#麦肯锡

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Susan STEM
6天前
百年麦肯锡：前AI时代最强世界信息结构化处理中心 麦肯锡100年都咨询了个啥 行了，推友咱都是自己人，不用整那些高大上的套话，麦肯锡这 100 年到底在忙啥？100 年前的世界，电力刚普及没多久，电话、流水线才刚刚进入工业体系，跨国公司屈指可数，全球供应链几乎还不存在，工业管理理论也就刚从泰勒制、福特制起步。而现在，我们生活在一个跨国生产网络遍布全球、供应链金融高度复杂、企业矩阵化管理、全球品牌满天飞、政府—企业—资本深度协作的世界。这背后，有一条非常清晰的“咨询优化轨迹”，麦肯锡就是这个轨迹上的核心设计者和调度员。 如果把它的百年历史当成一次长周期的“工业文明结构调度实验”，它做的核心工作就是为全球化工业体系进行结构设计与运行优化——从生产、资本、管理，到供应链、政策、技术路径的全局配置。它像是为全球工业系统编写和升级操作系统：早期帮企业装上预算与财务控制模块，中期设计多事业部和跨国布局架构，后期搭建全球供应链网络，再到近二十年推动数据化管理、精益优化、数字化转型与 ESG 内嵌。 因为这种持续 100 年的优化，世界从电气化萌芽期的局部生产，变成了今天的全球一体化、实时协作、指标化管理体系。副作用是系统高度耦合、风险传导极快。但也正因为有了这些被咨询公司塑造的全球结构，AI 时代才有了可以直接接管和自动化调度的基础。 我对叙事的历史没兴趣，我们研究过去，是为了谋划和推演未来。所以关键问题是——麦肯锡的结构精华到底是什么？它凭什么和其他顶级咨询机构一起，作为全球最强的大脑，把工业社会的财富和效率放大了无数倍？ 结构化知识是麦肯锡的精华 要回答这个问题，就得先把“麦肯锡的结构精华”拆开来看。它的核心不是某一套具体的分析工具，而是一种长期积累出来的跨行业、跨地域、跨周期的结构处理能力——它能在不同的经济阶段、技术环境、政治格局下，把高熵的全球信息压缩成低熵的可执行方案，并推动这些方案落地。 首先是结构感知。麦肯锡掌握了一套几乎覆盖全球的“信号捕捉网络”，可以从政策、市场、技术、竞争格局中提前嗅到趋势拐点。它不是靠一个分析师的直觉，而是长期项目积累出的数据、案例、关系网络和行业模板的结合。这让它总能比客户自己更早、更系统地看清结构变化。（人家60个办公室遍布全球）。 其次是结构压缩。大量的调研和信号捕捉回来后，它们会被套进一套标准化的分析框架（价值链分析、7S 模型、行业矩阵等），把复杂的行业动态、企业现状和外部环境压缩成几个清晰的战略选项和优先级。这一步是麦肯锡的“算法层”，虽然形式是人类顾问的PPT，但本质是一次结构计算。 然后是结构调度。光有方案不够，麦肯锡的强项在于能直接影响客户在资本、人力、技术、供应链等方面的资源配置，并且知道怎么让这些决策在组织内部被执行。这依赖它的高信任度人脉网络——政府、跨国企业、资本市场——和它对不同利益相关方的协调能力。 最后是跨行业迁移。麦肯锡积累了大量行业的结构模板，可以把某个行业成熟的运行机制直接移植到另一个行业，比如把汽车制造的精益生产理念带到医疗运营，把零售业的供应链优化方法移植到能源行业。这种“结构复用”能力，让它在全球范围内加速了效率扩散。 所以，麦肯锡和顶级咨询机构的真正价值，是在过去 100 年里构建了一个全球工业结构的知识库 + 决策算法 + 执行接口网络。它们不直接制造财富，而是通过优化结构来放大财富创造的效率。 AI时代先把人力转成AI 在 AI 时代，这套“结构调度能力”第一次有机会被技术复制、API 化、甚至超越。