來(lái)源：VOYAGE CAREER

GPT“金主爸爸”

McKinsey榮獲冠軍！

最近，咨詢?nèi)α鱾鞒鲆粭l令人忍俊不禁的“獎(jiǎng)勵(lì)”——麥肯錫因在一年之內(nèi)消耗超過(guò)1000億 Token（字符），被OpenAI頒發(fā)了一枚“特別貢獻(xiàn)獎(jiǎng)?wù)隆薄?/p>

雖然OpenAI并沒有真地舉辦過(guò)“全球API重度使用者頒獎(jiǎng)典禮”，麥肯錫卻在自己的LinkedIn官方賬號(hào)上公開承認(rèn)：

“是的，我們就是把ChatGPT用‘禿’了的那一位...”

許多熟悉“甲方-咨詢”合作模式的客戶朋友們看到這條消息也忍不住發(fā)出了靈魂拷問：“所以我們每個(gè)月花幾十萬(wàn)美元請(qǐng)你們來(lái)畫slides，你們轉(zhuǎn)手每個(gè)月花200刀給GPT充會(huì)員了？”

不過(guò)，玩笑歸玩笑，真正值得思考的是：這則新聞并不意味著“AI要取代咨詢顧問了”，恰恰相反，它反而證明了咨詢行業(yè)真正的核心競(jìng)爭(zhēng)力，從來(lái)就不是“誰(shuí)寫PPT更快”——而是“誰(shuí)說(shuō)的話更讓客戶愿意相信”。

同樣的一份報(bào)告，如果由公司員工撰寫，很容易被視為缺乏數(shù)據(jù)支撐的主觀判斷——而如果它出現(xiàn)在一份署名為McKinsey & Company的行業(yè)報(bào)告中時(shí)，它立刻具備研究結(jié)論，并且被視為可以進(jìn)入董事會(huì)討論層面的“戰(zhàn)略”...

咨詢行業(yè)真正的價(jià)值，不僅僅是“內(nèi)容生產(chǎn)”，而是“內(nèi)容背書”——雖說(shuō)GPT可以一秒生成十頁(yè)行業(yè)洞察，但它無(wú)法代表任何機(jī)構(gòu)、無(wú)法承擔(dān)任何立場(chǎng)、也無(wú)法在發(fā)生誤判時(shí)站出來(lái)說(shuō)“我們?cè)敢獬袚?dān)相應(yīng)后果”。

網(wǎng)友也因此調(diào)侃：

事實(shí)上，到2025年，包括麥肯錫、BCG、埃森哲、德勤等全球頭部咨詢公司，已經(jīng)在公司層面大規(guī)模部署AI系統(tǒng)。

那AI到底為這些咨詢公司提高了什么效率？

• 調(diào)研提速10倍以上：以往一個(gè)Analyst需要花整整兩天爬數(shù)據(jù)、翻行業(yè)報(bào)告，現(xiàn)在GPT接入Bloomberg、FactSet等數(shù)據(jù)庫(kù)后，可以在幾分鐘內(nèi)完成信息匯總。

• 案例Benchmark自動(dòng)生成：過(guò)去對(duì)比“不同國(guó)家/品牌/賽道的成功案例”需要Team反復(fù)翻舊資料，現(xiàn)在輸入關(guān)鍵詞即可批量拉取。

• 客戶提問應(yīng)對(duì)速度提升：現(xiàn)在不少咨詢公司內(nèi)部已經(jīng)上線“AI版知識(shí)庫(kù)”，Partner在客戶會(huì)議上可以直接通過(guò)語(yǔ)音檢索集團(tuán)級(jí)歷史項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)。

可以說(shuō)，現(xiàn)在AI在咨詢行業(yè)里已經(jīng)不再只是一個(gè)“寫稿工具”，而是改變公司運(yùn)行邏輯的“引擎”。

部署12,000AI Agent

人類顧問“慘遭優(yōu)化”

根據(jù)《華爾街日?qǐng)?bào)》最新披露，截至2025年中，麥肯錫已部署了超過(guò)12,000個(gè)AI Agent，全面進(jìn)入咨詢團(tuán)隊(duì)的日常工作中——這些“智能顧問”不是用來(lái)聊天的，而是實(shí)際負(fù)責(zé)撰寫客戶報(bào)告、整理訪談紀(jì)要、分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)、驗(yàn)證推理邏輯等核心任務(wù)。曾經(jīng)需要一個(gè)5人團(tuán)隊(duì)才能完成的項(xiàng)目，現(xiàn)在只要 2–3 名顧問，外加一群 AI 助手就能搞定。

