埃森哲
“逆风翻盘”
过去两年，咨询行业经历了罕见的周期性寒冬。企业削减预算、项目推迟、公司裁员一波接一波...甚至MBB和四大都不得不缩减招聘规模。
就在行业整体降温的背景下，埃森哲却交出了一份逆周期增长的成绩单——埃森哲2026年第一季度利润率远超华尔街预期、其中AI专项团队扩张相较去年翻了近两倍。
据报道，埃森哲利润升高核心原因是人工智能驱动的IT服务需求异常强劲。而且企业正在使用机器学习和自动化工具处理过去需要大量人工完成的复杂任务，从而释放资源投入核心业务。
埃森哲CEO Julie Sweet也在电话会上提到，公司单季度新签订单达到210亿美元，其中33个客户单季度订单金额超过1亿美元。
这不是企业“试试AI”的小项目，而是企业级别的战略级投资。一个公司愿意一年花上亿美元做AI转型，意味着AI已经从创新部门的实验项目，变成CEO和董事会层面的核心战略。
与此同时，埃森哲还与OpenAI和Anthropic合作，对内部员工进行模型能力培训，让咨询师理解模型能做什么、不能做什么，以及如何把模型嵌入企业流程。
很多人以为AI时代赚钱的是OpenAI、Nvidia和微软这些科技公司，但现实世界的商业逻辑更关注在如何让AI进入企业的业务流程、数据系统、决策链条，甚至组织结构。
想让AI真正进入一家企业，通常要经过这些步骤：
数据治理：清洗、打通内部数据；
系统架构设计：决定AI模型如何嵌入ERP、CRM、供应链、财务系统；
业务流程重构：把原本靠人工判断的流程改成“人+AI协同决策”；
AI产品化设计：把模型变成普通员工可用的工具；
治理与合规体系：建立AI风控、隐私保护、审计与监管框架。
所以，这也是为什么像埃森哲这样的公司愿意将数据团队规模从约4万人扩张到8万人级别，并投入超过30亿美元建设AI能力。
现在，咨询行业不再只是商科精英的专场，而是逐渐变成一个“商业+技术+产品”共同参与的行业。过去咨询公司卖的是PPT报告，现在咨询公司更多在帮企业如何把战略变成真实的运行机制——所以AI技术变成咨询行业的核心工具，也就不难理解了。
咨询行业GPT
AI逆势超预期
从2023年开始，各个咨询公司都在明显加速AI技术的内部化和产品化。一方面把生成式工具引入咨询师的日常工作流，提高分析、建模和交付效率；另一方面把这些能力嵌入到项目交付中，形成更“技术驱动”的咨询服务和实施方案。
01 Accenture
过去两年，Accenture不再满足于卖咨询报告，而是把咨询“产品化”为AI系统，试图成为企业数字化与AI转型的基础设施层。
核心工具之一就是Accenture AI Navigator，它并不是一个简单的咨询框架，而是一个企业级AI成熟度评估和投资路线图平台，可以帮助客户评估AI落地优先级、行业用例地图以及ROI模型，类似企业版“AI战略SaaS”。
同时，Accenture的SynOps平台被视为咨询行业最激进的产品化尝试之一，它将财务、供应链、HR等企业核心运营流程嵌入AI驱动的自动化系统，实现实时决策与流程优化，被内部称为“企业运营操作系统”。
此外，Accenture还推出了多个行业级GenAI Copilot，例如银行、制造、医疗和零售行业助手，直接嵌入企业内部系统，成为员工的“内部ChatGPT”。这一系列工具的商业模式是长期managed services订阅式收费，而不是一次性咨询项目费。
02 McKinsey
与Accenture强调系统化实施不同，麦肯锡的AI工具更强调战略决策增强和高端咨询赋能——其中最知名的产品是McKinsey Lilli，这是麦肯锡内部生成式AI助手，能够从公司庞大的知识库中快速检索案例、生成分析草稿、辅助行业研究和PPT结构，被麦肯锡称为“consultant copilot”。
Lilli的核心价值在于将麦肯锡近百年的知识资产与生成式AI结合。麦肯锡内部拥有超过10万份项目案例、行业报告和客户洞察，而Lilli可以实时调用这些内部资料，生成行业分析、竞争格局、商业模型框架，甚至直接生成consulting-ready的PPT草稿和client memo。
传统consultant需要数小时甚至数天完成的行业研究、benchmark分析和初版PPT结构，现在可以在分钟级完成，从而释放consultant时间更难专注于决策讨论和复杂问题拆解。
03 BCG
BCG的AI工具策略更激进，被内部称为BCG X AI Factory——从数据工程、模型开发到AI产品上线，几乎完整模拟一家科技公司的AI研发流程。BCG甚至为客户直接构建AI产品与算法模型，而不仅仅提供咨询建议。
BCG甚至不满足于给客户“建议怎么做AI”，而是直接替客户写代码、训练模型、上线系统。BCG X团队中既有consultant，也有数据科学家、工程师和产品经理，采用敏捷开发模式，为企业构建需求预测模型、动态定价引擎、智能供应链系统和企业级推荐算法。
另外在内部，BCG还推出了GAMMA生成式AI助手，被视为BCG consultants的“研究与内容Copilot”。
GAMMA可以从BCG庞大的内部知识库中生成行业洞察、竞争格局分析和咨询框架草稿，自动完成proposal和PPT初稿，使consultant的研究与写作效率呈数量级提升。
04 Bain
相比 McKinsey 的战略 AI、BCG 的 AI Factory 路线，Bain 的 AI 战略更像一家私募基金的“决策引擎”——Bain推出了 Bain Vector AI与Advanced Analytics工具体系，覆盖企业增长策略、动态定价优化、客户生命周期管理以及并购尽调分析，并且Bain强调了一个极具 PE 风格的理念：AI必须直接驱动利润和现金流，而不是停留在技术实验层面。
Bain 还在内部构建了生成式 AI 助手，用于行业研究、投资分析和商业尽调文档生成，广泛应用于私募投资评估、企业增长战略和资本配置决策场景——每一个AI用例都必须对应 EBITDA 提升、成本优化或资本回报率改善，否则不具备商业部署价值。
05 Big4
相比MBB，Big4的AI工具则更强调交付、合规和风险管理——
Deloitte推出CortexAI解决方案套件，提供行业级GenAI模板、云集成方案和企业AI用例库；
PwC推出ChatPwC内部GPT系统，用于审计、税务和咨询知识检索；
EY发布EY.ai平台，重点聚焦审计、风险与合规场景；
KPMG在Clara审计平台中嵌入AI分析能力，用于异常交易检测、风险建模和自动化审计程序。
对比起来，Big4的AI战略更接近企业“数字化基础设施层”，它们的核心竞争力不是提出最前沿的AI战略框架，而是将AI嵌入企业核心财务、审计与治理系统，并确保符合复杂的监管体系。