因为过去需要几百人几个月才能完成的调研、压缩、调度，现在 AI 可以在几分钟内完成第一轮输出，并且实时更新。麦肯锡的百年积累，正好将是我们构建 Strategy as Code、Governance as Code 这些结构文明底座的历史原型。 麦肯锡大部分交付居然是静态的PPT和PDF！ 没错，麦肯锡让我最难接受的一点，就是它的交付物大部分还是静态的。 这种静态文档，在交到客户手里之后，并不会直接生效，而是需要经过一层又一层的“翻译”——高层解读成部门目标，部门经理再拆成任务，业务分析师再写需求文档，最后技术团队去实现。等它真正落到系统里，已经是好几道传话筒之后的产物。PPT → PRD 的流程。耗人力无数。 你想想，麦肯锡自己没有任何实体生产，没有工厂、没有零售，甚至不碰执行系统，但它全球却养着几万名顾问。对于一个计算机人来看，这个模式最大的“bug”就是信息经过多层人工传递，成本高、易失真、效率低。 我们举个具体的场景——你花了 50 万美元（还不算最贵的那种）定制了一份麦肯锡的咨询报告，收到了厚厚的 PDF。接下来你要干嘛？ 第一步，你得把报告里的战略目标解释给公司高层和核心团队听； 第二步，高层再把它拆成各部门的业务目标和优先级； 第三步，业务部门找产品经理或业务分析师，把这些目标翻译成可以落地的业务流程和功能需求； 第四步，技术部门根据需求文档再写系统设计、数据模型、接口规范； 第五步，等系统上线，还要手动对照原战略看看有没有跑偏。 在这个链条里，每一步都是人工翻译，每翻一次就可能丢掉细节、误解原意、改动逻辑。等你花了半年、一年去落地时，市场环境早就变了。 而在 As Code 的思路下，这份“50 万美元的 PDF”本可以直接变成机器可执行的结构协议：战略目标直接编译成数据契约、规则引擎配置、执行编排，自动分发给相关系统，实时执行和回滚——不需要一层层传话。 对不？ API：这还需要推演么？ 如果他们没想明白这个1，2，3那就完蛋了。 麦肯锡最起码，有大量的交付可以做成API。 API 化”就是把原来写在 PPT/文档里的策略、规则、流程，封装成可调用、可组合、可审计的稳定接口。它是把“叙事 → 协议 → 执行”连成一条线的工程化方法。 我举一个超级简单的例子： 假设你是零售集团的市场部负责人，需要让各地区根据库存和价格弹性来调整商品售价。按照传统的静态交付模式，咨询公司会先给你一份厚达 200 页的 PDF，其中明确写着类似这样的规则：如果库存覆盖天数低于某个阈值且需求预测上涨，就提高价格 2%；如果价格弹性小于 -0.4 且竞争价差大于 3%，则降低价格 2%。接下来，你得先让业务经理读懂这些规则，再由他们整理成 Excel 表格交给技术团队，然后技术团队再将这些规则写进代码并部署到系统中。整个流程往往需要一到两个月，中间还要反复对齐定义和修正口径。而在 API 化的动态交付模式下，咨询公司直接提供一个 PriceRecommendation API，你只需输入商品信息、库存、价格弹性等数据，就能实时获得系统返回的建议价格，不再需要冗长的人工翻译和多层中转。 As Code的未来： 在咨询或 As Code 的语境中，API 用清晰的输入/输出、版本和契约（例如通过 IR/DSL 转化为 OpenAPI、GraphQL、gRPC 等形式）将业务策略、规则、数据分析与决策逻辑封装成服务，使其能够被人和机器一致地调用、组合与结算。 它的目标是在 PPT → PRD → 系统之间大幅缩短那层“人工翻译链”，让信息直接成为可执行的指令，并将“一次性交付”转化为“持续服务”的模式。