NastępnyNastępny poradnik
Ocena AI i informacje zwrotne dla nauczycieli
Aplikacje
PRZEWODNIK Aplikacji
Sztuczna inteligencja dla konsultantów
Sztuczna inteligencja dla konsultantów oznacza wykorzystanie modeli językowych do syntezy badań, tworzenia scenariuszy slajdów i analiz pomocniczych, wewnętrznych narzędzi i zasad chroniących poufność klienta.
Na tej stronie4 minuty czytania
Przegląd
Ma to znaczenie, ponieważ zadania te w dużej mierze składają się na pracę doradczą, zwłaszcza pracę młodszych pracowników, dlatego sztuczna inteligencja zmienia zarówno szybkość dostarczania usług przez firmy, jak i sposób, w jaki nowi konsultanci uczą się pracy.
Głębokie nurkowanie
Doradztwo obejmuje trzy rodzaje pracy, które sztuczna inteligencja może przyspieszyć: gromadzenie i syntezę informacji, budowanie przekonującej fabuły oraz analizowanie danych. Duże firmy zbudowały w tym celu wewnętrzne narzędzia. Na przykład McKinsey wprowadził w 2023 r. wewnętrznego asystenta generatywnego AI o nazwie Lilli, który ma przeszukiwać własną wiedzę. Wiele mniejszych firm korzysta z wersji korporacyjnych asystentów ogólnych. Synteza badań oznacza podsumowanie raportów, notatek z wywiadów i materiałów rynkowych w formie tematycznej. Sztuczna inteligencja robi to szybko, ale synteza nie jest neutralna. Modele mają tendencję do powtarzania najczęstszego poglądu, łagodzenia sprzeczności i pomijania nietypowych wartości odstających, a wartością odstającą czasami jest wgląd. Dobrą praktyką jest wymaganie cytowania konkretnych źródeł i zapoznawanie się z fragmentami oryginałów. Praca nad fabułą dobrze pasuje do sztucznej inteligencji, ponieważ slajdy konsultacyjne są zgodne ze znanymi konwencjami: myśl przewodnia, argumenty wspierające i tytuły działań zawierające wnioski. Sztuczna inteligencja może proponować struktury i zawężać nagłówki. Nie może wiedzieć, czym martwi się dyrektor generalny klienta. Analiza jest najbezpieczniejsza, gdy sztuczna inteligencja pisze kod lub formuły, które można sprawdzić i ponownie uruchomić, zamiast podawać liczby prozą. Poufność jest twardym ograniczeniem. Dane klientów są zwykle objęte umowami i NDA, dlatego konsultanci powinni korzystać z narzędzi zatwierdzonych przez firmę, których warunki wykluczają szkolenia z danych klientów. Powinni także przestrzegać własnych zasad klienta, które mogą całkowicie zabraniać korzystania z AI. Dowody na jakość są mieszane. Eksperyment terenowy przeprowadzony w 2023 r. przez badaczy z Harvard Business School wraz z konsultantami Boston Consulting Group opisał nierówną granicę. W zadaniach mieszczących się w możliwościach modelu konsultanci korzystający z AI radzili sobie lepiej i szybciej. W przypadku zadania wykraczającego poza nie było bardziej prawdopodobne, że uzyskali złą odpowiedź. Lekcja polega na tym, aby wiedzieć, po której stronie granicy znajduje się zadanie. W przypadku juniorów klasyczna praca nad pierwszą wersją roboczą (badania zastane, formatowanie, czyszczenie danych) zaczyna się kurczyć. Rodzi to prawdziwe pytanie związane z praktyką zawodową: w jaki sposób nowi konsultanci budują osąd, jeśli nie zajmują się już podstawami?
Wpływ strategiczny
Buduj wybory
Projektowanie na poziomie aplikacji określa, czy sztuczna inteligencja poprawia rzeczywiste wyniki.
Zespół i przepływ pracy
Dobra integracja przepływu pracy zapewnia wzrost produktywności, któremu użytkownicy mogą zaufać.
Ryzyko i bezpieczeństwo
Dobrze określone przypadki użycia zmniejszają zmęczenie zmianami i ryzyko wdrożenia.
