人工知能 (AI) が長い間脚光を浴びています。しかし、それが「」であるかどうかについては議論が続いています。ユートピアへの近道」あるいは世界の終わりの前触れの可能性。

一方、あるグループはすぐにその両方に飛びつきました。テクノロジーそしてすべての誇大宣伝コンサルティング会社。そして彼らはそうしてきました多額の出費。

擁護者テクノロジーの進歩は、コンサルタントのプロフェッショナルとしての効率性の新時代の到来を告げています。これまで面倒だった電子メール、プレゼンテーション、レポートが瞬時に完了できるようになりました。

多くのコンサルティング会社もすでにチャンスに飛びついた新しい生成 AI ツールを最大限に活用するために他の企業に専門的にアドバイスすること。

では、なぜコンサルティング業界はこれほど変革の可能性を見出し、このテクノロジーに真っ向から取り組むことが得策だと考えているのでしょうか?

ちょっと待って、コンサルタントって何をするの？

コンサルティング業界は悪名高い神秘性に包まれて、政府や大手企業から定期的に巨額の契約を獲得しているにもかかわらず。

しかし、簡単に言えば、コンサルタントはクライアントのパフォーマンスを向上させ、問題を解決し、特定の目標を達成するために専門的なアドバイスとソリューションを提供することを目的としています。

彼らは特定のクライアントに関連する専門的な知識、スキル、経験を持っていることが多いため、仕事の性質は大きく異なる場合があります。

クライアントは多くの場合、問題解決と解決のための支援を求めてコンサルティング サービスを求めます。意思決定特定のプロジェクトについて、または決定を外部から検証してもらい、独立したレポートが必要な場合。

デロイト、プライスウォーターハウスクーパース (PwC)、アーンスト・アンド・ヤング (EY)、KPMG の「ビッグ 4」を含む、幅広い専門サービス会社がコンサルティング サービスを提供しています。

マッキンゼー、ベイン・アンド・カンパニー、ボストン・コンサルティング・グループ、カーニー、L.E.K.などの専門コンサルティング会社も数多くあります。コンサルティング。

コンサルティング サービスに対する需要の多くは、グローバル化、デジタル化、規制の変化、その他多くの要因により、ビジネスの複雑さが増大していることによって引き起こされています。

しかし、オーストラリアのコンサルティング部門の成長は、遅くなった今年は、PwCの税金漏洩スキャンダルの余波と経済成長の低迷のさなか。

AI はどのように役立つのでしょうか?

人工知能 (AI) テクノロジーは、これまでさまざまな形で普及してきました。しかし最近まで、これは主に組織内部で使用されており、特別なトレーニングが必要でした。これは、OpenAI の ChatGPT などの「生成 AI」モデルの一般公開によって変わりました。

これらのモデルは、人間が書いたものと事実上区別がつかないテキストや、画像、ビデオ、音声などの他のタイプの出力など、何か新しいものを生成する機能が従来の AI とは異なります。

ChatGPT のような大規模な言語モデルは、一般の人々に AI の用途についての感覚を与えた最初のモデルの一部です。

しかし、これはコンサルティング ビジネスに特定の影響を与えています。このモデルは、大量のデータを迅速かつ安価に分析して、カスタマイズされたフィードバックを生成できます。

生成 AI により、ビジネス分析と分析にこのような効率的なサービスが提供されます。戦略的計画多くのクライアント志望者は現在、コンサルティング サービスを購入することが長期的に価値があり続けるかどうか、特にこれらのテクノロジーが向上するにつれて疑問を抱いているかもしれません。

時代の先を行く

したがって、コンサルティング業界が生成 AI に多額の投資を行っていることは驚くべきことではありません。たとえば、ビッグ 4 を考えてみましょう。

デロイトそしてEYスタッフの生産性向上を目的とした会話型 AI アシスタントをすでに導入しています。

KPMG の ChatGPT のカスタマイズされたバージョン「KymChat」は、3 月にリリースされました。スピードを上げる関連する専門家を迅速に特定することにより、コンサルティング業務の営業提案書を作成します。

5月にPwCはOpenAIの傘下となった最大の企業顧客AI 巨人の最新モデルの 100,000 ライセンス以上を購入した後。

ナレッジ ワークスペースで活動する他の企業も、同様のタスクに対する生成 AI の生産性向上の可能性を宣伝しています。

米国金融大手JPモルガン・チェースは最近展開された独自の大きな言語モデルLLM Suiteと呼ばれるもので、「リサーチアナリストの仕事ができる」という。

これはビジネスモデルにとって何を意味しますか?

このテクノロジーの可能性を活用するには、企業はそれを効果的に使用する必要があります。これは、テクノロジーだけで提供できる以上の、人間中心の価値提案を顧客に対して確実に維持することを意味します。

生成 AI ツールは、コンサルティングを成功させるためにしばしば重要となる人間の信頼に代わるものではなく、経験豊富なコンサルタントが現在得ている深い専門知識 (および関連する人間の専門家へのアクセス) を提供するものでもありません。

しかし、このテクノロジーにより、日常業務の多くが効率化されるでしょう。また、意思決定やビジネス戦略の相談窓口を提供し、解決策を提案することもできます。

少なくとも短期的には、企業は人間のコンサルタントを置き換えるのではなく、AIを使ってコンサルタントを「増強」する可能性が高い。

リスクは何ですか?

生成 AI の導入は、コンサルティング ビジネスにもリスクをもたらします。

大きな問題の 1 つは創造性に関するものです。モデルは過去のデータに基づいて出力を生成するため、モデルが特定できる潜在的なソリューションの範囲は常にトレーニング データに限定されます。

同じモデルに過度に依存すると、コンサルタント会社の明確な競争上の利点が薄れ、相互の類似性が高まるため、コンサルタント会社の革新能力が損なわれ始める可能性があります。

このような現象は、生成型 AI が生徒の創造性に及ぼす影響を調査する研究ですでに観察されています。

私自身の調査によると、生成 AI などの自動化テクノロジーに過度に依存すると、専門知識の喪失につながる可能性があります。長期的には、この影響は組織の知識や知識に深刻な影響を与える可能性があります。仕事評判。

まだ研修中の若いコンサルタントが思考や分析作業の多くを生成 AI に任せすぎると、彼ら自身の分析能力を開発できなくなる可能性があります。

そしてもちろん、テクノロジー自体は完璧ではありません。生成型 AI は間違いを犯し、さらには「幻覚」を起こす、つまり完全にでっち上げることが知られています。

これらすべては、生成 AI を思慮深く使用することの重要性、そしておそらく何よりも、人間がもたらすことができる独自の価値を見失わないことの重要性を強調しています。

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