这样做的好处包括：减少信息在传递过程中的失真，让同一份契约贯穿执行全程；将行业结构单元做成类似乐高组件，方便跨团队、跨组织复用与拼装；确保每一次调用都有可追踪的 trace、SLA、审计与回滚策略（与 GitOps/As Code 的原则一致）；并且能从一次性售卖项目转向按接口、配额或订阅的方式模块化输出咨询能力。 从结构文明的角度看，API 是最简单、最直接的一层 As Code——它的作用是将原本抽象、模糊、需要人工解读的规则，封装成机器可调用的结构化接口，实现“输入 → 规则执行 → 输出”的直接闭环。但 API 化更多解决的是执行层的问题，而完整的 As Code 还包括声明层（规则定义与版本管理）、调和层（保持声明态与运行态一致）、观测层（可追踪与回滚）、互操作层（跨系统对齐）等内容。因此，API 可以看作是 As Code 的落地触点或出口端口，但要实现真正意义上的 As Code，还必须把规则的定义、版本、调用、验证与回滚全部纳入同一套结构化协议中。 未完待续…. （2/n) 泼一碗冷水——这事没那么简单，这项技术本身也算不上什么惊天动地的发明，你甚至可以问：“既然这么好，为啥以前不做？” 现实是，即便今天 IT 部署成本已经大幅下降，真正推起来依然很麻烦：要统一规则、口径，要跨部门改流程，还要让不同背景的人达成共识。 但这并不是我的重点。我的观点是，哪怕它依然复杂、实施周期长，信息技术背后的文明范式已经开始发生跳跃。过去，我们习惯把战略、规则、政策这些高语义内容留在文档和会议里，让它们在人工翻译的多层链路中逐级下沉；而今天，第一次出现了让这些内容直接以机器可执行形式存在的现实可能性。 这种变化不是单点的工具升级，而是底层运行逻辑的换代——从“信息描述世界”变成“信息驱动世界”，从“靠人去解读并执行”变成“信息本身就是协议、就是操作”。它的麻烦恰恰说明，这不是一次小修小补，而是一次结构级的迁移。等到这条路径被跑通，成本会继续下降，门槛会越来越低，最终它会像互联网一样成为所有系统的默认形态。 这才是我想说的关键。否则我费那么大劲干嘛。
#麦肯锡 #咨询 #AI #结构化知识 #As Code
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Susan STEM
1周前
新时代的麦肯锡：信息工作者在结构文明时代真正的炼丹熔炉 我认为CS人转型的窗口之一：成为真正的信息工作者（以前你还真不是） 工业时代的信息金字塔之巅 并不是我心血来潮要去分析麦肯锡，而是一个需要系统投入的长期研究方向。从现在开始，至少一个月，我会集中精力深度剖析工业时代（恰好从麦肯锡成立的 1920 年代，到 AI 崛起的整整 100 年）这个真正全球化的工业文明阶段中，位于最顶端的信息处理机构。 以麦肯锡为代表，这类全球顶级的管理与战略咨询公司包括 MBB（三巨头：麦肯锡、波士顿、贝恩）、四大会计师事务所，以及各类专注特定领域的专业咨询公司。同时，我也会分析新兴力量的崛起：Palantir（虽是数据平台，但其政府与企业项目浓厚地带有咨询属性）、QuantumBlack（麦肯锡旗下 AI/数据科学部门）、Bain Advanced Analytics Group（贝恩的数据与 AI 部门）、BCG Gamma（BCG 的数据科学与 AI 咨询部门）。 这些新生力量的出现，本身就印证了一个事实：这是计算机科学（CS）从业者转型的关键窗口期，因为理解这一切背后的技术与系统逻辑，对于 CS 背景的人来说，要比文科和商科背景的人更容易。 工业文明的三层架构 从现代文明的源头看，由于我出生时的中国在人口结构上依然是一个农业国，对于那些已经在工业化顶层运转了近百年的高端咨询机构来说，要洞察它们的生态逻辑并不容易。