裁員10%、推出Lilli平台——麥肯錫如何應對AI衝擊

當裁員潮遇上 AI 浪潮，諮詢業正在經歷什麼？

“上周給客戶做競品分析，Lilli 半小時就生成了 30 頁資料圖表，我對著螢幕發呆了 10 分鐘 —— 突然意識到，自己過去熬夜整理資料的日子可能真的結束了。” 一位麥肯錫初級顧問在論壇的留言，道出了 2025 年諮詢圈的集體焦慮。

“PPT 做得慢會被淘汰，現在連做 PPT 的人都可能被 AI 替代”。

隨著麥肯錫員工規模從 4.5 萬縮減至 4 萬，Lilli 平台覆蓋 75% 員工的日常工作，BCG 的 AI 諮詢收入佔比突破 20%，這場始於技術工具的變革，正演變為整個行業的價值重構。

這篇文章我將結合一線實踐與獨家資料，聊聊諮詢業正在發生的三個深層變革，以及對於每個從業者都要直面的新局面。

01 接納新常態：諮詢服務的 “增速換擋” 與韌性重構

效率革命背後的 “悖論式增長”

在上海某金融客戶的會議室裡，資深顧問陳薇正在演示 Lilli 生成的《跨境支付合規性分析報告》。螢幕上，AI 用熱力圖清晰標註了全球 23 個國家的監管差異，資料更新至 2025 年 5 月 —— 而在三年前，這樣的基礎分析需要 3 名助理顧問耗時一周。

“現在初稿生成時間壓縮到 2 小時，但客戶反而要求我們增加‘監管漏洞應對策略’的定製化內容。” 陳薇的觀察折射出行業的核心變化：AI 消滅了 70% 的 “資料整理” 工作，卻讓剩下 30% 的 “價值創造” 變得更難。

麥肯錫內部資料顯示，Lilli 平台使初級顧問的基礎工作效率提升了 40%，比如某新能源汽車客戶的市場進入方案初稿生成時間從 48 小時縮短至 6 小時。但行業整體收入增速卻從 2021 年的 15% 跌至 2024 年的 5.8%，呈現 “效率提升但增速放緩” 的悖論。

這背後是客戶需求的質變：某消費品巨頭 CIO 坦言，“以前買諮詢公司的行業洞見，現在我們自己的 AI 也能做；現在需要的是，你們能幫我們把 AI 分析轉化為門店員工能執行的具體動作。”

人機協作的 “反脆弱性” 實踐

在深圳某電子製造企業的供應鏈最佳化項目中，Lilli 生成的物流路徑規劃初稿節省了 15% 的運輸成本，但忽略了越南新出台的環保包裝政策。項目經理王哲帶著團隊實地調研後發現，當地罰款成本可能抵消 AI 節省的15%成本，最終在方案中加入 “區域性包裝策略”，使客戶實際成本最佳化達 32%。這個案例揭示了新的行業規則：AI 提供效率基礎，人類創造超額價值。

麥肯錫東京辦公室的調研顯示，資深顧問會對 AI 生成的戰略假設進行 “二次加工”。比如為某美妝客戶設計私域營運方案時，Lilli 基於歷史資料推薦 “社群裂變 + 直播帶貨” 的常規組合，而資深顧問結合創始人 IP 打造的新趨勢，加入 “線下快閃店元宇宙直播” 的創新模組，方案被客戶評價為 “既有資料支撐，又看到了我們沒想到的機會”。這種 “AI 負責打底 + 顧問點石成金” 的協作模式，讓麥肯錫在裁員 11% 的情況下，客戶續約率反而提升 3 個百分點，達 88%。

02 信心分化：諮詢人才的價值重估與結構裂變

初級顧問的 “身份危機” 與破局之路

在成都某高校的宣講會上，麥肯錫 HR 經理的 PPT 標題格外刺眼：“2025 年，什麼樣的應屆生不會被 AI 替代？” 資料顯示，麥肯錫中國區 2024 年校招名額較 2023 年下降 25%，但 “AI 協作能力” 在勝任力模型中的權重從 10% 躍升至 40%。一位曾在貝恩實習的學生透露，實習期間最大的挑戰不是做 PPT，而是 “用提示詞讓 Sage 平台生成符合客戶調性的方案 —— 寫‘詳細點’‘專業點’這種模糊指令，AI 只會輸出一堆廢話”。

