冷靜思考：當AI成為“隱形合夥人”

來源：AIflag

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2023年秋天，麥肯錫（McKinsey）的一間會議室裡氣氛微妙。一場面向重要客戶的提案准備會上，顧問們破天荒地“邀請”了一位看不見的新人加入討論：一款名為 Lilli 的聊天機器人。一開始，資深顧問們半信半疑：一個 AI 真的能讀懂百年諮詢精華，勝任顧問工作嗎？年輕顧問則躍躍欲試，偷偷將一份冗長的行業報告丟給 Lilli 請求總結。幾秒鐘後，當螢幕上躍出精煉的要點時，會場一角響起一聲低呼：“竟然真有兩下子。”質疑中夾雜著驚歎，而更多的則是難以名狀的不安。一位參與內測的顧問在匿名論壇Fishbowl上直言，Lilli“功能還行，但也就適合處理一些無關痛癢的小問題”。另一位顧問則半開玩笑地問：“它提升生產力的效果是不是好到將來我們這些初級顧問都不需要了？”。一時間，關於這位AI“同事”的八卦悄然在麥肯錫內部流傳開來。

據HRflag瞭解，Lilli 是麥肯錫在內部研發部署的生成式AI聊天機器人，號稱將麥肯錫近100年來累積的全部知識“裝進”了一個對話方塊。麥肯錫45,000名員工中有超過70%已經開始使用這個工具，而使用者平均每週要向 Lilli 提問17次。顧問們驚呼它為工作帶來了前所未有的效率提升，但私下裡也有人戲稱：“這下連加班改PPT的藉口都沒有了。”一場關於AI助手的內部博弈就此展開：一邊是擁抱新工具的狂熱者，另一邊是懷疑論者和觀望者。在號稱地表最“卷”（競爭激烈）的諮詢行業裡，AI正從邊緣工具躍升為核心引擎，成為顧問們新的競逐焦點。

Lilli：

將百年知識裝進聊天框

Lilli 的出現並非心血來潮，而是麥肯錫順勢而為的產物。麥肯錫是一家有近百年曆史的諮詢公司，積累了海量的研究報告、案例分析和行業洞見。如何快速檢索和利用這些知識，一直是顧問工作的痛點。據我們瞭解，麥肯錫內部有超過100,000份檔案和訪談記錄構成了公司的知識庫。Lilli 的誕生，正是為了把這座知識“富礦”變成人人可及的智慧助手。麥肯錫資深合夥人埃裡克·羅斯（Erik Roth）將 Lilli 定位為“可以回答麥肯錫所有知識的問題”的AI，同事們笑稱它是公司的“數字百事通”。

有意思的是，Lilli 這個名字本身就暗藏著麥肯錫對“知識源泉”的致敬。平臺取名自莉莉安·東布羅夫斯基（Lillian Dombrowski）——麥肯錫在1945年聘用的首位女性專業人員。莉莉安當年身兼公司財務主管和秘書，參與建立了麥肯錫的交通運輸和保險諮詢業務，還推動建立了利潤分享和養老金制度，更是一手創辦了公司的檔案庫。瞭解麥肯錫歷史的人都說，莉莉安靈活多能、追求極致細節。麥肯錫選擇用她的小名“Lilli”為AI助手命名，寓意這個數字平臺將像莉莉安本人一樣敏捷、博聞且嚴謹。將百年沉澱的知識裝進一個名為“莉莉”的AI中，某種程度上也是對這位傳奇女性的浪漫致敬。

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內部引擎：

Lilli 的功能與架構

麥肯錫內部將 Lilli 視作“一站式”的知識引擎。在使用時，員工只需在對話方塊中輸入問題，Lilli 就會在後臺飛速檢索公司百年來的知識資產，從中鎖定最相關的5到7份內部材料，提煉出要點摘要，並附上相關內容的連結和公司內相關領域專家的名字。例如，諮詢顧問常問的一個問題是：“有沒有類似案例可供借鑑？”以前，為找到類似業務案例，顧問可能需要花幾天時間四處打聽公司裡相關領域的同事。而據我們瞭解，現在 Lilli 返回答案的速度以秒計，還經常能提供一些意想不到的跨行業類比，讓人眼前一亮。正如一位參與開發的內部人士所說：“如果你能直接向麥肯錫整個知識庫發問，並由AI作答，那將為公司帶來什麼？這就是 Lilli 想做到的。”

