00:00:00 Введение: Реальность консалтингового опыта.
00:05:41 Ощущение изоляции на руководящих должностях.
00:07:15 Трудности в привлечении талантов из-за проблем с брендом.
00:10:44 ИИ угрожает воспринимаемой экспертизе консультантов.
00:13:13 ИИ не вытеснит большинства консультантов.
00:17:35 ИИ имитирует экспертные инсайты без настоящей экспертизы.
00:20:03 Ограничения ИИ в личных взаимодействиях.
00:21:00 ИИ ставит под сомнение заблуждения относительно экспертизы консультантов.
00:22:40 Критика генеративного ИИ в цепочках поставок.
00:29:49 Проблемы с программным обеспечением преобладают в цепочках поставок.
00:33:27 ИИ ускоряет процессы маркетинговых исследований.
00:38:02 Консультанты часто оказывают моральную поддержку, а не демонстрируют экспертизу.
00:42:43 Требования к экспертизе превращаются в сложную работу.
00:44:11 Фасад экспертизы разоблачен достижениями ИИ.
00:49:15 Будущее консалтинга остается стабильным, несмотря на изменения, вызванные ИИ.
00:50:52 Автоматизация на основе ИИ изменяет динамику цепочек поставок.
00:57:11 Автоматизация рутинных задач представляет экзистенциальный риск.
Резюме
В мире консалтинга Жоаннес Верморель из Lokad разоблачает поверхностность зависимости отрасли от воспринимаемой экспертизы, а не от содержательных знаний. Верморель критикует укоренившуюся идею о том, что консультанты предоставляют непревзойденное понимание, утверждая, что топ-менеджеры ищут подтверждения, а не реальной экспертизы. Он утверждает, что, хотя ИИ пока не способен полностью заменить консультантов, он ставит под сомнение мифы об их экспертизе. С ростом влияния ИИ, особенно моделей типа GPT-4, становится очевидно, что роль консультанта, базирующаяся на символическом престиже и психологической поддержке, а не на подлинном понимании, подвергается трансформации. Этот сдвиг указывает на трансформацию, обусловленную ИИ, что требует адаптивности и переобучения для будущих корпоративных ландшафтов.
Расширенное резюме
В богатом на истории и часто парадоксальном мире консалтинга пересечение с искусственным интеллектом (ИИ) открывает как откровения, так и провокации, поднимая вопросы, фундаментальные для существования отрасли. Когда Жоаннес Верморель, генеральный директор и основатель Lokad, беседует с Конором Дохерти из LokadTV, возникает глубокое наблюдение: многие консультанты, похоже, преуспевают не благодаря глубине экспертизы, а скорее благодаря своеобразному коктейлю восприятия и присутствия. Верморель реконструирует консалтинговую сферу как арену, где выпускники вузов часто попадают на должности, облаченные в иллюзорное одеяние экспертизы. Такой подход выявляет контрарную точку зрения, ставящую под сомнение искренность традиционной миссии консалтинга: поиск внешних знаний и свежих перспектив.
Официальный нарратив отстаивает идею найма консультантов для доступа к резервуарам экспертизы, недоступным внутри компании. Однако Верморель умело ставит под сомнение это представление, предлагая рассматривать скрытую динамику, в которой топ-менеджеры находят утешение и подтверждение своей значимости во внешних консультантах — спутниках в преодолении корпоративных ландшафтов, а не образцах знания. В многовековых традициях стремление к престижу побуждает компании привлекать консультантов, особенно из уважаемых учреждений, не столько за их реальные навыки, сколько за ауру, которую они создают.
В неожиданном повороте судьбы или, возможно, логики подъем ИИ подвергает сомнению эти устоявшиеся практики. ИИ, как утверждает Верморель, может не заменить консультантов немедленно, но он бросает вызов мифологии, окружающей их экспертизу. Он проливает свет на редкие случаи, когда подлинная экспертиза находится вне крупных фирм, часто у независимых консультантов, обладающих значительными знаниями. Этот современный технологический скачок раскрывает гиперреальность, в которой предполагаемая ценность консалтинга зависит больше от видимости и валидации, чем от содержательной экспертизы.
С появлением мощных моделей ИИ, таких как GPT-4, наблюдается заметный сдвиг парадигмы в восприятии искусственного интеллекта как нечто большего, чем просто автоматизация. ИИ пробивает крепость консультанта, основанную на количественном анализе, обращаясь к символической математике и программированию — областям, которые когда-то считались недоступными для текстового ИИ. Верморель утверждает, что если бы специализированные знания действительно были в основе консалтинговых практик, ИИ, вероятно, заменил бы эти роли, выявляя их поверхностность, а не сворачивая их функциональные рыночные позиции.
Этот дискурс развивается, чтобы затронуть вопросы интеграции ИИ в цепочки поставок, где Верморель рисует картину более требовательного, но просветляющего будущего. Вместо того чтобы облегчать задачи, ИИ повышает планку для руководителей, расширяя границы технической грамотности и вовлеченности. Речь идет не об облегчении их рабочей нагрузки, а о переосмыслении необходимости постоянного приобретения новых навыков, что парадоксально акцентируется инструментами ИИ.
