几十年来,按小时计费一直是咨询行业经济模式的基石。客户为时间和专业知识付费,而价值则以公司能为项目投入多少工时来衡量。规模的扩大是通过增加人员来实现的,而盈利能力则随着资源利用率的提高而增长。人工智能正在动摇这种逻辑。
当人工智能开始能够生成高效、一致的研究、建模和战略洞察时,按时间计费的逻辑就会开始瓦解。普华永道前 GenAI 专家、TheAX.ai 创始人伊库姆·坎多拉认为,人工智能正在瓦解按小时计费的模式,使咨询公司能够围绕成果而非时间来产品化其专业知识。
几十年来,按小时计费一直是咨询行业经济模式的基石。客户为时间和专业知识付费,而价值则以公司能为项目投入多少工时来衡量。规模的扩大是通过增加人员来实现的,而盈利能力则随着资源利用率的提高而增长。
人工智能正在动摇这种逻辑。这并非因为它取代了咨询顾问或消除了判断的必要性,而是因为它大大缩短了研究、分析和洞察所需的时间。当过去需要数周才能完成的工作现在只需数小时就能完成时,时间作为价值指标的效力就大大降低了。
这种转变不再是理论上的。麦肯锡已公开承认,其内部的生成式人工智能工具正在为咨询顾问节省约30%的时间。这并非效率的微小提升,而是咨询工作交付方式、人员配备和定价方式的结构性变革。

令人不舒服的问题
这不可避免地会引发一些棘手的问题。如果人类仍然密切参与审核人工智能生成的输出结果,那么按小时计费的模式是否仍然适用?
在某种程度上,是的。人工智能减少的是时间的百分比,而不是时间的概念。过去需要十个小时才能完成的任务,现在可能只需要五个小时。但只要项目流程需要从头开始重新构建,定价仍然与工作时长挂钩,那么工作量仍然会随着项目规模的扩大而增加。从这个意义上讲,计费小时制度仍然存在——尽管是以压缩后的形式。
问题在于,压缩成本是有代价的。如果交付时间减半,除非公司能够切实地将收费标准提高一倍,否则项目的价值和利润率也会随之下降。咨询公司将被迫承接更多项目才能维持现状,而客户却越来越有能力利用 ChatGPT 等工具自行解决部分问题。因此,按小时计费模式的长期可行性如今令人严重质疑。
面对这种压力,许多咨询公司正转向产品化。通过将专业知识标准化为工具和平台,公司可以降低交付成本、缩短周期,并减少对大型项目团队的依赖。产品化本身并不能解决收入挑战,但它确实改变了需求疲软、价格承压的市场中的成本结构。
随着企业快速采用人工智能技术,质量问题也随之而来——从事实错误到输出结果呈现不佳。这些问题通常被归咎于人工智能本身。但实际上,问题往往出在技术的部署方式上。
人工智能出现之前,咨询行业也并非完美无缺。我在普华永道工作时,模板被反复使用,过时的数据有时也会被忽略。不同之处在于,这些错误都被隐藏在冗长的演示文稿中,并因耗费大量时间而显得合情合理。人工智能并非制造了质量问题,而是消除了曾经掩盖这些问题的时间缓冲。
系统智能
这就是系统的重要性所在。当咨询服务产品化并借助人工智能加速发展时,质量取决于清晰定义的框架、流程和保障措施,这些要素规范着洞察的生成和审核方式。
在参与 TheAX 项目的过程中,我发现,当咨询公司定义并复用成熟度模型、评估和评分逻辑等框架时,质量会显著提升。这种结构使人工智能能够在既定框架内运行,而不是孤立地创造内容,同时还能与过往业绩和可比组织进行基准比较。
数据收集方式从一对一访谈转变为由客户自行安排时间完成的结构化评估。人工智能可自动完成数据整理和初步分析,而顾问则保留最终判断。一旦这套系统投入使用,所需时间便不再随参与人数的增加而增加。审阅一百位受访者的见解与审阅一位受访者的见解所需的工作量几乎相同。
当交付工作量固定下来时,基于结果的定价模式就变得可行。咨询公司不再为汇总分析结果收费,而是为洞察所带来的益处——更优的决策、更优先的投资和更低的风险——收费。
总会有一些工作难以产品化,尤其是在实施和复杂变革方面。按小时计费模式不会在一夜之间消失,但它的主导地位会逐渐减弱。
这次的不同之处在于速度。SaaS 平台现在使咨询公司能够在数小时内而非数月内将其专业知识产品化——几乎一夜之间就能将框架、评估和洞察转化为可重复使用的系统。
这种转变来得正是时候。随着利润空间收窄、项目周期缩短以及客户自主性增强,快速系统化专业知识的能力已不再是锦上添花。咨询公司正是凭借这种能力来保障质量、重新掌控商业决策,并适应以时间为基础的定价模式不再奏效的市场。
机会不再是纸上谈兵。工具已经具备,压力真实存在,适应的窗口已经敞开。
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