AI帶來數億美元新收入：英偉達之后，這個行業最先賺錢？

2022年ChatGPT問世后，一家年營收近200億美元的快消集團陷入了迷茫。

誕生于1823年的利潔時集團（Reckitt），旗下擁有美贊臣、杜蕾斯、滴露、薇婷等品牌。它的營銷團隊確信，新的AI技術可以幫助自己的業務。

但是，這些團隊不確定如何實施。因此，這家200歲的公司找到同為世界500強的咨詢公司——波士頓咨詢尋求幫助。

其實，迷茫的利潔時只是波士頓咨詢遇到客戶之一。去年一年，這家咨詢公司收到了數百個這樣的需求。

巨量訂單給波士頓咨詢帶來了可觀的收益。

目前，波士頓咨詢中與AI相關的項目已經貢獻了它五分之一的收入。而兩年前，這部分收入還是零。

從更廣泛的范圍，這波需求并不是波士頓咨詢的專屬“禮物”。

最近一年，有太多公司迫切需要專家幫助自己弄清楚生成式AI意味著什么，和這個技術將如何幫助業務。這使得波士頓咨詢、麥肯錫、 IBM 、埃森哲等咨詢公司的銷售額都在增長，招聘人數也在增加。

也就是說，當科技行業還在尋找通過生成性人工智能賺錢的方式時，咨詢師們已經開始賺錢了。

多家企業一年收入增長過億美元

擁有16萬名顧問的IBM，已經獲得了10億美元相關的銷售訂單。

這些訂單不僅包括與生成式AI相關的咨詢工作，還有IBM自己的產品——一個名為watsonx，可以用來構建和維護模型的系統。

同樣獲得訂單的還有埃森哲。

它通過提供咨詢和技術服務，去年已獲得了3億美元的預訂訂單。

至于麥肯錫，這家公司今年大約40%的業務將與生成式AI相關。

而擁有全球性咨詢部門的畢馬威國際，一年前完全沒有生成式AI收入，但過去六個月在美國就完成了超6.5億美元的相關收入。

這種對技術相關建議的咨詢需求暴漲，讓人回想起90年代的互聯網泡沫。

在90年代，不斷有企業向顧問尋求咨詢，這也造就了咨詢業的一些造富神話。

比如從1992年到2000年，數字化咨詢公司Sapient的銷售額從95萬美元，極速飆升到5.03億美元，增長了超過500倍。

Publicis Sapient（陽獅集團旗下咨詢公司）的CEO尼格爾·瓦茲將這波AI和30年前的互聯網大基建對比。

“在90年代中期，CEO們會說，‘我不知道網站是什么，或者它對我的業務有什么幫助，但我需要它。’”瓦茲說，“這很相似。公司說：‘不要告訴我該建什么，告訴我你能建什么。’”

咨詢公司：合作研發+說服客戶

咨詢公司一直在爭先恐后地展示它們能做什么。

比如今年5月，波士頓咨詢在波士頓的一個會議中心舉辦了為期一天的會議。

在這里，它為OpenAI、Anthropic和其他AI技術的領頭羊設立了演示展位。它還展示了一些自己的AI工作，包括機器人技術和編程。

在不同的企業項目中，咨詢顧問們的工作也并不相同。

比如，一些咨詢公司正在就地區（如歐盟）的AI合規性向客戶提供咨詢。而其他咨詢公司的顧問，則可能正為客戶公司的支持系統制定計劃。或者，他們還可能在開發防止AI系統出錯的攔截機制。

但就算非常努力，這些Case也不見得一帆風順。近期，IBM就在和麥當勞的合作中遇到了問題。

這兩家各自領域的巨頭。合伙開發了一個AI語音系統，來接收免下車訂單。

但實際使用中，麥當勞的用戶卻反映這個系統會犯下基礎錯誤。比如，它會在訂單中加九杯冰茶，而不是顧客要求的一杯健怡可樂。

隨后，麥當勞停止了這個項目。

但也不全是壞消息——IBM的其他產品，已經顯示出更多前景。

比如，這家公司與商業數據提供商Dun & Bradstreet 合作，開發了一個名為Ask Procurement的生成式AI系統，幫助用戶分析并提供選擇供應商的建議。

這個工具，允許用戶進行具有特定參數的詳細搜索。比如，用戶通過它可以找到一些較為罕見的、特定型號內存芯片供應商，并自動創建提案請求。

Dun & Bradstreet的首席數據和分析官Gary Kotovets表示，他的30人團隊需要IBM的幫助來構建這個系統。

這個系統中的重大問題可能是精準性。

而為了向客戶保證Ask Procurement答案的準確性， Kotovets堅持客戶能夠追溯到每個答案的原始信息來源。

“幻覺有些時候是真實存在的。但是，在某些情況下也可能是用戶覺得這個答案不對。”Kotovet說，“你必須克服這兩個點，包括說服客戶這個答案不是幻覺。”

咨詢顧問：甚至愿意無償工作

在另一個Case里，麥肯錫的AI小組QuantumBlack為荷蘭國際集團（ING Bank）構建了一個客戶服務聊天機器人。

在7周的時間內，麥肯錫和ING開發了這個Bot，并設置了安全策略，防止它提供抵押或投資建議。

ING 首席分析官巴哈迪爾·耶爾馬茲 (Bahadir Yilmaz) 表示，由于聊天機器人的可行性尚不確定，再加上麥肯錫對這項相對新技術的經驗有限，因此雙方在合同里將這項工作定義為一項“聯合實驗”。

ING 向麥肯錫支付了這項工作的費用，但耶爾馬茲表示，許多咨詢顧問甚至愿意無償參與這項工作，讓生成式AI應用到金融領域。

這主要是因為，他們想展示自己能用這項新技術做些什么。

這個項目非常消耗人力。當ING的聊天機器人在開發過程中提供了錯誤信息時，麥肯錫和ING不得不找出背后的原因。

“這些原因需要定位得非常精準，例如使用了過時的網站數據。”麥肯錫負責技術的高級合伙人Rodney Zemmel說。

在實際中，這個聊天機器人現在每天處理200個客戶咨詢，占據總共咨詢量中的1/25。而ING會安排人力來審查每一次對話，確保系統不使用歧視性或有害的語言，同時避免幻覺。

“ChatGPT和我們的聊天機器人之間的不同之處在于，我們的聊天機器人不能出錯。”Yilmaz說，“我們必須確保自己正在構建的系統是安全的。”

“現在我們已經很接近安全了。”他還說。

咨詢公司的情緒價值：避免焦慮

同樣在今年，利潔時與波士頓咨詢集團花費4個月合作開發了一個AI平臺。

這個平臺可以創建不同語言和格式的本地廣告。只需按下一個按鈕，系統就可以將Finish洗碗液的英語廣告變成西班牙語。

利潔時全球創意與能力副總裁貝基·維拉諾表示，利潔時正在測試的AI營銷系統，可以使本地廣告的開發速度提高30%，節省公司時間的同時免去一些繁瑣的工作。

維拉諾說，由于這項技術非常新，隨著科技公司們持續發布新的圖像、語言模型，團隊必須不斷學習和調整工作。她認為波士頓咨詢為這種混亂局面帶來了秩序。

“你必須不斷關注最新趨勢、最新發現，并每次學習工具如何響應。”她說，“這無法預測，并沒有精確的科學依據。”

對新技術落地的迷茫、缺乏說服客戶的信心和缺少人力，當前各類企業蓬勃的生成式AI需求，幫助咨詢行業在疫情后的低迷期找到了新的增長方向。

研究公司 IBISWorld 的數據顯示，預計今年美國管理咨詢行業的銷售額將達到3922億美元，比去年增長2%。

這又是一個AI送水人的故事。