Przyszłość sztucznej inteligencji dla konsultantów
Firmy prawdopodobnie będą nadal budować własnych asystentów w oparciu o własną wiedzę i wyceniać niektóre prace na podstawie wyników, a nie godzin, chociaż nie jest pewne, jak zmienią się ceny. Role młodszych pracowników prawdopodobnie przesuną się w stronę weryfikacji, interakcji z klientem i formułowania problemów, a firmy będą potrzebować przemyślanych szkoleń, które zastąpią wiedzę, którą zdobywano podczas zwykłej pracy. Klienci również przyjmują te same narzędzia, co może zmniejszyć zapotrzebowanie na rutynowe badania i zwiększyć zapotrzebowanie na ocenę, wsparcie wdrożeniowe i zarządzanie zmianami. Badania takie jak badanie postrzępionej granicy sugerują, że korzyść odniosą konsultanci, którzy będą w stanie określić, z jakimi zadaniami sztuczna inteligencja radzi sobie dobrze.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Konsultant przesyła dwadzieścia anonimowych transkrypcji rozmów do zatwierdzonego narzędzia dla przedsiębiorstw i prosi o powtarzające się tematy, każdy poparty cytatami i wywiadem, z którego pochodzi, a następnie na miejscu sprawdza cytaty z oryginałami.
Zespół przedstawia asystentowi najważniejsze wnioski i prosi o fabułę, używając tytułów akcji, gdzie nagłówek każdego slajdu zawiera zakończenie, a następnie przepisuje sekwencję tak, aby odpowiadała celom, na których zależy komitetowi sterującemu klienta.
Analityk prosi narzędzie danych AI o napisanie kodu Python, który czyści eksport sprzedaży i oblicza marżę według regionu, a następnie ponownie uruchamia kod i sprawdza sumy z systemem źródłowym.
Firma zatrudnia wewnętrznego asystenta, który będzie zajmował się swoimi wcześniejszymi propozycjami i bazą wiedzy, dzięki czemu konsultanci będą mogli znaleźć odpowiednią wcześniejszą pracę bez wklejania materiałów klienta do publicznych chatbotów.
Zagrożenia i poręcze
Automatyzacja uszkodzonego procesu może spotęgować istniejące problemy.
Zespoły mogą nadmiernie zautomatyzować i wyeliminować niezbędny ludzki osąd.
Jakość może się wahać, jeśli wyniki nie są stale oceniane.
Plan wdrożenia
Zamapuj bieżący przepływ pracy i zidentyfikuj etap o największym tarciu.
Zdefiniuj ludzkie punkty kontrolne przed pełną automatyzacją.
Szkoluj użytkowników w zakresie podpowiedzi, ścieżek eskalacji i standardów jakości.
Śledź wyniki na poziomie zadań, aby potwierdzić trwałą wartość.
Odkrywaj dalej
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the AI for Consultants quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Często zadawane pytania
Czym jest sztuczna inteligencja dla konsultantów?
Sztuczna inteligencja dla konsultantów oznacza wykorzystanie modeli językowych do syntezy badań, tworzenia scenariuszy slajdów i analiz pomocniczych, wewnętrznych narzędzi i zasad chroniących poufność klienta. Ma to znaczenie, ponieważ zadania te w dużej mierze składają się na pracę doradczą, zwłaszcza pracę młodszych pracowników, dlatego sztuczna inteligencja zmienia zarówno szybkość dostarczania usług przez firmy, jak i sposób, w jaki nowi konsultanci uczą się pracy.
Co opisano w eksperymencie terenowym Harvard Business School i BCG 2023?
Konsultanci radzili sobie lepiej z zadaniami mieszczącymi się w możliwościach modelu, ale częściej popełniali błędy w zadaniach wykraczających poza jego możliwości.
Dlaczego przewodnik ostrzega, że synteza badań nad sztuczną inteligencją nie jest neutralna?
Synteza może złagodzić sprzeczności i utracić nietypowe punkty danych, dlatego cytowania i wyrywkowe kontrole mają znaczenie.
Jaki jest najbezpieczniejszy sposób wykorzystania sztucznej inteligencji do analizy ilościowej według przewodnika?
Kod lub formuły, które możesz uruchomić, sprawiają, że wyniki są powtarzalne i możliwe do kontrolowania.
Która praktyka jest zgodna z zaleceniami przewodnika dotyczącymi poufności?
Umowy i umowy NDA zwykle regulują dane klientów, a niektórzy klienci wprost zabraniają korzystania ze sztucznej inteligencji.
Co dzieje się w przypadku generacji wspomaganej wyszukiwaniem, zanim model odpowie?
Dokumenty są dzielone na kawałki, osadzane i przeszukiwane, a górne fragmenty trafiają do okna kontekstowego.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat