Содержание
- 1. Где мы сейчас: пять цифр, проверенных по первоисточнику
- 2. Эксперимент с 758 консультантами BCG: задачи, которые ускоряются, и задачи, в которых ошибаются
- 3. Как ИИ меняет работу консультанта
- 4. Сохранится ли пирамидальная модель подготовки?
- 5. Вопрос оплаты (часы → результат)
- 6. Что не меняется: суть ценности
- 7. Крупные фирмы и бутики
- 8. Советы будущим консультантам и компаниям-заказчикам
- Итоги
- Исправления прежней версии
- FAQ
«Бессонные ночи над слайдами. Горы исследований вручную». Этот обряд посвящения младших консультантов пошатнулся из-за ИИ. McKinsey в июле 2023 года развернула на всю фирму внутреннюю платформу генеративного ИИ Lilli, а BCG сообщила, что «услуги, ориентированные на ИИ и технологии», дали более 40% её выручки за 2025 год. Значительная часть работы — искать, обобщать, собирать презентации — уже в пределах возможностей ИИ.
Коротко: ИИ сильно ускоряет «производственную работу» консалтинга (исследования, презентации, анализ), но в задачах, которые ему плохо даются, может и подвести людей к неверному ответу. Поэтому работа по решению, что спросить, насколько доверять ответу ИИ и как сдвинуть клиента с места, только дорожает. В статье по первоисточникам проверены данные, относящиеся именно к консалтингу, — официальные сообщения крупных фирм, эксперимент с 758 консультантами BCG и статистика профессий Бюро трудовой статистики США (BLS) (проверено 30 сентября 2026 года), — и на их основе разобрано, как меняется устройство отрасли. О влиянии ИИ на работу в целом — Уничтожит ли ИИ офисные профессии? и Профессии под угрозой из-за ИИ; о других отраслях — маркетинг и реклама и торговые компании.
От пирамиды к компактным командам экспертов
— Производственная работа автоматизируется, ценность смещается к суждению
Рутинная работа снизу уходит к ИИ. Остаётся работа «наверху»: ставить вопросы, интерпретировать и двигать клиента (схема идеи, а не реальные пропорции штата).
1. Где мы сейчас: пять цифр, проверенных по первоисточнику
Вот «консалтинг меняется из-за ИИ» в цифрах, которые опубликовали сами фирмы и ведомства. Все они проверены на страницах издателей 30 сентября 2026 года, кроме страницы McKinsey: в тот день она не открылась и была проверена по архивной копии.
| Издатель и дата | Что опубликовано | Как это читать |
|---|---|---|
| BCG (сообщение от 23 апреля 2026 года; итоги 2025 года) | Выручка выросла на 7% — до 14,4 млрд долларов с 13,5 млрд. Услуги, ориентированные на ИИ и технологии, дают более 40% выручки, услуги в области ИИ выросли на 25% за год. Численность сотрудников — 33 500, из них почти 4 000 разрабатывают и масштабируют рабочие процессы с ИИ | ИИ не только сокращает объём консалтинговой работы, но и сам стал крупным продуктом. Штат тоже растёт |
| McKinsey (собственная страница; проверена по архивной копии за июнь 2026 года) | Внутреннюю платформу генеративного ИИ Lilli развернули на всю фирму в июле 2023 года. Она объединяет более 40 внутренних источников знаний; ею активно пользуются 72% сотрудников, и они сообщают об экономии до 30% времени на поиске и обобщении знаний | Это рассказ самой фирмы, а не независимое измерение. «До» 30% — не среднее значение |
| KPMG (сообщение от 11 июля 2023 года) | Обязательство на несколько миллиардов долларов по облачным и ИИ-сервисам Microsoft на пять лет, которое, по словам KPMG, может открыть дополнительные возможности роста на более чем 12 млрд долларов | Инвестиции крупных фирм в ИИ нацелены и на собственную эффективность, и на «помощь клиентам во внедрении ИИ» |
