OpenAI，刚刚给麦肯锡颁了个奖

来源：VOYAGE CAREER

GPT“金主爸爸”

McKinsey荣获冠军！

最近，咨询圈流传出一条令人忍俊不禁的“奖励”——麦肯锡因在一年之内消耗超过1000亿 Token（字符），被OpenAI颁发了一枚“特别贡献奖章”。

虽然OpenAI并没有真地举办过“全球API重度使用者颁奖典礼”，麦肯锡却在自己的LinkedIn官方账号上公开承认：

“是的，我们就是把ChatGPT用‘秃’了的那一位...”

许多熟悉“甲方-咨询”合作模式的客户朋友们看到这条消息也忍不住发出了灵魂拷问：“所以我们每个月花几十万美元请你们来画slides，你们转手每个月花200刀给GPT充会员了？”

不过，玩笑归玩笑，真正值得思考的是：这则新闻并不意味着“AI要取代咨询顾问了”，恰恰相反，它反而证明了咨询行业真正的核心竞争力，从来就不是“谁写PPT更快”——而是“谁说的话更让客户愿意相信”。

同样的一份报告，如果由公司员工撰写，很容易被视为缺乏数据支撑的主观判断——而如果它出现在一份署名为McKinsey & Company的行业报告中时，它立刻具备研究结论，并且被视为可以进入董事会讨论层面的“战略”...

咨询行业真正的价值，不仅仅是“内容生产”，而是“内容背书”——虽说GPT可以一秒生成十页行业洞察，但它无法代表任何机构、无法承担任何立场、也无法在发生误判时站出来说“我们愿意承担相应后果”。

网友也因此调侃：

事实上，到2025年，包括麦肯锡、BCG、埃森哲、德勤等全球头部咨询公司，已经在公司层面大规模部署AI系统。

那AI到底为这些咨询公司提高了什么效率？

• 调研提速10倍以上：以往一个Analyst需要花整整两天爬数据、翻行业报告，现在GPT接入Bloomberg、FactSet等数据库后，可以在几分钟内完成信息汇总。

• 案例Benchmark自动生成：过去对比“不同国家/品牌/赛道的成功案例”需要Team反复翻旧资料，现在输入关键词即可批量拉取。

• 客户提问应对速度提升：现在不少咨询公司内部已经上线“AI版知识库”，Partner在客户会议上可以直接通过语音检索集团级历史项目经验。

可以说，现在AI在咨询行业里已经不再只是一个“写稿工具”，而是改变公司运行逻辑的“引擎”。

部署12,000AI Agent

人类顾问“惨遭优化”

根据《华尔街日报》最新披露，截至2025年中，麦肯锡已部署了超过12,000个AI Agent，全面进入咨询团队的日常工作中——这些“智能顾问”不是用来聊天的，而是实际负责撰写客户报告、整理访谈纪要、分析市场数据、验证推理逻辑等核心任务。曾经需要一个5人团队才能完成的项目，现在只要 2–3 名顾问，外加一群 AI 助手就能搞定。

麦肯锡全球管理合伙人 Bob Sternfels 表示，未来希望“每一位员工都能配备一个 AI agent”。

与此同时，麦肯锡员工总数从 2023 年底的 45,000 人急剧下降到约 40,000 人，主要通过自然流失、严格绩效淘汰和战略降编实现约 10% 的人员精简。这次缩减代表“自我革新的AI重构”。换句话说，麦肯锡裁掉的是过去那种“低效团队作战”的工作模式。

更值得注意的是，麦肯锡裁减的主要是基础咨询岗和初级分析职能，与此同时，关于AI 项目的收入占比已接近 40%，并且还在持续上升。这标志着麦肯锡正在从传统智囊团角色，向“执行者+AI协同”转型。

PPT顾问 vs. AI复合人才

看到这里的同学可千万别害怕~麦肯锡管理合伙人 Bob Sternfels明确表示“我们会继续招聘，也会继续构建AI agent。” 这不是一场淘汰赛，而是一场企业级融合与进化。

更重要的是，这场进化并非麦肯锡独有——据其发布的《2025全球AI报告》显示，过去一年中有超过75% 的企业在推进AI部署的同时，对部分员工进行了技能再培训，帮助他们更好地与AI协同工作，掌握新的工具与方法。

另外，数据显示，大型企业在AI落地上的系统性远超小型企业：超过一半的大公司已建立专门的AI推进团队，近一半会在组织内部定期沟通AI带来的业务价值，约三分之一则为员工提供与岗位匹配的AI能力培训——像MBB这样的头部咨询公司里AI早就成了组织标配，谁会用、谁会协同、谁提效快，谁就在这场竞争中跑得更远。

