Inteligencia artificial y consultoría: espera a que llegue el final del tobogán…

En pleno auge de las herramientas de inteligencia artificial generativa, la consultoría se encuentra en medio de una revolución relativamente silenciosa y profundamente transformadora que podría resultar trascendental de cara a su futuro.

La consultoría tradicional se basa en un modelo intensivo en mano de obra generalmente muy cualificada, con grandes equipos dedicados a investigar, analizar datos y formular recomendaciones a medida. Este modelo es costoso y lento, y las compañías se han encontrado con que la llegada de la inteligencia artificial generativa ejerce un impacto inmediato al ser capaz de automatizar muchísimas tareas rutinarias, acelerar análisis y ampliar drásticamente la capacidad de los equipos. El resultado, en principio, es una mayor eficiencia operativa, sustitución de consultores junior y asistentes por algoritmos generativos, proyectos con un desarrollo generalmente más rápido y, en consecuencia, mejores márgenes para las firmas que adoptan estas herramientas.

Los propios clientes exigen cada vez más la integración de tecnología en los servicios de consultoría. En una encuesta reciente de IBM, un 86% de los compradores de consultoría afirmó que busca activamente proveedores que incorporen inteligencia artificial en sus servicios, y un 66% incluso afirmó que dejaría de trabajar con consultoras que no lo hagan. ​Esto está forzando a las firmas a reinventarse e incorporar estas herramientas en sus metodologías: lo que antes podía requerir semanas de trabajo manual, ahora puede lograrse en días o en horas con ayuda de la inteligencia artificial generativa.

De hecho, la consultoría tradicional, basada en opiniones de expertos y en horas de análisis, se ve como un producto que ya no es suficiente, y se detecta la necesidad de apalancar la inteligencia artificial generativa para eliminar tareas manuales y entregar valor en ciclos más rápidos. En muchos sentidos, recurrir a la inteligencia artificial no se hace sólo como quien incorpora «una tecnología de moda», sino como una parte central del modelo operativo para acelerar entregas y liberar a sus consultores de tareas mecánicas.

Un beneficio inmediato y tangible de la inteligencia artificial generativa es, claramente, la reducción de costes. Más de la mitad de los directivos globales espera que estas tecnologías aporten ahorros operativos en el corto plazo, y casi la mitad de ellos anticipan recortes de más del 10% en gastos gracias a las ganancias de productividad. Ahora, una consultora podría plantearse manejar el mismo volumen de proyectos con menos horas hombre, o acometer más proyectos sin ampliar su plantilla, con una mejora sustancial del margen por proyecto. Eso lleva a que las grandes firmas estén invirtiendo sumas considerables para animar al uso de inteligencia artificial en sus procesos, buscando hacer más con menos y ganar ventajas competitivas.

Deloitte, por ejemplo, ha implementado un asistente llamado DARTbot en sus servicios de auditoría y aseguramiento, un chatbot integrado con los sistemas internos que automatiza tareas repetitivas de revisión y compliance, al tiempo que facilita la compartición de conocimiento entre equipos. Provee soporte en tiempo real a los auditores, les ahorra trabajo manual, y permite que se enfoquen en objetivos más estratégicos​.

McKinsey, tras la adquisición de QuantumBlack, también ha desarrollado soluciones propias para acelerar análisis de datos, identificación de tendencias y simulación de escenarios en tiempo real en proyectos estratégicos. Además ha lanzado internamente Lilli, un asistente de inteligencia artificial generativa entrenado en la base de conocimientos de McKinsey, que escanea documentación interna y sintetiza los hallazgos clave para los consultores incluyendo referencias a expertos relevantes dentro de la firma. Según la compañía, esta herramienta ahorra hasta un 20% del tiempo de preparación de reuniones, al tiempo que mejora la calidad del análisis y las recomendaciones que el consultor entrega al cliente.

PwC ha invertido más de 1.000 millones de dólares para expandir sus capacidades de inteligencia artificial generativa, y se ha convertido en el mayor cliente empresarial de OpenAI, con ChatGPT Enterprise implementado a escala masiva: bots basados en GPT específicos para revisar declaraciones de impuestos, para generar informes y dashboards, e incluso para apoyar en investigaciones legales, todo automatizado. La compañía afirma que está trabajando activamente con inteligencia artificial generativa en la práctica totalidad, el 95%, de sus proyectos de consultoría en los Estados Unidos y el Reino Unido.

IBM ha desarrollado la plataforma IBM Consulting Advantage, un entorno potenciado por inteligencia artificial que ofrece una biblioteca de agentes de software inteligente y activos digitales para sus 160,000 consultores globales, lo que les permite reutilizar modelos ya entrenados para cuestiones como detección de fraudes, optimización de cadena de suministro, análisis de sentimiento, etc. en sus proyectos, en lugar de plantearlos de nuevas en cada ocasión. Han formado a sus consultores en el uso de estas herramientas para que las integren efectivamente en su día a día, lo que permite recomendaciones más rápidas basadas en datos y mayor certeza de resultados.

Accenture anunció una inversión de 3,000 millones de dólares para ampliar su práctica de Datos & IA y duplicar su equipo de especialistas en inteligencia artificial, de 40,000 a 80,000 profesionales) en tres años, y reportó una facturación de más de 600 millones de dólares en nuevos contratos de proyectos de implantación de inteligencia artificial generativa en un trimestre, lo que podría llegar a suponer más de 2,400 millones anuales.

Claramente, las consultoras están aprovechando la inteligencia artificial generativa como un aliado para ahorrar tiempo, mejorar la calidad de sus análisis y ampliar sus servicios. Básicamente, para fortalecer su propuesta de valor tradicional con mejores recomendaciones basadas en datos, entregadas más rápido. En el corto plazo, esto supone una ventaja competitiva y una forma de proteger o de incrementar sus márgenes en un mercado donde los honorarios suelen estar bajo presión constante.