麥肯錫全球管理合伙人 Bob Sternfels 表示，未來(lái)希望“每一位員工都能配備一個(gè) AI agent”。

與此同時(shí)，麥肯錫員工總數(shù)從 2023 年底的 45,000 人急劇下降到約 40,000 人，主要通過(guò)自然流失、嚴(yán)格績(jī)效淘汰和戰(zhàn)略降編實(shí)現(xiàn)約 10% 的人員精簡(jiǎn)。這次縮減代表“自我革新的AI重構(gòu)”。換句話說(shuō)，麥肯錫裁掉的是過(guò)去那種“低效團(tuán)隊(duì)作戰(zhàn)”的工作模式。

更值得注意的是，麥肯錫裁減的主要是基礎(chǔ)咨詢崗和初級(jí)分析職能，與此同時(shí)，關(guān)于AI 項(xiàng)目的收入占比已接近 40%，并且還在持續(xù)上升。這標(biāo)志著麥肯錫正在從傳統(tǒng)智囊團(tuán)角色，向“執(zhí)行者+AI協(xié)同”轉(zhuǎn)型。

PPT顧問 vs. AI復(fù)合人才

看到這里的同學(xué)可千萬(wàn)別害怕~麥肯錫管理合伙人 Bob Sternfels明確表示“我們會(huì)繼續(xù)招聘，也會(huì)繼續(xù)構(gòu)建AI agent。” 這不是一場(chǎng)淘汰賽，而是一場(chǎng)企業(yè)級(jí)融合與進(jìn)化。

更重要的是，這場(chǎng)進(jìn)化并非麥肯錫獨(dú)有——據(jù)其發(fā)布的《2025全球AI報(bào)告》顯示，過(guò)去一年中有超過(guò)75% 的企業(yè)在推進(jìn)AI部署的同時(shí)，對(duì)部分員工進(jìn)行了技能再培訓(xùn)，幫助他們更好地與AI協(xié)同工作，掌握新的工具與方法。

另外，數(shù)據(jù)顯示，大型企業(yè)在AI落地上的系統(tǒng)性遠(yuǎn)超小型企業(yè)：超過(guò)一半的大公司已建立專門的AI推進(jìn)團(tuán)隊(duì)，近一半會(huì)在組織內(nèi)部定期溝通AI帶來(lái)的業(yè)務(wù)價(jià)值，約三分之一則為員工提供與崗位匹配的AI能力培訓(xùn)——像MBB這樣的頭部咨詢公司里AI早就成了組織標(biāo)配，誰(shuí)會(huì)用、誰(shuí)會(huì)協(xié)同、誰(shuí)提效快，誰(shuí)就在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中跑得更遠(yuǎn)。

所以說(shuō)，新技術(shù)的出現(xiàn)，并不是為了淘汰人類，而是為了放大那些能夠快速學(xué)習(xí)并適應(yīng)時(shí)代變化的人的價(jià)值。企業(yè)真正需要的，不是那些容易被替代的人，而是能夠不斷“進(jìn)化”的你。

那么問題來(lái)了——在AI全面融入業(yè)務(wù)的今天，麥肯錫到底在尋找什么樣的人才？

如 Catalant（一家全球知名咨詢?nèi)瞬牌脚_(tái)）的首席執(zhí)行官 Pat Petitti 所言：

基礎(chǔ)層次的‘平庸知識(shí)’已經(jīng)不值錢了。你必須重構(gòu)整個(gè)商業(yè)模型。

過(guò)去靠“刷題”和模板邏輯就能勝任的部分初級(jí)工作，以及那些重復(fù)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)淺、無(wú)需判斷力的任務(wù)正在被AI加速淘汰。真正有價(jià)值的，不是“更繁復(fù)框架”，而是那些能落地、有協(xié)同力、能整合AI工具完成復(fù)雜的任務(wù)的人才。

與此同時(shí)，Oliver Wyman CEO Nick Studer 更是直言不諱地宣布了咨詢業(yè)的“身份轉(zhuǎn)型”：

管理顧問的傲慢時(shí)代已經(jīng)過(guò)去了。企業(yè)現(xiàn)在不想要穿西裝講PPT的顧問，而是要能下場(chǎng)、能共創(chuàng)、能帶隊(duì)落地的“戰(zhàn)友”。

客戶不再只想聽建議，而是希望咨詢顧問變成“聯(lián)合執(zhí)行者”帶著團(tuán)隊(duì)與經(jīng)驗(yàn)，一起第一時(shí)間解決問題。所以同學(xué)們?nèi)绻脒M(jìn)入像麥肯錫這樣的頂級(jí)咨詢公司，現(xiàn)在的確面臨了全新的挑戰(zhàn)，但也迎來(lái)了更公平、更高維度的機(jī)會(huì)~