但从现代工业文明的三层结构来看，麦肯锡的生态位极为特殊：它并不直接生产商品，而是处于工业体系的高阶结构调度层，相当于现代经济的“中枢神经节点”之一. 物质生产层：制造业、能源、交通、原材料供应等部门，将物理资源转化为商品和基础设施。 信息与协调层：金融、法律、管理、物流等体系，在全球范围内调配资本、资源与人力。 结构与决策层：战略咨询、科研决策、政策制定等环节，负责设计和优化整个系统的运作方式。 麦肯锡恰恰位于第三层“结构与决策层”，但它既不是学术机构，也不是政府部门，而是一个商业化的跨行业结构优化中枢。它的功能可以分为三点：结构感知——捕捉全球产业、市场、政策信号；结构压缩——将复杂信息压缩成可执行的战略框架；结构调度——指导客户在资本、人力、技术上的资源配置。在工业文明的生态系统中，麦肯锡更像是一个“超级算法服务商”，只不过它运算的对象不是单纯的数据，而是行业和组织的结构路径。 在整个工业生态里，它与其他角色的关系清晰可见：对制造业，它提供战略方向（例如供应链全球化还是回流本土化）；对金融业，它提供行业洞察和投资策略框架；对政府，它参与政策设计、公共服务改革和国有企业优化；对科技行业，它帮助新技术找到可落地的商业模式与市场路径。它并不直接制造产品，却影响着资源配置的逻辑，因此起到“放大器”的作用。 这种生态位有几个鲜明特征：跨行业迁移能力——能够将一个行业的结构方案移植到另一行业（如将汽车制造的精益生产逻辑用于医疗运营）；低物质依赖性——核心资产是方法论、人才与信任网络，不依赖重资产；高杠杆影响力——员工不到 5 万，却能辐射全球几乎所有大型企业与政府部门。直到今天，麦肯锡依然是私人公司，2023 年营业收入高达 160 亿美元，纯靠“卖信息”为生。它是工业时代最纯粹的信息工作者形态——某种意义上，也是结构文明的早期雏形。几乎是纯手工静态交付，交付物是PDF和PPT。 到底谁才是信息工作者? 信息之神香农早就告诉你了 如果从香农的信息论角度精确区分，前 AI 时代所谓的“信息工作者”其实混淆了两类完全不同的角色：信息基础设施建设者与信息内容处理者。香农模型将信息分为两个层面：一是传递信息，即编码、传输、解码的过程，不涉及意义，只保证比特流准确送达，关注信道容量、抗噪性与延迟；二是信息的内容，即信息“说了什么”和“如何使用”的部分，直接关联意义、决策与执行，涉及结构化、解读、压缩、重组与再分发等高阶操作。 码农 在前 AI 时代，IT 从业者与码农的核心任务是建设和维护信息传递的基础设施——网络、数据库、操作系统、应用框架等，实现数据采集、存储、检索、展示，优化传输效率与系统稳定性。这类工作属于符号层的搬运与处理，类似“信道工程师”，确保信号不失真地抵达，而大概率不参与信息意义的解读与决策设计。 相反，战略咨询公司等文科、商科为主的办公室团队才是真正处理信息内容的人，他们收集高熵信息（市场、财务、政策、技术趋势），将其压缩并结构化为可执行的战略框架，再转化为决策建议与资源配置方案，属于语义层与结构层的高阶加工，直接影响现实世界的运作路径。 因此，在前 AI 时代，IT 人并非核心的信息工作者，他们掌握的是传输与工具，而信息的“主权”掌握在咨询公司的内容处理者手中。 信道与信息是分开的 工业时代信道与信息之所以长期分离，本质上源于当时的技术条件、组织分工和经济激励，使得这两类职能必须由完全不同的体系来承担。在技术层面，工业时代早中期的信息传输与信息内容处理依赖截然不同的能力：信道建设需要电报、电话、卫星、网络、数据库等工程技术，核心是物理与电子工程、通信技术；而信息内容加工依赖经济、法律、管理、战略等领域知识，核心在于人文、商科、社会科学的分析能力。 