Come l’IA cambia la struttura delle società di consulenza

IL DIBATTITO SULL’IMPATTO dell’intelligenza artificiale sulla consulenza tende a oscillare tra due estremi: alcuni sostengono che l’intelligenza artificiale renderà obsoleti i consulenti, altri affermano che li renderà solo più indispensabili. Entrambe le opinioni trascurano una realtà più sfumata e importante: la consulenza non sta scomparendo, ma sta subendo una profonda trasformazione.

Per decenni, il settore ha operato secondo un modello “piramidale” stabile: un’ampia base di consulenti junior che si occupavano di ricerca, modellizzazione e analisi e supportavano una ristretta élite di leader senior che guidavano la strategia e gestivano le relazioni con i clienti. Questa struttura piramidale ha alimentato l’economia della consulenza e plasmato l’identità della professione.

Ma l’IA sta stravolgendo questo modello. Gli strumenti di IA generativa, gli algoritmi predittivi e le piattaforme di ricerca sintetica stanno rapidamente automatizzando proprio quei compiti che un tempo occupavano le settimane dei consulenti junior. Con l’accelerarsi di questa trasformazione, le società di consulenza si trovano di fronte a una scelta: evolvere il loro modello di erogazione dei servizi o rischiare di diventare irrilevanti.

In qualità di leader di una società di consulenza nativa dell’IA, Disruptive Edge, due di noi, David Duncan e Tyler Anderson, stanno sperimentando questo nuovo modello, esplorando come gli strumenti di IA possano aiutare in una vasta gamma di attività di consulenza, dall’automazione della ricerca di routine all’aumento di analisi e sintesi più avanzate. L’obiettivo è vedere come questi strumenti possano accelerare la consegna, affinare la qualità delle intuizioni e liberare i consulenti per concentrarsi sulle cose che richiedono giudizio, creatività e un coinvolgimento più profondo con i clienti. Insieme al nostro terzo coautore, Jeffrey Saviano, esperto nei campi emergenti della governance e dell’etica dell’IA, stiamo anche riflettendo su come le componenti critiche delle società di consulenza, come lo sviluppo dei talenti e la governance, debbano evolversi in questi nuovi modelli.

Come sta crollando la piramide

I motivi principali per cui le aziende assumono consulenti non sono destinati a scomparire nel breve periodo. Le organizzazioni continueranno ad aver bisogno di competenze esterne specializzate, capacità flessibili, validazioni credibili e una prospettiva indipendente su problemi complessi.

Mentre la domanda rimane, però, l’IA sta minando il modello tradizionale utilizzato dalle società di consulenza per soddisfarla. Questo modello si basa sul fatto che i consulenti junior dedicano settimane a compiti quali la raccolta di dati, la loro analisi, la modellizzazione di scenari e la creazione di slide a supporto delle raccomandazioni formulate dai consulenti senior. Oggi, i sistemi di IA possono fare tutto questo e molto altro, e lo fanno in modo più rapido, più economico e, in molti casi, migliore.

Ad esempio, l’assistente IA proprietario di McKinsey, Lilli, è ora utilizzato da oltre il 72% della sua forza lavoro, riducendo i tempi di ricerca e sintesi di circa il 30%. Il Boston Consulting Group sta utilizzando Deckster, uno strumento che crea presentazioni in pochi minuti, e Bain ha implementato Sage, un copilota IA addestrato sul suo IP interno.

Anche le applicazioni dell’IA agentica sono in aumento, con esempi come gli agenti IA Zora di Deloitte e la piattaforma OS agent di PwC che stanno ridefinendo i flussi di lavoro interni e le offerte ai clienti. In generale, l’IA generativa sta svolgendo sempre più spesso il lavoro che di solito viene gestito da grandi team di consulenti junior. Il lavoro che viene automatizzato non è banale: comprende già compiti che sono alla base dei ruoli di consulenza di livello inferiore e sta invadendo anche quelli di livello intermedio.

Se l’IA sostituisce il lavoro che prima giustificava migliaia di ore fatturabili dei consulenti junior, la piramide crollerà sotto il proprio peso.

L’ascesa dell’obelisco della consulenza

In risposta a ciò, proponiamo un nuovo modello emergente: l’obelisco della consulenza. A differenza della tradizionale piramide della consulenza, che dipende da un’ampia base di consulenti junior, l’obelisco rappresenta un modello alto e stretto: meno livelli, team più piccoli e maggiore leva finanziaria a ogni livello. Invece di basarsi sulla pura scala, questo modello è costruito attorno a tre ruoli umani:

• I facilitatori dell’IA sono consulenti all’inizio della loro carriera, formati sugli ultimi strumenti di IA e sui data pipeline. Progettano e perfezionano i flussi di lavoro basati sull’IA, aiutando i team a generare rapidamente indicazioni di lavoro. Questo ruolo offre un nuovo tipo di apprendistato che enfatizza la padronanza tecnica e il giudizio applicato fin dal primo giorno.
• Gli architetti dell’impegno sono consulenti esperti che guidano i progetti. Aiutano a definire i problemi da risolvere, interpretano i risultati dell’IA con il giudizio umano e li traducono in strategie attuabili. Orchestrano il modo in cui il lavoro viene svolto e si adattano al mutare delle condizioni, assicurando al contempo che le intuizioni si trasformino in risultati.
• I leader dei clienti si concentrano sul lungo termine. Coltivano relazioni profonde e di fiducia con i dirigenti senior, li aiutano a dare un senso al cambiamento e rimangono abbastanza vicini da consigliarli su come stare al passo con i cambiamenti.

Abbiamo identificato questi ruoli sulla base delle tre funzioni essenziali per il funzionamento di qualsiasi società di consulenza: qualcuno deve costruire e implementare i flussi di lavoro che generano risultati per il problema del cliente in questione, qualcuno deve guidare il lavoro e tradurlo in raccomandazioni e qualcuno deve costruire e mantenere relazioni di fiducia con i dirigenti. Insieme, questi ruoli creano anche un percorso naturale per lo sviluppo dei talenti, un percorso che deve essere mantenuto anche nell’era dell’IA.

Il modello obelisco bilancia questi ruoli a tutti i livelli, riflettendo un allontanamento dalla scala fine a sé stessa. Ciò che conta ora è fornire un pensiero più acuto con maggiore velocità e minori costi generali. Più che una semplice risposta efficiente in termini di costi all’automazione, l’obelisco rappresenta un’evoluzione necessaria del modo in cui il talento della consulenza è strutturato e impiegato. Man mano che l’IA assume i compiti di routine, l’energia umana può essere riassegnata a ciò che conta di più: intuizione, giudizio e partnership di fiducia.

Una nuova ondata di boutique native IA

Alcuni degli esempi più evidenti del modello obelisco non provengono dalle grandi aziende, ma da un’ondata in rapida crescita di boutique native IA. Monevate, un’azienda che si occupa esclusivamente di strategie di prezzo, combina una profonda esperienza con playbook e strumenti di modellazione basati sull’intelligenza artificiale per fornire consulenza senza il tradizionale livello di analisti. SIB, specializzata nella riduzione dei costi, utilizza agenti di intelligenza artificiale per scansionare fatture e contratti dei fornitori alla ricerca di opportunità di risparmio, impiegando esperti umani solo quando necessario. Entrambe le aziende evitano completamente la struttura piramidale, fornendo un valore mirato e ripetibile con meno persone e costi generali molto inferiori.

Unity Advisory, lanciata da ex partner delle quattro grandi società di servizi professionali e sostenuta da 300 milioni di dollari di capitale privato, rappresenta forse la reinvenzione più deliberata del modello di consulenza su larga scala. Si posiziona come libera da conflitti, ovvero non gravata da intrecci tra revisione e consulenza o conflitti con i clienti, e nativa IA per progettazione. Anziché costruire una piramide tradizionale, Unity si affida a gruppi agili di consulenti senior che lavorano in stretta collaborazione con strumenti di intelligenza artificiale proprietari per fornire un supporto strategico veloce e di alta qualità. Non assume grandi gruppi di analisti entry-level né si affida a strutture gerarchiche di middle management; ha eliminato la classica piramide delle ore fatturabili a favore di una consegna veloce e guidata da esperti, un’espressione da manuale dell’obelisco in azione.

Disruptive Edge applica principi simili. Ad esempio, invece di far passare settimane ai consulenti junior a costruire conoscenze di base, avviamo gli incarichi con rapporti di ricerca approfondita basati sull’intelligenza artificiale che sintetizzano rapidamente grandi quantità di informazioni. Strumenti come Lovable, piattaforma di sviluppo di app basata su IA, consentono ai team di passare dal concetto ai prototipi completamente funzionali in meno di due settimane invece che in mesi. Questo permette di assegnare gli incarichi a team più piccoli e più senior e di dedicare più tempo ai clienti dove è più importante.

Sebbene la ricerca sulle aziende tradizionali confermi che gli strumenti di intelligenza artificiale possono svolgere molti dei compiti che un tempo occupavano grandi team di consulenti junior, spesso con guadagni in termini di velocità e qualità, la relativa novità del modello obelisco significa che le prove a lungo termine devono ancora affermarsi. Tuttavia, crediamo che, se i compiti fondamentali possono essere automatizzati o accelerati, allora team più piccoli e con più senior possono concentrarsi maggiormente sulle aree in cui l’esperienza umana crea il massimo valore.

Perché le società resisteranno al cambiamento

Nonostante le forze che causano questo cambiamento, molte società di consulenza tradizionali faranno fatica a compiere il salto. Come spiega Clayton Christensen in The Innovator’s Dilemma, gli operatori storici raramente si rivoluzionano, soprattutto quando il loro modello esistente continua a generare profitti. Nella consulenza, quel modello è la piramide altamente redditizia.

Il modello piramidale ha plasmato a lungo la cultura, l’economia e l’erogazione dei servizi delle società di consulenza. Le promozioni, le retribuzioni, i modelli di assunzione e persino il modello mentale di ciò che è una “buona consulenza” sono tutti legati al numero di dipendenti e alla leva finanziaria, contenendo potenti incentivi a mantenere grandi team di consulenti junior.

Questo è proprio ciò che rende il cambiamento così difficile. Anche quando le aziende investono in strumenti di intelligenza artificiale o annunciano laboratori di innovazione nell’ambito dell’IA, tali capacità rimangono spesso isolate dalla fornitura principale. Le demo appariscenti possono impressionare i clienti, ma il motore sottostante, ovvero grandi team di progetto composti da talenti junior, rimane in gran parte invariato. Il passaggio a una struttura più snella e potenziata dall’IA può sembrare una minaccia esistenziale per le aziende basate sulla scala.

C’è anche una sfida di riallineamento dei talenti. Le aziende tradizionali sono costruite per reclutare e formare centinaia di MBA generalisti. Ma il futuro richiede qualcosa di diverso: gruppi più piccoli che abbiano familiarità con gli strumenti IA, i flussi di lavoro dei dati e il pensiero sistemico. Alcuni hanno lanciato programmi di aggiornamento professionale (PwC, ad esempio, ha stanziato 1 miliardo di dollari per la formazione sull’IA), ma la cultura e gli incentivi rimarranno naturalmente indietro, con sistemi che continuano a privilegiare le ore fatturate rispetto alle intuizioni fornite.

Questi sintomi indicano tutti un problema più profondo: trattare l’IA come uno strumento da aggiungere al vecchio modello piuttosto che come un motivo per riprogettarlo partendo dai principi fondamentali. A breve termine, ciò potrebbe preservare i margini. Nel tempo, però, apre la porta ad aziende più piccole e native dell’IA che possono muoversi più rapidamente, operare in modo più snello e offrire ai clienti più valore con meno persone e a costi inferiori.

