かつては20人のチームと7桁の予算を必要とした分析が、今やクライアント自身によって静かに、迅速に、そして多くの場合有能に実行できる世界で、経営コンサルタントに何が起こるのか？
業界はこの瞬間について、2つの相反する物語を自らに語ってきた。
1つは、外部の専門知識が内部のAI活用能力によって着実に置き換えられる未来を想像するものだ。もう1つは、コンサルタントがついに組織が常に人員配置に苦労してきた仕事を行うために解放され、AIが判断力の代替ではなく増幅器となる復活を見据えるものだ。
より正確な見方は、それほど劇的ではない。
コンサルティングが新しい形に分裂しているのは、仕事そのものが変化したからだ。AIは反復的なタスクをより安価に、より速く、より自動化可能にし、それが商業的レバレッジを上方にシフトさせる。クライアントは分析をセルフサービスできるが、戦略的決定が内部のリズム、コンプライアンス、統合ロジックを破壊する場合、その決定の結果をセルフサービスすることはできない。
その結果、企業はエントリーレベルの人員を削減し、シニア層に責任を集中させ、内部システムを通じて意思決定を調整するツール層により強く依存するようになっている。
これは破滅でもなければ、ユートピアでもない。価格圧力、能力圧力、労働力のエクスポージャーの下での再構成なのだ。
AIと、もはや機能しないピラミッド型
何十年もの間、コンサルティングは2×2のマトリックス、フレームワーク、そしてそれらを生み出す急峻なピラミッドで知られていた。
ジュニアが基盤を支え、パートナーが頂点を占め、商業エンジンは中間に位置し、コンサルタントが労働力、トレーニング、再現性を通じてスケールできるパターン認識に対して組織に課金していた。ピラミッドが鋭かったのは、仕事が同様に鋭く境界付けられ、テンプレート化されていたからであり、すべてがスループットのために価格設定されていた。
テクノロジー企業Publicis SapientのCEOであるナイジェル・ヴァズ氏は、そのピラミッドの基盤から始め、モデルがグローバルにスケールし、その後限界に達するのを見てきた人物として、初期の頃を明確に記憶している。
「私がキャリアをスタートした頃、コンサルティングは非常に労働力レバレッジのビジネスでした」とヴァズ氏は語った。「多くの人を雇い、一連のフレームワークでトレーニングし、反復を通じて仕事をスケールさせました。当時はそのモデルが機能していました。なぜなら、仕事自体が非常に予測可能で、クライアントは本質的にスピード、つまりどれだけ速く答えを生成できるかに対して支払っていたからです。しかし、その力学の多くは今や変化しています」
ジュニアにとっての労働勾配は、厳しいことで有名だったが、同時に安定していることでも有名だった。方法論を学び、ケース全体で繰り返し、影響力、クライアントアクセス、商業的判断力に向かって予測可能なはしごを登っていった。
AIは今、その勾配を断層線に変えた。ジュニアに能力がないからではなく、かつて彼らを請求可能にしていたタスクが、クライアントシステム内で自動化された商品になったからだ。
「AIはどのアナリストよりもはるかに速く答えを生成できるため、コンサルタントはもはや答えへの最速の道ではありません」とヴァズ氏は語った。「今、価値が存在するのは、その答えが実際に組織内で機能するかどうか、つまり運営リズム、システム、制約に適合するかどうかを理解することです。それはモデル単独から得られるものではありません。経験と判断から生まれるものです」
このシフトはまた、関係性の価値を再評価し、それらを戦略的インフラストラクチャおよび企業の中核資産として再定義する。
組織はコンサルタントをより早期にシステムに引き込み、共有データ環境、意思決定ログ、オーケストレーションプラットフォームに組み込んでおり、そこでは洞察が内部のステークホルダーと並んでテストされる。
「クライアントがますます求めているのは、私たちが彼らの環境内で働くことです」とヴァズ氏は説明した。「私たちはAIを使用して分析をはるかに速く進めますが、判断は依然として、意思決定が組織内でどのように着地するかを理解することから生まれます。そこで関係性が重要になります。それらは洞察を行動に変えることを可能にするものです。それは自然に、より少ない人々が低価値の反復作業を行い、より多くの人々がプラットフォームによってサポートされた、より高品質の意思決定に集中する、よりダイヤモンド型のモデルにつながります。プラットフォームはシグナルから結果まで仕事を調整します」
ピラミッドが鋭かったのに対し、ダイヤモンドは密度が高く、圧力に耐えることができる。そして密度は、内部のリズムを破壊することなく意思決定を実装できるシニアに報いる。
コンサルティングのAIの瞬間、そしてクライアントが今求める能力
コンサルタントは常に、内部で生み出すのに苦労する組織から商業的明確性を抽出することで、その価値を正当化してきた。
それには神秘的なものは何もなかった。すべて診断行為だった。企業に入り、問題をマッピングし、機会をモデル化し、組織の内部能力と解決に必要な専門知識との間のギャップを価格設定した。
BTSで変革とM&A統合業務を率いるザンダー・ロス氏は、かつてコンサルティング経済を定義していた圧縮ロジックを説明する。
「M&Aデューデリジェンスは、外部の専門知識をインポートし、それを結晶化し、一連の意思決定にエクスポートすることを意味していました」とロス氏は語った。「今日、その専門知識は依然として外部から来ますが、結晶化はより早く、より深く、そしてクライアントの運営内部で、従来のM&Aビジネスデューデリジェンスを超えて起こります。AIは従来のデューデリジェンスを民主化し商品化し、仕事を監査可能にしますが、同時に仕事を露出させます。クライアントは、機械が始動し、統合列車が駅を出発する前に、意思決定チェーンが予想通りに展開するかどうかをコンサルタントが知っていることを期待しています」
M&Aのような専門分野では、AIは賭け金を下げているのではなく、むしろ引き上げている。仕事を提供するコンサルタントへの期待を高めているのだ。数百万ドルの取引をモデル化することは参入の代償だ。その実装リスクを認証することが生き残りの代償であり、これは今やコンサルタントに財務および運営分析を超えて、方程式の文化的側面にもより深く入り込むことを求めている。
「クライアントは私たちをこれまで以上に早く意思決定チェーンに押し込んでいます」とロス氏は続けた。「彼らはデューデリジェンス業務から95%以上の精度を期待しています。なぜなら、間違えるコストは買収の失敗だからです。これには、統合が紙の上で意味をなすことを確認するだけでなく、それを超えることが必要です。その期待は人員配置を変えます。ジュニアは時代遅れではありません。彼らは価格設定されていないのです。ダイヤモンドは、専門知識の圧縮が下方と後方ではなく、上方と前方に移動した結果なのです」
最大手のコンサルティング企業でさえ、同様のクライアント主導の圧力に反応している。
ナイジェル・ヴァズ氏は、企業内部およびクライアントシステム内部のインセンティブを再形成する同じ圧力を指摘する。「私たちのクライアントは、より多くの紙やより多くのデッキを望んでいません」とヴァズ氏は語った。「彼らは、組織内で実装できる意思決定、つまり最初からデータ、ワークフロー、テクノロジーに接続された意思決定を望んでいます。最後に引き渡されるのではなく。AIは仕事の一部を最適化できますが、それらの意思決定が組織の運営モデルに適合する場合にのみ価値を生み出します。だからこそ、より多くの仕事が、実行を推進するプラットフォームによってサポートされたシニアの判断に委ねられるのです」
システムレベルの統合へのそのシフトは、物語がマクロ圧力からそれに対応する機械を構築している企業へと移行する自然な引き継ぎポイントだ。
Druid AIのCEOであるジョセフ・キム氏は、コンサルティングの新しい能力要件がテクノロジースタック自体を商業的スポットライトに引き込んでいると主張する。
キム氏は、プライベートエクイティの元オペレーティングパートナーであり、エンタープライズソフトウェアとセキュリティの25年のベテランであり、大規模システム内部での構築と、専門的専門知識を社内で配置できなかった企業の買収にキャリアを費やしてきた。
その背景こそが、Druid AIが解決しようとした問題を説明する今、彼の声が重要である理由だ。「企業は、インテリジェンスを実行に縫い合わせるコストに疲弊しています」とキム氏は語った。
「私たちがオーケストレーションを構築したのは、組織が意思決定チェーンなしで分析をセルフサービスしようとしていたからです」とキム氏は語った。「AIは分析を提供します。コンプライアンスは提供しません。企業が今購入しているのは、リズムやコンプライアンスを破壊することなく、シグナルから結果への道を証明できるオーケストレーションによってサポートされた、より少数の、より鋭い意思決定者です。それが請求可能なままである仕事です」
キム氏は、企業が人員を追加するのではなく、答えを生成するのではなく意思決定経路を認証するツールの周りに幾何学を構成することで反応していることを強調する。
「取締役会の懸念は、より多くの人を雇うことではありません」とキム氏は説明した。「監査可能なオーケストレーションを通じて判断を証明できる適切な人材を雇うことです。CEOが尋ねる質問は、どの人材の幾何学が、運営電流を破壊することなくAIエクスポージャーの下で持続可能な価値を抽出するかということです。その幾何学は今、ピラミッドではなく、ダイヤモンドであることが多いのです」
同時に、AIオーケストレーションの台頭は、コンサルタント自身が支払う意思のあるものも変化させる。
ダイヤモンド型の推進要因の1つは、かつて内部のコンサルティング時間を消費していた調整作業の静かなアウトソーシングだ。Operating.appのCEOであるラウリ・エウレン氏は、ツールがジュニアの人員数ではなく、シニアが手動で行うべきではなかった仕事を今吸収している理由を説明する最も明確な声の1つとなっている。
エウレン氏は、請求衛生と運営簿記で最も高価な人材を燃え尽きさせていた専門サービス企業向けの調整システムを構築することで、エンタープライズテクノロジーの世界に入った。
エウレン氏はこれを契約理論とインセンティブ設計に直接結びつける。「契約理論では、合理的な企業は最も認証できることを行います」とエウレン氏は私に語った。「それ以外はすべて、パートナーシップ、調達、またはアウトソーシングされます。企業は証明できる仕事を行います。彼らは商業的成果からシニアの判断を奪う仕事をアウトソーシングします」
この傾向は今、最大手のコンサルティング企業とそのクライアントの両方で同時に展開されている。ジュニアやバックオフィススタッフが見習いの一環として調整作業を吸収する代わりに、タスクはワークフローの確実性とコンプライアンスを専門とするオーケストレーションプラットフォームに価格設定されている。
「契約理論は常に合理的な企業に報いてきました」とエウレン氏は説明する。「今日、AIはピラミッド型をこれまで以上に魅力的でなくしています。なぜなら、仕事の価値はもはや底辺にはなく、クライアントとの関係にはるかに近いところに位置しているからです」
コンサルティングのダイヤモンド型は、最も高価な人間の判断が最も価値の低い人間の調整作業から解放されるときに現れる。
それは、企業自身が、時間や答えの量ではなく、実装のテストとクライアントの高まる期待に耐える意思決定によって価値を価格設定することを余儀なくされるときに現れる。
この新しい幾何学が自然界のダイヤモンドの強度で保持されるかどうかは、まだ分からない。
