Lo que los despidos en McKinsey nos enseñan sobre el fin de la consultoría tradicional
Durante décadas, el modelo de las grandes consultoras, las prestigiosas Big Three o Big Five, se ha basado en una estructura de pirámide inamovible: una base masiva de analistas junior quemando pestañas frente a hojas de cálculo, un nivel medio de gerentes supervisando el proceso y una cúspide de socios vendiendo confianza y juicio. Era un negocio de “leverage” o apalancamiento: vender horas de talento joven a precio de oro.
Pero esa pirámide acaba de empezar a erosionarse por la base.
McKinsey, la firma que ha diseñado las reestructuraciones de medio mundo, se está aplicando su propia medicina. Los informes indican que planean recortar miles de puestos de trabajo. hasta un 10% en algunos equipos de soporte, en los próximos 18 a 24 meses. La razón oficial no es una crisis de demanda, sino una búsqueda de eficiencia impulsada por la IA Generativa.
Hay una tesis es clara. No estamos ante una simple reducción de costes. Estamos presenciando el nacimiento de la empresa obelisco. Un modelo en el que la IA absorbe las capas de ejecución básica, dejando una estructura más delgada, plana y extremadamente dependiente de la especialización técnica y el criterio senior.
El fin del apalancamiento humano
El sector de la consultoría siempre ha funcionado mediante el arbitraje de talento. Se contrataba a los mejores MBAs para que dedicaran semanas a investigar, sintetizar y montar presentaciones de 80 diapositivas. El cliente pagaba por esa capacidad de procesamiento que él no tenía.
Hoy, ese procesamiento es un commodity. De hecho, el uso de la IA en consultoría ha empezado a tener algunos deslices notorios: El caso Deloitte: cómo la ignorancia sobre IA puede hundir tu reputación (y tu negocio)
El insight fundamental aquí es que la IA no está ayudando al junior, lo está reemplazando en su función principal de síntesis. McKinsey ya cuenta con unos 36.000 empleados, una cifra que ya es un 25% inferior a sus máximos históricos. El cambio no es accidental. La evidencia la encontramos en la adopción masiva de agentes inteligentes internos. Cuando una herramienta es capaz de reducir en un 30% el tiempo de investigación y síntesis, la pregunta para un socio de McKinsey es inevitable: ¿Para qué necesito a diez analistas si con tres y una IA obtengo el mismo resultado en menos tiempo?.
Las implicaciones para el lector son profundas: si tu propuesta de valor se basa en procesar información, estás en la zona de máximo riesgo. La ventaja competitiva se desplaza de la búsqueda al criterio.
De la teoría a la Lilli
Lilli, la plataforma de IA de McKinsey (nombrada así por Lillian Dombrowski) es un motor de síntesis que accede a más de 100.000 documentos internos y fuentes de terceros. Un socio de la firma contaba cómo, al buscar analogías de fabricación de precisión, Lilli le sugirió un fabricante de medidores de pintura en lugar de los típicos ejemplos de motores de aviación. Algo que antes requería dos semanas de networking y llamadas entre oficinas, ahora sucede en segundos. El resultado: mayor calidad de “thought-sparring” y menos horas facturables de nivel básico.
La carrera armamentística de las Big Four
No es solo McKinsey. Bain tiene a Sage, PwC a ChatPwC y KPMG utiliza KymChat. Todas buscan lo mismo: rearquitecturarse en torno a flujos de trabajo donde la IA está embebida. Están pasando de ser vendedores de frameworks a arquitectos de soluciones. El éxito ya no se mide por el grosor del informe entregado, sino por la velocidad de la implementación.
Imagina una firma que decide mantener su estructura piramidal clásica. Sus costes siguen siendo altos porque dependen de la hora-hombre. Sus tiempos de respuesta son de semanas. Mientras tanto, un competidor lean, apoyado en creatividad aumentada y automatización, ofrece el mismo rigor estratégico a una fracción del precio y el doble de velocidad. La firma tradicional no muere por falta de talento, sino por falta de relevancia económica.
Hacia la Estructura de Obelisco
Para sobrevivir a esta transición, propongo un sistema de rediseño organizativo que he empezado a aplicar con clientes, basado en tres pilares:
Desplazamiento del “Research” al “Prompting” Estratégico: no se trata de buscar datos; se trata de saber interrogar al conocimiento acumulado de la empresa. La formación ya no debe ser en metodologías de análisis, sino en el manejo de AIgents que ejecuten ese análisis.
Validación del ROI emocional: a medida que la IA genera el contenido, el consultor (o el directivo) debe centrarse en lo que la máquina no puede: la gestión de expectativas, la empatía en la gestión del cambio y el liderazgo.
Compresión de niveles: eliminar las capas que solo sirven de puente de información. Si la información fluye de la IA al socio, los niveles intermedios deben evolucionar hacia “Arquitectos de Engagement” o desaparecer.
Estamos redefiniendo qué es el trabajo. El caso de McKinsey es el canario en la mina. Han consultado a su propio futuro y la respuesta ha sido clara: necesitan menos personas para hacer un trabajo mejor. La pirámide ha muerto; larga vida al obelisco.
El valor hoy no reside en tener la información, sino en qué haces con ella cuando la tienes en segundos. La automatización significativa no va de quitar empleos, sino de quitar las tareas que nos hacían parecer máquinas.