In een opmerkelijke ontwikkeling binnen de advieswereld zijn zo’n 150 voormalige consultants van topfirma’s zoals McKinsey & Company, Bain & Company en Boston Consulting Group ingehuurd om AI-modellen te trainen die hun eigen instap-werkzaamheden zouden moeten overnemen. Het project, intern aangeduid met de codenaam “Argentum”, wordt uitgevoerd door een data-labeling startup. Hiermee staat de adviesbranche voor een potentieel existentieel keerpunt.
Nearly 90% of BCG employees are using AI — and it's reshaping how they're evaluated"There's no box on our forms that says 'Are you using AI?' but it is an expectation," Alicia Pittman, BCG's global people team chair told BI. |
Het ontstaan van het project
De documenten die Bloomberg inzag, tonen aan dat een derde partij – niet direct een traditionele adviesfirma – recentelijk ex-consultants contracteerde om inhoudelijke kennis over taken zoals dataverzameling, analyse, voorbereiding van brainstormsessies en slides te coderen in AI-systemen. Deze taken waren traditioneel het domein van jonge adviseurs en assistenten binnen grote consultancy-huizen. De keuze om juist die werkzaamheden uit te besteden aan AI wijst op een strategische herschikking van de waardeketen.
Waarom juist instap-werkzaamheden?
Er zijn meerdere redenen waarom instap-taken worden gekozen om te automatiseren.
- Ze zijn vaak gestandaardiseerd – bijvoorbeeld gegevensinvoer, basisanalyse, presentaties opmaken – en daardoor relatief goed vast te leggen in modeltraining.
- Ze vormen de kostenintensievere schil van consultancy-teams: veel personeel wordt inzetbaar voor routine-opdrachten.
- Door deze laag te automatiseren, kunnen adviesfirma’s zichzelf opnieuw uitvinden met minder juniors en meer senioren of specialisten.Dit model komt overeen met bredere trends die aangeven dat AI vooral instap- of routinetaken overneemt, terwijl strategisch werk meer menselijk blijft. (Zie onderzoek naar taakvervanging versus versterking door AI)
De implicaties voor de adviesindustrie
Voor de adviesbranche zelf betekent dit een potentieel disruptieve stap. Als de training slaagt, kunnen organisaties meer werk laten uitvoeren zonder (of met substantieel minder) menselijke consultants, wat de businessmodellen van adviesfirma’s onder druk zet. Juniorrollen zouden in dat geval in aantal sterk kunnen afnemen. Tegelijkertijd opent dit nieuwe kansen voor consultants die zich richten op AI-tooling, implementatie, verandertrajecten en hogere strategische advisering. De klassieke verhouding ‘veel juniors + enkele partners’ wordt onder druk gezet.
Risico’s en uitdagingen
Toch is het niet zo dat alle consultancy-werkzaamheden in één klap geautomatiseerd kunnen worden. Er blijven wezenlijke barrières:
- De kwaliteit van data en modellen: voor gespecialiseerde, context-rijke taken blijft menselijke interpretatie vaak essentieel.
- Klanten vragen vaak om menselijke interactie, creativiteit, maatschappelijke/ethische afwegingen of leiderschapsaspecten – die minder goed geautomatiseerd zijn.
- Het trainen van AI door ex-consultants maakt de paradox zichtbaar: wie de AI voedt, draagt ook bij aan zijn eigen werkloosheid. Dit roept vragen op over incentives, loopbaanperspectief en ethiek. (Zie ook academisch werk over hoe werkenden investeren in AI-‘twins’ en het spanningsveld tussen zelfversterking en vervanging)
Wat betekent dit voor consultants zelf?
Voor individuele consultants (vooral in het instap- en midden-niveau) betekent dit dat zij zich sneller moeten heroriënteren:
- Niet alleen inhoudelijke consultancy-vaardigheden zijn belangrijk, maar ook het vermogen om samen te werken met AI-systemen, data-kunde en tool-ontwikkeling.
- Consultants die begrijpen hoe ze processen en modellen kunnen opzetten of begeleiden, zullen waardevoller worden.
- Wie blijft hangen in routinematig werk, komt in een kwetsbare positie terecht. Dit sluit aan bij bredere signalen in de sector: AI wordt steeds vaker verwacht, zelfs onderdeel van functiebeschrijvingen.
Strategische tip voor adviesbedrijven
Advieshuizen moeten de evolutie niet enkel ondergaan, maar actief sturen:
- Investeren in AI-capaciteit, niet alleen als tool maar als kernonderdeel van het aanbod.
- Opleiden en herplaatsen van personeel: van routinetaken naar waardetoevoegende rollen zoals implementatie, leiderschapsadvies, verandermanagement.
- Transparantie richting klanten: hoe wordt AI ingezet, wat is de meerwaarde voor de klant en hoe blijft menselijke expertise aanwezig?
- Waakzaam zijn voor reputatierisico’s: als AI te veel de menselijke adviseur vervangt, verandert de perceptie van ‘advies’ naar ‘automatisering’, wat klantenverwachtingen kan beïnvloeden.
Het verhaal dat ex-consultants van grote adviesbedrijven worden ingezet om AI-modellen te trainen die precies het werk kunnen gaan doen waarmee ze vroeger begonnen, is een symbolisch én functioneel moment in de evolutie van de adviessector. Het markeert dat automatisering niet alleen routinewerk betreft, maar ook een directe aanval op de instaplagen van een hele industrie. Het betekent dat consultants en adviesfirma’s voor een fundamentele keuze staan: ofwel meebewegen en zich herpositioneren, ofwel het risico lopen buitenspel gezet te worden. De toekomst is niet langer alleen ‘meer’ advies, maar ‘anders’ advies.
