从董事会会议室到早餐桌，生成人工智能 (gen AI) 的话题随处可见。咨询公司正热切地使用gen AI来改进自己的流程和产出，然后利用他们在自身发展历程中获得的见解，指导客户解决该技术引发的复杂信任、道德和绩效问题。
生成式人工智能是一套机器学习系统，通常根据用户日常语言输入提示，以生成文本、图像、代码和其他类型的内容。IBM Corp认为，从构建更完善的商业案例到加速代码生成，生成式人工智能将深刻影响咨询顾问的绝大部分工作。
IBM Consulting的业务转型服务部门全球管理合伙人Jesus Mantas 表示：“我们见证了生成式人工智能创造的巨大价值。它不仅加速了工作进程，还催生了全新的工作方式。这一点无论是我们的客户，还是我们，都深有体会。"
一些专业服务和咨询公司早已在人工智能领域明确了领先地位，并取得了显著成果。以总部位于荷兰阿姆斯特尔芬的毕马威国际有限公司为例，60%使用过公司人工智能个人助理的员工表示，人工智能的高效率工作使他们有更多时间从事更有价值的工作。此外，58%的毕马威员工表示，人工智能让他们有更多时间投入创造性的任务。
毕马威美国公司人工智能和数字创新副主席史蒂夫·切斯表示，“根据我们的内部调查显示，生成式人工智能在员工体验方面带来了不少积极影响。这一技术得到了员工的高度赞赏。”
一些咨询公司已经见证了生成式人工智能带来的显著收益。以纽约精品技术咨询公司Omni Business Intelligence Solutions为例，该公司利用ChatGPT生成个性化的商业提案，制作行业特定的营销材料，并为签约数据分析师开发ChatGPT培训指南。这些举措为公司创始人节省了大量时间，使其在12月至3月期间达成了12.8万美元的新交易，同比增长80%。
在展示成功案例的同时，咨询公司也在努力应对与向客户提供建议同样复杂而微妙的人工智能问题。在推动员工使用这项技能的同时，公司也期望他们能够以身作则，确保人工智能的使用是高效、安全且符合道德规范的。
咨询公司致力于广泛推广这项技术，并帮助员工发展技能，使他们能够探索gen AI的新应用场景，同时挑战现有的思维模式。咨询公司希望利用人工智能技术全面改造业务流程，抢占市场先机。同时，他们也谨慎行事，避免因过度追求速度而获得未经证实的收益或承担过高的风险，例如无意中泄露客户数据。
鉴于生成式人工智能对企业和公众的巨大吸引力，人们很容易忘记广受欢迎的ChatGPT聊天机器人直到2022年11月才横空出世。德勤人工智能研究院全球负责人、英国德勤有限公司咨询公司技术信托道德领导者比娜·安马纳特）表示：“生成式人工智能领域的一切都如此新颖、如此多变，而现在正是咨询公司和专业服务大放异彩、引领行业前进的时候。”战略需求比以往任何时候都更加重要，因为你不仅要考虑价值创造，还需关注生成式人工智能可能带来的副作用，包括安全和道德问题。早期的数字技术无论是对气候还是对劳动力的影响，其变化速度和影响范围都不及生成式人工智能。因此，我们不能以对待其他技术，甚至是早期人工智能的方式来应对Gen AI。
本文探讨了在新兴的人工智能领域，专业服务和咨询公司如何在制定框架方面发挥重大作用。我们重点分析了如何通过制定有效框架，提高人工智能应用程序的性能、安全性、信任度以及道德准则，以应对该领域快速发展的挑战。本文探讨了大型及精品技术咨询公司如何将人工智能引用到自身业务探索，并将累计经验推广至客户服务中。这一探索将极大程度影响各行各业对AI技术的普及度，进而塑造未来技术应用的格局。
01
将人工智能融入 “万事万物”
毕马威在其人工智能转型计划宣言中明确表达了对生成式人工智能的期望与愿景：“我们的使命是将人工智能融入我们所做的一切。该计划通过五大支柱跟踪进展和投资回报率——我们营销和销售服务的方式；我们销售的服务；我们提供服务的方式；我们如何商业模式的颠覆；我们如何经营。”
这一承诺已经开始兑现。自去年以来，毕马威已向16,000多名顾问和四个部门的45,000多名员工推出了gen AI功能。平均每天有近10%员工使用gen AI完成业务沟通、决策支持、编码协助和内容创建等任务。
