顧問業的「盈利悖論」：AI 讓個人變強，為何公司反而賺不了錢？

[大衛選讀] 前一陣子看好 AI 轉型的顧問需求，買了點 Accenture 股票，沒想到半年多下來，營收成長未見起色，股價不斷下跌。

這讓我不禁想要研究一下，AI 人工智慧是否能為顧問業帶來數位轉型的商機，對於顧問行業本身，包含獲利模式、專業護城河等，又會有什麼影響？商業顧問的價值，會因此而改變嗎？

本文選讀彙整了多篇文章，內容整理如下，原文連結則放在留言中。

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顧問業正經歷一場深刻的市場變革

近期整體的顧問業正處於一個充滿矛盾與壓力的轉型陣痛期。

首先是，新合約增長乏力。以系統整合為核心業務的Accenture 面臨的狀況尤其嚴峻。最近的季度財報顯示，新的顧問諮詢預訂量已經連續第二個季度下降。

再來是薪資凍漲與績效標準趨嚴。業內觀察指出，MBB（麥肯錫、BCG、貝恩）等頂級公司可能面臨連續第三年凍結底薪的窘境。與此同時，許多公司正透過收緊績效評估來限制獎金發放並提高人員流動率，以應對成本壓力。

傳統顧問行業，到了必須改變商業模式的時刻

Catalant 顧問公司的執行長 Pat Petitti，同時也是《Reimagining Work》一書的共同作者認為：沒有退路了，必須要破斧沉舟地改變整套商業模式 (You have to change the business model. You have to make a dramatic change.)

傳統上，顧問公司的價值鏈，都是從大量耗時的基礎工作開始。例如資料搜集、市場研究、數據分析和初步的洞察整理，這些任務長期以來都是由初階的顧問來承擔。然而，生成式 AI 的出現，正迅速自動化並商品化這些基礎能力。

此外，AI 分析非結構化數據的能力（例如分析數千份開放式問卷的回覆），進一步侵蝕了傳統顧問在質化分析方面的優勢。整個研究流程，從問題定義到洞察產出，都可以透過 AI 進行端到端的效率優化。

過去需要一個團隊花費一週時間完成的分析任務，現在可能在十幾分鐘內就能完成。

AI 賦能後，顧問的個人能力變得更強，但是公司獲利卻大幅下降

這種轉變的背後，隱含著深刻的「盈利悖論, Profitability Paradox」。

一方面，AI 很大地提升了顧問個人的生產力 ，理論上應該會帶來更高的公司利潤。但是另一方面，正是因為這種新科技的興起，也一併把過去顧問公司作為核心產品的「分析與洞察」，變成了客戶可以自己搞定的事情。

客戶開始意識到，許多分析工作可以透過他們自己也能取得的 AI 工具來完成。因此他們對顧問服務的期望發生了轉變，議價能力也隨之變強。

所以各家顧問公司都發現到，儘管單個專案的執行效率提高了，但是整個公司的獲利能力卻可能面臨威脅。AI 所釋放出的巨大價值，最終可能大多流向了客戶，而非顧問公司。

除此之外，顧問行業長期以來所依賴的「金字塔式」的人力槓桿模式，也被 AI 工具給打破了。過往顧問公司的獲利，主要是靠銷售大量的初階人力工時。數量可觀的初階分析師和顧問構成金字塔的寬闊底部，支持著頂端少數的高階合夥人。但是 AI 的高效，直接取代了大量初階人力，這也造成原本的獲利模式不再有效。

這些變化迫使顧問業必須經歷一次痛苦的轉型。從一個依賴「人力槓桿」的商業模式，轉向一個依賴「資產槓桿」，也就是擁有自家獨門 AI 平台和數據的全新模式。

專業知識的民主化 (democratization of expertise)

在前一波浪潮裡，顧問業最能用來刺激客戶需求的議題，就是數位轉型。原本預計這波 AI 浪潮會是數位轉型 2.0，可以讓業績再創高峰的。沒想到竟然不是這回事。

以 Accenture 為例，新合約的增長速度放緩，近期股價也跌到一年內的新低。跟過往不一樣的是，這次由於科技技術的快速發展，造成了專業知識的民主化 (democratization of expertise)。

以往長期由少數精英顧問公司所壟斷的專業分析能力、高階洞察與策略制定工具，如今正透過人工智慧的普及，變得越來越容易為廣泛的企業客戶，包括中小型企業甚至個人所取得和使用。

這不僅僅是技術的進步，它從根本上改變了顧問行業的權力平衡與價值結構。

專業知識的民主化最直接的後果，就是「去中介化, Disintermediation」，也就是「剔除中間人」的威脅 。過去，顧問公司扮演著客戶與複雜技術之間的橋樑。現在，技術的創造者 (如OpenAI, Palantir) 正繞過這個中間環節，直接與終端客戶建立聯繫並提供服務。這對那些商業模式高度依賴作為技術「導入者」或「整合者」的顧問公司如 Accenture 等，帶來了根本性的挑戰。

頂級策略公司正在設法各顯神通

面對 AI 帶來的顛覆，各大顧問公司並未坐以待斃，而是開始採取行動。方向各有差異，反映了對行業未來發展的不同判斷。

麥肯錫 (McKinsey) 押注於建立一個獨家的知識護城河，並且轉型掌握落地實務。他們正將其數十年積累的機構知識和專案數據，整合到一個名為 Lilli 的專有生成式 AI 平台中，藉此提供獨特且難以被複製的洞察。

波士頓顧問公司 (BCG) 形塑自己成為一個開放生態系統的總策劃者。他們選擇跟所有主要的技術參與者建立深度戰略合作夥伴關係，包括AWS、Google Cloud、微軟、OpenAI，甚至 Palantir 等 。它將自己定位為客戶的「信任嚮導」，幫助客戶選擇和整合市場上最頂級的技術與工具。

貝恩策略顧問 (Bain & Company) 則堅定地主張，AI 的真正投資回報並非來自於工具，而是來自於「以 AI 為核心的業務重新設計」和「從零開始的流程再造」。

顧問真正的價值，在於信賴、責任與慰藉

曾經有個笑話，如果 CEO 不方便宣布裁員重整，那最好就找另一個時薪高昂、帶著精美 PowerPoint，並且幾個月後就會消失的外部顧問來說。

沒錯，在高風險、高賭注的商業環境中，高階顧問最關鍵的角色往往不是提供數據，而是提供信任、承擔責任和進行政治斡旋。

AI 無論如何，都沒有辦法承擔這個角色。

一個業界公開的秘密是，企業之所以會聘請頂級顧問的一個核心原因，是為了獲得一種「慰藉, absolution」。在高階主管做出充滿風險的重大決策時，提供外部的專業背書和心理上的支持。

AI 可以提出建議，但它無法為這些建議的後果承擔責任。責任的承擔，至今仍然是一項純粹的人類功能。

顧問工作的核心是影響力、說服力以及建立信任，並且有效地統合利益相關者的意見、克服組織內部的變革阻力，這些都是 AI 無法做到的 (好險)

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