這種技能轉型的壓力，在一線城市的初級顧問群體中尤為明顯。某匿名調研顯示，36% 的 1-3 年經驗顧問擔心 “30 歲前升不上項目經理就會被淘汰”，而他們的焦慮並非空穴來風：某中型諮詢公司的市場調研崗位，2024 年招聘要求從 “熟練使用 Excel” 變為 “掌握 Python 資料清洗與 AI 工具調優”，傳統資料分析崗的簡歷通過率下降 60%。

但也有先行者找到了破局之道。麥肯錫北京辦公室的 “95 後” 顧問張力，通過三個月的刻意練習，將 Lilli 的輸出利用率提升至 80%：他會在提示詞中加入 “使用客戶 2024 年財報資料，結合波特五力模型，重點突出競爭對手研發投入的三年對比”，這樣的精準指令讓 AI 生成的內容幾乎無需大改。“現在我有更多時間陪客戶工廠的工人聊天，發現他們操作習慣對自動化改造的隱性阻力 —— 這些洞察是 AI 永遠拿不到的。” 張力的經歷印證了新的生存法則：能駕馭 AI 的人，不會被 AI 替代；只會做 AI 能做的事的人，正在被替代。

資深顧問的 “核心競爭力遷徙”

當 AI 開始生成邏輯嚴謹的戰略框架，資深顧問的價值錨點正在從 “知識經驗儲備” 轉向 “人性洞察”。在某醫藥企業的併購項目中，BCG 的 AI 工具快速篩選出三家潛在標的，資料顯示財務指標最優的是德國某公司，但資深顧問張敏在高管訪談中發現，客戶 CEO 對 “文化適配性” 的重視程度遠高於報表數字。最終團隊調整方案，推薦了文化更契合的法國公司，項目落地後客戶評價：“你們看到了資料看不到的東西。”

這種 “反資料直覺” 的能力，正在成為頂級顧問的稀缺價值。麥肯錫全球研究院的研究顯示，在涉及組織變革的項目中，過度依賴 AI 建議會導致員工牴觸情緒上升 40%，而資深顧問通過非正式溝通捕捉到的 “中層管理者安全感需求”，能使變革方案的執行效率提升 25%。正如一位從業 15 年的合夥人在內部培訓中所說：“AI 能算出最優解，但算不出客戶真正敢拍板的方案。”

在薪資市場，這種能力遷徙帶來了顯著分化：普通戰略顧問的年薪漲幅停滯在 5%，而具備 “AI 治理 + 變革管理” 雙能力的專家，年薪普遍超過 80 萬元，且擁有項目跟投期權。某獵頭公司的資料顯示，2024 年 BCG 從麥肯錫挖走的資深顧問中，85% 具備技術背景，他們主導的 AI 落地項目平均收費是傳統項目的 2.3 倍。

03 回歸硬邏輯：諮詢價值的 “去泡沫化” 與能力重構

客戶付費邏輯的三大轉向

在廣州某快消品集團的會議室，CIO 林浩對著兩份方案皺眉：一份是某小諮詢公司用 AI 生成的《全管道行銷最佳化報告》，資料漂亮但缺乏落地細節；另一份是麥肯錫團隊提供的方案，包含 37 頁的門店導購 AI 培訓手冊和區域試點時間表。“現在我們不為‘洞見’付費，只為‘能落地的改變’買單。” 林浩的選擇，代表了 80% 頭部客戶的心態轉變。

這種轉變催生出新的價值評估體系：

1.技術滲透率：從 “工具使用者” 到 “生態建構者”

麥肯錫的 Lilli 平台已從內部工具進化為商業產品，某中型製造企業購買其 “供應鏈模擬模組” 後，庫存周轉率提升 18%，付費模式從傳統項目制變為 “基礎訂閱 + 效果分成”。BCG 則將 AI 知識共享平台開放給客戶，某零售客戶通過復用消費品行業的促銷模型，節省了 200 萬元的定製開發成本。

2.人機協同深度：從 “人機分工” 到 “人機共生”

