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AI能否提供比管理顾问更好的建议?(图文)

第一家管理咨询公司由Arthur D. Little 于1886年成立,旨在为公司提供技术研究和“管理工程”。不久之后,1926年,麦肯锡公司成立。 从那时起,麦肯锡以及包括BCG和贝恩在内的其他几家管理咨询巨头已经发展成为一个价值1450

第一家管理咨询公司由Arthur D. Little 于1886年成立,旨在为公司提供技术研究和“管理工程”。不久之后,1926年,麦肯锡公司成立。 从那时起,麦肯锡以及包括BCG和贝恩在内的其他几家管理咨询巨头已经发展成为一个价值1450亿美元的行业,几乎可以为每个行业的客户提供服务。


作为一名开发了一个人工智能(AI)专家网络的麦肯锡校友,我有兴趣在我们快速发展的信息采购生态系统的背景下研究管理咨询市场。在信息便宜的时代,管理顾问的角色是什么?

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管理咨询源于系统化知识采购和分析的结合。

在第二次工业革命  是为管理咨询行业发展的第一经济驱动时为大规模生产商品的需求引起了大众工厂的时代。这种新的工作环境,加上日益全球化的市场,为高级管理人员创造了知识空白,他们需要学术界和业务以外的专家的建议,以帮助他们获得有关其新工作场所的分析洞察力和专家建议。

所以管理顾问就这样诞生了。麦肯锡,特别是1950 - 1967年首席执行官马文·鲍尔(Marvin Bower),培养了一支MBA毕业生团队,并建立了今天在管理咨询领域仍然普遍存在的“向上或向外”政策。这些团队提供全面的数据驱动报告,包括定制数据,分析和报告。在接下来的70年里,这个模型运作得非常好。这些公司的主要附加值是填补了顶级公司在经验和科学驱动的专业知识和分析能力方面的知识差距。

在廉价分析和可获取信息的时代,管理咨询业受到威胁。

但是,今天,对专业知识和分析的访问已经发生了变化。CEO们分享他们在福布斯,Quora和  The Huffington Post的建议和经验。博客推出了针对搜索引擎优化的文章,以回答任何可以想象的随机问题。存储知识的成本已降低到大多数消费者具有某种形式的云存储的程度。实时处理和智能搜索使得在大数据海洋中找到答案比以往任何时候都更容易。Tableau(一种大数据分析软件)等数据可视化工具以及SAP和Salesforce等普适分析系统为即使是技术最多的文盲员工提供实时,数据驱动的洞察力。嵌入式分析系统可以与几乎任何可以想象的工具集成,使跨部门分析变得简单易用。20世纪初期出现的管理咨询方面的知识差距已经结束。答案在互联网+时代便宜。

在人工智能时代,答案甚至更便宜。智能扬声器无需过多口头询问即可获取信息。在您完成询问之前,预测性搜索会建议您回答问题。匹配算法将用户与作业,音乐甚至新闻项目配对,完全没有任何用户参与。预测分析可以非常准确,准确地了解行为和趋势。

那么管理咨询会离开哪里呢?

管理顾问的角色不会消失,而是转向满足不断变化的客户需求。

知识可能很便宜,分析可能很容易,但在大型企业中实施和使用这些知识仍然是许多公司所面临的困境。如何实施战略计划,如何阅读市场趋势以及如何理解人工神经网络等新技术仍然远离互联网+时代。

管理顾问的角色依然存在,主要是因为高层管理人员仍然存在知识差距。此前,这一差距与全球化,数据和劳动力管理有关,如今这一差距包括快速出现的技术,数据漏洞和确定可靠的信息来源。特别是在假新闻时代,管理咨询公司的声誉至关重要:它们是没有政治议程的可靠信息来源。

AI在模式识别方面比人类更熟练(更快,更准确),基于大量数据进行预测,快速匹配需求与解决方案(想想:LinkedIn的AI驱动的工作匹配工具),并基于超过简单的关键词搜索

因此,人工智能时代的管理顾问不会出现信息或运行分析。相反,他们正在理解大多数公司已经访问过的信息和分析。他们将不同的信息连接起来,形成一个有凝聚力的叙述或指南。他们是值得信赖的第三方,可以根据公司可以访问但不知道如何采取行动的知识提供可靠的建议。例如,区块链,深度学习或增强现实等新兴技术正在以一种快速谷歌搜索可能无法显现的方式影响众多市场。

虽然企业环境发生了变化,但即使在人工智能时代,对外部专业知识的需求也没有。事实上,在许多方面,随着人工智能变得越来越普遍,对管理顾问的需求也在增长。与第二次工业革命非常相似的是,第四次工业革命带来的变化将使企业必须在自己的知识领域之外进行访问,以获得可靠来源的大规模见解。


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