通過生成式人工智能實現(xiàn)咨詢行業(yè)變革

文章來源丨Harvard Business Review（Analytic Services）, 慎思行采編翻譯

個人微信丨hello_SSX

從董事會會議室到早餐桌，生成人工智能 (gen AI) 的話題隨處可見。咨詢公司正熱切地使用gen AI來改進自己的流程和產(chǎn)出，然后利用他們在自身發(fā)展歷程中獲得的見解，指導客戶解決該技術引發(fā)的復雜信任、道德和績效問題。

生成式人工智能是一套機器學習系統(tǒng)，通常根據(jù)用戶日常語言輸入提示，以生成文本、圖像、代碼和其他類型的內(nèi)容。IBM Corp認為，從構(gòu)建更完善的商業(yè)案例到加速代碼生成，生成式人工智能將深刻影響咨詢顧問的絕大部分工作。

IBM Consulting的業(yè)務轉(zhuǎn)型服務部門全球管理合伙人Jesus Mantas 表示：“我們見證了生成式人工智能創(chuàng)造的巨大價值。它不僅加速了工作進程，還催生了全新的工作方式。這一點無論是我們的客戶，還是我們，都深有體會。"

一些專業(yè)服務和咨詢公司早已在人工智能領域明確了領先地位，并取得了顯著成果。以總部位于荷蘭阿姆斯特爾芬的畢馬威國際有限公司為例，60%使用過公司人工智能個人助理的員工表示，人工智能的高效率工作使他們有更多時間從事更有價值的工作。此外，58%的畢馬威員工表示，人工智能讓他們有更多時間投入創(chuàng)造性的任務。

畢馬威美國公司人工智能和數(shù)字創(chuàng)新副主席史蒂夫·切斯表示，“根據(jù)我們的內(nèi)部調(diào)查顯示，生成式人工智能在員工體驗方面帶來了不少積極影響。這一技術得到了員工的高度贊賞。”

一些咨詢公司已經(jīng)見證了生成式人工智能帶來的顯著收益。以紐約精品技術咨詢公司Omni Business Intelligence Solutions為例，該公司利用ChatGPT生成個性化的商業(yè)提案，制作行業(yè)特定的營銷材料，并為簽約數(shù)據(jù)分析師開發(fā)ChatGPT培訓指南。這些舉措為公司創(chuàng)始人節(jié)省了大量時間，使其在12月至3月期間達成了12.8萬美元的新交易，同比增長80%。

在展示成功案例的同時，咨詢公司也在努力應對與向客戶提供建議同樣復雜而微妙的人工智能問題。在推動員工使用這項技能的同時，公司也期望他們能夠以身作則，確保人工智能的使用是高效、安全且符合道德規(guī)范的。

咨詢公司致力于廣泛推廣這項技術，并幫助員工發(fā)展技能，使他們能夠探索gen AI的新應用場景，同時挑戰(zhàn)現(xiàn)有的思維模式。咨詢公司希望利用人工智能技術全面改造業(yè)務流程，搶占市場先機。同時，他們也謹慎行事，避免因過度追求速度而獲得未經(jīng)證實的收益或承擔過高的風險，例如無意中泄露客戶數(shù)據(jù)。

鑒于生成式人工智能對企業(yè)和公眾的巨大吸引力，人們很容易忘記廣受歡迎的ChatGPT聊天機器人直到2022年11月才橫空出世。德勤人工智能研究院全球負責人、英國德勤有限公司咨詢公司技術信托道德領導者比娜·安馬納特）表示：“生成式人工智能領域的一切都如此新穎、如此多變，而現(xiàn)在正是咨詢公司和專業(yè)服務大放異彩、引領行業(yè)前進的時候。”戰(zhàn)略需求比以往任何時候都更加重要，因為你不僅要考慮價值創(chuàng)造，還需關注生成式人工智能可能帶來的副作用，包括安全和道德問題。早期的數(shù)字技術無論是對氣候還是對勞動力的影響，其變化速度和影響范圍都不及生成式人工智能。因此，我們不能以對待其他技術，甚至是早期人工智能的方式來應對Gen AI。

本文探討了在新興的人工智能領域，專業(yè)服務和咨詢公司如何在制定框架方面發(fā)揮重大作用。我們重點分析了如何通過制定有效框架，提高人工智能應用程序的性能、安全性、信任度以及道德準則，以應對該領域快速發(fā)展的挑戰(zhàn)。本文探討了大型及精品技術咨詢公司如何將人工智能引用到自身業(yè)務探索，并將累計經(jīng)驗推廣至客戶服務中。這一探索將極大程度影響各行各業(yè)對AI技術的普及度，進而塑造未來技術應用的格局。