Sin embargo, no todo es necesariamente bonito, y la misma tecnología que hoy potencia la eficiencia de las consultoras podría, en el largo plazo, suponer una erosión de la base de su negocio. Históricamente, muchas disrupciones tecnológicas siguen un patrón similar: las empresas incumbentes adoptan la nueva tecnología de forma incremental para mejorar lo que ya hacen, mientras que los nuevos entrantes la usan para crear modelos alternativos más baratos o accesibles que eventualmente desplazan a los líderes existentes. En muchos casos, las innovaciones adquieren el carácter de disruptivas cuando un producto o servicio relativamente simple «echa raíces entre clientes que antes no podían pagar o no tenían acceso a las ofertas dominantes, y luego mejora hasta empezar a desplazar a los productos líderes del mercado«.

¿Podría la inteligencia artificial generativa provocar una disrupción así en la consultoría? La disrupción podría aparecer si surge una forma de resolver los problemas de los clientes de forma mucho más barata o sencilla apalancando la inteligencia artificial. Imaginemos, por ejemplo, plataformas automatizadas o semi-automatizadas que ofrezcan «consultoría a la carta» mediante sistemas de inteligencia artificial entrenados conn las mejores prácticas de la industria, capaces de analizar los datos de un cliente (ventas, operaciones, etc.) y de generar recomendaciones estratégicas básicas sin necesidad de un equipo de consultores destacados en la compañía.

Al principio, este tipo de soluciones serían interpretadas como low-cost y carentes de la profundidad o personalización de una consultora tradicional, pero seguramente serían suficientemente buenas para muchas empresas medianas que no pueden plantearse pagar millones en honorarios de McKinsey o BCG. La inteligencia artificial podría ganar tracción en ese segmento, y con el tiempo, mejorar su sofisticación (más datos, modelos más refinados, conocimiento ampliado, incorporación de feedback, etc.) y empezar a competir en proyectos más complejos, amenazando directamente parte del trabajo que hoy realizan las consultoras tradicionales.

En paralelo, muchos clientes están internalizando tareas que antes delegaban en consultores externos, aprovechando sus propias mejoras en infraestructura y software. El trabajo de tecnología que antes se externalizaba, ahora puede hacerse internamente con mayor control y con las herramientas adecuadas. Y no solo es en tecnología: si antes una empresa contrataba a una consultora para analizar sus datos de ventas, ahora su propio departamento interno, armado con una herramienta de inteligencia artificial fácil de usar, puede hacerlo por sí mismo y ahorrarse ese coste externo.

Otro factor es la competencia creciente de consultores independientes y pequeñas firmas boutique, que gracias a la tecnología pueden competir casi de tú a tú con las grandes. Tradicionalmente, los freelance o boutiques carecían de la escala o de las metodologías estructuradas de una gran consultora, pero hoy, el acceso a herramientas de inteligencia artificial y datos puede ecualizar ese escenario. De hecho, el mejor acceso a tecnología ha dado a los jugadores más pequeños más munición para competir de forma efectiva, reduciendo la ventaja antes indiscutible de las grandes consultoras. ChatGPT por sí solo no va a derrumbar a McKinsey, pero un servicio de asesoría online barato potenciado por agentes con inteligencia artificial y orientado a clientes desatendidos podría hacerlo con el tiempo si no reacciona a tiempo.

Por otro lado, el propio modelo de negocio tradicional de las consultoras también podría verse afectado. Muchas firmas aún facturan principalmente por las horas de sus profesionales: si la inteligencia artificial permite entregar un proyecto en la mitad del tiempo o menos, ¿aceptará el cliente pagar lo mismo que antes? Si un cliente percibe que el trabajo podría hacerlo una inteligencia artificial con una mínima supervisión humana, difícilmente justificará tarifas elevadas por las horas de un ejército de consultores.

Por tanto, lo que ahora mismo parece un divertido tobogán por el que descender pasándolo bien gracias los menores costes, a largo plazo podría actuar como fuerza disruptiva en la industria de la consultoría, erosionando las ventajas tradicionales de escala y, posiblemente, introduciendo y elevando a nuevos competidores. La incursión de la inteligencia artificial generativa en la consultoría va a ser un arma de doble filo: en el corto plazo, promete consultoras más eficientes, rentables y con servicios mejorados, cumpliendo con creces las expectativas de unos clientes inmersos ellos mismos en procesos de transformación digital. Pero en el largo plazo asoma la posibilidad de una disrupción: la misma tecnología puede democratizar parte del conocimiento y de las herramientas antes sólo al alcance de las firmas más grandes, y posibilitar alternativas más baratas y omnipresentes. Al final del tobogán podría haber un barranco.

La situación evoca otros momentos en la historia donde una innovación cambió las reglas del juego para los expertos: pensemos en cómo las hojas de cálculo pusieron capacidades de análisis financiero en manos de muchos, o cómo Internet permitió acceder directamente a información estratégica antes mediada por consultores. ¿Implica esto que en el futuro las empresas ya no necesitarán consultores humanos, y delegarán sus problemas y decisiones estratégicas a una inteligencia artificial? Probablemente no, o no en términos absolutos: las organizaciones seguirán valorando una segunda opinión experta y una guía en la ejecución de cambios y proyectos complejos. Pero el alcance y la forma en que se lleva a cabo ese trabajo cambiarán radicalmente. ¿Será la inteligencia artificial el fin de las grandes consultoras y de sus ejércitos tal y como las conocemos, o el catalizador para su evolución? La respuesta dependerá, fundamentalmente, de la capacidad de adaptación del sector.