制造焦虑，然后出售解药：拆解咨询业的商业逻辑 | 帖子
这篇文章揭示了顶尖咨询公司利用新技术包装旧业务的套路。所谓的“AI 专家团队”可能只是在三十年的旧数据库上加了一层自然语言界面，本质是利用高管对技术未知的焦虑，通过制造趋势来推销既定的服务模式。
麦肯泄露了一个很简单的真相：他们并没有培养出两万五千名 AI 专家。
其实只是把一个用了三十五年的内部数据库，套上了一个自然语言交互的壳，然后写了一份连媒体都不敢质疑的新闻稿。这套逻辑在九十年代叫 ERP，二零零零年代叫数字化转型，二零一零年代叫大数据。底层架构从未改变，变化的只是前端的 UI 和营销话术。
这种模式极其高效。咨询公司精准地捕捉高管对新技术的恐惧，然后把自己定位成“未知恐惧”与“董事会战略”之间的翻译官。有网友提到，这本质上是一场“变革管理剧场”。他们不负责交付价值，只负责制造下一个热点，并利用品牌压力让企业买单。
这种商业模式有一种近乎残酷的闭环：发现问题，然后出售解决方案。就像有人调侃的那样，微软可以按照文档完美地落地产品，但咨询公司会找出实现过程中的所有瑕疵，再开出一张三千六百万美元的账单来修复它们。
现在的 AI 浪潮也一样。技术迭代的速度让“无人理解”到“人人皆有观点”的时间窗口从几年缩短到了几个月。这种压缩迫使咨询巨头必须跑得更快，把现有的数据包装得更闪亮。
有趣的是，这种逻辑在很多供应商身上都存在。有人认为这不只是麦肯锡的问题，甚至整个咨询行业都在玩这种“寻找故障并销售维修”的游戏。
现在的企业 AI 现状也很有意思：大多只是给旧数据穿上了更华丽的衣服。当技术层面的 Wrapper（包装层）越来越厚，我们似乎离真相越来越远。
如果这种通过制造焦虑来获利的逻辑在当前的社会结构下依然稳健，那我们该如何定义真正的创新？或者说，当所有的创新都变成了既定套路的迭代，我们还能看到什么样的新事物？
这篇文章揭示了顶尖咨询公司利用新技术包装旧业务的套路。所谓的“AI 专家团队”可能只是在三十年的旧数据库上加了一层自然语言界面，本质是利用高管对技术未知的焦虑，通过制造趋势来推销既定的服务模式。
麦肯泄露了一个很简单的真相：他们并没有培养出两万五千名 AI 专家。
其实只是把一个用了三十五年的内部数据库，套上了一个自然语言交互的壳，然后写了一份连媒体都不敢质疑的新闻稿。这套逻辑在九十年代叫 ERP，二零零零年代叫数字化转型，二零一零年代叫大数据。底层架构从未改变，变化的只是前端的 UI 和营销话术。
这种模式极其高效。咨询公司精准地捕捉高管对新技术的恐惧，然后把自己定位成“未知恐惧”与“董事会战略”之间的翻译官。有网友提到，这本质上是一场“变革管理剧场”。他们不负责交付价值，只负责制造下一个热点，并利用品牌压力让企业买单。
这种商业模式有一种近乎残酷的闭环：发现问题，然后出售解决方案。就像有人调侃的那样，微软可以按照文档完美地落地产品，但咨询公司会找出实现过程中的所有瑕疵，再开出一张三千六百万美元的账单来修复它们。
现在的 AI 浪潮也一样。技术迭代的速度让“无人理解”到“人人皆有观点”的时间窗口从几年缩短到了几个月。这种压缩迫使咨询巨头必须跑得更快，把现有的数据包装得更闪亮。
有趣的是，这种逻辑在很多供应商身上都存在。有人认为这不只是麦肯锡的问题，甚至整个咨询行业都在玩这种“寻找故障并销售维修”的游戏。
现在的企业 AI 现状也很有意思：大多只是给旧数据穿上了更华丽的衣服。当技术层面的 Wrapper（包装层）越来越厚，我们似乎离真相越来越远。
如果这种通过制造焦虑来获利的逻辑在当前的社会结构下依然稳健，那我们该如何定义真正的创新？或者说，当所有的创新都变成了既定套路的迭代，我们还能看到什么样的新事物？
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