| Organization Science (мартовский номер 2026 года) | Эксперимент, проведённый вместе с BCG: 758 человек решали реалистичные консалтинговые задачи. Подробности — в разделе 2 | Один из немногих рецензируемых экспериментов, измеряющих эффект ИИ в работе консультанта |
| BLS США (данные 2025 года; прогноз на 2025–2035 годы) | «Аналитики по управлению» (профессия, к которой относятся консультанты): 1 077 100 рабочих мест. К 2035 году прогнозируется рост на 10% (намного быстрее среднего), около 94 100 вакансий в год. Медианная зарплата — 101 860 долларов в год | BLS объясняет, что спрос на консалтинг вырастет, потому что организации стремятся к эффективности и контролю затрат. Сокращения профессии он не прогнозирует |
У цифр BLS есть оговорки. В эту профессию входят не только сотрудники консалтинговых фирм, но и те, кто анализирует собственную организацию, а также госслужащие (по данным BLS, крупнейшие работодатели — профессиональные, научные и технические услуги с 33%, государство с 18%, самозанятые с 14%, финансы и страхование с 13%). Данные относятся только к США, а прогноз не может полностью учесть будущие технологии. И всё же с простым взглядом «ИИ уничтожит работу консультантов» они не сходятся. Рост общего числа рабочих мест и сильное изменение содержания работы (кто что делает) могут быть правдой одновременно — дальше речь пойдёт именно о содержании.
2. Эксперимент с 758 консультантами BCG: задачи, которые ускоряются, и задачи, в которых ошибаются
Самое цитируемое исследование ИИ в консалтинговой работе — эксперимент исследователей Harvard Business School и других организаций, проведённый совместно с BCG. Статья «Navigating the Jagged Technological Frontier» вышла в мартовском номере Organization Science за 2026 год (т. 37, № 2). Вот условия и результаты по аннотации.
Задачи внутри границы возможностей ИИ (18)
Участники с ИИ выполнили на 12,2% больше задач, справились на 25,1% быстрее и показали значительно более высокое качество, чем без ИИ, — во всех задачах, от творческих до аналитических.
Задача за границей возможностей ИИ (1)
В сложной управленческой задаче, намеренно выбранной за пределами возможностей ИИ, участники с ИИ на 19% реже приходили к правильному ответу. По-видимому, их увлекали правдоподобные ответы ИИ.
Условия: предварительно зарегистрированный эксперимент с 758 участниками (консультанты BCG). После базового замера на похожих задачах их случайно распределили на группы «без ИИ», «с GPT-4» и «с GPT-4 и вводным курсом по составлению промптов». Это результаты для модели того времени; нынешний ИИ не обязательно дал бы те же цифры.
«Зазубренная технологическая граница», давшая название статье, имеет для консультантов практический смысл. Задачи, с которыми ИИ справляется хорошо и плохо, перемешаны в одном рабочем процессе и выглядят одинаково сложными. Где проходит граница, по самой задаче не видно. Поэтому чем сильнее работа ускоряется с помощью ИИ, тем ценнее взгляд человека, который понимает, внутри или за пределами границы ИИ лежит ответ. На этом и держится «суть ценности» из раздела 6.
3. Как ИИ меняет работу консультанта
Консалтинг широк, но сильнее всего ИИ влияет на исполнительские этапы — там же, где ИИ хорошо показал себя в эксперименте из раздела 2.
① Исследования и сбор информации
Предварительный анализ рынков, конкурентов и отраслей; поиск и обобщение прошлых материалов фирмы. Этим этапом занимаются внутренние платформы вроде Lilli в McKinsey.
② Презентации и слайды
Черновики создаются автоматически — от структуры до дизайна. Приёмы из статьи как делать слайды с ИИ работают напрямую.
③ Анализ данных и модели
Ускорение анализа данных, финансовых моделей и сценариев. Но, как показывает раздел 2, в задачах со сложным суждением ИИ может и внести ошибки.
