在1月6日的《哈佛商業評論》播客中，斯特恩費爾斯（Sternfels）解釋說，這些來自QuantumBlack部門的AI智能體處理了40%的項目。它們充當自主助手，負責分解問題並執行任務。該公司計劃在18個月內為4萬名人類員工每人配備至少一個智能體，從而加快實現原定於2030年達成的目標。目前的招募優先考慮具備技術技能、能與AI協作的顧問，在增加客戶服務崗位的同時削減後勤部門，因為領導層強調的是「增強」而非「取代」。
麥肯錫執行長 Bob Sternfels 在 2025 年初提出一個震撼產業的數字：公司現有 60,000 名員工，其中 25,000 個是 AI 代理（AI agents）。這個比例在 18 個月前還只有數千個，目標則是在 2026 年底達到與人類員工 1:1 的配置。
根據 麥肯錫 2025 年 AI 現況報告，目前 88% 的企業在至少一個業務功能中使用 AI，但多數仍處於實驗或試點階段。麥肯錫自身的轉型速度，為整個管顧產業設定全新基準。
不只是工具，而是勞動力重組
這些 AI 代理並非簡單的聊天機器人。根據業務測試數據，它們能執行市場研究、財務建模、初步報告撰寫等複雜任務。內部指標顯示，特定工作流程的生產力提升達 30%。
麥肯錫的 QuantumBlack 部門目前有 1,700 名員工，負責所有 AI 專案，相關業務已佔公司總營收的 40%。這個數字在兩年前幾乎不存在，現在已成為麥肯錫最重要的成長引擎。
轉型同時帶來人力結構調整。Sternfels 坦承，AI 導入使某些職位成長 25%，另一些則削減相同幅度。客戶面對面工作（需要同理心、判斷力）的職位正在擴張，行政與分析支援職位則在縮減。初級顧問過去花費大量時間的數據整理、投影片製作等工作，現在由 AI 代理承擔。
商業模式轉變：從時薪到成果
更根本的變化發生在收費結構。據《華爾街日報》報導，麥肯錫目前約 25% 的專案採用成果導向定價，而非傳統的時薪制。這個轉變迫使公司重新思考價值創造方式：當分析工作可由 AI 完成時，顧問的核心價值在哪裡？
BCG 與 PwC 等競爭者也在加速轉型。BCG 在 2025 年 招募 1,000 名新員工，營收成長 10% 達到約 NTD 432,000 百萬（USD 13.5 billion）。根據 BCG 的研究，企業領導者對 AI 代理的信任仍然有限：僅 6% 的公司完全信任 AI 代理處理核心業務流程，43% 僅將其用於例行性任務。
麥肯錫的激進部署策略，正在重新定義「顧問」這個職業。目前的證據顯示三個方向：
技能要求改變：公司開始尋找能在技術與諮詢之間切換的「複合型工程師」。QuantumBlack 資深合夥人 Alex Singla 強調，未來員工需要同時具備業務理解與 AI 工具操作能力。這不是簡單的「學會用 ChatGPT」，而是理解如何設計、部署、監控 AI 代理的端到端流程。
工作重心轉移：根據內部數據，員工將 AI 釋放的 70% 時間重新投入高價值客戶工作。問題在於：哪些工作真正「高價值」？麥肯錫認為是創造力、判斷力、人際洞察力，這些 AI 目前無法複製的能力。
職涯路徑重構：傳統上，初級顧問透過大量基礎工作累積專業知識。當這些工作被 AI 接手後，新人如何培養專業？麥肯錫尚未公開完整答案，但內部討論已經開始。
Stanford 與 Harvard 的觀察
史丹佛大學數位經濟實驗室 在 2025 年進行大規模勞動力調查，訪問 1,500 名跨 104 種職業的工作者。研究發現，勞工希望 AI 自動化的任務與 AI 專家認為技術可行的任務之間存在落差。46.1% 的任務中，勞工對 AI 代理持正面態度，但他們普遍偏好保留比技術上必要更高的人類參與程度。
Harvard Business Review 的研究則指出，AI 代理正從工具轉變為「數位同事」，成為新的人才類別。這要求企業建立新的人才招募功能，或與同時提供人類與 AI 人力的公司合作。
產業競爭進入新階段
當 BCG 的顧問開始在客戶現場寫程式，麥肯錫擁有 25,000 個 AI 代理在工作，這場競爭已經不再是傳統意義的「管理顧問」競爭。關鍵問題變成：誰能更快將 AI 能力轉化為可計量的客戶成果？
時薪制的崩解幾乎是必然的。當大部分分析工作由 AI 完成時，按小時收費失去正當性。成果導向定價迫使顧問公司承擔更多執行風險，但也創造更高的利潤空間，前提是他們真的能交付成果。
麥肯錫的策略賭注是：AI 代理能夠規模化處理標準化工作，人類顧問專注於需要判斷與關係的任務。這個分工是否能持續，取決於兩個變數：AI 的能力邊界會移動到哪裡？客戶願意為「判斷與關係」支付多少溢價？
目前的證據顯示，AI 在內部流程的表現優於客戶面對面的應用。這解釋為何麥肯錫大量使用 AI 代理處理後勤工作，而非直接讓它們與客戶互動。但隨著技術進步，這條界線會持續移動。
引用來源
本文分析參考以下研究機構的資料：
- McKinsey Global Institute: The State of AI in 2025
- Boston Consulting Group: AI at Work 2025
- Stanford Digital Economy Lab: Future of Work with AI Agents
- Harvard Business Review: Agentic AI Is Already Changing the Workforce
作者觀點
管理顧問產業的轉型速度，比多數人想像的更快。麥肯錫不是在「試驗」AI，而是已經將它當作核心勞動力。這個轉變對台灣企業的啟示是：AI 工具的採用不是選項，而是生存必需。
更關鍵的問題是商業模式。當主要成本結構從「人力時間」轉向「AI 代理 + 少數專家」時，企業需要重新思考如何定價、如何交付價值。麥肯錫選擇成果導向，承擔執行風險換取更高利潤。這個邏輯適用於所有知識密集產業。
對個人而言，未來工作的核心能力不再是「做得快」，而是「判斷得準」。AI 能處理執行層面的 80%，但無法判斷「該做什麼」與「為什麼這麼做」。培養這些能力，需要大量實戰經驗與反思能力，不是單純的技能訓練。
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