從技術上看，Lilli 是一個由麥肯錫自主開發的平臺，疊加了多種尖端AI技術。據HRflag瞭解，麥肯錫並未自行訓練龐大的語言模型，而是選擇充當“整合者”——Lilli 利用了多家領先AI公司的現有大語言模型（LLM）。其中既包括麥肯錫的合作伙伴 Cohere 提供的模型，也包括透過微軟 Azure 平臺接入的 OpenAI 模型。麥肯錫為 Lilli 打造了一個安全封裝的應用層，相當於搭建了自己的AI技術棧：這一層遮蔽了底層模型的複雜性，確保公司機密資料不會直接暴露給第三方模型，同時允許靈活切換或並用不同的模型。用負責該專案的合夥人菲爾·哈德爾森（Phil Hudelson）的話來說，Lilli 平臺“有自己的大腦（深度學習和可訓練模組），更是由一系列技術組合而成的獨立堆疊”。麥肯錫強調對底層模型保持“LLM無關”（agnostic）的態度，不依賴某一家供應商，這意味著他們可以隨時評估引入更新更強的模型。

麥肯錫首席技術與平臺官傑基·賴特（Jacky Wright）主導了 Lilli 的開發。傑基曾任微軟美國的首席數字官，於2021年加入麥肯錫擔任新成立的CTPO（Chief Technology & Platform Officer），這本身就釋放出麥肯錫向技術轉型的強烈訊號。據內部人士透露，Lilli 的研發由一個名為“ClienTech”的團隊負責，該團隊直接向傑基彙報。最初只有3名工程師的開發團隊，迅速擴張到包括資料工程、資料科學、產品管理、設計和軟體開發在內的70多名專家。麥肯錫2015年收購的AI與資料諮詢公司 QuantumBlack 也深度參與了該專案，貢獻了其在生成式AI領域的經驗和工具套件（例如 QuantumBlack Horizon）。Lilli 專案的技術挑戰並非搭建模型本身，而是在於如何快速整合公司內部長期各自為政的職能部門。Lilli 開發負責人之一感嘆：“從某種意義上說，技術部分是最容易的。最大的挑戰在於，我們要以最快速度推進，還得把法務、網路安全、風險管理、人才發展等相關的人都拉到同一張桌子上，確保各方面的問題都顧及到。”換言之，Lilli 的誕生不僅是技術整合的產物，更是麥肯錫內部一次打破壁壘的協作創新嘗試。

為了確保 Lilli 真正契合顧問的需求，麥肯錫在2023年中期推出了內測版本（稱為“最低可行產品”MVP），邀請全球約7,000名員工搶先試用。測試期間，團隊根據反饋不斷完善功能：例如，最初版本的 Lilli 並不能解析PPT檔案，而公司大量知識沉澱在幻燈片中，測試者對此抱怨不已。開發團隊旋即調整，讓 Lilli 學會“看懂”PPT，為此還呼叫了專門的幻燈片解析模組。同時，公司投入大量資源對員工進行培訓，緩解大家初次使用生成式AI時的“提示詞焦慮”。據我們瞭解，只要經過大約一小時的培訓演示，員工對著機器人無從下手的顧慮就大大降低，開始自如地提出業務問題。這在很大程度上加速了 Lilli 的推廣，也讓麥肯錫下決心在全公司範圍內快速鋪開這項新工具。