Таким образом, разворачивается сложный рассказ: консультанты часто выступают в роли посредников, смягчающих решения руководства — роль, не обязательно основанную на техническом мастерстве, а скорей опирающуюся на психологическую поддержку. Верморель подчеркивает это понимание, изображая консультантов как предохранители в корпоративной системе, поглощающих волатильность, а не распространяющих сложную экспертизу, что иллюстрирует, что роль консультанта часто выходит за рамки технического или академического блеска.
Глядя в будущее, Верморель предупреждает об неизбежной трансформации, вызванной ИИ, сравнивая её с массовым вымиранием для рутинных офисных должностей. Хотя элитный консалтинг сохраняет свой престиж и сложность, автоматизация с участием ИИ обещает кардинальные изменения в операциях бэк-офиса, намекая на новую эру, где адаптивность и переобучение становятся незаменимыми. Верморель призывает рассмотреть альтернативные пути и ручные навыки, поскольку ИИ упрощает программирование и технологическую грамотность, предвещая эпоху непрерывной индустриальной метаморфозы.
Полная расшифровка
Conor Doherty: Итак, Жоаннес, спасибо, что присоединились ко мне. Тема, о которой мы сегодня собирались поговорить, — это ИИ и его влияние на консалтинговые фирмы. Но прежде чем мы перейдём к, как я уверен, очередному привычному мнению, я хотел бы сделать шаг назад и начать разговор с вопроса. Я абсолютно уверен, что все, кто когда-либо встречался с вами или смотрел ваши выступления, задавались вопросом: откуда берется это контрарианство? Потому что, знаете, мне это нравится, ведь я здесь работаю. Я такой же, я это осознаю, но для всех, кто не понимает или никогда не встречался с вами, откуда берется эта бунтарственность или задиристость, как бы вы это ни называли?
Joannes Vermorel: Эм, наверное, я родился с этим. Но правда в том, что когда я учился в École Normale Supérieure несколько десятилетий назад, я начал брать консалтинговые задания, чтобы подзаработать. Меня поразило несколько вещей. Во-первых, получать такие задания было относительно просто. Почему это удивительно? Потому что я знал только математику. Я был крайне невежествен во всём, что не касалось математики, алгоритмов или информатики, которые были моей страстью в течение долгого времени. Но когда дело доходило до бизнеса, я был абсолютно неосведомлён, и удивительно то, что это никогда не становилось препятствием для получения консалтингового задания.
Я быстро вовлёкся в более крупные проекты с известными именами в консалтинге и понял, что большинство их команд состояло из людей, подобных мне, на два года старше, только что окончивших университет, с нулевой экспертизой или опытом. Они были умными, целеустремлёнными, приятными, вежливыми, безусловно образованными. Проблем не возникало. Но как только ты сам что-то делаешь, понимаешь, что происходит за кулисами. Мой первый опыт в консалтинге был всего лишь иллюзией, и я был частью этого фарса. Это дало мне контрарную точку зрения: если я мог справиться с этим в 21 год, обладая 0,01% того, что знаю сейчас, действительно ли это что-то настолько сложное? Стоит ли за это платить так много? Будучи студентом, мне нравился консалтинг, он был очень хорошо оплачен — что удивительно, учитывая мой уровень экспертизы в то время. Но теперь, с большей зрелостью, я задаюсь вопросом, действительно ли это выгодное вложение денег для компаний.
Conor Doherty: Ну, по этому поводу, ведь я не хочу сразу переходить к тому, что, несомненно, будет критикой — не обязательно критикой в негативном смысле, а именно критикой. Прежде чем мы это сделаем, не могли бы вы уделить сколько угодно времени, чтобы обосновать то, что вы считаете ценностным предложением консалтинговых фирм сегодня? Итак, речь идет о 2025 году, до повсеместного распространения ИИ. Сегодня 17 апреля, когда мы записываем, какова же беспристрастная версия ценностного предложения для консалтинговых фирм?
Joannes Vermorel: Существует официальная и неофициальная версия. Официальная линия такова: “Нам нужен этот резервуар экспертизы, которого нет внутри компании. Нам нужны лучшие из лучших, и мы привлекаем внешних экспертов.” Это, по моему опыту, является публичной причиной, приводимой почти для всех консалтинговых миссий. Я считаю, что в реальности так бывает крайне редко. Я даже не уверен, что хотя бы 1% фактических миссий действительно оправданы этим. Но эта причина звучит хорошо, правдоподобно, приемлемо, и именно это и пишут, и рекламируют.
Теперь, неофициальная причина: во многих крупных компаниях высший менеджмент часто чувствует себя очень одиноко. Если вы топ-менеджер, то игра здесь очень политическая. Люди выше вас могут уволить вас по любому поводу. Ваша работа полна неопределённости, она сложна и чрезвычайно конкурентна. Количество работы, усилий и жертв, необходимых для получения высокой должности в крупной компании, огромно. Люди под вами не являются вашими друзьями, они могут быть вашими подчинёнными, а вам может быть поручено их увольнение. Так кто же действительно входит в вашу команду? Вы можете чувствовать себя очень одиноко.
Более того, проблему усугубляет то, что у компании может не быть привлекательного имиджа работодателя. Если крупная компания, скажем, стоимостью в несколько миллиардов долларов и занимающаяся традиционными делами, существует уже столетие и не обладает хорошим брендом работодателя, то суперталантливые молодые люди могут вас не привлечь. Если компании нужен вице-президент по какому-либо направлению, найдётся много желающих взять эту должность. Но если речь идёт о более низких позициях, скорее об исполнителе, а не руководителе, становится сложнее заполнить эти вакансии кандидатами высшего уровня из Гарварда, MIT или европейских аналогов, особенно если необходим специалист из ETH Zurich или подобных учреждений.
Так что вы можете обращаться к консультантам и платить им напрямую. Хорошие консультанты дружелюбны, поддерживают. Имидж их работодателей, таких как McKinsey, достаточно хорош, привлекая молодых талантливых людей.
Conor Doherty: Ну вот, это первый раз, когда вы упомянули “талантливых”. Это первый раз, когда вы вообще признали понятия экспертизы, навыков, таланта, ноу-хау.
Joannes Vermorel: Я говорю о таланте, но если нанимают прямо из университета, как это происходит в подавляющем большинстве консалтинговых фирм, в 22 года у вас нет экспертизы. Я увлекался программным обеспечением, имел некоторую экспертизу в области информатики, алгоритмов, а также программной инженерии, хотя в то время никогда не руководил командой. Это было очень скудно, практически минимально. Большинство студентов, даже талантливых, не имеющих специфической страсти, выходят практически без экспертизы. У них может быть сырой талант, интеллект, но настоящей экспертизы почти нет.
Однако элитные консалтинговые группы действительно имеют привлекательные бренды работодателей и успешно привлекают талантливых людей, даже если их экспертиза на старте весьма скудна.
Conor Doherty: Ладно, тогда, чтобы перейти к сути дискуссии, вы считаете, что позиция консалтинговых фирм не работает должным образом или разрушена из-за развития ИИ?
Joannes Vermorel: Развитие, так сказать, я думаю, что ИИ в некотором роде выставляет напоказ эту претензию на экспертизу.
Если бы консультантов действительно нанимали за их экспертизу, то, на мой взгляд, они были бы уничтожены инструментами ИИ. Но, как я уже сказал, это лишь официальная причина. Это не та неофициальная причина. Так что да, официальная причина — это экспертиза. По моему мнению, это происходит крайне редко.
Есть несколько исключительных случаев, когда привлекают кого-то с действительно уникальными навыками. Кстати, те консультанты, обладающие экспертизой, почти всегда действуют самостоятельно. Они не работают в фирмах вроде McKinsey. Например, я встречал человека более десяти лет назад, который за 30 лет разработал невероятную экспертизу в области производства, сосредоточившись на правильной настройке и калибровке очень сложных станков.
Этот человек мог за несколько часов на определённых типах заводов сократить количество дефектов вдвое благодаря многолетнему опыту калибровки сложных станков, импортированных из Италии. Чтобы дать вам представление, это тот, кто может прийти на ваш завод, взять полмиллиона за четыре часа работы и снизить количество дефектов с одного на 100 000 до одного на миллион.
Этот человек в прошлом работал в крупной фирме, будь то McKinsey или Bain, но как только люди начали признавать его экспертизу, он остался работать самостоятельно. Если у вас есть такая по-настоящему уникальная экспертиза, вам не нужен бренд — вам лучше работать самостоятельно.
Такая ситуация с экспертизой редка. Если принять идею, что консультанты в большинстве случаев не обладают экспертизой, то почему же ИИ должен представлять опасность для консультантов? Потому что ИИ принесёт практически 100% экспертизы. Истинный ИИ, по крайней мере в своём нынешнем виде, не станет вашим утешительным другом, похлопывающим по плечу.
По моему мнению, ИИ представляет абсолютную безопасность для большинства консультантов. Он проясняет, что то, что искали руководители, нанимая этих консультантов, не было экспертизой. Это делает сферу немного более прозрачной.
Conor Doherty: Область ИИ существует уже десятилетиями. Ваш ход рассуждений действительно изменился примерно в середине 2023 года. Ранее вы упоминали изменение к концу 2022 года. Мы провели два разговора, один после того, как я присоединился к Lokad примерно в конце ноября или декабре 2022 года, а затем мы вновь обсудили генеративный ИИ и цепочки поставок весной 2023 года. Ваше отношение изменилось между этими записями.
Известно, что изначально вы называли большие языковые модели чем-то вроде кошки и были несколько скептичны.
Joannes Vermorel: Я позаимствовал эту фразу у Янна ЛеКуна.
Conor Doherty: Однако к марту 2023 года вы изменили свою позицию и начали считать ИИ переворотом в игре. Сейчас мы в весне 2025 года, так что что же в весне 2023 года стало для вас таким озарением?
Joannes Vermorel: В то время доступными LLM были GPT-3.5, которые по современным меркам представляли собой полную ерунду. Если вы не тратили несколько дней на оттачивание своих навыков формирования запросов, то результат, который вы получали от LLM, был сплошным мусором. Для получения чего-то действительно ценного от этих инструментов требовались часы работы.
Реальный перелом произошёл для меня с выпуском GPT-4. Вдруг результаты стали ценными. Я понял, какие запросы работают, и осознал, что при аккуратном использовании GPT-3.5 уже можно получить весьма интересные результаты.
Мне потребовалось время, чтобы понять, как правильно использовать эти инструменты с учетом их ограничений. Большинство ограничений уже исчезли. Эта область сделала огромный скачок за последние два года. Это новая форма интеллекта или суб-интеллекта. Даже если это пока ещё не общий интеллект, он невероятно полезен.
Так что если начать дебаты: умен он или нет — мы можем сказать, что это не имеет значения. Да, это даже не относится к данной теме. Есть целые классы задач, с которыми он справляется невероятно хорошо. И он просто чрезвычайно полезен. И всё же, возможно, он всего лишь стохастический попугай. Не имеет значения. Более того, когда люди говорят: «О, он просто копирует то, что сказал эксперт в интернете», я отвечаю: «Вот за это вы и платите. Именно это вам и нужно в основе».
Я имею в виду, что существует множество ситуаций, когда, если вы просто повторите то, что сказал достаточно компетентный эксперт по данной теме, это уже довольно хорошо. Это уже вполне удовлетворительно. И это невероятно полезно. И бесплатно, в зависимости от способа доступа. Фактически, это практически бесплатно, даже если вы и платите — даже если вы сходите с ума и тратите 20 долларов или несколько десятков долларов в месяц — с корпоративной точки зрения, это копейки.
Conor Doherty: Вы упомянули фразу «стохастический попугай». То, что он повторяет, впечатляет, и со временем это утверждение только подтверждается. Если консультанты это услышат, они могут возразить, что их работа включает численный и количественный анализ, выходящий за рамки текстового анализа.
Joannes Vermorel: Скажу так, во-первых, LLM очень хорошо справляются с символической математикой. Они замечательно умеют составлять формулы, где берут десять факторов и выдают формулу, которую можно, например, вставить в Excel. Они в этом превосходны. То есть, их навыки программирования довольно высоки. И давайте будем реалистами — тот самый числовой рецепт, который даже консультант из элитной группы смог бы придумать, находится на самом низком уровне того, на что способны LLM. Сегодня LLM могут решать значительно больше задач, связанных с кодированием, чем тот тип программного решения, который раньше предлагали консультанты.
Таким образом, LLM вполне способен предоставить вам формулу, а затем вы просто копируете и вставляете её в Excel или составляете Python-скрипт, и он вычислит всё, что вам нужно. Поэтому я бы сказал, что этот аргумент не выдерживает критики. Когда они говорят: «О, LLM ничего не умеет делать», — да, технически, например, LLM не может провести интервью с вашими коллегами. Да, это правда. Это действительно так.
Но, опять же, он прекрасно умеет составлять план интервью. Так что теперь консультант скажет: «Что я могу сделать — провести интервью по плану, который дал мне ChatGPT». Однако тут возникает вопрос — действительно ли это та экспертиза, которую вы приносите на стол? Если план интервью составлен LLM, миссия и способ его проведения заданы LLM, а вы просто оказываете содействие в процессе встречи с людьми и выполнения задачи.
Но всё же, по моему мнению, было бы ошибкой думать, что консультанты приносят исключительно экспертизу, и поэтому LLM полностью заменили их. Снова, если вы примете, что то, что приносят консультанты, не является истинной экспертизой, то тот факт, что LLM привносит тонны экспертизы, становится несколько неважным.
Conor Doherty: Просто отмечу, вы человек философии, так что две вещи могут быть истиной одновременно. LLM могут привносить экспертизу, и консультанты могут обладать экспертизой, но она становится избыточной или устаревшей из-за уровня экспертизы, предоставляемой LLM. Вы утверждаете, что экспертизы у вас нет.
Joannes Vermorel: Если учитывать тот тип экспертизы, который вы получаете, например, на тренингах от элитных консалтинговых групп, то там обычно начинают с нескольких недель, в течение которых вас обучают составлять служебные записки, деловые презентации и тому подобное. Однако, если ваша цель — повторить форму итоговых материалов, LLM исключительно компетентны.
Conor Doherty: Это подводит нас к следующему пункту, но я хочу связать воедино ваш предыдущий комментарий об элитных группах. Позвольте соединить эти две темы, ведь, говоря об элитных группах в этой сфере, мы обсуждаем ИИ. Вы написали довольно язвительные, откровенные и здравомыслящие отзывы о работе Яна Луна и Гарвардской школы бизнеса по применению генеративного ИИ в цепочках поставок. В чем вы видите точку разногласий между вашим пониманием и пониманием остальных? У вас здесь несколько контркорректная точка зрения.
Joannes Vermorel: Причина, по которой я упоминаю эти элитные консалтинговые группы, заключается в том, чтобы опровергнуть аргумент о том, что вы имеете дело с некомпетентными консультантами, которым не стоит внимания. Скажем так: базой для сравнения были не мои собственные консалтинговые миссии, когда я был моложе. Я говорю об элитных консалтинговых группах — лучшем представлении консультантов. Моё мнение здесь расходится с общепринятым.
Во-первых, в статье для Harvard Business Review был выдвинут очень конкретный пункт, а именно неявное утверждение о том, что LLM способны автономно написать очень сложное и объёмное программное обеспечение. И я не думаю, что авторы вообще понимали, что они говорят. И когда я говорю «автономно», то имею в виду, что они утверждали, что всё это может происходить под наблюдением человека без технических навыков.
