Консалтинг в привычном виде, который существовал полвека, завершает свой цикл. Машина, основанная на создании презентаций, громкой рекламе и выставлении счетов за килограмм, разрушается благодаря тем самым технологиям, которые ее практики сами чрезмерно преувеличивали. Автор, имеющий почти сорокалетний опыт работы в этой сфере, считает, что это заслуженная судьба для данной индустрии.
В 2010 году автор руководил компанией, создавшей одну из первых коммерческих сетей WiMax в Южной Африке. Эта технология была опережающей для своего времени и значительно превосходила мобильные сети того периода. Вместо того чтобы представить эту историю честно, консультанты преувеличивали возможности технологии, продавая пиковую скорость и максимальный радиус действия так, будто они достигнуты одновременно. Автор знал, чем это закончится: разрыв между рекламными буклетами и реальным опытом обернется разочарованием для конечных клиентов, а не сама технология окажется виноватой.
Этот сценарий повторялся на протяжении большей части карьеры автора. Он указывает на цикл Гартнера, который знаком каждому руководителю: «пик завышенных ожиданий», «дно разочарования» и долгий путь к «плато продуктивности». Под этим циклом лежит честное наблюдение, часто приписываемое футуристу Роем Амарой: мы склонны переоценивать технологии в краткосрочной перспективе и недооценивать их в долгосрочной. Амара оказался прав.
Однако, кто стоит на вершине этого пика с мегафоном? Почти всегда это крупные консалтинговые фирмы. И этот пик случается не случайно; кто-то искусственно его раздувает, делая прогнозы в триллионы и устанавливая далекие сроки, после чего продает работу по подготовке к панике. Когда реальность не соответствует заявленным цифрам, и технология скатывается в яму, консультанты уже переходят к следующей волне.
Предсказатель на гонорар
Когда венчурный инвестор Майкл Маллани проанализировал двадцатилетний цикл новых технологий Гартнера, он обнаружил, что большинство технологий вообще не следовали этой кривой; десятки появлялись и исчезали. Одним из таких примеров был WiMax, технология, которую автор развивал, в то время как слайд-индустрия обещала невозможное. Гартнер даже имеет категорию «устарел до плато» для тех, что умирают на подъеме.
Честно говоря, эта кривая ничего не прогнозирует. Это достаточно гибкий рассказ, чтобы быть правдой независимо от исхода: бум подтверждает пик, крах подтверждает дно, тихое угасание — «устарел до плато», а позднее восстановление доказывает наличие плато. Консультант, который не может ошибиться, становится предсказателем на гонорар.
В 2022 году McKinsey оценивала метавселенную до 5 триллионов долларов США к 2030 году, называя ее «слишком большой, чтобы игнорировать». Citi поднял эту оценку до 8–13 триллионов. Гартнер предсказывал, что к 2026 году четверть людей будет проводить хотя бы час в день в метавселенной. Сейчас 2026 год, и этого не происходит. Meta, компания, настолько уверенная в этом будущем, что переименовала себя в честь него, с тех пор поглотила убытки в размере более 60 миллиардов долларов в своем подразделении Reality Labs и незаметно перенаправила фокус и капитал на искусственный интеллект.
Автор лично наблюдал эту убежденность. Несколько лет назад ему устроили экскурсию по инновационному центру консалтинговой компании в Европе, где целый этаж был посвящен метавселенной: гарнитуры, виртуальные шоурумы, искренние молодые евангелисты. Когда автор возразил, что не видит бизнес-ценности за пределами нескольких узких ниш, его почти убедили в обратном. Этот этаж до сих пор существует, но теперь каждый стол там занят работой «с помощью ИИ». Надпись на двери была изменена, но ничего нового не было усвоено.
Не все эти вещи были бесполезны. Большие данные реальны. ИИ, в отличие от цирка NFT, явно имеет практическое значение — автор ежедневно наблюдает, как он выполняет полезную работу в промышленных условиях, и именно он помог ему написать эту статью. Важно то, что фирмы были столь же уверены в провалах, сколь и в реальных сдвигах. Их уверенность в метавселенной была неотличима от их уверенности в облачных технологиях. Как любой игрок, они делают ставки.
Эта уверенность не несет никакой информации, потому что, как правило, фирма, продающая «глубокий отраслевой опыт», им не обладает для вашего бизнеса. Модель крупных фирм представляет собой пирамиду ярких выпускников с жестким графиком «вверх или аут», и глубокие предметные знания — это то, что такая модель не может сохранить.