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顧問的

新搭檔：從抗拒到上癮

2023年8月，麥肯錫正式在全公司上線 Lilli，不再侷限於技術愛好者的嚐鮮，而是將這位AI助手推向每一位顧問。同事們驚訝地發現，那些曾經對此將信將疑的同事，現在開始天天“上頭”：“我們幾乎感覺會議室裡坐著一個叫 Lilli 的隱形同事。有時候討論問題討論到一半，就有人提議：‘問問 Lilli 怎麼看。’”一位麥肯錫合夥人打趣道。據麥肯錫內部統計，自全面上線以來，Lilli 的使用率出現爆發式增長——目前有72%的員工主動使用這一工具。更誇張的是，在已經使用 Lilli 的員工中，每人平均每週要詢問它17次，相當於每天至少問兩個問題。短短幾個月內，Lilli 就從新奇事物變成了顧問日常工作的一部分，甚至有人把它比喻為麥肯錫“最忙碌的新人”。麥肯錫官方披露的資料顯示，Lilli 每月要回答超過50萬條提問，而且這個數字還在快速上漲——幾乎相當於平均每天處理近2萬條諮詢，可謂夜以繼日、分身有術。

起初，不少資深顧問對於讓AI介入自己的專業領域是抗拒的。他們擔心 Lilli 給出的見解不夠精準，或者風格不符合麥肯錫一貫的水準。然而，隨著一次次正面體驗，這些顧慮正在消解。麥肯錫合夥人德爾芬·祖爾基亞（Delphine Zurkiya）坦言自己已經成為 “Lilli 的重度使用者”。在團隊討論解決方案時，她經常開啟 Lilli 查詢：“有沒有類似專案的成功經驗？”或者“某行業最近有沒有新的研究值得參考？”。當 Lilli 幾秒內就給出答案並指明內部聯絡人時，她感到整個團隊的知識邊界一下被拓寬了。據我們瞭解，麥肯錫內部一份案例研究顯示，引入 Lilli 後，顧問在搜尋資訊和整理知識方面節省了約30%的時間。過去要花兩週整理的行業資料，如今可能一兩天就準備就緒；而每天為專案翻閱無數文件、趕製報告的加班夜晚也在明顯減少。一位參與調查的顧問直言，有了 Lilli，“我再也不用從零開始——它總能讓我在任何新專案上先跑出一截。這對我的工作簡直是遊戲規則的改變”。

更令顧問們驚喜的是，Lilli 不僅提升了效率，還帶來了意想不到的洞見。麥肯錫生命科學業務的合夥人喬什·斯滕伯格（Josh Sternberg）分享過這樣一個故事：他當時在為一家制藥客戶尋找製造流程改進的靈感，本以為答案要從其它製藥或精密製造案例中找。結果 Lilli 推薦了一個看似八竿子打不著的案例——一家生產油漆測厚儀的公司的經驗。出人意料的是，這個跨界類比啟發了製藥客戶的思路，解決了他們的工藝難題。斯滕伯格感慨道：“平時要找到這麼冷門又貼切的例子，至少得費好幾天功夫拜訪各種專家。Lilli 不但拓寬了我們的視野，而且回答得更快。它帶來的不僅是生產力的提升，更是一種啟發式的價值，能引發我們全新的思考方式”。

當然，Lilli 也並非萬能。就像所有AI模型一樣，它也有回答不準或者“胡說八道”的時候。因此麥肯錫內部對使用Lilli制定了清晰的指南，要求顧問將其作為助手而非裁判。每當 Lilli 給出結論性建議時，顧問仍需進行核實和判斷。這種審慎的態度在麥肯錫內部早有共識：Lilli 提高的是資料處理和方案生成的底盤速度，但真正決定方案成敗的洞察力和判斷力，依然掌握在顧問手中。正因如此，不少麥肯錫人將 Lilli 比喻為“隱形同事”或“AI新兵”，而不是可以獨當一面的“AI合夥人”。在麥肯錫價值觀裡，人機協作產生的火花，遠勝於人機對抗帶來的擔憂。據我們瞭解，在經歷初期的磨合和培訓後，員工對於如何正確使用 Lilli 已經越來越有心得，公司甚至編寫了詳細的“提示工程”Playbook（教程手冊）在內部分享。可以說，麥肯錫在用一種冷靜而務實的方式，將這款AI工具逐步融入自己的業務肌理。