Implicazioni per le società di consulenza

Le implicazioni di questo cambiamento sono profonde. Le società di consulenza che continuano a fare affidamento su modelli intensivi di personale junior rischiano di diventare più lente, più costose e meno rilevanti. Quelle che agiscono con decisione possono emergere più snelle, più orientate agli esperti e molto più preziose per i clienti.

Per le aziende già affermate, la transizione al modello obelisco non sarà facile. Sarà necessario riprogettare interi flussi di lavoro intorno all’intelligenza artificiale per ridefinire il modo in cui viene creato e fornito il valore. La formazione e lo sviluppo dei talenti junior dovranno evolversi per integrare le competenze di facilitazione dell’intelligenza artificiale con competenze di consulenza più tradizionali come la risoluzione dei problemi, la comunicazione e la gestione dei clienti. Anche i modelli di retribuzione dovranno evolversi, premiando il contributo strategico e i risultati dei clienti piuttosto che le ore fatturabili.

Questo nuovo modello solleva anche importanti questioni relative alla governance e all’etica dell’IA. Nella consulenza tradizionale, i risultati finali per i clienti passavano tipicamente attraverso diversi livelli di revisione da parte di analisti, consulenti senior, manager e partner, rendendo più facile individuare i problemi e assegnare le responsabilità. Ma nel modello obelisco, in cui piccoli team si muovono rapidamente e l’IA svolge un ruolo più importante nel processo decisionale, saranno necessari nuovi approcci per garantire che le decisioni basate sull’IA siano comprensibili, eque e prese da persone chiaramente responsabili.

Uno di noi (Jeffrey Saviano) è un ex partner di EY che ora guida un team di ricerca che sviluppa nuovi modelli per la governance e l’etica dell’IA presso l’Edmond & Lily Safra Center for Ethics di Harvard, un’istituzione che si occupa di rafforzare la ricerca e l’insegnamento sulle questioni etiche. Il suo lavoro sottolinea la necessità che i leader aziendali si assumano la responsabilità di governare l’IA da soli, invece di aspettare la regolamentazione governativa. Ciò significa integrare barriere etiche nell’uso dell’IA, senza affidarsi esclusivamente a team di conformità centralizzati o a revisioni a posteriori. Abbiamo visto quanto questo sia particolarmente importante nel modello obelisco, dove la responsabilità etica deve essere chiara, distribuita e integrata direttamente nei flussi di lavoro dei team, soprattutto perché piccoli team di esperti sono potenziati da strumenti in grado di influenzare decisioni ad alto rischio.

Nonostante le sfide per le società di consulenza, questo non è il momento per cambiamenti incrementali. I vincitori saranno coloro che si muoveranno per primi e reinventeranno il settore prima che qualcun altro lo faccia al posto loro.

David S. Duncan è partner della società di consulenza Disruptive Edge, dove fornisce consulenza alle organizzazioni su strategie di crescita, innovazione e adozione dell’IA. È autore di The Secret Lives of Customers e coautore (insieme a Clayton M. Christensen, Karen Dillon e Taddy Hall) di Competing Against Luck. Tyler Anderson è CEO di Disruptive Edge e Aucctus AI e aiuta le aziende leader a creare nuove attività in crescita e a implementare soluzioni di IA. Le sue aziende sono state riconosciute come alcune delle società in più rapida crescita del Canada. Ha ricevuto il premio Canada’s Young Entrepreneur of the Year. Jeffrey Saviano è responsabile dell’etica dell’IA aziendale presso l’Edmond & Lily Safra Center for Ethics di Harvard e ricopre anche incarichi accademici presso il MIT e la Boston University School of Law. In precedenza, è stato partner di EY, dove ha guidato la pratica Emerging Technology Strategy & Governance dell’azienda.