KPMG正在使用gen AI提高后台和中台服务（如IT服务、财务和风险）的运营效率。财务部门目前已经开始使用gen AI来简化财务结算、运营和业务审查的的创建。人力资源部门正在将一个名为“Kai”的新型人工智能工具整合到招聘流程中，利用数字讨论帮助候选人找到合适的工作，并更好地了解毕马威的文化、福利及价值观。此外，Kai还能实现面试自动化流程，显著提升招聘团队的工作效率。
在这一阶段，提高效率是我们的首要目标。毕马威已经通过gen AI的使用取得了显著成效。例如，gen AI可以将编码辅助时间缩短30分钟。此外，得益于这项技术，一份竞争公司的研究报告可以在90分钟内完成。这些微小的时间增量对于快速成长型企业来说无疑是一个巨大的累积优势。
人工智能作为一种通用的生产力工具，在快速变化的咨询行业中展现了极高的适配性。传统的咨询模式——简单执行客户需求清单——已逐渐被“共同创造”所取代。如今，咨询公司更多地以团队合作的方式与利益相关者紧密协作，共同解决问题并创造价值。在这一背景下，Gen AI“助手”应运而生，虽然其运作方式类似于聊天机器人，但功能更为强大。和传统的预设语言机器人不同，gen AI助手能够生成更具吸引力、个性化和符合语境的对话。他们更能把握用户意图中的细微差别和上下文语境，从而以惊人的速度接管繁琐的任务并高效总结信息。这种能力不仅提升了工作效率，还使咨询团队能将更多精力集中在高价值的战略分析和创新解决方案上，进一步推动了咨询行业向更高效、更协作的方向发展。
IBM咨询公司开发了一个综合性人工智能服务平台，其中包括由数百个经过特定任务训练的AI助手组成的数据库。这些助手能够高效处理各种专业任务，例如创建移动应用程序的需求分析。举例来说，一位正在为医疗保健提供商提供咨询服务的IBM顾问在面对Gen Z客户时，可以根据客户需求（如在线预约医生），利用Gen AI创建一个用户画像。AI助手能够因此提供影响应用程序设计的关键场景，从而为顾问提供深度洞察和实用建议。
在过去，类似的任务可能需要咨询师花费半天的时间，并通过多次与客户的互动才能完成。但 Gen AI助手在不到60秒的时间内就能绘制出基线角色图。
尽管咨询行业的专业人士对人工智能技术充满热情，但咨询公司也意识到，这项技术目前尚无法完全适用于所有任务。以西雅图的一家小型咨询公司Intentional Futures LLC为例，人工智能工具可以让顾问们在短短几天内完成数周的研究工作。然而，在某些情况下，顾问们也指出了 gen AI生成材料中的许多不足之处，即所谓的 “幻觉”。为了确保材料的准确性、时效性性和特定行业背景，咨询公司对材料的审查和修改会比准备材料本身耗费更多时间。
咨询公司正试图找出应用现有技术的最佳方法。以BCG为例。OpenAI的GPT-4.5是一种大型语言模型（LLM），能够理解和生成语言，常被用于创意构思。使用GPT-4.5的BCG顾问在部分任务中的表现比未使用该技术的对照组高出40%，展现了人工智能在提升效率方面的潜力。然而，当BCG专业人员将GPT-4.5应用于解决复杂业务问题时，例如“根据绩效数据和与高管的访谈找出公司面临挑战的根本原因”时，结果却截然不同。在这项任务中，使用GPT-4.5的顾问表现比对照组差了23%。究其原因，可能是生成式人工智能虽然能产生开放式的新奇想法，但在判断商业问题中的“正确答案”方面仍存在局限性。
这项研究提醒我们，生成式人工智能还处于萌芽阶段，还有许多未知领域需要探索。在要求Gen AI完成超出其当前能力范围的任务时，可能会暴露出局限性。
爱荷华州爱荷华市咨询公司BABL AI Inc.的创始人兼首席执行官希亚·布朗表示，企业担心在人工智能领域落后于竞争对手。BABL AI Inc.作为一家专注人工智能系统进行审计的咨询公司，正帮助企业应对这一挑战。然而，在拥抱人工智能的同时，企业也需要直面一些棘手的问题。例如人工智能可能带来的风险，以及将资源投入到人工智能活动是否能带来可观的投资回报率。
02
为人才做好准备