那這個(gè)被稱為“顧問標(biāo)配”的智能Agent，究竟能做什么？讓我們一起看看這個(gè)覆蓋整個(gè)麥肯錫公司的AI助手Lilli如何重塑顧問的日常工作。

麥肯錫AI助手Lilli

全面應(yīng)用！

在2023年8月16日，麥肯錫官網(wǎng)發(fā)布消息向大家介紹了一下Lilli——這是一款由麥肯錫首席技術(shù)官Jacky Wright領(lǐng)導(dǎo)的“ClienTech”團(tuán)隊(duì)為麥肯錫員工設(shè)計(jì)的新型聊天應(yīng)用程序。

時(shí)至2025年，歷經(jīng)兩年快速升級(jí)迭代，Lilli 已全面融入麥肯錫的工作流程，成為每位麥肯錫人的標(biāo)配工具。

目前，這款A(yù)I助手已覆蓋70%以上的日活員工，平均每人每周使用超過(guò)17次，幫助顧問節(jié)省超過(guò)30%的信息搜集與材料整理時(shí)間，也被內(nèi)部稱為“新一代初級(jí)分析師的分身”。

Lilli 的背后，是由約200名技術(shù)專家 組成的神秘團(tuán)隊(duì)ClienTech，作為麥肯錫科技生態(tài)系統(tǒng)的三大支柱之一，他們致力于將先進(jìn)技術(shù)嵌入咨詢交付全流程。

Lilli 能訪問麥肯錫逾 100年沉淀的知識(shí)庫(kù) 和 10萬(wàn)+ 項(xiàng)目材料，提供文案撰寫、資料提煉、PPT生成、語(yǔ)氣調(diào)整、專家推薦 等多項(xiàng)功能。

比如，用戶可以輸入一個(gè)問題，Lilli可以在整個(gè)知識(shí)庫(kù)里進(jìn)行檢索，確定5到7個(gè)最相關(guān)的內(nèi)容，總結(jié)關(guān)鍵點(diǎn)，包括鏈接，甚至確定適當(dāng)領(lǐng)域的專家。

這里說(shuō)的檢索包括兩種模式：一種是搜索麥肯錫的內(nèi)部知識(shí)庫(kù)，指從麥肯錫的10萬(wàn)多份文檔、記錄和PPT中獲取回答；另一種是搜索外部資源，指從更廣泛的大型語(yǔ)言模型(LLM)后端獲取數(shù)據(jù)。

這么一看，或許沒什么特別，不過(guò)細(xì)究一下可以發(fā)現(xiàn)，麥肯錫開發(fā)Lilli時(shí)確實(shí)花了不少心思~

總的來(lái)說(shuō)，Lilli的界面與其他文本生成式AI工具相似，同樣在主窗口底部有一個(gè)文本輸入框供用戶輸入問題、搜索和提示。

與此同時(shí)，Lilli還包含一個(gè)可展開的左側(cè)邊欄，其中保存了提示，用戶可以復(fù)制、粘貼并根據(jù)自己的喜好進(jìn)行修改。

另一個(gè)區(qū)別在于信息來(lái)源。

許多其他文本生成式AI工具在回答時(shí)不一定會(huì)明確引用或鏈接到來(lái)源，但Lilli在每個(gè)回答下方都會(huì)提供一個(gè)完整的“信息來(lái)源”部分，包括鏈接甚至頁(yè)碼，使得所有的回答都更加嚴(yán)謹(jǐn)，更符合咨詢公司的嚴(yán)格要求~

總的來(lái)說(shuō)，Lilli的推出和正式面世標(biāo)志著麥肯錫數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一個(gè)重要里程碑。由于意義重大，麥肯錫在命名時(shí)也是動(dòng)了不少腦筋~

Lilli取自Lillian Dombrowski，她是麥肯錫1945年聘用的第一位職業(yè)女性，后來(lái)成為該公司的財(cái)務(wù)總監(jiān)和公司秘書。

認(rèn)識(shí)Lillian的人都說(shuō)她愿意做任何事，是當(dāng)之無(wú)愧的“能力者”。她的研究促成了麥肯錫的運(yùn)輸和保險(xiǎn)部門的創(chuàng)建；她幫助制定了利潤(rùn)分享和養(yǎng)老金計(jì)劃，甚至還建立了麥肯錫的檔案。

而Lilli和Lillian Dombrowski最像的地方就在于，TA們都有著超強(qiáng)的能力并且能夠執(zhí)行到位！