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“卷王”們

的 AI 軍備競賽

諮詢業從來充滿競爭，而在生成式AI時代，“卷王”們正展開一場看不見硝煙的軍備競賽。麥肯錫的同行們並沒有坐以待斃，它們各自祭出了AI法寶，以免在新技術浪潮中失去先機。據HRflag瞭解，包括波士頓諮詢（Boston Consulting Group）、貝恩（Bain & Company）以及德勤（Deloitte）、普華永道（PwC）、畢馬威（KPMG）等在內的多家諮詢巨頭，近兩年都推出了各自的生成式AI工具或平臺。它們有的直接引入成熟模型，有的選擇自主開發，還有的乾脆和科技公司結盟，共同打造定製方案。下面，我們來盤點一下這些“卷王”在AI上的動作：

波士頓諮詢（BCG）：

這家全球第二大諮詢公司在AI應用上動作頻頻。早在2023年，BCG就為全體員工開通了企業版ChatGPT，規定所有資料都在公司自有環境中儲存。據內部人士透露，BCG的3.3萬名員工藉助這一平臺創造了超過18,000個定製的GPT助手，用於各類內部場景，從總結文件、起草郵件到解答人力資源問題，不一而足。此外，BCG自主開發了八九款生成式AI內部工具。其中最引人注目的是名為 Deckster 的PPT幻燈片助手。Deckster 基於800-900個優秀幻燈片模板訓練而成，能夠幫助顧問自動美化簡報、排版幻燈片，甚至提供“審稿”功能，對照資深顧問的標準給出評分和改進建議。目前約有40%的BCG顧問每週都會使用Deckster，它受歡迎到讓一些員工開始擔心“以後做幻燈片還需要新人嗎”。除了提高文件工作的效率，BCG還在探索更具創意的AI應用。例如，BCG開發了一個名為 GENE 的對話式機器人，它搭載了OpenAI的GPT-4模型，並故意用機器人音調跟人交流（由AI語音公司 ElevenLabs 提供）。GENE 會自我介紹說：“我特意用機械聲音，就是想提醒大家我只是個AI，不是人類。”它的知識庫彙集了 BCG 在生成式AI領域的最佳研究和業內專家觀點，被定位為顧問的“對話搭檔”。BCG顧問用它來頭腦風暴、錄製播客，甚至考慮讓它採訪公司的合夥人以產出內容。可以看出，BCG的策略是廣泛試驗，多點開花：既用好外部成熟工具（ChatGPT），又開發內部專用神器（Deckster、GENE等），甚至搭建了一個AI Agent（智慧體）構建平臺，目前正處於測試中。BCG管理層對AI持樂觀態度，強調AI的角色是“減少重複勞動，增加工作的樂趣”。據BCG估算，員工透過AI節省下來的時間中，有70%會被重新投入到更高價值的工作中。這意味著AI並沒有減少人的價值，反而讓人的精力更多用於創造性、戰略性的事務。

貝恩公司（Bain & Company）：

作為傳統“三大”戰略諮詢之一，貝恩選擇了抱團取暖的路線。貝恩在2023年2月高調宣佈與OpenAI達成全球戰略聯盟，成為同行中最先直接牽手ChatGPT開發公司的。藉助OpenAI的前沿模型，貝恩內部迅速開發並部署了一個名為 Sage 的聊天平臺。Sage 可以視為貝恩版的 “Lilli”：它由OpenAI的GPT-4模型提供動力，能夠在幾秒鐘內搜尋和歸納貝恩積累的海量專有資料和知識經驗，為顧問提供洞見。貝恩全球約18,500名員工透過分階段的部署在2023年陸續用上了包括 Sage 在內的12款AI工具。除了Sage，貝恩還引入了微軟的Copilot等AI應用來處理日常辦公任務，並開發了諸如“專家訪談提綱生成器”“資料集分類和情感分析工具”等一系列專用工具。貝恩全球主管曼尼·馬塞達（Manny Maceda）公開表示：“我們要搶先探索AI的強大用途，並武裝我們的團隊，用AI的全部潛力為客戶創造價值”。可以看出，貝恩選擇了深度繫結一家AI巨頭的策略，以最快速度把最強大的通用AI模型用起來，輔以少量自主開發，加速賦能顧問。在貝恩看來，AI是提升諮詢價值的加速器，而不是內部競爭對手。