当咨询公司试图从人工智能技术中获取价值时，许多人认为首先任务是培养一支具备人工智能技术能力的员工队伍。然而，让员工为一项可能彻底重塑工作方式的技术做好准备，是一个复杂且多层面的过程。这不仅涉及技术技能的培训，还需要解决员工对技术可能取代他们工作的担忧。
“Gen AI成功与否的首要指标取决于你拥有的人才，如果无法获得人工智能工具，就无法培养人才。”Brown强调道。因此，你不能过度限制人才的发展，以至于他们无法培养使用这些工具的直觉。然而，如果你仅仅因为所有人都在使用AI就盲目跟风，将技术交给员工却不提供适当的培训和指导，那么最终你将会培养出一群不知道如何使用这些工具的“恐龙”。
恐龙的评论很贴切，因为在使用人工智能技术方面，代沟已经很明显。KPMG于2024年对美国 1000多名成年人进行的一项调查显示，不同年龄段对人工智能的认知存在显著差异。调查发现，74%的Z世代和千禧一代受访者表示对人工智能“非常了解”或“相当了解”；而在X时代中，这一比例仅为42%；在潮一代中，这一比例更是低至13%。这一数据凸显了年轻一代对人工智能技术的更高接受度和熟悉度，同时也反映了跨代际协作的重要性。
为了提升员工队伍的能力，毕马威开发了人工智能“基于角色的学习旅程”。这一项目充分考虑了不同年龄段员工在知识吸收和保留方面的差异。此外，毕马威还任命了被称为“数字领航员”的学习倡导者，他们在公司各部门中为员工的学习旅程提供指导和支持，确保每个人都在人工智能技术的应用中获得所需的帮助。到2023年底，毕马威的美国员工将完成74,000多门人工智能课程。
“我们建议的方法是，首先广泛提升员工的人工智能能力”，毕马威的Chase表示。“我们应该让知识工作者掌握技术，激发创新潜力，并将更多资源投入到培训员工上，而不是仅仅专注于训练模型。因此，关键在于平衡。你不能扼杀人们的直觉，让他们不知道如何使用这些工具。”这种方法不仅帮助毕马威在其内部运营中识别出最具价值的人工智能应用场景，还为其顾问提供了与客户深入讨论所需的专业知识。
Chase解释道：“我们希望让我们所有的45000 名顾问都具备参与这些对话的能力，因为当前关于人工智能的关注达到了史无前例的高度。”
与大多数机构一样，普华永道位于伦敦的咨询分公司也面临着员工对人工智能可能取代他们工作的担忧。
普华永道美国公司负责云计算和数字分析洞察力的合伙人布雷特·格林斯坦表示，咨询公司不厌其烦地解释这项技术将如何增强专业人员的能力，并帮助公司抓住新的业务增长机遇。"我们正处于一个无法通过传统方式满足业务增长需求的时期，拥有人工智能增强能力的咨询公司将能够承接更多的工作，并在竞争中占据优势。”
普华永道在对员工进行人工智能教育时，重点强调了该技术如何消除繁琐的重复性工作，从而使顾问能够专注于他们真正的价值——即人类思维的独特洞察力和创造力。
与此同时，普华永道还致力于揭开人工智能技术的神秘面纱。作为普华永道在人工智能领域三年 10亿美元投资的一部分，公司已有的75,000名员工参与了涵盖人工智能伦理、人工智能道德化使用以及如何优化人工智能工具效果等主题的培训课程。
“在人工智能领域，情绪问题无处不在”，格林斯坦说道，“我曾在一个客户那里，看到有人用'神经网络'和'矢量化'等术语推销人工智能技术，这反而加大了大家的忧虑。虽然人工智能已经与大家息息相关，但这些专业术语对不少人来说仍是全新的。”格林斯坦强调，普华永道采取的密集教育方法已见成效。通过系统的培训，员工不仅掌握了人工智能技能，还能清晰地看到这项技术在哪些方面有效，以及如何扩展其应用范围。 他补充道：“他们实际上能够设想出更具变革性的用例。更快地撰写电子邮件并不能真正改变工作方式，但通过人工智能优化和重塑业务流程，却能带来根本性的变革。”
03
直面伦理问题
毕马威《2023年首席执行官展望》对1300个公司首席执行官进行了调查。调查结果显示，道德挑战是成功实施生成式人工智能的首要障碍，其次是成本和人才。
潜在的伦理问题大都多而复杂。Gen AI模型通过海量数据进行训练，虽然展现了强大能力，但也带来了潜在的版权和知识产权风险。底层数据中可能包含敏感信息，这些信息可能在未经授权的情况下被暴露，从而引发隐私和安全问题。另一个值得关注的挑战是，Gen AI可能会在招聘和其他情况下放大现有的偏见。