貝恩與 OpenAI 合作開發的 Sage 平台，能根據客戶會議錄音即時生成行動項，但真正創造溢價的是後續環節：顧問會針對 AI 識別出的 “客戶 CTO 對技術風險的需求”，單獨設計技術驗證方案，這種 “AI 捕捉顯性需求 + 顧問挖掘隱性需求” 的組合，使項目續約率達 92%。

3.價值可追溯性：從 “報告交付” 到 “效果量化”

普華永道的 AI 諮詢項目中，60% 採用 “基礎費用 + 績效獎金” 模式，某汽車客戶的智能工廠項目中，顧問團隊因幫助客戶縮短 30% 的訂單交付周期，獲得了合同金額 20% 的額外獎勵。這種機制倒逼諮詢公司提升技術落地能力，傳統 “PPT 諮詢” 的生存空間被壓縮至 15% 以下。

行業變革的 “蝴蝶效應”

這場變革的影響早已超出諮詢公司本身。在蘇州某工業園區，一家曾依賴諮詢公司做戰略規劃的中型企業，如今組建了自己的 AI 分析團隊，但他們依然選擇與麥肯錫合作 —— 不是買報告，而是讓顧問培訓員工如何 “用商業思維引導 AI 分析”。企業負責人坦言：“我們需要的不是答案，而是培養能找到問題的人。”

這種需求催生了新的職業形態：“AI 戰略教練” 成為熱門崗位，他們既懂諮詢方法論，又能教會客戶用提示詞拆解業務問題。某諮詢轉型教練透露，他的客戶中，30% 是傳統企業的中層管理者，他們的核心訴求是：“如何讓 AI 成為我的下屬，而不是我的競爭對手？”

在教育領域，變革正在重塑人才培養體系。北大光華管理學院 2025 年新增 “商業 AI 應用” 必修課，課程內容包括 “用麥肯錫 MECE 法則設計 AI 提示詞”“在不確定性場景中修正 AI 建議”。一位參與課程設計的教授表示：“未來的商業精英，必須同時具備兩種思維 —— 機器的邏輯思維和人的批判性思維。”

最後的話：在分化中尋找確定性

站在 2025 年的節點回望，諮詢行業的變革軌跡逐漸清晰：它不是 AI 對人的替代，而是 “舊價值體系” 與 “新能力模型” 的碰撞。當 Lilli 平台能生成邏輯嚴謹的 PPT，真正值錢的是讓客戶聽完後說 “這就是我們需要的” 的溝通能力；當 AI 能分析出市場趨勢，真正稀缺的是判斷 “這個趨勢背後的文化暗流” 的洞察力。

這讓我想起在深圳遇到的一位資深顧問，他的電腦螢幕上同時開著 Lilli 和客戶訪談記錄：“以前覺得諮詢是腦力活，現在發現更是‘心力活’——AI 能處理資料，但處理不了客戶的焦慮；能生成方案，但生成不了變革的信心。” 這段話道破了行業的本質：諮詢的核心從來不是知識搬運，而是價值賦能 —— 當技術拿走了標準化的 “體力”，人類更需要守住創造性的 “心力”。

對於從業者而言，確定性來自三個維度的自我重塑：

技術層：從 “害怕 AI” 到 “駕馭 AI”，掌握讓工具為我所用的提示詞工程與流程設計；

• 業務層：從 “泛化分析” 到 “垂直深耕”，在某個領域成為 “AI 懂技術但不懂的那個專家”；
• 人性層：從 “邏輯輸出” 到 “價值共鳴”，修煉用商業洞見打動人心、推動變革的軟實力。

諮詢行業的下一個黃金時代，屬於那些既能與 AI 共舞，又能堅守自我獨特價值的 “增強型顧問”。就像麥肯錫 Lilli 平台的命名所寓意的 —— 致敬首位女性顧問 Lillian Dombrowski 的創新精神，今天的變革，本質上是這種精神在技術時代的延續：不是被工具定義，而是用工具重新定義行業。

當潮水退去，留在沙灘上的是拒絕改變的思維。

現在，是時候放下對 “AI 替代” 的焦慮，開始思考：我能創造那些 AI 無法替代的價值？ 這才是應對AI衝擊的終極答案。 (諮詢與管理)