The Wall Street Journal: и все-таки AI нуждается в консультантах

Image via Midjourney

Еще недавно казалось, что искусственный интеллект уничтожит консалтинг. Зачем платить дорогостоящим партнерам McKinsey, если алгоритм за секунды перелопатит массив данных, который аналитик обрабатывал бы неделями? Реальность оказалась сложнее. Сегодня именно крупнейшие AI-компании – OpenAI и Anthropic – сами приходят к консультантам с запросом о помощи. Оказалось, что проблема не в технологиях, а в их внедрении.

Деньги есть. Результатов нет

По данным опроса McKinsey, проведенного среди почти 2 000 сотрудников, почти две трети организаций так и не приступили к масштабированию AI на уровне всей компании. PricewaterhouseCoopers опросил почти 4 500 генеральных директоров – и больше половины из них признали, что пока не увидели от AI никакого значимого финансового эффекта.

Технология есть. Бюджеты выделены. Пилоты запущены. Но реального сдвига в операционных показателях – нет.

Именно здесь и лежат по-настоящему большие деньги: не в продаже лицензий, а в глубокой интеграции AI в бизнес-процессы. И именно это оказалось задачей, с которой сами AI-компании не справляются в одиночку.

Новые альянсы: Big Tech + Big Consulting

OpenAI заключил партнерства с McKinsey, BCG, Accenture и Capgemini. Схема работы – совместные команды: инженеры OpenAI работают бок о бок с консультантами этих фирм. Anthropic объявил о партнерстве с Deloitte и сотрудничает с рядом других игроков.

Это не просто маркетинговые альянсы, а признание фундаментального факта о том, что технологическая экспертиза и управленческая экспертиза – разные вещи, и обе необходимы.

Практический пример: OpenAI совместно с одной из консалтинговых фирм работает в крупном европейском банке. Команда рассмотрела восемь сценариев применения платформы Frontier – от управления кредитным риском до голосовых возможностей. Без консультантов, понимающих специфику отрасли и внутреннюю логику организации, подобная работа невозможна.

Что меняется в самом консалтинге

Эти партнерства перестраивают отрасль изнутри.

Модель ценообразования. Уходит в прошлое классическая схема «оплата за количество людей в команде». Все больше договоров строится на принципе outcome-based pricing – вознаграждение привязано к достигнутому результату, а не к числу выставленных счетов за человеко-часы.

Состав команд. В McKinsey классическая пирамида трансформируется: в команды все активнее включаются инженеры. По словам Бена Элленквейга, руководителя AI-подразделения McKinsey QuantumBlack, AI позволяет консультантам сосредоточиться на том, что действительно отличает их от машин.

Амбиция. BCG формулирует цель прямо: не помочь клиенту запустить еще один пилот, а перейти от изолированных AI-экспериментов к полноценной перестройке бизнес-процессов.

По данным K2 Consulting Research, глобальный рынок консалтинга вырос на 5,5% в 2025 году – вдвое быстрее, чем годом ранее. Accenture зафиксировала $2,2 млрд новых заказов, связанных с AI, только за последний квартал – на $400 млн больше, чем кварталом ранее.

Почему AI – это не очередная волна автоматизации

Предыдущие технологические революции – ERP-системы, интернет, мобильные технологии – имели относительно понятный периметр применения. AI же принципиально иной: его потенциальные применения практически безграничны, а многие из них еще не открыты.

Именно поэтому компаниям нужен не просто технический интегратор, а партнер, способный переосмыслить саму логику работы организации.

Человек как последняя линия ответственности

Есть еще один фактор, который часто недооценивают.

Мо Койфман, основатель венчурного фонда Shine Capital, формулирует его предельно откровенно: компании хотят иметь человека, которого можно привлечь к ответственности, если что-то пойдет не так. Кого-то, кому можно позвонить и сказать: «Вы нас подвели».

Это не страх, а скорее управленческая реальность. Совет директоров не может «назначить виновным» алгоритм. Акционеры не принимают извинений от чат-бота. В момент кризиса или стратегической ошибки нужен человек – с репутацией, с профессиональной ответственностью, с именем на визитке.

Что это означает для вас

Если вы на уровне C-suite принимаете решения об AI-трансформации, из этой истории стоит вынести три вывода:

1. Технология – не барьер. Барьер – это организация. Большинство компаний застряли не потому, что у них нет доступа к нужным инструментам, а потому что нет ясности в том, как перестроить процессы, роли и модели принятия решений.

2. Пилот – это не трансформация. Запустить эксперимент легко. Масштабировать его на всю организацию – принципиально другая задача, требующая другой экспертизы.

3. Ответственность никуда не делась. Сколько бы ни автоматизировалось принятие решений, конечная ответственность остается за людьми. И именно это определяет, какую роль старший менеджмент будет играть в эпоху AI.

Источник: адаптированный перевод статьи The Wall Street Journal от 8 марта 2026