И для меня это был проблемный момент, потому что, знаете, я принципиально не согласен. Даже если сейчас я, как мне кажется, являюсь очень опытным пользователем LLM, включая последнюю модель от OpenAI и их коллег, — нет, вы этого не получите. Даже с учетом передовых LLM вы не добьётесь этого. И, безусловно, в конечном итоге — как итоговый продукт — вы этого не получите, если человек, сопровождающий LLM, не обладает массой знаний в области программной инженерии.
Таким образом, это был конкретный момент, где, я думаю, люди, пишущие этот материал, сами недостаточно разбирались в программной инженерии. И они даже не осознавали, что их утверждения по сути сводятся к следующему: мы можем получить программное обеспечение, которое само себя напишет в 2024 году. И нет, мы ещё там не. Мы ещё не достигли этого. Вот такой вот момент. Другой момент был — я бы сказал, — это было конкретно для этой статьи.
Conor Doherty: Немного вмешиваюсь — вы говорили о выборе образца, а не о том, чтобы выискивать самый слабый пример. Вы обсуждали работу о том, как генеративный ИИ улучшает управление цепями поставок, рассмотренную в декабре прошлого года. MIT, McKenzie, Microsoft и Harvard Business Review принимали участие. Даже если ваша точка зрения контркорректна, вы всё равно атакуете сильные силы.
Joannes Vermorel: Именно, суть моего высказывания не о некомпетентных консультантах. Да, их существует достаточно. Я говорю о лучших из лучших, а это то, что имеет значение. Автономное написание программного обеспечения остаётся научной фантастикой, особенно без компетентного надзора.
Если в команде есть компетентный инженер-программист, то это возможно — так называемый «vibe coding», который возможен уже более года. Это существенно отличается от ситуации, когда LLM контролирует программное обеспечение для поставщиков без попыток вникнуть в технические детали. Настаиваю — мы ещё не на этом уровне.
В целом, примеры использования, предлагаемые консультантами, зачастую дают довольно мягкое послание для руководителей цепей поставок. Давайте обсудим примеры для других сфер. Для директоров по цепям поставок LLM могут стать невероятными наставниками в освоении технических навыков. Используйте LLM для самостоятельного обучения техническим знаниям без книг или курсов.
Это потому, что, когда вы смотрите на крупные компании и проблемы в их цепочках поставок, оказывается, что 90% проблем связаны с программным обеспечением. Оказывается, что многие руководители цепочек поставок не слишком компетентны или не до конца разбираются в технических тонкостях программного обеспечения. Интересно, что LLM предоставляют поистине полезное средство для восполнения этих пробелов в навыках.
Conor Doherty: Не только это, но когда вы его используете, мне нравится аналогия с учителем. Например, если вы применяете глубокое исследование через чат-бота, по сути — AI-агента, и даёте ему задание вроде: «Я хочу узнать о парадигмах разработки корпоративного ПО, как работает мой ERP». Вы можете сказать: «Хорошо, круто. Убирайся, компьютер, займись этим на 30 минут, я должен пойти на встречу». Мне нравится, что можно параллелить задачи. С точки зрения продуктивности, так я и продавал бы это.
Joannes Vermorel: Но видите ли, здесь я говорю, что это сложно продать, потому что консультанты при генерации ИИ навязывают идею, что «Руководители, ваша жизнь станет проще. Это решение просто улучшит всё для вас».
Да, и у меня было бы противоположное сообщение. Однако я больше не консультант и не пытаюсь быть лучшим другом этих руководителей. Реальность такова, что благодаря доступности этих инструментов планка поднялась. Теперь у вас ещё меньше оправданий, чтобы не освоить этот технический багаж, который вам необходим. Это жёсткое послание.
Если сравнить это с сообщением статьи в Harvard Business Review, там говорилось, что можно давать высокоуровневые инструкции. Вы ничего не знаете о программном обеспечении, а LLM автоматически сгенерирует логику оптимизации цепочки поставок от начала до конца, целостно, для вас.
По моему мнению, нет, такого не будет. Однако вы можете использовать LLM так, чтобы он обучил вас понимать эти технические элементы. Вы дойдёте до того момента, когда у вас будет достаточно технической экспертизы, чтобы направлять LLM при выполнении задач. Но видите ли, это гораздо более требовательное занятие, в отличие от идеи, что магия сделает вашу работу проще. Напротив, я считаю, что ваша работа в целом станет более требовательной. LLM привносит экспертизу, а не вашего приятеля. Это иной образ мышления, который работает лучше.
Conor Doherty: Вы также обсуждали, точнее, приводили в пример вместе с Мейнольфом Зеллманном ценность AI-агентов. Не преувеличивая их значимость, один из ключевых моментов в пользу ИИ или агентного ИИ — это способность выполнять такие задачи, как маркетинговые исследования. Представьте, что вы — руководитель цепей поставок. Вам нужно составить краткий список компаний для того, что бы это ни было. Ладно. Я могу нанять для этого консультанта, выполнить задание самостоятельно, отдать его стажёру или обратиться к открытому окну на моём ноутбуке.
Joannes Vermorel: Но видите ли, опять же, LLM делает вашу работу руководителя цепей поставок более требовательной. Почему?
