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人工智能山寨麦肯锡顾问的崛起
2026-03-19 09:44:00 · 英文原文

人工智能山寨麦肯锡顾问的崛起

作者:Lakshmi Varanasi

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试图模仿麦肯锡顾问的人工智能代理随处可见。他们有功德吗?�   盖蒂图片社
  • 开发人员现在正在分享可以“教授”人工智能代理的开源“技能”。
  • 其中一些技能是以麦肯锡顾问的工作为蓝本的。
  • 我们请了一位真正的麦肯锡顾问来测试它。

几十年来,咨询公司他们通过销售建议来赚钱——打包在幻灯片中并按小时计费。

现在,开发人员正在使用人工智能来模仿这个过程,让山寨麦肯锡顾问可以直接在浏览器中使用。

以 Vercel 的新“技能”库为例,这是一个开源存储库,包含近 90,000 个 AI 代理的可重用技能。它们的范围从文案写作和代码审查到顾问式的问题解决。Vercel 是一家估值超过 90 亿美元的人工智能初创公司,为开发人员运行基于云的人工智能平台。

从人工智能的角度来看,“技能”是指开发人员可以创建或下载并提供给人工智能模型或代理的能力,这样它就可以执行特定的任务,而无需从头开始训练模型。

10 月份 Anthropic 为其聊天机器人 Claude 引入“技能”后,这个想法得到了关注。从那时起,开发人员一直在构建和共享数千种可以插入各种人工智能系统的技能。

商业内幕评论Vercel的技能库并发现至少有 4 项技能标有“麦肯锡”一词,26 项技能标有“顾问”一词。

Vercel 最受欢迎的咨询相关技能被标记为“麦肯锡顾问”。它于 1 月 25 日首次上传,迄今为止平均每周安装 445 次。这是一个可观的数字,但仍与 Vercel 库中最受欢迎的代理相距甚远,该库的安装量可能有数十万。

它还在 GitHub 上获得了 200 颗星,这意味着它非常受欢迎,并且已经通过了多项安全审核,这表明它既可行,又受到开发人员的青睐。简而言之,用户发现它很有用。

Vercel 的库将这项技能描述为一个提示框架(最初是为 Claude 制作的),指导 AI 定义问题、生成假设、进行结构化分析和创建幻灯片,复制典型麦肯锡顾问的经典工作流程。

《商业内幕》询问了前任员工 Arvind Vasudevan麦肯锡员工,检查上传到 Vercel 库的麦肯锡风格的代理,看看它如何与真实的代理相比较。他表示,麦肯锡缺乏定义麦肯锡顾问的关键能力。

瓦苏德万在一条短信中表示:“它没有抓住 MBB 和战略顾问如何增加价值的重点。”他指的是包括麦肯锡、BCG 和贝恩在内的大型咨询公司集团。“很大一部分价值在于顾问提出的问题+他们进行的对话,这些问题有助于澄清思维,发现未阐明的假设,并确保深入思考。在这个代理中,这些都没有发生,它正在做一组没有苏格拉底式提问和思考的样板分析。”

它们可能不是真实的东西,但模仿顾问工作的人工智能代理已经为 PromptQL 等公司带来了数百万美元的收入。人工智能企业平台由开源独角兽 Hasura 推出。

该平台帮助客户构建定制化人工智能分析师通过将他们的内部数据与他们已经使用的基础模型集成。一旦部署,这些人工智能分析师就可以执行通常由数据科学家或工程师处理的任务,并随着时间的推移不断学习和适应他们的环境。

PromptQL 的联合创始人兼首席执行官 Tanmai Gopal 告诉 Business Insider,销售分析的最大障碍(或护城河)是了解人员、数据和收入之间的关系。

“麦肯锡的团队花了数周时间深入公司内部,了解公司的实际运作方式:例外情况、部落知识、部门之间不同的定义。公司特定的背景使他们的建议价值数百万美元,”戈帕尔告诉《商业内幕》。

Gopal 表示,企业人工智能工具经常会失败,因为它们缺乏适当的基础,倾向于猜测而不是提出问题,从反馈中学习,或者在团队之间保持共同的理解。

他说,PromptQL 旨在通过根据每个新输入进行调整的共享理解层来解决这些问题。

“当团队成员纠正人工智能、教它定义或解决歧义时,知识就会变得永久并且可供每个人使用。这不是数据工程师维护的语义层。它是从对话中产生的,”他说。

模型不会自动了解内部细微差别,例如定价变化、特定于团队的术语或相互冲突的收入定义。戈帕尔补充说,真正的问题不是能力,而是缺乏背景。

换句话说,顾问的幻灯片从来都不是真正的产品。这是他们的判断——这也是人工智能仍在学习的部分。

关于顾问如何使用人工智能,有什么可以分享的吗?《商业内幕》希望收到您的来信。给拉克希米·瓦拉纳西发送电子邮件至lvaranasi@businessinsider.com或者通过 Signal 与她联系:lvaranasi.70。

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