01

將人工智能融入 “萬事萬物”

畢馬威在其人工智能轉(zhuǎn)型計劃宣言中明確表達了對生成式人工智能的期望與愿景：“我們的使命是將人工智能融入我們所做的一切。該計劃通過五大支柱跟蹤進展和投資回報率——我們營銷和銷售服務的方式；我們銷售的服務；我們提供服務的方式；我們?nèi)绾紊虡I(yè)模式的顛覆；我們?nèi)绾谓?jīng)營。”

這一承諾已經(jīng)開始兌現(xiàn)。自去年以來，畢馬威已向16,000多名顧問和四個部門的45,000多名員工推出了gen AI功能。平均每天有近10%員工使用gen AI完成業(yè)務溝通、決策支持、編碼協(xié)助和內(nèi)容創(chuàng)建等任務。

KPMG正在使用gen AI提高后臺和中臺服務（如IT服務、財務和風險）的運營效率。財務部門目前已經(jīng)開始使用gen AI來簡化財務結(jié)算、運營和業(yè)務審查的的創(chuàng)建。人力資源部門正在將一個名為“Kai”的新型人工智能工具整合到招聘流程中，利用數(shù)字討論幫助候選人找到合適的工作，并更好地了解畢馬威的文化、福利及價值觀。此外，Kai還能實現(xiàn)面試自動化流程，顯著提升招聘團隊的工作效率。

在這一階段，提高效率是我們的首要目標。畢馬威已經(jīng)通過gen AI的使用取得了顯著成效。例如，gen AI可以將編碼輔助時間縮短30分鐘。此外，得益于這項技術，一份競爭公司的研究報告可以在90分鐘內(nèi)完成。這些微小的時間增量對于快速成長型企業(yè)來說無疑是一個巨大的累積優(yōu)勢。

人工智能作為一種通用的生產(chǎn)力工具，在快速變化的咨詢行業(yè)中展現(xiàn)了極高的適配性。傳統(tǒng)的咨詢模式——簡單執(zhí)行客戶需求清單——已逐漸被“共同創(chuàng)造”所取代。如今，咨詢公司更多地以團隊合作的方式與利益相關者緊密協(xié)作，共同解決問題并創(chuàng)造價值。在這一背景下，Gen AI“助手”應運而生，雖然其運作方式類似于聊天機器人，但功能更為強大。和傳統(tǒng)的預設語言機器人不同，gen AI助手能夠生成更具吸引力、個性化和符合語境的對話。他們更能把握用戶意圖中的細微差別和上下文語境，從而以驚人的速度接管繁瑣的任務并高效總結(jié)信息。這種能力不僅提升了工作效率，還使咨詢團隊能將更多精力集中在高價值的戰(zhàn)略分析和創(chuàng)新解決方案上，進一步推動了咨詢行業(yè)向更高效、更協(xié)作的方向發(fā)展。

IBM咨詢公司開發(fā)了一個綜合性人工智能服務平臺，其中包括由數(shù)百個經(jīng)過特定任務訓練的AI助手組成的數(shù)據(jù)庫。這些助手能夠高效處理各種專業(yè)任務，例如創(chuàng)建移動應用程序的需求分析。舉例來說，一位正在為醫(yī)療保健提供商提供咨詢服務的IBM顧問在面對Gen Z客戶時，可以根據(jù)客戶需求（如在線預約醫(yī)生），利用Gen AI創(chuàng)建一個用戶畫像。AI助手能夠因此提供影響應用程序設計的關鍵場景，從而為顧問提供深度洞察和實用建議。

在過去，類似的任務可能需要咨詢師花費半天的時間，并通過多次與客戶的互動才能完成。但 Gen AI助手在不到60秒的時間內(nèi)就能繪制出基線角色圖。

盡管咨詢行業(yè)的專業(yè)人士對人工智能技術充滿熱情，但咨詢公司也意識到，這項技術目前尚無法完全適用于所有任務。以西雅圖的一家小型咨詢公司Intentional Futures LLC為例，人工智能工具可以讓顧問們在短短幾天內(nèi)完成數(shù)周的研究工作。然而，在某些情況下，顧問們也指出了 gen AI生成材料中的許多不足之處，即所謂的 “幻覺”。為了確保材料的準確性、時效性性和特定行業(yè)背景，咨詢公司對材料的審查和修改會比準備材料本身耗費更多時間。

咨詢公司正試圖找出應用現(xiàn)有技術的最佳方法。以BCG為例。OpenAI的GPT-4.5是一種大型語言模型（LLM），能夠理解和生成語言，常被用于創(chuàng)意構(gòu)思。使用GPT-4.5的BCG顧問在部分任務中的表現(xiàn)比未使用該技術的對照組高出40%，展現(xiàn)了人工智能在提升效率方面的潛力。然而，當BCG專業(yè)人員將GPT-4.5應用于解決復雜業(yè)務問題時，例如“根據(jù)績效數(shù)據(jù)和與高管的訪談找出公司面臨挑戰(zhàn)的根本原因”時，結(jié)果卻截然不同。在這項任務中，使用GPT-4.5的顧問表現(xiàn)比對照組差了23%。究其原因，可能是生成式人工智能雖然能產(chǎn)生開放式的新奇想法，但在判斷商業(yè)問題中的“正確答案”方面仍存在局限性。

這項研究提醒我們，生成式人工智能還處于萌芽階段，還有許多未知領域需要探索。在要求Gen AI完成超出其當前能力范圍的任務時，可能會暴露出局限性。

愛荷華州愛荷華市咨詢公司BABL AI Inc.的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官希亞·布朗表示，企業(yè)擔心在人工智能領域落后于競爭對手。BABL AI Inc.作為一家專注人工智能系統(tǒng)進行審計的咨詢公司，正幫助企業(yè)應對這一挑戰(zhàn)。然而，在擁抱人工智能的同時，企業(yè)也需要直面一些棘手的問題。例如人工智能可能帶來的風險，以及將資源投入到人工智能活動是否能帶來可觀的投資回報率。

02

為人才做好準備

當咨詢公司試圖從人工智能技術中獲取價值時，許多人認為首先任務是培養(yǎng)一支具備人工智能技術能力的員工隊伍。然而，讓員工為一項可能徹底重塑工作方式的技術做好準備，是一個復雜且多層面的過程。這不僅涉及技術技能的培訓，還需要解決員工對技術可能取代他們工作的擔憂。

“Gen AI成功與否的首要指標取決于你擁有的人才，如果無法獲得人工智能工具，就無法培養(yǎng)人才。”Brown強調(diào)道。因此，你不能過度限制人才的發(fā)展，以至于他們無法培養(yǎng)使用這些工具的直覺。然而，如果你僅僅因為所有人都在使用AI就盲目跟風，將技術交給員工卻不提供適當?shù)呐嘤柡椭笇В敲醋罱K你將會培養(yǎng)出一群不知道如何使用這些工具的“恐龍”。

恐龍的評論很貼切，因為在使用人工智能技術方面，代溝已經(jīng)很明顯。KPMG于2024年對美國 1000多名成年人進行的一項調(diào)查顯示，不同年齡段對人工智能的認知存在顯著差異。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，74%的Z世代和千禧一代受訪者表示對人工智能“非常了解”或“相當了解”；而在X時代中，這一比例僅為42%；在潮一代中，這一比例更是低至13%。這一數(shù)據(jù)凸顯了年輕一代對人工智能技術的更高接受度和熟悉度，同時也反映了跨代際協(xié)作的重要性。

為了提升員工隊伍的能力，畢馬威開發(fā)了人工智能“基于角色的學習旅程”。這一項目充分考慮了不同年齡段員工在知識吸收和保留方面的差異。此外，畢馬威還任命了被稱為“數(shù)字領航員”的學習倡導者，他們在公司各部門中為員工的學習旅程提供指導和支持，確保每個人都在人工智能技術的應用中獲得所需的幫助。到2023年底，畢馬威的美國員工將完成74,000多門人工智能課程。

“我們建議的方法是，首先廣泛提升員工的人工智能能力”，畢馬威的Chase表示。“我們應該讓知識工作者掌握技術，激發(fā)創(chuàng)新潛力，并將更多資源投入到培訓員工上，而不是僅僅專注于訓練模型。因此，關鍵在于平衡。你不能扼殺人們的直覺，讓他們不知道如何使用這些工具。”這種方法不僅幫助畢馬威在其內(nèi)部運營中識別出最具價值的人工智能應用場景，還為其顧問提供了與客戶深入討論所需的專業(yè)知識。

