AI+咨询：数据科学家会成为顾问吗？

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人工智能会给咨询业带来新春吗？

在一家高级咨询公司的人工智能开发部门工作后，作者发现大多数顾问坚持认为客户应该继续投资人工智能，尽管他们的公司在人工智能开发方面已经落后了。

事实上，科技公司已经成为管理咨询公司的新竞争对手。谷歌和微软正在抢走麦肯锡、波士顿咨询和贝恩的工作。

咨询业应该如何改变商业模式，在这场竞争中找到出路？作者将告诉你咨询公司应该如何建立内部人工智能技能，雇佣数据科学家和建立新的人工智能相关的商业模型。

咨询公司未来会是什么样子？受到科技巨头威胁的咨询业该何去何从？数据科学家会成为顾问吗？最好听听作者的意见。

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获取信息和更好的数据分析

顾问基于研究提供昂贵而有见地的建议和指导，但事实上，大多数人的咨询费用都花在数据分析和报纸文章上。顾问的工作是收集、整理、处理和解释来自每个组织不同部分的数据。

事实上，数据挑战使得人机交互成为必要，但关键数据经常丢失或难以访问，这使得企业需要专家(顾问)来创建、组合、清理、分析和解释数据，以便为关键战略问题寻求数据驱动的答案。

在越来越多的项目中，我们通常需要比顾问更多的数据科学家。

在某种程度上，顾问的工作可以通过机器学习算法实现自动化。机器学习模型可以通过检测模式和推理规则理解复杂的情况——即使对于最大和最聪明的咨询团队来说，这个过程也是极其困难的。

预测1:

政策制定者问智能设备，如Alexa…“在我们的主要市场，谁是我最大的竞争对手？”"我们应该如何分配资本来与亚马逊竞争？""我们应该如何重组董事会？"

在互联网时代，答案是廉价的。人工智能可以降低整个咨询价值链的利润率。

信息获取渠道的扩大正在改变这种状况。如今，曾经受到严密保护的信息事实上已经被互联网商业化了。今天，真正的增值是通过已经掌握的数据创造新的竞争优势。

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可以说，人工智能时代的管理顾问既不披露信息，也不进行分析。相反，他们正在利用大多数公司已经获得的信息和分析。基于作者的观察，他们经常把不同的信息联系起来，形成一个完整的叙述或指导。

除了现有初始分析活动的自动化之外，该算法还可以获得更高附加值的部分，例如洞察力集成和策略制定。

人工智能的答案越来越多，这对咨询公司来说不是好消息:他们的客户愿意为他们支付少得多的费用。人们可能认为真正的价值来自于数据科学家，而不是无法识别数据中隐藏模式的纯顾问。

冒险的商业模式...

大多数咨询公司基于以下因素运作，这就是为什么人工智能将极大地威胁咨询业:

以目前的形式

根据作者的经验，大多数咨询任务都与业务问题有关，这些问题可以通过聚类、排序和分类或预测算法来解决。

例如，客户流失预测非常普遍，回归模型被证明是非常有效的。此外，协作过滤或排序问题也很常见。如果业务问题清晰，数据可用且相关，预测正确，数据科学家就可以通过机器学习算法解决许多业务问题。

人工智能提供商与管理咨询的竞争

随着人工智能变得越来越民主(非代码/低代码人工智能解决方案、初创企业等)。)，管理咨询公司将面临越来越大的竞争压力。

大型科技公司之间的竞争

竞争始于三大公司，它们提供预先培训的模型，企业客户可以用这些模型来构建人工智能系统。

事实上，有各种工具可以帮助主流公司构建从引擎推荐到语音识别到翻译系统和客户服务机器人的一切。在这种情况下，由内部顾问和数据科学家组成的团队会更合适。

大型科技公司显然更合适。有些人可能认为这些服务需要大量的个性化服务和技术工作才能发挥作用，而技术公司已经在试图通过提供咨询服务来填补这一空白。

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谷歌已经建立了一个“高级解决方案实验室”，该实验室部分提供咨询服务，部分作为技术训练营。客户公司的整个团队可以与谷歌工程师一起学习机器学习技能，并构建定制系统。科技公司的发展不再局限于基础科技设施，还包括政策和人员。

技术公司和管理咨询公司之间的竞争越来越激烈。管理咨询公司帮助客户应对技术带来的损害，并收取高额费用。

全才知道他们天生脆弱。许多客户咨询科技公司，这些公司本身就是人工智能的先驱。如果咨询公司无法做出有效回应，更多的专业提供商可能会在价值链上向上发展，不仅成为数据分析提供商，还会为整体业务战略提供建议。