德勤在2023年对1700名商业和技术专业人士进行的一项调查显示，企业在应对Gen AI引发的伦理问题时面临显著挑战。虽然大多数公司已经开始使用或测试这项技术，但超过半数的调查对象（56%）表示，他们的组织没有指导使用人工智能的道德原则，或者他们不确定是否存在这些原则。（fig.3)
在这种复杂且充满挑战的局面下，咨询公司已经准备好成为一股指导力量，帮助企业制定强有力的人工智能伦理框架。德勤的Ammanath表示：“咨询公司在跨行业领域有很多优势。”
我们可以看到，在监管严格的行业中，最佳实践正在逐步形成。这是一个独特的时代，我们不仅有机会在价值创造方面塑造科技，更能在人权、不平等问题以及广泛的技术应用层面达成影响力。
新一代人工智能治理框架可以借鉴谷歌和IBM等公司制定的人工智能原则，以及标准组织制定的风险管理框架。在此基础上，Protiviti Inc.（一家总部位于加利福尼亚州门洛帕克的全球咨询公司）的人工智能服务全球负责人克里斯汀·利文斯顿指出，Gen AI治理框架必须具备适应性，灵活性和可扩展性。
她提到：“并非所有应用场景都是一样的。如果一家银行使用基因人工智能（Gen AI）来做出信贷和贷款决策，那么其模型需要更高水平的可解释性和透明度，因为银行清楚这将面临严格的监管要求。而如果一个组织使用Gen AI应用程序来回答内部问题，例如如何申请一台新笔记本电脑，那么它就不需要相同水平的可解释性。”
Protiviti发现，基因人工智能（Gen AI）政策在针对Gen AI应用程序的四个特性时最为有效：
应用程序提供的价值或功能
其训练方式
训练所使用的数据
运行所依赖的架构
尽管企业可以将现有的人工智能伦理框架作为起点，但利文斯顿强调，每家公司都必须在自己的框架上打上独特的印记。“在伦理人工智能领域，企业需要围绕人工智能定义自己的伦理准则。虽然有不少人工智能框架重点关注透明度、公平性等方面，但企业需要明确自身的组织边界，才能有效应用这些框架。没有人能替你定义公司的核心价值观或品牌理念。”
与此同时，她补充道，随着人工智能领域的不断发展，相关法规也可能会随之演变和调整。与客户一样，咨询公司也在努力确定解决数据隐私等问题的最佳方法。目前，他们主要专注于内部应用程序的开发，这些应用程序不涉及敏感数据的暴露，并将应用安全地限制在组织内部。
BABL AI的Brown表示：“我们目前还不想把客户数据纳入这一领域，因此我们不会上传客户文档并开始查询，尽管这是人工智能最容易实现的应用之一。你不会希望客户数据通过人工智能供应商的数据库泄露出去。当你允许人工智能做出更多自主决定，并在没有人为监督的情况下推行动时，风险会更大，更可怕的是这些风险尚未被充分理解。”
咨询公司正专注于确定如何应对人工智能伴随的诸多问题。这些问题包括如何保护模型免受攻击、如何为擅长自然语言处理任务的Gen AI大语言模型（LLM）提供安全的环境，以及如何防范模型“幻觉”问题——即Gen AI在自信的外表下提供事实上错误的信息。布朗解释说，“这些模型被训练得非常自信，所以当模型没有可用信息时，它会构建出一些听起来合理的东西。幻觉是真实的，但我不喜欢这个词，因为它把技术拟人化了。”
他提到的“拟人化”一词凸显了咨询公司正在应对的另一个与人工智能有关的根本问题：由于人工智能能够流畅地生成和理解语言，员工可能会误以为这项技术具备与人类相同的技能。然而，这些模型缺乏人类的价值观、常识和真正的理解能力。咨询公司发现，他们必须不断提醒员工对人工智能系统的输出保持怀疑态度，并需要结合个人判断和专业经验进行验证。
此外，Gen AI的复杂伦理问题也需要经常被提及，尤其是在使用技术的过程中。例如，一位善意的程序员可能希望为每位用户创建个性化体验，于是要求Gen AI助手编写一段代码，根据用户的姓名判断其性别。然而，这种做法可能会引发伦理问题，例如强化性别刻板印象或侵犯用户隐私。
曼塔斯说：“有些人可能会认为这是个好主意，但这可能会产生偏见问题，并可能导致更重大的商业风险。咨询公司使用的人工智能助手内置了防护机制，能够自动识别此类请求中潜在的偏见风险，并提供替代方案，例如要求用户提供他们偏好的代词。基于这些防护机制，助手可以阻止某些违背公司既定伦理原则的任务，并告诉咨询顾问为什么他们不应该这样做。这是将人工智能伦理原则规模化应用并系统化实施的最有效方法。”
04
从Gen AI中获取价值的关键
随着咨询公司开始向员工推广人工智能（Gen AI）技术，他们逐渐识别出了一些高效使用该技术的关键点。
1. 谨慎选择人工智能插入点
为了创造价值并优化流程，一个关键的考虑因素是在流程的哪个环节插入人工智能的使用。普华永道（PwC）的格林斯坦曾与一位客户合作，该客户因从顾客处接收到海量信息而应接不暇，导致客户的员工无法应对这种信息洪流。普华永道帮助设计了一个人工智能解决方案，能够在人类查看之前自主分析所有内容。格林斯坦说：“人工智能会在人类之前读取所有信息。如果信息不完整，人工智能将会退回，并请求补充缺失内容。如果信息完整，人工智能就会对通信进行汇总并归类，以便将相关信息精准传递给合适的人员，同时附上建议的后续步骤。”
2. 提供良好的用户体验
鉴于人工智能的价值往往依赖于技术在组织中的广泛传播，用户体验至关重要。“对于很多人工智能项目而言，80%的预算都投入到了AI技术上，很少用于变革管理，几乎没有用于用户体验，”Mantas说道，“企业应让用户体验设计师开发界面，使员工能够轻松提问并与底层软件进行交互，但这一重要任务常常被忽视。比如，我问客户他们有多少设计师，他们却反问道什么是设计师。”
3. 让人工智能成为每个人的责任
“并不是说每个人都必须成为Gen AI的专家。”Ammanath说道，“但他们需要了解基础知识，并知道该问什么问题，即使他们不在数据科学或人工智能团队中。” 例如，市场营销部门的一名初级员工在使用供应商提供的AI工具时，应被赋予权力并接受培训，以提出正确的问题。“我们永远无法完全消除所有意外后果，但如果我们以深思熟虑的方式处理这一问题，就能最大限度地降低风险。”
05
结论
虽然人工智能是一项新技术，但咨询公司毫不怀疑这项技术将从根本上改变咨询行业及其客户的运作方式。
总部位于达拉斯的专业服务公司创始人网络Collective 54表示，“对于精品咨询公司来说，人工智能不仅仅是一种工具；它是一场变革。这项技术使它们能够为不断扩大的客户群体提供比以往更多的服务。我们必须适应人工智能，否则将面临被淘汰的风险。”
尽管人工智能带来了巨大的潜在回报，但AI的使用也伴随着分析、理解并应对的风险。“我们正在进入一个时代，这些大规模的技术变革将产生深远的副作用。”Ammanath说道，“我们正处于一个关键的时刻，从政策到法规，从劳动力到技能提升，再到新的商业机会。”
人工智能已经开始颠覆咨询行业本身。“对我们来说，AI不仅仅是开发行业中每个人都具备的基本能力，更像是一场转型之旅，既是目标，也是增长领域。”Ammanath说道，“我们希望建立新的生态系统和联盟合作伙伴关系，无论是与技术供应商、学术界还是其他行业领导者合作，共同探索Gen AI的潜力。”
业内人士认为，人工智能能够改变咨询和专业服务行业的基本经济模式。“使用这项技术的公司比不使用的公司增长得更快。”格林斯坦说道，“直到今年之前，扩大业务的唯一方法就是增加人手。但现在情况将不再如此。”
与此同时，咨询公司意识到，他们在探索自身技术应用的同时，还肩负着为客户提供建议的双重角色，这使他们处于一个独特的位置，成为确保技术安全、有效发展的守护者。“我们必须告诉人们，不要被‘这是魔法’的想法所迷惑，”布朗说道。“Gen AI被塑造成一种你必须拥有才能提高生产力的工具。但你仍然需要以风险意识对待Gen AI，并像对待任何商业决策一样进行仔细考量。”
文章来源丨Harvard Business Review（Analytic Services）, 慎思行采编翻译
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