德勤（Deloitte）：

作為全球最大的專業服務公司之一，德勤面對AI則顯得更為謹慎而投入重金。出於對資料隱私的考慮，德勤在內部禁止直接使用公開版的ChatGPT，有三位德勤顧問向媒體證實，公司內部系統遮蔽了ChatGPT訪問。德勤美國的一位顧問安德魯·薩頓解釋說，公司擔心員工一不小心將客戶機密輸入外部AI，從而造成洩密。因此，德勤要求所有內部AI工具必須在封閉、安全的環境中開發部署，與OpenAI這類廠商合作也需要簽署特殊協議，經歷複雜的安全審查流程。儘管如此，德勤對AI的投入毫不手軟：據報道其在AI領域已投資了數十億美元，用於研發和收購。德勤構建了自家的ChatGPT替代品，取名Sidekick，供員工在內部使用。Sidekick 會在聊天視窗明確提示“僅限非客戶工作用途”，避免員工用於處理客戶機密。據德勤員工介紹，他們主要用Sidekick來總結文件、頭腦風暴、潤色郵件，甚至編寫程式碼。2023年3月，德勤推出了一套名為“佐拉”（Zora）的AI智慧體集合，包含多個領域專家型的AI助手，號稱讓AI“像人一樣思考”，覆蓋財務、營銷等專業知識。此前德勤還把公司的數字交付平臺 Ascend 集成了生成式AI功能，用於提升方案交付效率。德勤並不孤軍奮戰：它與谷歌雲和ServiceNow合作開發了一個 “Agent2Agent” 平臺，旨在讓不同AI智慧體協同工作，這是德勤與谷歌雲迄今最大的合作專案之一。可以看出，德勤選擇的是穩健耕耘、多方合作的路線：一方面嚴控AI使用的安全邊界，另一方面投入巨資開發定製AI應用，並聯合大型科技公司共建企業級AI解決方案。德勤高層在各種場合也頻頻為AI站臺：在2023年英偉達的GTC大會上，德勤負責AI人才發展的主管吉莉安·瓦納直言諮詢業正被AI“顛覆”，呼籲員工主動迎接變革；德勤的AI負責人吉姆·羅萬則強調主管應以身作則使用AI，並給團隊留出時間探索這項技術。德勤相信，AI將帶來全新的業務模式和增長機會，關鍵在於率先掌握並利用它。

普華永道（PwC）和畢馬威（KPMG）：

作為“四大”會計師事務所中的另外兩席，普華永道和畢馬威也在積極部署AI，但側重點稍有不同。畢馬威採取的是“雙管齊下”的策略：一方面高層制定AI戰略，另一方面鼓勵員工自下而上嘗試各種AI工具。據畢馬威生態系統主管託德·洛爾介紹，公司早在兩年前就開始內部推廣生成式AI，剛開始員工對怎麼用有些無所適從，公司發現單靠高層號召不夠，還需要讓一線員工自由探索。畢馬威隨後收集了員工在使用AI過程中的大量資料，並據此開發了自己的檢索增強生成（RAG）工具，用於提高大模型回答的準確性，並結合公開資料來源豐富答案。2025年初，畢馬威與谷歌雲簽署協議，為其美國員工採購了一款名為 Agentspace 的平臺。這個平臺可以將各種AI智慧體與公司資料連線，提供統一的管理介面。簡單來說，畢馬威準備讓每個員工都擁有一個AI助手，同時透過Agentspace來管控和協同這些助手的工作。普華永道則在2025年推出了自己的 “Agent OS” 平臺，同樣意在把零散的AI應用變成一支配合作戰的“艦隊”。普華永道全球技術創新主管馬特·伍德形象地比喻，以前各部門各用各的AI工具，就像黑夜中互不相識的船隻，而 Agent OS 要做的就是讓這些AI變成“一支協同航行的艦隊”。據報道，普華永道在過去18個月內部署了超過250個AI智慧體，Agent OS旨在將它們集中管理、互聯互通。可以預見，當更多AI代理人加入協作，組織將不僅收穫效率，更可能發掘新的增長機會。正如伍德所說：“我的判斷是，隨著越來越多智慧體投入使用，組織看到的將不僅是效率，還有增長。而增長會讓他們加倍投入，這將帶來更大的組織規模，而非更小”。總的來看，PwC和KPMG的做法代表了平臺化整合的思路：他們並未聚焦某一個具體AI工具，而是著力打造一個容納眾多AI代理人的平臺，確保安全合規的同時，讓不同功能的AI協同發揮作用，為內部運營和客戶服務提供支援。

安永（EY）

在AI應用上也不甘人後。一個有趣的例子是，安永開發了內部聊天機器人供員工查詢工資條細節，員工不再需要打電話或發郵件給財務部門，而是直接問AI：“這個月獎金為什麼多了？”。這一看似細小的應用，體現出大型專業服務公司對內務管理也在積極引入AI，以提高員工體驗和效率。諮詢行業的種種跡象表明，AI正迅速從新奇噱頭變成標配工具：從知識檢索到文件寫作，再到專家系統和多Agent（智慧體）協作，每家公司都在尋找最符合自身定位的AI戰略。一場靜默卻激烈的競賽已經展開，沒人願意掉隊。

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冷靜思考：

當AI成為“隱形合夥人”

面對洶湧而來的AI變革，諮詢行業正在集體進行一次角色重塑。麥肯錫的Lilli成功與否，不僅關乎這家百年公司的內部效率提升，更被視作諮詢業數字化轉型的風向標。據我們瞭解，麥肯錫內部甚至在討論未來是否將 Lilli 商業化，對外提供給客戶或其他企業使用。正如負責開發 Lilli 的埃裡克·羅斯所言：“我個人相信，每個組織都需要一個屬於自己的 Lilli”。事實上，麥肯錫已經開始把開發 Lilli 的心得編成方法論，對外分享給企業客戶，幫助後者打造定製版的知識型聊天機器人。這一舉動意味著諮詢公司不再只是AI技術的使用者，也在嘗試扮演AI解決方案提供商的新角色。

然而，“AI同事”大量湧現也引發了對行業未來的冷思考。諮詢公司出售的核心價值是專業人才的智慧結晶，當一部分智慧可以由AI產出時，客戶是否還願意為同樣的人工服務買單？諮詢顧問的培養路徑和考核標準是否需要改變？例如，BCG目前尚未調整績效評估機制，但已經在“深思熟慮這些技術成為工作核心後所扮演的角色”。一些行業觀察者指出，AI可能使諮詢行業出現“兩極分化”：頂尖的顧問將藉助AI如虎添翼，中低層級的基礎工作者則可能面臨更高的成長壓力甚至崗位替代風險。但也有人持相反觀點，認為諮詢業終究是“智慧密集型”而非“勞動密集型”行業，AI解放的是冗雜低效的部分，真正寶貴的洞見和信任關係依舊需要人來創造。就像德勤的一位高管所說，AI時代“不會有看客，每個人都身處浪潮之中”。與其擔心被取代，不如積極擁抱變化，學習駕馭AI，為客戶提供更高層次的價值。

在喧囂的技術革命背後，諮詢行業展現出難得的冷靜和剋制。他們既不一味鼓吹AI萬能，也不盲目排斥技術進步，而是選擇小心試錯、逐步迭代。在麥肯錫的實踐中，我們看到了一種正規化：流水不爭先，爭的是滔滔不絕。領先並不意味著貿然，下棋講究謀定而動。麥肯錫沒有急於將 Lilli 商業炒作，而是埋頭豐富其功能、安全擴充套件其規模，甚至不惜投入時間培訓員工適應AI。這股持續而理性的推進力量，正如流水般綿延不絕。在競爭激烈的諮詢江湖中，各家“AI軍備”表面上你追我趕，但長期勝負或許並不取決於誰先推出了什麼炫目的功能，而在於誰能將AI更深、更持續地融入到組織能力中，真正轉化為生產力。

麥肯錫的 Lilli 故事還在繼續書寫，諮詢業的AI革命也只是開了個頭。可以肯定的是，那些曾經翻閱無數檔案、伏案苦戰的夜晚正在被資料魔法所點亮——顧問們身邊多了一個隨時待命的“隱形合夥人”。只不過，這位合夥人永不爭功，也從不抱怨，它安靜地存在於每一次問答之間，見證著一家百年諮詢公司在新時代的蛻變與傳承。