⑤ Новые услуги
«Стратегия и внедрение ИИ» сами стали крупным источником дохода. В BCG услуги, ориентированные на ИИ и технологии, превысили 40% выручки.
Главное здесь — пункт ⑤. ИИ не только заменяет консалтинговую работу, но и создал большой рынок помощи клиентам во внедрении ИИ. В 2025 году BCG нарастила услуги в области ИИ на 25% за год и увеличила штат до 33 500 человек. По крайней мере, судя по официальным сообщениям крупных фирм, ИИ пока не сократил общую численность сотрудников. Меняется то, кто какую работу делает.
4. Сохранится ли пирамидальная модель подготовки?
Консалтинг долго держался на «пирамиде»: много младших сотрудников занимаются исследованиями и слайдами под руководством немногих старших. Пункты ①–④ из раздела 3 — это как раз работа младших, и если ИИ её ускоряет, шатается сама идея «нанимать массово и учить через черновую работу».
Однако мы не нашли ни одного случая, когда крупная фирма опубликовала бы цифры о сокращении найма младших сотрудников. Подтвердить удалось другое: штат BCG растёт, а число рабочих мест аналитиков по управлению в США, по прогнозу, будет увеличиваться до 2035 года (раздел 1). Поэтому в этом разделе «крах» пирамиды подан не как факт, а как вопросы, с которыми столкнулась отрасль.
⚠ Вопросы, которые встают, когда пирамида шатается
Как подсказывает эксперимент из раздела 2, умение замечать ошибки ИИ вырастает из опыта, когда делал работу сам. Чем больше черновой работы уходит к ИИ, тем важнее фирмам продумать, как люди будут этот опыт получать.
Это пересекается с вопросом о том, кто больше рискует — опытные или новички. Не только в консалтинге: «как растить людей, когда черновая работа ушла к ИИ» — общее домашнее задание многих отраслей.
5. Вопрос оплаты (часы → результат)
После структуры — «как фирме платят». Традиционная модель консалтинга, почасовая оплата, в одном отношении плохо сочетается с ИИ.
🔄 Парадокс производительности
Чем быстрее ИИ завершает работу, тем меньше фирма может выставить по почасовому договору. Пока сохраняется почасовая оплата, у фирм мало стимулов использовать ИИ в полную силу — выгода от эффективности плохо доходит и до фирмы, и до клиента.
Выход, который обсуждают чаще всего, — оплата за результат и фиксированная цена. Если гонорар зависит от того, «какое изменение достигнуто», а не от того, «сколько часов отработано», быстрая работа с ИИ выгодна и самой фирме. Однако мы не нашли цифр, прослеживаемых до издателя, которые показывали бы, насколько отрасль в целом уже перешла на такие модели, поэтому раздел ограничивается направлением. Как компаниям-заказчикам выбирать тип договора, — в разделе 8.
6. Что не меняется: суть ценности
До сих пор речь шла о том, что меняется. Но по-настоящему важно то, что не меняется. Эксперимент из раздела 2 показал: задачи, в которых опора на ИИ ведёт к ошибке, перемешаны с остальной работой.
ИИ справляется хорошо (легко передать)
- Исследования, резюме, черновики материалов
- Первые версии анализа и моделей
- Создание типовых документов
- Перечисление и упорядочивание вариантов
Остаётся за человеком (нельзя передать полностью)
- Постановка вопроса: увидеть настоящую проблему
- Оценка ответов ИИ: сомневаться в ответах за пределами его границы
- Доверие: умение сдвинуть клиента с места
- Реализация и изменения: довести организацию до результата
В этом суть. ИИ быстро и в большом количестве выдаёт «правдоподобный анализ». Но «что нужно спросить», «можно ли доверять этому ответу» и «как сдвинуть людей и организацию» остаются работой человека — и в эксперименте из раздела 2 отказ от такого суждения снижал долю правильных ответов. Глубокое знание отрасли, опыт реальных преобразований, понимание контекста — у тех, кто обладает этой «способностью управлять», в эпоху ИИ ценность растёт. Граница, проведённая в статье что ИИ может и чего не может, в консалтинге действует без изменений.
