Боб Стернфелс, глава McKinsey, озвучил цифры на CES: 40 000 живых сотрудников, 25 000 ИИ-агентов. Работают вместе. Прямо сейчас. К концу года он рассчитывает на паритет.
Полтора года назад агентов было несколько тысяч. Темпы впечатляют.
Что говорят о продуктивности
Внутренняя статистика такая: за прошлый год сэкономили 1,5 миллиона часов только на поиске информации и подготовке аналитики. За полгода агенты сгенерировали 2,5 миллиона графиков. Это та самая рутина, которая раньше держала младших консультантов в офисе до двух ночи.
Стернфелс рассказывал об этом на записи подкаста All-In на CES вместе с Джейсоном Калаканисом и Хемантом Танежей из General Catalyst. Тон, понятно, был оптимистичный. Но в деталях проскочило интересное: бэк-офис сокращается на 25%, а клиентские позиции растут на столько же.
При этом бэк-офис стал выдавать на 10% больше при меньшем количестве людей.
Делайте выводы сами.
Чем занимаются эти агенты
Это не чат-боты. Судя по интервью для HBR IdeaCast, речь идёт об автономных системах, которые закрывают целые рабочие функции. Синтез исследований. Компиляция документов. Анализ данных. Полный цикл, а не отдельные задачки.
За всем этим стоит QuantumBlack, ИИ-подразделение McKinsey на 1700 человек. Сейчас на них приходится 40% работы компании. Два года назад искусственный интеллект был сноской в отчётах. Теперь это почти половина бизнеса.
Внутренняя платформа называется Lilli. Ей пользуются больше 70% сотрудников ежемесячно, полмиллиона запросов в месяц. Каждый запрос якобы экономит около шести минут на ручном поиске по документам. В масштабах компании набегает.
Смена подхода к найму
Стернфелс высказал любопытную мысль про образование. Забудьте, где учился кандидат, сказал он. Смотрите на портфолио на GitHub. На реальные навыки.
«Давайте смотреть на суть», — его формулировка. Может, откроются новые пути для людей, которых раньше бы не рассматривали?
Может быть. Но McKinsey не славится демократизацией доступа к элитным позициям. Компания всегда набирала из одних и тех же топовых университетов. Изменит ли ИИ эту культуру — вопрос открытый.
Что точно ищут: людей, которые могут быть «отличными консультантами McKinsey и отличными технарями» одновременно. И то, и другое. Не что-то одно.
Вопрос сокращений
Контекст, который не попал в презентацию на CES. Штат McKinsey достигал примерно 45 000 человек в 2022 году. Сейчас около 40 000. Bloomberg в декабре писал, что обсуждается дополнительное сокращение до 10% в подразделениях, не работающих с клиентами, в ближайшие 18-24 месяца.
Официальная позиция компании: они «приводят компетенции в соответствие с меняющимися приоритетами». Интерпретации разнятся.
Выручка последние пару лет держится в районе 15-16 миллиардов долларов. Стагнация. Клиенты осторожнее относятся к большим счетам от консультантов. А часть работы, которая раньше доставалась McKinsey, теперь делают внутренние команды компаний — теми же инструментами на базе ИИ.
Что делают BCG и Bain
McKinsey не одинок в этом. BCG за два года довёл долю выручки от ИИ-услуг с нуля до 20%, примерно 2,7 миллиарда долларов. Наняли 1000 новых специалистов именно под ИИ-направление. Их фреймворк AgentKit позволяет специализированным агентам совместно работать над сложными задачами.
Bain заключил партнёрство с OpenAI и снабдил 13 000 консультантов доступом к ChatGPT Enterprise. Сотрудники сами собрали больше 19 000 кастомных GPT. Много экспериментов.
Но таких цифр, как у McKinsey с 25 000 агентами, больше никто не публиковал. То ли McKinsey действительно впереди, то ли лучше умеет продавать эту историю — сказать сложно.
Как меняется бизнес-модель
Вот это уже интересно по-настоящему. Стернфелс сказал, что McKinsey уходит от традиционной консультационной модели. Вместо оплаты за услуги они хотят совместно с клиентами определять бизнес-кейсы и участвовать в обеспечении результата.
Это принципиально другие отношения. И больше риска для McKinsey, если советы не сработают. Это реальный стратегический разворот или способ конкурировать с технологическими консалтинговыми компаниями, которые перехватывают работу по внедрению, — направление очевидно.
Три навыка, которые ИИ не заменит
Стернфелс назвал то, что, по его мнению, будет важно для выпускников:
Первое: постановка правильной цели. Целиться на низкую орбиту или на Марс? Это решение принимает человек.
Второе: суждение. ИИ предсказывает на основе паттернов. Он не знает, когда их нужно нарушить.
Третье: настоящая креативность. «Ортогональное мышление», которое ломает устоявшиеся нормы.
Удобно, что это именно те навыки, которые McKinsey всегда заявлял как свой продукт. Менее удобно: младшие консультанты традиционно развивали эти навыки, выполняя ту самую работу по исследованиям и анализу, которую теперь автоматизировали.
Как научиться суждению, если не делаешь рутину, которая формирует контекст? На этот вопрос в McKinsey пока не ответили.
Что дальше
Стернфелс рассчитывает, что к декабрю 2026 года в компании будет поровну людей и ИИ-агентов. 40 000 на 40 000, если математика сойдётся.
Период полураспада навыков сокращается, заметил он. Возврат инвестиций в обучение сотрудников раньше составлял около семи лет. Теперь 3,6 года. И это число только уменьшается.
Предупреждение это или просто констатация — зависит от точки зрения.
