Двое профессоров Международного института развития менеджмента (IMD) в Лозанне и двое практиков из бизнеса описали, как генеративный ИИ позволяет клиентам юридических и консалтинговых фирм делать своими силами работу, которую раньше заказывали на стороне. Они предложили поставщикам услуг три хода, чтобы их продолжали нанимать. Это позиция авторов, а не исследование: текст стоит на отдельных корпоративных примерах, авторы пишут о стратегии и финансах, а о психотерапии в нём нет ни слова, так что перенос на кабинет — аналогия редакции. Материал опубликован в MIT Sloan Management Review.

Если логика авторов верна хотя бы отчасти, под давлением оказывается та часть первой сессии, которая сводится к называнию проблемы и общим сведениям о ней: клиент с готовой формулировкой от чат-бота получил её бесплатно и до записи. Ценность встречи смещается к тому, чего модель не делает: проверке этой формулировки и ответственности за неё. Это влияет и на то, как специалист описывает свою услугу ещё до первой встречи.

Откуда тезис

Исходный пример взят из недвижимости. Штатные юристы инвестиционной компании Alturas Capital Partners раньше отдавали внешним консультантам большую часть работы с договорами аренды. С генеративным ИИ они стали делать её сами. Компания, по данным авторов, сэкономила сотни тысяч долларов, а договоры, которые прежде стояли неделями, стали проходить быстрее. Для внешней фирмы, потерявшей заказ, это не снижение выручки, а исчезновение самой потребности в её услуге.

Авторы напоминают, что технологии уже меняли границу между тем, что компания делает сама, и тем, что покупает. В 1990-е годы связь и программное обеспечение сделали выгодным вывод бэк-офиса (вспомогательных служб) на аутсорсинг. Теперь движение обратное, и касается оно уже высококвалифицированного умственного труда: юридических документов, рыночной аналитики, креативных материалов, кода. Давление видно и по ценам. Банки Уолл-стрит, пишут авторы, уже потребовали от крупных юридических фирм снизить ставки, сославшись на ИИ.

Текст написали Хосе Парра-Мояно (José Parra-Moyano), профессор цифровой стратегии IMD, и Карл Шмеддерс (Karl Schmedders), профессор финансов того же института. Соавторы — Оливье Лаплас (Olivier Laplace), партнёр компании Vi Partners, и Бенджамин Торбен-Нильсен (Benjamin Torben-Nielsen), руководитель направления стратегии и портфеля в Roche. Все четверо высказываются о рынке профессиональных услуг для бизнеса. Это их предмет.

Аргумент

Опора текста — утверждение, что фирмы строили своё предложение на редкой экспертизе сотрудников и собственных методах, а генеративный ИИ открыл заметную долю этого знания всем. Первый инстинкт поставщика под угрозой — доказывать, что его люди работают лучше штатной команды клиента с ИИ-инструментами. Авторы отвечают на это коротко: «That defense is collapsing» («эта защита рушится»). Отсюда вывод: конкурировать придётся не только знанием, но и ценой.

Ходов три. Первый — улучшить юнит-экономику (затраты и доход в расчёте на единицу услуги), то есть бить по себестоимости, а не по аргументу о квалификации. Второй — сделать так, чтобы у фирмы было проще покупать. Третий — взять на себя контроль качества, который иначе ляжет на клиента. Иллюстрации авторы берут из практики WPP, Moody’s, A&O Shearman и Thomson Reuters.

Перенос на кабинет

В терапии аналог договора аренды — первичная формулировка: что с человеком происходит, как это называется, что об этом известно. Её клиент теперь может принести с собой. Защита экспертизы в духе «я знаю больше чат-бота» в этой картине повторяет ту самую позицию, которую авторы считают проигрышной. Она не ложна. Она просто перестаёт быть причиной прийти.

Клиент с готовой формулировкой от чат-бота получил её бесплатно и до записи.

Третий ход авторов переносится ближе всего. Юридическая фирма, по их логике, продаёт уже не документ, а снятие с клиента обязанности проверять, верен ли документ. Формулировка от модели тоже требует проверки, и делать её сам клиент не может: у него нет ни подготовки, ни дистанции. Первая сессия в такой рамке работает как экспертиза принесённой гипотезы. Второй ход, простота покупки, ложится на порог входа: насколько понятно до записи, что именно человек получит.

Отдельный вопрос — как сам специалист обращается с ИИ в этой работе. Мы уже писали, что регулирование ИИ в частной практике свелось к четырём решениям самого специалиста: кодексы организаций этого почти не прописывают.

Где аналогия не держит

Юридический договор — готовый продукт, его можно сравнить с образцом и оценить. Терапия продуктом в этом смысле не является: результат возникает в процессе и зависит от отношений, которые модель не воспроизводит. У клиента Alturas была штатная команда квалифицированных юристов, а у человека с формулировкой от чат-бота такой команды нет. Диагноз в клиническом смысле во многих юрисдикциях ставит только лицензированный специалист, и самостоятельная формулировка его не заменяет юридически. Цена ошибки тоже другая. Неудачный пункт аренды обходится деньгами, неверное самоописание может увести от помощи.

Наконец, текст MIT Sloan ничего не сообщает о том, сколько клиентов психологов приходят с готовыми формулировками от ИИ. Аналогия описывает возможное давление на модель услуги, а не измеренный сдвиг.

Ранее мы писали, как тезис об ослаблении суждения при частом обращении к модели перенесли на частную практику, и о том, как иск к разработчику разговорного ассистента вывел переписку с ботом в поле оценки риска.