Chase解釋道：“我們希望讓我們所有的45000 名顧問都具備參與這些對話的能力，因為當前關于人工智能的關注達到了史無前例的高度。”

與大多數(shù)機構(gòu)一樣，普華永道位于倫敦的咨詢分公司也面臨著員工對人工智能可能取代他們工作的擔憂。

普華永道美國公司負責云計算和數(shù)字分析洞察力的合伙人布雷特·格林斯坦表示，咨詢公司不厭其煩地解釋這項技術將如何增強專業(yè)人員的能力，并幫助公司抓住新的業(yè)務增長機遇。"我們正處于一個無法通過傳統(tǒng)方式滿足業(yè)務增長需求的時期，擁有人工智能增強能力的咨詢公司將能夠承接更多的工作，并在競爭中占據(jù)優(yōu)勢。”

普華永道在對員工進行人工智能教育時，重點強調(diào)了該技術如何消除繁瑣的重復性工作，從而使顧問能夠?qū)Ｗ⒂谒麄冋嬲膬r值——即人類思維的獨特洞察力和創(chuàng)造力。

與此同時，普華永道還致力于揭開人工智能技術的神秘面紗。作為普華永道在人工智能領域三年 10億美元投資的一部分，公司已有的75,000名員工參與了涵蓋人工智能倫理、人工智能道德化使用以及如何優(yōu)化人工智能工具效果等主題的培訓課程。

“在人工智能領域，情緒問題無處不在”，格林斯坦說道，“我曾在一個客戶那里，看到有人用'神經(jīng)網(wǎng)絡'和'矢量化'等術語推銷人工智能技術，這反而加大了大家的憂慮。雖然人工智能已經(jīng)與大家息息相關，但這些專業(yè)術語對不少人來說仍是全新的。”格林斯坦強調(diào)，普華永道采取的密集教育方法已見成效。通過系統(tǒng)的培訓，員工不僅掌握了人工智能技能，還能清晰地看到這項技術在哪些方面有效，以及如何擴展其應用范圍。 他補充道：“他們實際上能夠設想出更具變革性的用例。更快地撰寫電子郵件并不能真正改變工作方式，但通過人工智能優(yōu)化和重塑業(yè)務流程，卻能帶來根本性的變革。”

03

直面?zhèn)惱韱栴}

畢馬威《2023年首席執(zhí)行官展望》對1300個公司首席執(zhí)行官進行了調(diào)查。調(diào)查結(jié)果顯示，道德挑戰(zhàn)是成功實施生成式人工智能的首要障礙，其次是成本和人才。

潛在的倫理問題大都多而復雜。Gen AI模型通過海量數(shù)據(jù)進行訓練，雖然展現(xiàn)了強大能力，但也帶來了潛在的版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)風險。底層數(shù)據(jù)中可能包含敏感信息，這些信息可能在未經(jīng)授權(quán)的情況下被暴露，從而引發(fā)隱私和安全問題。另一個值得關注的挑戰(zhàn)是，Gen AI可能會在招聘和其他情況下放大現(xiàn)有的偏見。

德勤在2023年對1700名商業(yè)和技術專業(yè)人士進行的一項調(diào)查顯示，企業(yè)在應對Gen AI引發(fā)的倫理問題時面臨顯著挑戰(zhàn)。雖然大多數(shù)公司已經(jīng)開始使用或測試這項技術，但超過半數(shù)的調(diào)查對象（56%）表示，他們的組織沒有指導使用人工智能的道德原則，或者他們不確定是否存在這些原則。（fig.3)

在這種復雜且充滿挑戰(zhàn)的局面下，咨詢公司已經(jīng)準備好成為一股指導力量，幫助企業(yè)制定強有力的人工智能倫理框架。德勤的Ammanath表示：“咨詢公司在跨行業(yè)領域有很多優(yōu)勢。”

我們可以看到，在監(jiān)管嚴格的行業(yè)中，最佳實踐正在逐步形成。這是一個獨特的時代，我們不僅有機會在價值創(chuàng)造方面塑造科技，更能在人權(quán)、不平等問題以及廣泛的技術應用層面達成影響力。

新一代人工智能治理框架可以借鑒谷歌和IBM等公司制定的人工智能原則，以及標準組織制定的風險管理框架。在此基礎上，Protiviti Inc.（一家總部位于加利福尼亞州門洛帕克的全球咨詢公司）的人工智能服務全球負責人克里斯汀·利文斯頓指出，Gen AI治理框架必須具備適應性，靈活性和可擴展性。