Давайте рассмотрим предыдущую ситуацию. Раньше маркетинговые исследования занимали недели, и вам приходилось нанимать консультантов. Весь процесс был медленным. Вы тратили 90% своих усилий на общение с консультантом, его инструктаж, получение обновлений, их оспаривание и так далее. Это занимало три недели, и в конце трёх недель вы получали 10-страничный отчёт. Теперь вы получаете его за 30 минут и можете повторить процесс. Это означает, что на вас ложится ещё больше ответственности.
За один день вы можете оказаться с 200 страницами суперкачественной, очень плотной информации, которую вам придётся усвоить. Вот почему я говорю, что работа становится сложнее; LLM заставляют вас понять, что узким местом является то, как быстро вы, как руководитель, можете обработать всю эту информацию и разобраться в ней. Если что-то непонятно, вам придётся снова обратиться к LLM с просьбой объяснить то или иное.
Вы не можете позволить себе медленный процесс с консультантами, когда можно насладиться приятным обедом и уделить несколько недель на выполнение всей задачи. LLM отнимает приятные моменты работы и заставляет вас сразу же перед экраном усваивать сотни страниц тщательно составленной документации, которая отвечает на все ваши вопросы.
Conor Doherty: Чтобы конкретизировать, допустим, у компании возникла проблема с цепочкой поставок. Представьте, что компания хочет переоценить: стоит ли нам, как компании, менять поставщиков? Классический пример цепочки поставок. Меня не устраивает работа моих поставщиков. Я могу нанять консалтинговую фирму для этого или воспользоваться ИИ. Не могли бы вы объяснить, чем эти два варианта будут отличаться и в чем преимущества использования ИИ?
Joannes Vermorel: Если вы обратитесь к ИИ, он сразу спросит вас: «Как вы определяете, что ваш поставщик не соответствует стандарту?» Есть ли у вас оценочная карточка поставщика? Если нет, он предоставит её вам. Есть ли у вас соответствующие ключевые показатели эффективности (KPI)? Передайте ИИ ваши KPI, и он их проанализирует и предложит улучшённый список. Можете ли вы автоматически вычислять эти KPI из вашей ERP-системы? Если нет, предоставьте ИИ схему вашей ERP, и он сгенерирует для вас SQL-запросы.
Видите, всё это, работая на полной скорости, позволяет вам выполнить задачу. Вот это и есть экспертиза, экспертиза, экспертиза, экспертиза. То есть, просто накопление экспертизы.
А теперь реальность может быть такова: «Я уже знаю, что этого поставщика нужно исключить, потому что он плохой». Проблема в том, что многие сотрудники этого поставщика — бывшие сотрудники этой компании, что случается довольно часто. В компаниях есть нечто вроде главного центра, а затем поставщики, и многие туда переходят. Ладно, этот поставщик не хорош. Суть в том, что у него много людей со множеством связей. И многие люди в моих командах действительно ценят этого поставщика. Да, может быть, они не идеальны, но у нас отличные отношения. Многие ценят работу именно с этой компанией. Таким образом, существует множество взаимосвязей интересов. И этот поставщик не очень хорош, но он был очень лоялен. Поэтому я очень боюсь того, что это может означать для меня — для моей карьеры — если я решу, знаете ли, от него отказаться. А что если новый поставщик окажется не лучше? Что если, и так далее.
Итак, можно сказать, что существует много, я бы сказал, страха. Допустим, вы – руководитель цепочки поставок. Вы отчасти знаете, что вам нужно делать. Вы уже знаете цифры. Да, у вас может быть ещё около 20 KPI, но по существу вы уже уверены на 99%, что всё верно. А теперь вам нужны консультанты, которые поддержат вас. Которые создадут ауру авторитета, говоря: “Смотрите, я этим занимаюсь, но это не только моё решение. Я привёл экспертов. Эксперты соглашаются. Вот что мы должны сделать. Это важно для выживания.”
Но действительно ли вы покупаете экспертизу? Вы уже знаете итог, который сразу же будет сообщён консультанту, приводя его к тому выводу, который вы хотите получить. Всё же, это своего рода поддержка, когда они прикрывают вас и помогают. Человеческий фактор. Так что вы видите, как это сравнивается. Миссия экспертизы, где “Давайте предоставим вам средства для составления вашего диагноза, где я позволю вам создать скоринговую систему, я позволю вам аналитически определить, кто из поставщиков действительно плох, если таковые вообще есть” против: “Я уже знаю итог. Я уже знаю, что хочу сделать. Я уже знаю, что должно произойти. Но я чувствую себя крайне одиноким в этом деле.” “Я чувствую — и это немного пугает, и истощает, — и мне просто нужна поддержка, которая будет в моей команде, чтобы сделать это.” “И этим будет консультант.” И всё это — так что здесь практически нет экспертизы в том смысле, как, знаете, сырая квалификация. Но именно это и может привнести консультант.
Conor Doherty: На самом деле, это возвращает нас к тому моменту, который отметил Эрик Кимберлинг. Мы разговаривали с ним на прошлой неделе. Вы помните, что один из его аргументов заключался в том, что зачастую, когда привлекаются консалтинговые фирмы, основной причиной их привлечения не является необходимость доступа к их экспертизе. Вместо этого, будучи членом совета директоров или руководителем цепочки поставок, вы просто хотите, чтобы посредник донёс определённые послания. Например, когда нам нужно избавиться от Joannes как поставщика, это не я говорю это, а Коннор из Mackenzie, которого я только что нанял. Это способ передать обратную связь через кого-то другого.