所以说，新技术的出现，并不是为了淘汰人类，而是为了放大那些能够快速学习并适应时代变化的人的价值。企业真正需要的，不是那些容易被替代的人，而是能够不断“进化”的你。

那么问题来了——在AI全面融入业务的今天，麦肯锡到底在寻找什么样的人才？

如 Catalant（一家全球知名咨询人才平台）的首席执行官 Pat Petitti 所言：

基础层次的‘平庸知识’已经不值钱了。你必须重构整个商业模型。

过去靠“刷题”和模板逻辑就能胜任的部分初级工作，以及那些重复性强、结构浅、无需判断力的任务正在被AI加速淘汰。真正有价值的，不是“更繁复框架”，而是那些能落地、有协同力、能整合AI工具完成复杂的任务的人才。

与此同时，Oliver Wyman CEO Nick Studer 更是直言不讳地宣布了咨询业的“身份转型”：

管理顾问的傲慢时代已经过去了。企业现在不想要穿西装讲PPT的顾问，而是要能下场、能共创、能带队落地的“战友”。

客户不再只想听建议，而是希望咨询顾问变成“联合执行者”带着团队与经验，一起第一时间解决问题。所以同学们如果想进入像麦肯锡这样的顶级咨询公司，现在的确面临了全新的挑战，但也迎来了更公平、更高维度的机会~

那这个被称为“顾问标配”的智能Agent，究竟能做什么？让我们一起看看这个覆盖整个麦肯锡公司的AI助手Lilli如何重塑顾问的日常工作。

麦肯锡AI助手Lilli

全面应用！

在2023年8月16日，麦肯锡官网发布消息向大家介绍了一下Lilli——这是一款由麦肯锡首席技术官Jacky Wright领导的“ClienTech”团队为麦肯锡员工设计的新型聊天应用程序。

时至2025年，历经两年快速升级迭代，Lilli 已全面融入麦肯锡的工作流程，成为每位麦肯锡人的标配工具。

目前，这款AI助手已覆盖70%以上的日活员工，平均每人每周使用超过17次，帮助顾问节省超过30%的信息搜集与材料整理时间，也被内部称为“新一代初级分析师的分身”。

Lilli 的背后，是由约200名技术专家 组成的神秘团队ClienTech，作为麦肯锡科技生态系统的三大支柱之一，他们致力于将先进技术嵌入咨询交付全流程。

Lilli 能访问麦肯锡逾 100年沉淀的知识库 和 10万+ 项目材料，提供文案撰写、资料提炼、PPT生成、语气调整、专家推荐 等多项功能。

比如，用户可以输入一个问题，Lilli可以在整个知识库里进行检索，确定5到7个最相关的内容，总结关键点，包括链接，甚至确定适当领域的专家。

这里说的检索包括两种模式：一种是搜索麦肯锡的内部知识库，指从麦肯锡的10万多份文档、记录和PPT中获取回答；另一种是搜索外部资源，指从更广泛的大型语言模型(LLM)后端获取数据。

这么一看，或许没什么特别，不过细究一下可以发现，麦肯锡开发Lilli时确实花了不少心思~

总的来说，Lilli的界面与其他文本生成式AI工具相似，同样在主窗口底部有一个文本输入框供用户输入问题、搜索和提示。

与此同时，Lilli还包含一个可展开的左侧边栏，其中保存了提示，用户可以复制、粘贴并根据自己的喜好进行修改。

另一个区别在于信息来源。

许多其他文本生成式AI工具在回答时不一定会明确引用或链接到来源，但Lilli在每个回答下方都会提供一个完整的“信息来源”部分，包括链接甚至页码，使得所有的回答都更加严谨，更符合咨询公司的严格要求~

总的来说，Lilli的推出和正式面世标志着麦肯锡数字化转型的一个重要里程碑。由于意义重大，麦肯锡在命名时也是动了不少脑筋~

Lilli取自Lillian Dombrowski，她是麦肯锡1945年聘用的第一位职业女性，后来成为该公司的财务总监和公司秘书。

认识Lillian的人都说她愿意做任何事，是当之无愧的“能力者”。她的研究促成了麦肯锡的运输和保险部门的创建；她帮助制定了利润分享和养老金计划，甚至还建立了麦肯锡的档案。

而Lilli和Lillian Dombrowski最像的地方就在于，TA们都有着超强的能力并且能够执行到位！