1,5 млн рабочих часов в год, когда ИИ генерирует миллионы диаграмм и визуализаций.
Проблема в том, что ИИ не несет ответственности, не отвечает за допущения, искажения данных и ошибки в прогнозах. При такой модели роль консультанта неизбежно смещается от автора анализа к его формальному утверждению, а риски стратегических ошибок фактически перекладываются на клиента.
Налицо подмена экспертизы автоматизацией под прикрытием сильного бренда — это в целом прямой удар по доверию к модели стратегического консалтинга.
📄 Дело в цифрах
McKinsey открыто и даже с гордостью заявляет, что использует около 25 тыс. ИИ-агентов наряду с 40 тыс. сотрудниками. Более того, стратегическая цель компании — чтобы каждый консультант работал в связке с одним или несколькими ИИ-ассистентами. Об этом публично рассказал CEO компании Bob Sternfels в подкасте Harvard Business Review.
Но McKinsey — не IT-стартап и не SaaS-платформа. Это крупнейшая консалтинговая фирма мира, которая продает стратегические исследования и прогнозы. На их основе принимаются решения по проектам стоимостью десятки и сотни миллионов долларов. Клиенты платят не за скорость генерации аналитики и не за количество слайдов, а за экспертное суждение и ответственность за выводы.
Фактическое равенство числа ИИ-агентов и людей означает, что значительная часть этих стратегических отчетов создается алгоритмами. На этом McKinsey уже экономит 1,5 млн рабочих часов в год, когда ИИ генерирует миллионы диаграмм и визуализаций.
Проблема в том, что ИИ не несет ответственности, не отвечает за допущения, искажения данных и ошибки в прогнозах. При такой модели роль консультанта неизбежно смещается от автора анализа к его формальному утверждению, а риски стратегических ошибок фактически перекладываются на клиента.
Налицо подмена экспертизы автоматизацией под прикрытием сильного бренда — это в целом прямой удар по доверию к модели стратегического консалтинга.
📄 Дело в цифрах