由于当时的计算机与通信系统无法处理复杂语义或策略，信道只能负责将比特送达，而内容必须由人类专家解读、压缩并转化为决策。组织上，这种差异被泰勒制与流水线式的分工固化下来：工程师与 IT 部门负责工具、基础设施与数据流动，管理层与咨询公司则掌握信息意义的解读与资源调度，形成“信道保证信息可达，信息处理者保证信息可用”的职能分立。 经济上，真正的高价值环节在于“信息如何指导行动”，而非“信息如何送到”，基础设施建成后边际价值迅速下降，而战略决策与结构优化直接影响资本流向与生产布局，回报丰厚，因此咨询公司、智库与管理层位居价值链顶端，信道建设者则长期处于支撑位置。 此外，在 AI 出现之前，计算机在自然语言理解与语义分析上能力有限（这才是重点），无法用同一系统同时完成信息传输与信息理解，信道层的工作可用固定协议标准化，而语义层工作依赖人类推理与跨领域经验，难以形式化，最终形成物理层与语义层的天然分离。 所以，工业时代的信道–信息分离是技术、组织、经济三方面共同作用的结果：技术上物理传输与语义理解差距巨大，组织上分工体系固化，经济上决策端掌握高价值而基础设施端可替代性强。而进入 AI 时代，这一分离被打破——符号处理与语义处理能力开始融合，IT 人可以借助 AI 直接参与信息内容的结构化与决策生成，从单纯的“信道工程师”转型为“协议设计者”和“执行调和者”，从“造管道”升级为“用管道直接调度世界”，这正是 CS 人接管过去由文科商科团队独占的信息内容主权的关键窗口期。 其实你想一下，文科商科是什么时候开始变得不好找工作的？ 其实就是系统给我们反馈的一个信号。 过去几十年，文科和商科背景的人之所以在就业市场中占据高位，是因为他们掌握了“信息内容处理权”——负责结构化、解释、压缩、再分发高熵信息，并据此影响决策和资源配置。而 IT/码农更多是做“信道工程师”，提供信息流动的基础设施。 但近十年，尤其是 AI、大数据、自动化决策系统 的普及，让系统本身具备了自动处理大部分基础性内容工作的能力： 数据的收集、清洗、归档 → 机器自动化 行业信息的归纳和对比分析 → AI 模型可以实时完成 报告生成、PPT 框架 → 模板化、自动化产出 这就直接冲击了文科、商科内容处理者的“低中端环节”，导致岗位需求萎缩。换句话说，系统正在逐步接管他们的“信息结构化”职能。 当然现在轮到低端码农了，我们各有窗口，可以各取所长，利用AI融合。所以不要分什么文科理科的了，不转型都完蛋。 （1/N)
#麦肯锡 #信息工作者 #CS转型 #工业文明 #AI
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如果AI能在几秒钟之内分析信息、处理数据并交付一份精美的PowerPoint演示文稿，那么咨询业巨头麦肯锡该如何证明自己的价值？麦肯锡内部评论：“这关乎生死存亡”。
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《麦肯锡如何失去锋芒》经济学人这期 podcast 提到了 AI 对资讯行业的影响。像麦肯锡这样的行业大佬都已经被 AI 打得岌岌可危了。 因为很多工作不如问 ChatGPT。这真的是一个不一样的年代。
#麦肯锡 #AI #ChatGPT #资讯行业 #经济学人
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#突发新闻 #咨询市场 #收入放缓 #麦肯锡 #解雇员工 #历史规模