7. Крупные фирмы и бутики
ИИ влияет и на расстановку сил в отрасли. У крупных фирм — масштаб инвестиций, у небольших специализированных — гибкость. У каждой стороны свои сильные места.
🏢 Крупные фирмы
- Могут вкладываться во внутренние ИИ-платформы и крупные партнёрства (BCG и KPMG в разделе 1)
- Могут бороться за рынок внедрения ИИ
- ⚠ Уход от почасовых договоров даётся тяжело
- ⚠ Большая организация менее поворотлива
🚤 Бутики (небольшие специализированные фирмы)
- С готовым ИИ небольшие команды справляются с большим объёмом исследований и материалов
- Выделяются глубокой специализацией
- ✅ Легко меняют тип договора
- ⚠ Не могут сравниться с крупными по вложениям во внутренние ИИ-платформы и данные
Если ИИ закроет слабое место бутиков — нехватку рук, — ситуаций, когда небольшие специализированные фирмы конкурируют с крупными, может стать больше. С другой стороны, платформу, через которую ИИ ищет по прошлым материалам фирмы (как Lilli в McKinsey), проще построить крупным игрокам с многолетним накопленным опытом. Надёжной статистики о том, какая сторона выиграла, мы не нашли, поэтому здесь просто приведены обе стороны. Общее у них одно: специализация и умение пользоваться ИИ важнее размера.
8. Советы будущим консультантам и компаниям-заказчикам
Как действовать каждому? Вот общая картина в переводе на практику.
Самым важным мне кажется то, что компаниям, покупающим консалтинг, нужно стать требовательнее. Когда кто угодно может сделать с ИИ «убедительные материалы», ценность того, за что платят консультантам, сужается до «суждения, которое нельзя получить внутри компании, и умения довести изменения до конца». Как показал эксперимент из раздела 2, за пределами своей границы ИИ легко ошибается. Можно ли доверить фирме это суждение — вот критерий выбора.
Итоги
- ИИ стал и продуктом: выручка BCG за 2025 год — 14,4 млрд долларов, услуги, ориентированные на ИИ и технологии, превысили 40%, услуги в области ИИ выросли на 25% за год. Штат вырос до 33 500 человек.
- Задачи, которые ускоряются, и задачи, где ошибаются: в эксперименте с 758 консультантами BCG пользователи ИИ внутри его границы выполнили на 12,2% больше задач, на 25,1% быстрее и качественнее, но в задаче за этой границей на 19% реже приходили к правильному ответу.
- Профессия, по прогнозу, будет расти: BLS ожидает, что число аналитиков по управлению (1 077 100 рабочих мест) вырастет на 10% к 2035 году. Меняется скорее содержание, чем численность.
- Пирамида и оплата — открытые вопросы: как растить младших и насколько оплата сместится от часов к результату — реальные проблемы, но надёжной статистики о том, как далеко всё зашло, пока нет.
- Неизменное ядро: постановка вопросов, оценка ответов ИИ, доверие и реализация остаются за людьми.
В конечном счёте ИИ задаёт консалтингу вопрос: «Ваша ценность — в производстве или в суждении?» Когда ИИ быстро выдаёт исследования и презентации, платят за умение увидеть настоящую проблему, усомниться в ответе ИИ там, где это нужно, и довести организацию до результата.
Исправления прежней версии
При переработке 30 сентября 2026 года мы исправили следующие утверждения прежней версии в соответствии с первоисточниками.
| Что было в прежней версии | После переработки (по первоисточнику) |
|---|---|
| Около 25% (примерно 3,6 млрд долларов) выручки BCG в 14,4 млрд долларов за 2025 год пришлось на консалтинг, связанный с ИИ | В сообщении BCG сказано, что «услуги, ориентированные на ИИ и технологии», дают более 40% выручки, а услуги в области ИИ выросли на 25% за год. 25% — это темп роста, а не доля выручки |
| В исследовании HBS пользователи ИИ показали качество выше на 40% с лишним | В аннотации статьи, опубликованной в марте 2026 года, сказано «значительно более высокое качество». Мы также добавили, что в задаче за границей возможностей ИИ его пользователи на 19% реже приходили к правильному ответу |
| «Большая четвёрка» и стратегические фирмы вложили более 10 млрд долларов, PwC — 1 млрд за три года, Lilli сканирует более 100 000 документов за секунды, инструмент Deckster в BCG, около 80% работы младших автоматизировано, 73% клиентов предпочитают оплату за результат, рост небольших фирм до 50% и т. п. | Удалено, потому что подтвердить по первоисточникам не удалось. Вместо этого добавлены официальные сообщения BCG, KPMG и McKinsey и статистика профессий BLS |
FAQ
Q. Уничтожит ли ИИ работу консультантов?
A. Ближе к истине «меняется содержание», чем «исчезает». Бюро трудовой статистики США прогнозирует рост числа рабочих мест аналитиков по управлению, к которым относятся консультанты, на 10% в 2025–2035 годах, а BCG в 2025 году увеличила штат до 33 500 человек. Одновременно исследования, слайды и анализ уходят к ИИ, а вес смещается к постановке задач, оценке ответов ИИ и умению сдвинуть клиента.
Q. Насколько ИИ ускоряет работу консультанта?
A. В эксперименте с 758 консультантами BCG (Organization Science, март 2026 года) участники с ИИ в задачах внутри его границы выполнили на 12,2% больше задач, на 25,1% быстрее и со значительно более высоким качеством. Но в сложной управленческой задаче за пределами этой границы они на 19% реже приходили к правильному ответу. Это результаты для модели того времени (GPT-4).
Q. Станет ли тяжелее младшим консультантам?
A. Поскольку ИИ ускоряет основную работу младших — исследования и слайды, — идея массового найма ради черновой работы шатается. Но официальных цифр о том, насколько крупные фирмы сократили найм младших сотрудников, мы подтвердить не смогли. Точно одно: от новичков с первого дня ждут умения пользоваться ИИ и замечать его ошибки.
Q. Как изменятся гонорары консультантов?
A. При почасовых договорах быстрая работа с ИИ означает меньший счёт, поэтому у фирм мало стимулов использовать ИИ по максимуму. Как выход обсуждаются оплата за результат и фиксированная цена, но надёжных цифр о том, насколько отрасль в целом перешла на них, пока нет.
Q. У кого преимущество — у крупных фирм или бутиков?
A. Однозначно сказать нельзя. Крупные фирмы могут вкладываться во внутренние ИИ-платформы и крупные партнёрства и, как BCG, превращать поддержку во внедрении ИИ в большой бизнес. Бутики с готовым ИИ справляются с большими объёмами силами маленьких команд и легко меняют тип договора. Надёжной статистики о том, какая сторона выиграла, мы не нашли.
Q. На что обратить внимание компаниям, которые нанимают консультантов?
A. Исходить из того, что исследования и материалы может сделать собственный ИИ, и требовать от консультантов «суждения, которого нет внутри компании» и «умения довести изменения до конца». Поскольку за пределами своей границы ИИ легко ошибается, критерием выбора должно быть то, можно ли доверить им это суждение.
Q. Чему учиться, если хочешь стать консультантом?
A. Считать ИИ-инструменты данностью и на этой основе развивать умение видеть настоящую проблему, сомневаться в ответах ИИ там, где нужно, и сдвигать клиентов и организации. Кроме того, рано углубляться в конкретную отрасль или функцию. Оценивать будут качество суждений и реализации, а не скорость производства.