Поэтому консультанты делают то, что надежно работает. Они опрашивают ваших собственных сотрудников — инженеров и операторов, которые давно указывали на проблему — и переупаковывают услышанное в уверенный нарратив и красивую презентацию.
Мариана Мацкато в своем исследовании индустрии прямо заявляет: крупные фирмы зачастую «не обладают экспертизой в областях, по которым дают консультации». Клейтон Кристенсен много лет назад отмечал, что консалтинг сопротивлялся проверке именно потому, что его работа происходит «в черном ящике командной комнаты», где клиент не видит, за что он платит.
Модель заимствует свое название из облачных вычислений: «поднять и переместить». Знания из штата клиента извлекаются и переносятся на слайд. Добавленная ценность заключается в полировке и логотипе, достаточно дорогом, чтобы сделать заранее известное решение безопасным для подписания. Клиент покупает прикрытие — ответственность, арендованную по часам.
Теперь машина пишет слайды
Существуют исключения, и наиболее показательным является человек, которого автор только что цитировал. Кристенсен начал свою карьеру консультантом в Boston Consulting Group и стал редким человеком, который правильно понял, что даже консалтинг однажды будет нарушен снизу. Автору посчастливилось провести с ним время. «Дилемма новатора» остается обязательной литературой, той самой бизнес-книгой, которая, по словам Стива Джобса, действительно сформировала его мышление. Авторитет Кристенсена основывался на теории, которая постоянно подтверждалась, а не на уверенности, с которой она подавалась. Продажность — то, что может имитировать машина, но не то, что может заменить.
Синтезировать ворох документов и интервью и превратить их в уверенную, хорошо структурированную историю — это та единственная задача, которую лучше всего выполняет генеративный ИИ. Фирмы это знают, поскольку они сами создали инструменты. Внутренний помощник McKinsey, Lilli, может составить презентацию по запросу и соответствовать корпоративному стилю. BCG имеет инструмент Deckster, который создает и полирует слайды по команде. По некоторым оценкам, эти инструменты уже выполняют до 80% работы младшего аналитика, занимая секунды вместо недель.
Пирамида истончается снизу, потому что упаковка — это та часть, которую машина освоила первой. Это не конец всех советов. Когда усилия становятся дешевыми, суждение становится дефицитным и ценным, и консультанты, действительно стоящие своей платы — те, кто обладает реальным, закаленным, глубоким отраслевым опытом, кто сам создал продукт, а не просто его представил — станут более редкими и ценными.
Ответственность также нельзя делегировать модели; человек все равно должен отвечать за принятое решение. Успехом пользуется умелый универсал, чье единственное преимущество заключалось в более красивом шрифте, но для него математика больше не работает. Такие советники испытают краткий всплеск популярности, пока сами используют эти инструменты, до тех пор, пока их клиенты не заметят те же самые инструменты на своих столах и поймут, что знания в презентации принадлежали им изначально.
Цена, которую выбрала индустрия
Ничего из этого не произошло с нами. Это произошло вместе с нами. Десятилетиями индустрия приглашала фирмы, угощала их и оплачивала услуги, часто ради повторного открытия того, что знали ее собственные сотрудники, а иногда и ценой, намного превышающей денежную. Южная Африка знает крайнюю форму этого явления: престижные фирмы были выявлены комиссиями по расследованию как те, что способствовали опустошению учреждений, которые их нанимали. Цена, которую наилучшим образом называет Мацкато, заключается в следующем: каждый раз, когда организация арендует свои мысли, она забывает немного больше, как думать самостоятельно.
Автор предлагает тест любому руководителю, сталкивающемуся с неизбежной революцией. Попросите человека, который это продвигает, определить основную идею без использования модных словечек или триллионных цифр. Спросите, во что он был уверен три года назад, и как это изменилось. Затем попросите «скинуть кожу в игру»: привяжите гонорар к результату и понаблюдайте, как уверенность покидает комнату.
Модные словечки снова изменятся примерно через два года; они всегда меняются. Чем отличается этот раз, так это тем, что машина может выполнять упаковку, что оставляет неудобную истину: клиенту на самом деле нужно было лишь прислушаться к своим собственным людям. Консалтинг в привычном виде завершен, убит последней волной, которую он пытался продать. Наблюдая за продажей разочарования в течение 40 лет, автор может лишь сказать: не могло случиться раньше.