她提到：“并非所有應用場景都是一樣的。如果一家銀行使用基因人工智能（Gen AI）來做出信貸和貸款決策，那么其模型需要更高水平的可解釋性和透明度，因為銀行清楚這將面臨嚴格的監(jiān)管要求。而如果一個組織使用Gen AI應用程序來回答內(nèi)部問題，例如如何申請一臺新筆記本電腦，那么它就不需要相同水平的可解釋性。”

Protiviti發(fā)現(xiàn)，基因人工智能（Gen AI）政策在針對Gen AI應用程序的四個特性時最為有效：

• 應用程序提供的價值或功能

• 其訓練方式

• 訓練所使用的數(shù)據(jù)

• 運行所依賴的架構(gòu)

盡管企業(yè)可以將現(xiàn)有的人工智能倫理框架作為起點，但利文斯頓強調(diào)，每家公司都必須在自己的框架上打上獨特的印記。“在倫理人工智能領域，企業(yè)需要圍繞人工智能定義自己的倫理準則。雖然有不少人工智能框架重點關注透明度、公平性等方面，但企業(yè)需要明確自身的組織邊界，才能有效應用這些框架。沒有人能替你定義公司的核心價值觀或品牌理念。”

與此同時，她補充道，隨著人工智能領域的不斷發(fā)展，相關法規(guī)也可能會隨之演變和調(diào)整。與客戶一樣，咨詢公司也在努力確定解決數(shù)據(jù)隱私等問題的最佳方法。目前，他們主要專注于內(nèi)部應用程序的開發(fā)，這些應用程序不涉及敏感數(shù)據(jù)的暴露，并將應用安全地限制在組織內(nèi)部。

BABL AI的Brown表示：“我們目前還不想把客戶數(shù)據(jù)納入這一領域，因此我們不會上傳客戶文檔并開始查詢，盡管這是人工智能最容易實現(xiàn)的應用之一。你不會希望客戶數(shù)據(jù)通過人工智能供應商的數(shù)據(jù)庫泄露出去。當你允許人工智能做出更多自主決定，并在沒有人為監(jiān)督的情況下推行動時，風險會更大，更可怕的是這些風險尚未被充分理解。”

咨詢公司正專注于確定如何應對人工智能伴隨的諸多問題。這些問題包括如何保護模型免受攻擊、如何為擅長自然語言處理任務的Gen AI大語言模型（LLM）提供安全的環(huán)境，以及如何防范模型“幻覺”問題——即Gen AI在自信的外表下提供事實上錯誤的信息。布朗解釋說，“這些模型被訓練得非常自信，所以當模型沒有可用信息時，它會構(gòu)建出一些聽起來合理的東西。幻覺是真實的，但我不喜歡這個詞，因為它把技術擬人化了。”

他提到的“擬人化”一詞凸顯了咨詢公司正在應對的另一個與人工智能有關的根本問題：由于人工智能能夠流暢地生成和理解語言，員工可能會誤以為這項技術具備與人類相同的技能。然而，這些模型缺乏人類的價值觀、常識和真正的理解能力。咨詢公司發(fā)現(xiàn)，他們必須不斷提醒員工對人工智能系統(tǒng)的輸出保持懷疑態(tài)度，并需要結(jié)合個人判斷和專業(yè)經(jīng)驗進行驗證。

此外，Gen AI的復雜倫理問題也需要經(jīng)常被提及，尤其是在使用技術的過程中。例如，一位善意的程序員可能希望為每位用戶創(chuàng)建個性化體驗，于是要求Gen AI助手編寫一段代碼，根據(jù)用戶的姓名判斷其性別。然而，這種做法可能會引發(fā)倫理問題，例如強化性別刻板印象或侵犯用戶隱私。

曼塔斯說：“有些人可能會認為這是個好主意，但這可能會產(chǎn)生偏見問題，并可能導致更重大的商業(yè)風險。咨詢公司使用的人工智能助手內(nèi)置了防護機制，能夠自動識別此類請求中潛在的偏見風險，并提供替代方案，例如要求用戶提供他們偏好的代詞。基于這些防護機制，助手可以阻止某些違背公司既定倫理原則的任務，并告訴咨詢顧問為什么他們不應該這樣做。這是將人工智能倫理原則規(guī)模化應用并系統(tǒng)化實施的最有效方法。”