来自初创企业的竞争

初创企业也对咨询公司构成威胁。事实上，许多公司提供诸如帮助清理和注释数据等服务，并承担许多大公司尚未提供的特定服务。有时候，数据科学家可以完美地解决一个精确的业务问题，而不需要管理顾问。

对于大公司来说，外包大部分人工智能工作是有意义的。这些初创企业通常拥有咨询公司所没有的强大的机器学习专长。这些初创企业通常会开发出与客户业务相结合的个性化解决方案，并且是可持续的——即使在顾问离开后也是如此。

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来自独立人工智能公司的竞争

独立的人工智能咨询公司不得不提及。事实上，越来越多的公司开发了一系列服务来帮助公司合并、开发或启动人工智能项目。这些公司在规模(灵活性、价值等)上有优势。)。

人工智能、软件服务和一些新的商业模式

许多咨询公司通过培训顾问、雇佣数据科学家、开发人工智能和软件服务以及创造新的商业模式来适应新的竞争环境。

新的数据能力

显然，波士顿咨询公司(BCG)和麦肯锡(McKinsey)等市场领导者长期以来一直投资于具有机器学习经验的分析型初创企业，或者雇佣了大量数据科学家，并创建了新的数据驱动部门(如BCGGamma)，为客户带来新的数据能力。

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公司文化和培训

首先，从培训和公司文化开始。事实上，作者认为，当代管理咨询师不能再依赖顶尖的学校毕业生或特定领域的专家。所有顾问必须精通技术或数据。

生态系统创造

越来越多的咨询公司正试图通过与特定组织、初创企业或其他人工智能相关组织的合作来创建人工智能生态系统。其目标是提升品牌形象，建立自己的领导地位，聘请技术专家和升级解决方案。

对于大多数最先进的咨询公司来说，这将包括创建一个拥有人工智能专业知识的“实验室”，或许还有一个孵化器。

成为技术提供商

咨询公司已经开始开发更多的专有软件(通常使用SaaS或AlaaS模型)，因为许多客户有类似的要求(如定价策略)，而且这些方法通常是根据客户需求定制的。

事实上，如果你已经与公司合作并充分理解业务问题，推广你的SaaS解决方案是很容易的。开发独特的解决方案为咨询公司创造了新的收入来源。这种新的商业模式非常适合没有资金投资于自己的人工智能开发的客户。

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如果客户经常得到一些日常诊断和建议，客户将会有更大的动力投资软件提供商，并且“按需思维”将会消失。此外，就顾问要求而言，利用实时数据工具的需要改变了现状。

与人工智能经济相关的新服务

还有一些咨询公司在新兴的职业经济和在线培训领域投入巨资。

预报

作者认为，基于技术的咨询解决方案将获得更多的空房间，咨询竞争将比今天更加激烈。此外，作者还期望更多的数字科学家成为顾问。

由于人工智能的民主化和顾客忠诚度的降低，竞争可能会变得更加激烈。客户希望根据他们的具体需求购买咨询服务会更容易。

人工智能供应商将越来越多地与管理咨询公司竞争。

然而，我希望客户将继续受益于管理咨询公司的使用，而不是供应商本身(例如，谷歌，自动仓库系统，SAP)。管理咨询公司的优势如下:

客观性

了解这个行业的其他公司是如何通过人工智能进行变革的。

将人工智能转型与整体业务战略联系起来，以及如何扩展人工智能项目

显然，咨询的劳动强度可能会降低。作者认为，在未来20年里，人们将看到以下发展:

数据科学家会完全取代顾问吗？在某些情况下，是的。然而，当人工智能和机器学习被赋予改变和改变的任务时，仍然很难单独处理它。因此，我认为顾问在短期内是不可替代的，但发展趋势仍然是现实的。

基于我作为一名人工智能顾问的经验，作者发现机器学习算法可能会产生非常强大和深刻的分析，但在将这些分析转化为具体的商业决策时，往往会缺少一个环节。在这种情况下，专家顾问的存在是必要的。此外，由于环境和实际原因，人工智能系统不能覆盖太多的变量。

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数据科学家面临的最大问题是，他们仍然不容易衡量一个项目的实际有形价值，这对于一个非科学家或只关注结果而不关注过程的人来说就更难了。因此，合作将不可避免。

最后一个问题是，即使建立了一个完美的人工智能驱动的解决方案，客户理解这个解决方案仍然是一个困难的问题。咨询的任务之一是如何实现解决方案。

科学技术的发展给咨询业带来了巨大的困难。幸运的是，我们有机会抓住机遇，迎接变化。咨询业可能迎来新的春天。

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