咨询公司内部的”秘密武器”:当麦肯锡和BCG把自己变成AI公司

当所有人讨论AI是否替代人时,麦肯锡与BCG已在训练组织级能力:从Lilli知识中台到36,000个定制GPT的AI生产线,揭示AI时代真正的护城河。



比”AI替代人”更重要的事:麦肯锡和BCG正在悄悄练的”内功”

当所有人都在讨论AI会不会抢走工作时,顶级咨询公司已经在练另一项能力——让整个组织学会驾驭AI。

✍️ 检丹界 | 📅 2026年9月3日 | ⏱️ 约 12 分钟阅读

核心结论:AI最大的价值,不是替代人,而是让组织拥有”全流程驾驭AI”的能力——从识别问题、选择工具、验证输出到落地执行,形成完整闭环。工具人人可得,但驾驭能力才是AI时代真正的护城河。

一、一个被忽视的核心命题

市面上关于AI的讨论,90%集中在两个问题上:AI能做什么?以及AI会不会替代我?

但麦肯锡和BCG的内部实践,指向了一个更深层、也更关键的问题:

当AI工具触手可及时,你的组织是否具备”全流程驾驭AI”的能力?

注意,关键词不是”使用AI”,而是“驾驭”——从识别问题、选择工具、验证结果到落地执行,形成完整闭环。这正是AI时代最稀缺的组织能力。

为什么”驾驭能力”比”AI工具”本身更重要?

工具是容易获取的。GPT、Claude、Gemini……任何人花几分钟就能注册使用。但工具和能力之间,隔着一道巨大的鸿沟:

有工具 有驾驭能力
知道AI能写报告 知道在什么场景下该不该用AI
会输入提示词 能判断AI输出的质量与风险
零散地尝试 系统性地嵌入工作流
个人效率提升 组织能力沉淀与规模化

AI最大的价值,不是替代人,而是让组织拥有全流程驾驭AI的能力。

工具会迭代、会降价、甚至会被淘汰。但一个组织”识别问题→匹配工具→验证输出→落地执行→沉淀经验”的驾驭能力,才是真正的护城河。

二、麦肯锡的”Lilli”:训练组织”怎么用AI”

表面上看:一个内部AI工具

麦肯锡将公司100年的知识积累——超过10万份文件、案例和访谈记录——整合为一个生成式AI工具,命名为 “Lilli”。听起来像”麦肯锡版ChatGPT”。

实质上:一场组织级AI驾驭能力的训练

Lilli的设计逻辑值得细品:

  • 不是直接给答案,而是”汇总关键信息→识别相关内部内容→指引员工找到合适专家”;
  • 不是替代顾问判断,而是把顾问从”找资料”中解放,把时间花在”与客户一起激活见解”上;
  • 不是一次性工具,而是持续学习——每次使用都在强化组织知识图谱。
指标 数据
全球员工 约 45,000 人
活跃使用比例 超过 70%(约3万余人)
平均使用频次 每周约 17 次

70%渗透率和每周17次高频使用说明:Lilli已不是”尝鲜工具”,而是深度嵌入麦肯锡的工作流程。更重要的是——通过Lilli,每一位顾问都在日常工作中被训练如何与AI协作:什么时候该问AI、怎么判断信息是否可靠、什么时候该转向人类专家。这就是全流程驾驭能力的日常化训练。

三、BCG 的”AI生产线”:从”用AI”到”造AI”

核心机制:前线部署 + 标准化回流

BCG不只是让员工”使用AI工具”,而是建立了一套机制,让一线顾问自己开发AI工具,再反哺全公司:

一线项目发现问题 → 前线顾问开发定制GPT → 验证有效
↓
红队安全测试 → 法务合规审查 → 产品化 → 全球推广
指标 数据
定制化GPT数量 超过 36,000 个
全球员工 约 33,000 人
AI工具使用比例 近 90%
每日活跃用户 约 50%

36,000个GPT——平均每个员工拥有超过1个专属AI工具。这背后训练的是组织三个层级的驾驭能力:

  1. 识别层:准确判断”这个重复性工作该不该用AI”;
  2. 构建层:将具体业务问题转化为AI可执行的方案(prompt、工作流、知识库);
  3. 治理层:通过红队测试、合规审查,确保AI输出安全可控。

从”使用别人的AI”到”为自己的业务造AI”,再到”建立全公司的AI治理标准”——这是一条完整的驾驭能力进阶路径。

代表性工具:Deckster

BCG内部PPT生成工具Deckster,基于800-900个内部模板训练,约40%的员工每周使用。PPT是咨询核心交付物,40%周活意味着它已是工作流的一部分。但更关键的是:Deckster让BCG学会了如何定义AI的输出标准——这些”驾驭标准”比工具本身更有长期价值。

四、内部顾问的”驾驭者”角色

无论是麦肯锡、BCG,还是佐治亚理工学院(GTSC)的校内战略咨询团队,都指向同一逻辑:内部顾问的核心价值不是”交卷走人”,而是成为组织驾驭AI的”教练”。

有效的内部顾问体系围绕四项要素:

  1. 以数据和系统建模掌握事实——为AI提供高质量输入;
  2. 灵活运用专业工具——知道在什么场景用什么AI工具;
  3. 确保项目服务企业战略——判断AI应用的优先级;
  4. 适配沟通方式——把AI的能力与局限翻译成管理层能理解的语言。

同时遵循三项原则:

  • 从商业问题出发,而非技术工具——先明确问题,再选择恰到好处的方法,避免过度工程化;
  • 用管理语言建立无职权影响力——把技术参数转化为投资回报率、效率提升等决策语言;
  • 契约化管理——明确AI项目的责任边界、交付节点和退出机制。

内部顾问不是在”用AI替代人”,而是在帮组织建立”人机协作”的新能力。

五、核心洞察:AI时代真正的护城河

AI工具本身不构成竞争壁垒——谁都能用。真正的壁垒是:你的组织是否具备从”识别问题→选择工具→验证输出→落地执行→沉淀经验”的全流程驾驭能力。

麦肯锡的Lilli训练的是“如何与AI协作”的日常能力;BCG的AI生产线训练的是“如何为业务造AI”的系统能力;内部顾问体系训练的是“如何让AI服务于战略”的决策能力。三者叠加,才构成完整的组织级AI驾驭能力。

六、对你的启示:三个可操作起点

1. 先问”训练什么能力”,再问”用什么工具”

工具会换,能力会留。列出团队在AI时代需要的核心驾驭能力——是prompt工程?输出质量评估?还是AI工作流的流程设计?

2. 把每一次AI使用变成”训练机会”

像麦肯锡通过Lilli训练顾问一样,每次用AI完成工作都应有意识地复盘:这次用得好不好?好在哪里?下次怎么改进?把经验沉淀为SOP,而非停留在个人感觉。

3. 建立”从一线到组织”的能力回流机制

借鉴BCG:鼓励一线员工基于实际业务开发AI小工具,验证有效后标准化推广。让最懂业务的人,成为AI应用的创新源头。

结语:工具是短暂的,能力是持久的。AI不会替代你的组织,但善于驾驭AI的组织一定会替代不善于驾驭AI的组织。区别不在于有没有AI,而在于——你的组织,学会”驾驭”了吗?


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参考来源:McKinsey & Company(Lilli)、BCG(AI Product Assembly Line)、Georgia Tech Consulting(GTSC)、36氪及 Business Insider 相关报道。