04

從Gen AI中獲取價值的關鍵

隨著咨詢公司開始向員工推廣人工智能（Gen AI）技術，他們逐漸識別出了一些高效使用該技術的關鍵點。

1. 謹慎選擇人工智能插入點

為了創(chuàng)造價值并優(yōu)化流程，一個關鍵的考慮因素是在流程的哪個環(huán)節(jié)插入人工智能的使用。普華永道（PwC）的格林斯坦曾與一位客戶合作，該客戶因從顧客處接收到海量信息而應接不暇，導致客戶的員工無法應對這種信息洪流。普華永道幫助設計了一個人工智能解決方案，能夠在人類查看之前自主分析所有內(nèi)容。格林斯坦說：“人工智能會在人類之前讀取所有信息。如果信息不完整，人工智能將會退回，并請求補充缺失內(nèi)容。如果信息完整，人工智能就會對通信進行匯總并歸類，以便將相關信息精準傳遞給合適的人員，同時附上建議的后續(xù)步驟。”

2. 提供良好的用戶體驗

鑒于人工智能的價值往往依賴于技術在組織中的廣泛傳播，用戶體驗至關重要。“對于很多人工智能項目而言，80%的預算都投入到了AI技術上，很少用于變革管理，幾乎沒有用于用戶體驗，”Mantas說道，“企業(yè)應讓用戶體驗設計師開發(fā)界面，使員工能夠輕松提問并與底層軟件進行交互，但這一重要任務常常被忽視。比如，我問客戶他們有多少設計師，他們卻反問道什么是設計師。”

3. 讓人工智能成為每個人的責任

“并不是說每個人都必須成為Gen AI的專家。”Ammanath說道，“但他們需要了解基礎知識，并知道該問什么問題，即使他們不在數(shù)據(jù)科學或人工智能團隊中。” 例如，市場營銷部門的一名初級員工在使用供應商提供的AI工具時，應被賦予權(quán)力并接受培訓，以提出正確的問題。“我們永遠無法完全消除所有意外后果，但如果我們以深思熟慮的方式處理這一問題，就能最大限度地降低風險。”

05

結(jié)論

雖然人工智能是一項新技術，但咨詢公司毫不懷疑這項技術將從根本上改變咨詢行業(yè)及其客戶的運作方式。

總部位于達拉斯的專業(yè)服務公司創(chuàng)始人網(wǎng)絡Collective 54表示，“對于精品咨詢公司來說，人工智能不僅僅是一種工具；它是一場變革。這項技術使它們能夠為不斷擴大的客戶群體提供比以往更多的服務。我們必須適應人工智能，否則將面臨被淘汰的風險。”

盡管人工智能帶來了巨大的潛在回報，但AI的使用也伴隨著分析、理解并應對的風險。“我們正在進入一個時代，這些大規(guī)模的技術變革將產(chǎn)生深遠的副作用。”Ammanath說道，“我們正處于一個關鍵的時刻，從政策到法規(guī)，從勞動力到技能提升，再到新的商業(yè)機會。”

人工智能已經(jīng)開始顛覆咨詢行業(yè)本身。“對我們來說，AI不僅僅是開發(fā)行業(yè)中每個人都具備的基本能力，更像是一場轉(zhuǎn)型之旅，既是目標，也是增長領域。”Ammanath說道，“我們希望建立新的生態(tài)系統(tǒng)和聯(lián)盟合作伙伴關系，無論是與技術供應商、學術界還是其他行業(yè)領導者合作，共同探索Gen AI的潛力。”

業(yè)內(nèi)人士認為，人工智能能夠改變咨詢和專業(yè)服務行業(yè)的基本經(jīng)濟模式。“使用這項技術的公司比不使用的公司增長得更快。”格林斯坦說道，“直到今年之前，擴大業(yè)務的唯一方法就是增加人手。但現(xiàn)在情況將不再如此。”

與此同時，咨詢公司意識到，他們在探索自身技術應用的同時，還肩負著為客戶提供建議的雙重角色，這使他們處于一個獨特的位置，成為確保技術安全、有效發(fā)展的守護者。“我們必須告訴人們，不要被‘這是魔法’的想法所迷惑，”布朗說道。“Gen AI被塑造成一種你必須擁有才能提高生產(chǎn)力的工具。但你仍然需要以風險意識對待Gen AI，并像對待任何商業(yè)決策一樣進行仔細考量。”

編輯 | Jinya

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