Joannes Vermorel: Точно. Консультант может сыграть роль предохранителя. Они готовы, за определённую плату, играть в эту игру, которая имеет свою ценность. Опять же, это неофициальное ценностное предложение, не связанное с экспертизой. Для исполнения роли предохранителя не требуется сверхглубокая экспертиза.
Conor Doherty: Ну, не технического рода экспертиза. Это другой набор навыков.
Joannes Vermorel: Да, но нужен ли нам кто-то из топ-10% выпускников MIT для этого? Нужен ли нам первоклассный талант для визуального эффекта? Да, но для фактического исполнения — нет. Когда я обсуждаю это с консультантами, которые изучали науки в университете, они занимались сложными расчётами, но в роли консультантов зачастую оказываются просто вычисляющими проценты и создающими презентации в PowerPoint. Если бы требовалась настоящая экспертиза, они бы выполняли работу, куда более требовательную, чем в университете.
И, кстати, именно так, например, инженеры-программисты в Lokad работают над проектами, и обычно те программные штучки, которые они создают, намного сложнее, чем всё, что они делали в университете.
Так что, если вы действительно работаете на такой должности, где важна именно ваша экспертиза — когда вы идёте на работу — если ваш работодатель покупает именно экспертизу, то, как правило, то, что вы делаете на своей основной работе, намного более требовательно, чем всё, что вы когда-либо делали в университете.
Если же всё наоборот — то есть, в университете вы занимались сложными уравнениями, а затем на работе оказывались делающими только PowerPoint-презентации — тогда, скорее всего, речь идёт не об экспертизе. Это не то, что реально предлагается. Здесь нет добавленной ценности. Это нечто иное. Важно — но иное.
Conor Doherty: Ну, это на самом деле возвращает меня — или вновь поднимает в памяти — к тому моменту, который вы упомянули ранее, когда говорили о том, как консультанты смягчают послание для руководителей цепочки поставок. И вы только что упомянули университетских студентов. И если я могу связать это — университетских студентов — и ваше предыдущее замечание о грядущем или, возможно, уже наступившем массовом событии вымирания из-за ИИ, я хочу спросить: когда вы говорите об ИИ, грядёт ли массовое вымирание белых воротничков?
Joannes Vermorel: Да, задний офис — особенно задний офис.
Conor Doherty: Белые воротнички заднего офиса — включая, конечно, консультантов с точки зрения экспертизы. А потом вы говорите, ну, о топ-10%.
Joannes Vermorel: Снова, консультанты не являются белыми воротничками заднего офиса.
Conor Doherty: Но экспертиза, которую, как вы утверждаете, они могут предоставить, уже утрачена.
Joannes Vermorel: Да, но, как я уже сказал, экспертиза никогда и не была — это была лишь притворность. Настоящей экспертизы не было. Так что притворство вроде бы раскрыто, но, знаете, фарс может продолжаться. Снова: выглядит нелепо заявлять: “Мне нужно привлечь эту элитную консалтинговую группу, потому что, честно говоря, я чувствую себя одиноким. Мне нужна поддержка.” “Да, это обойдётся компании в 500k, но мне это нужно.”
Ладно, это звучит глупо. Так что я говорю: “Я привлекаю экспертов.” Ладно, хорошо. Но ваши другие — ваши коллеги, знаете, другие руководители, другие вице-президенты и тому подобное — они знают, в какую игру играют. Так что их не обманешь. Они знают, что консультанты привлекаются не для своей экспертизы. Они прекрасно это понимают, потому что сами пользовались точно такими же консультантами. Снова: визуальный эффект остаётся. Визуальный эффект остаётся: “Мы привлекаем экспертов.” Да, хорошо. Визуальный эффект не изменится. ИИ просто делает более очевидным, что это чисто вопрос оптики. Но вот и всё. Знаете, в сущности — поскольку добавленная ценность совершенно иная — это продолжится.
Conor Doherty: Когда вы говорите, что грядёт массовое вымирание, затронувшее множество рабочих мест, а люди уже это знают, чего вы хотите добиться, привлекая к этому внимание?
Joannes Vermorel: Итак, прежде всего, давайте проясним несколько моментов. Во-первых, консультанты явно не являются сотрудниками заднего офиса. Я это понимаю, потому что вы всегда находитесь в положении продавать. Так что хороший консультант выполнит задание, и пока он его выполняет, он продаёт следующее задание. Для меня это архетип «белого воротничка» фронт-офиса с продажами. И когда они работают, они одновременно занимаются продажами. Вот почему я считаю, что в этом отношении ИИ будет иметь серьёзные трудности с автоматизацией. Потому что автоматизация корпоративных продаж — это, в первую очередь, человеческая сфера — продавать задание. Так что тут автоматизация вряд ли грозит.
Теперь, когда я говорю о массовом вымирании, я имею в виду всех клерков. В крупных компаниях тысячи и тысячи людей выполняют административные задачи. Информация поступает, возможно, через почтовый ящик, и им необходимо выполнить серию шагов, после чего они перенаправят немного изменённую версию этой информации кому-то другому. А затем сделать ещё что-то. И когда у вас есть те белые воротнички, которые на самом деле действуют как синие воротнички — потому что их действия похожи на работу автоматов, понимаете, — это просто обработка информации. Работа чрезвычайно повторяющаяся. Вот где, я бы сказал, и наступает вымирание.
