咨询公司的人才金字塔,正被AI颠覆

长期以来，诸如顶级律所和管理咨询公司等专业服务公司，始终采用一种简单的人才战略：招聘大量年轻、充满干劲且能力出众的初级员工，让他们承担公司里的“重活”，从而将合伙人和其他资深员工释放出来，去拓展新业务和制订战略。

随着时间的推移，这些初级员工将被逐步淘汰。他们要么转行去做其他工作（通常是为公司的客户工作），要么因为公司历来不支持家庭休假政策而身心俱疲，甚至直接离职，或者在极少数情况下，继续留在公司发展终身事业。这些年轻员工入职时，其未来晋升合伙人的潜力很少被评估。在这种高淘汰率的“数字游戏”中，评估并无必要。因为专业服务公司依赖庞大的初级人才储备，最终只能培养出少数合伙人，比如在知名律所，每百人中仅有一两位能晋升为合伙人。

但这种人才管理方式如今正面临AI的威胁。许多专业服务公司相信AI能自动化处理大量烦琐工作，因此大幅削减入门级岗位的招聘数量，却未真正考虑这种新的招聘方式将对合伙人培养体系产生怎样的长期影响。例如，某顶尖法律科技公司CEO向我们透露，许多全球性律所对AI的运行速度和成本效益深感不安，正考虑将暑期实习生招聘名额从常规的100人削减至仅30人。在不同规模的企业以及专业服务行业的各个细分领域，类似的讨论也正在展开。例如，拥有50名员工的专业管理咨询公司DeciBio告诉我们，AI带来的效率提升，使新入职的初级员工规模从2021年的15人缩减至2026年计划招聘的4人，但公司在此期间的收入实现了两位数增长。

关于AI对劳动力市场的影响，许多问题仍不明朗：哪些员工最可能受到AI冲击？裁员规模会有多大？正如OpenAI CEO萨姆·奥尔特曼（Sam Altman）近期预测的那样，私募股权公司能否用AI取代其投资组合公司CEO？阿尔巴尼亚已经出现政府部长被AI取代的现象，其他国家是否也会如此？

无论你认为哪种未来预测更可信，现实情况是AI引发了裁员潮。近期一项基于高精度薪资数据的研究估计，在最易受AI影响的领域，入门级岗位已减少13%。随着技术进步和采用率提升，这一趋势必将持续。2025年5月，美国AI初创公司Anthropic CEO达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）敦促企业领导者停止“粉饰”未来，并指出AI可能在五年内淘汰50%的入门级白领岗位。

随着入门级岗位招聘数量的减少和人才金字塔底部的萎缩，专业服务公司应如何审视其人才模型？更具体地说，公司应如何规划未来合伙人的储备渠道，以及与这些合伙人相关的收入来源？

在传统招聘模式中，专业服务公司通常会招100名初级员工，预期其中仅有2人能晋升为未来合伙人。因此，这些公司无须严格筛选就能招到具备未来合伙人所需技能的人才。当转向人才配置效率更高、人员流动率更低的模式时，企业必须更审慎地将候选人与未来岗位需求进行匹配。关于如何做到这一点，已有大量文献可供参考。其中最重要的步骤包括：质疑传统的招聘方式，明确哪些因素能够预测员工的职业成就，采用更多有据可循的招聘方法，以及坦诚地向候选人说明未来工作的具体职责。然而，很少有初级员工能够真正理解未来岗位的要求。

当然，AI时代的赢家不仅会削减人力，还会重新设计工作流程。对于管理咨询公司的任何现有岗位来说，沿用互联网时代之前的工作流程都显得荒谬可笑。不要仅仅指望AI能更高效地完成单项任务，更要开始思考如何改变整个工作流程，并对员工进行培训、指导和激励，以帮助他们更好地实现这些新目标。组织内部的技术专家应持续关注行业内外的技术动态，将前沿技术带回公司，并为员工和合伙人提供培训。公司领导者应该鼓励这种做法。瑞生国际律师事务所（Latham & Watkins）已通过组建AI专项小组将此实践制度化，该小组负责将前沿AI技术带回律所，并在其内部的AI学院为员工提供培训。

如果公司的变革压力过大，不妨考虑与其他机构寻求合作。可以与法律领域的初创企业或高校合作，测试新的工作流程。作为日本领先的保险公司之一，爱和谊日生同和财产保险（Aioi Nissay Dowa Insurance Company）与牛津大学合作创立了爱和—牛津研发实验室（Aioi R&D Lab–Oxford）。该项目致力于将AI研究成果转化为行业应用，例如通过为学生提供实习机会来弥合理论与实践之间的差距。同样地，律所内部的律师、顾问或会计师也可以与初创公司及高校合作并从中汲取经验，提升自身的技术能力。公司无须资助大学项目即可获得此类机会。例如，阿尔伯塔大学与阿尔伯塔机器智能研究所（Alberta Machine Intelligence Institute）合作，已与300多家公司开展了类似的知识转移项目。

面对AI，真正的创新可能将企业带入充满挑战的境地，甚至可能颠覆其商业模式。这是最艰难的调整，因为它超越了人才管理的范畴。例如，许多专业服务公司将收费标准建立在工作时长之上。但显然AI为这些公司提供了一个调整定价策略的机会：随着AI开始承担大量原本由初级员工完成的烦琐工作，可计费工时将随之减少。一个显而易见的解决方案是：根据项目交付的价值或技术水平较低的竞争对手的收费标准收取固定费用，而非按完成工作所需工时计费。在法律服务等专业服务领域，固定收费模式已变得越发普遍，甚至订阅制收费模式也正逐渐兴起。

许多最成功的专业服务公司之所以能蓬勃发展，正是因为它们销售大型捆绑式项目，且定价高昂。然而，专业服务的质量在购买前往往难以评估。因此，这些公司常用的有效模式是：聘请一位资质卓越的合伙人，给予高额报酬，使其投入数十甚至数百小时与客户建立值得信赖的顾问关系。然而，这种模式的获客成本较高，因此对大多数大型专业服务公司而言，专注于大型项目更具经济效益。小型、非捆绑式服务被认为不值得投入，甚至会蚕食其主要业务模式。

在尝试调整业务模式和定价策略时，领导者可能会发现人才模式也需要重大变革。对于小型、非捆绑式服务的销售，未必需要高薪合伙人，尤其当这些服务质量可标准化时。例如，许多软件运营服务（SaaS）公司聘用初级至中级专业人员来销售小型项目，而经验丰富的企业销售专家则专注于更大的业务。为何一定认为只有合伙人才能赢得客户信任？在某些行业，中级专业人员被赋予了能够尽早管理客户关系的充分自主权，这加速了他们的商业成熟度。在广告行业，初入职场的客户经理通常是客户的日常对接人。独立诊所的医生在入职第一年就开始建立自己的客户群。

AI变革力量正在重塑当今时代，专业服务公司重新审视其招聘战略的窗口期正悄然缩短。如今，领导者必须超越单纯削减入门级岗位的做法，转而构建一种深谋远虑、面向未来的模式。这意味着公司在招聘和培养人才时，目标不仅是寻找能胜任当下任务的员工，更要挖掘那些具备适应力、精通技术的未来合伙人。通过拥抱这一范式转型、重构工作流、培养创新型学习模式并激励前瞻性实践，组织可以在不断演进的环境中释放出全新的生产力，并赢得竞争优势。未来属于那些当下就升级招聘战略的公司，因为它们将人才定位为真正的差异化优势。