Видите ли, причина, по которой я это отмечаю — проводя черту — в том, что, на мой взгляд, рынки не являются хорошими учителями. Они — фильтры. Так что, скорее всего, большинство компаний просто ничего не сделают с этим. Они не улучшат свои процессы. Они не попытаются автоматизировать 90% рабочих мест. И это нормально. Так было и во время предыдущих промышленных революций.
Что произойдет, так это то, что некоторые их конкуренты сделают это — а компании, которые не сделают этого, просто исчезнут. Небольшое меньшинство компаний действительно проведёт модернизацию и выживет в этих волнах. Но опять же, это будет меньшинство. Так что, по моему мнению, это ключевой момент, когда некоторые компании смогут осуществить этот переход и стать частью следующей волны компаний. А все остальные компании в итоге столкнутся с раздутой структурой затрат, которая уже не будет конкурентоспособной по сравнению с их коллегами, прошедшими этот переход. А их коллеги также будут включать новые, более молодые компании, которые просто появятся в этом процессе, в этом переходе.
Conor Doherty: Подводя итог, учитывая недавние технологические достижения за последние 20–24 месяца и прогнозируя на 5 лет вперёд, как вы видите будущее консалтинга в области цепочек поставок?
Joannes Vermorel: Бизнес элитных консалтинговых групп не будет радикально изменён ИИ. Ключевая причина в том, что экспертиза в основном не имеет значения. Факт наличия технологии, которая коммодитизирует экспертизу, как LLM, — не то, что предлагается. Я считаю, что для элитных консалтинговых групп ИИ будет иметь скорее незначительное влияние. Они примут эти инструменты, как и все остальные, делая PowerPoint-презентации, меморандумы и электронные письма быстрее. Но это похоже на то время, когда они приняли электронную почту 20 или 30 лет назад. Это всего лишь инструмент, который станет неотъемлемой частью повседневной работы консультантов, как и любого офисного работника.
Однако для цепочек поставок и продаж изменения будут гораздо более заметными. Мы наблюдаем это у наших клиентов. Например, у нас есть небольшой клиент, который полностью автоматизировал процесс обработки запросов. Они получают свободные запросы на получение котировок по электронной почте для специализированного оборудования. Раньше несколько человек следили за этим почтовым ящиком, чтобы преобразовывать входящие запросы в правильно кодированные запросы на коммерческие предложения, которые затем конвертировались в PDF через ERP-системы. Сейчас этот процесс полностью автоматизирован с использованием LLM, что значительно снижает потребность в большом количестве сотрудников.
Conor Doherty: Когда вы говорите о полной механизации, сколько движущихся частей в этом участвуют?
Joannes Vermorel: Это всего лишь LLM, который принимает электронные письма, возможно, с вложениями, такими как таблицы или PDF, и создаёт стандартизированный JSON-вывод, соответствующий ожиданиям ERP. Он автоматически интегрируется в систему ERP, генерируя электронное письмо с прикреплённым PDF, представляющим котировку. Хотя это всего одна функция, её влияние на доходы огромно.
Число сотрудников, работающих над этим, сократилось примерно с девяти штатных позиций до нуля. Это была чистая работа заднего офиса, и подобная автоматизация происходит в крупных компаниях, особенно в операциях цепочек поставок, где бюрократический аппарат велик. В ближайшие пять лет многие административные рабочие места заднего офиса будут полностью автоматизированы.
Conor Doherty: Есть определённые прецеденты для этого. Недавно Shopify заявили, что ожидают, что все их сотрудники станут грамотными в области ИИ. Для поколения моих родителей многое тоже изменилось, как, например, менеджеры в Procter & Gamble, лишившиеся секретарей, которые раньше печатали их письма.
Joannes Vermorel: Да, эти рабочие места исчезли с появлением микрокомпьютеров. Сейчас личные секретари нужны преимущественно для очень высокопоставленных позиций. Это было массовым вымиранием для определённых работ, а то, что происходит сейчас, ещё масштабнее, потому что затрагивает все административные задачи сразу, а не только несколько позиций.
Conor Doherty: Если подытожить, раньше совет был “учись программировать”. Вы говорите, что теперь следует “научиться ручному ремеслу”, например, сантехнике или ремонту двигателей?
Joannes Vermorel: Всё зависит. LLM — потрясающие учителя, они упрощают изучение программирования. Однако, если ваша работа повторяется, как у белых воротничков заднего офиса, разумно будет задуматься о плане Б, поскольку автоматизация затронет эти рабочие места. В то время как роли фронт-офиса, связанные с взаимодействием с клиентами, могут остаться неизменными, те, что работают преимущественно за компьютером, вероятнее всего, будут автоматизированы. Некоторые компании могут отложить автоматизацию, но в конечном итоге это может привести к их краху, если они не адаптируются.
Conor Doherty: У меня нет больше вопросов, но я хотел бы вернуться к этой теме через два года и посмотреть, как реализуются ваши прогнозы. Большое спасибо за ваше время; всегда приятно с вами общаться.
