La notizia non riguarda soltanto McKinsey & Company. Riguarda un intero sistema industriale che per oltre quarant’anni ha trasformato PowerPoint, benchmark e riunioni interminabili in una delle macchine finanziarie più redditizie del capitalismo contemporaneo. Quando la più influente società di consulenza strategica al mondo, con un fatturato stimato vicino ai 18 miliardi di dollari, inizia a mettere in discussione il principio stesso delle ore fatturabili, significa che l’intelligenza artificiale non sta più semplicemente “aumentando la produttività”. Sta alterando la struttura economica della conoscenza professionale.
Secondo quanto dichiarato da Michael Birshan, managing partner per Regno Unito, Irlanda e Israele, McKinsey sta accelerando verso contratti “performance-based”, cioè legati ai risultati ottenuti per il cliente piuttosto che al numero di consulenti coinvolti o alle ore impiegate. Circa un quarto delle fee globali dell’azienda sarebbe già legato a questo modello. Dietro il linguaggio elegante della consulenza, il messaggio è molto più brutale: se un team supportato da AI riesce a produrre in tre giorni ciò che prima richiedeva tre settimane, continuare a fatturare tre settimane diventa economicamente indifendibile.La variabile centrale si chiama Lilli, l’assistente AI interno che McKinsey ha distribuito su larga scala già nel 2023. Non un semplice chatbot da demo per board impressionabili, ma un sistema operativo cognitivo interno che oggi gestisce oltre 500.000 richieste mensili da parte dei consulenti. Il dato più interessante non è il volume, ma il tipo di attività automatizzate: ricerca, sintesi, analisi preliminare, strutturazione di presentazioni, recupero di conoscenza interna, comparazione di casi studio. Esattamente le attività che alimentavano migliaia di ore fatturabili junior nelle grandi società di consulenza.
L’illusione romantica del “talento analitico” In realtà vendeva tempo. Tempo di giovani laureati iperqualificati, chiusi in hotel business-class a costruire slide alle tre di notte. L’intelligenza artificiale sta comprimendo quel tempo in modo violentissimo. La marginalità della consulenza strategica nasceva dalla differenza tra il costo reale di produzione del lavoro intellettuale e il prezzo percepito dal cliente. L’AI riduce questa asimmetria.
Qui emerge una conseguenza molto più profonda di quanto sembri. Il modello “billable hours” non era solo un sistema di pricing. Era il meccanismo di organizzazione sociale delle grandi firm professionali. Determinava carriere, bonus, gerarchie, staffing, promozioni e persino il prestigio interno. Se il lavoro cognitivo viene accelerato del 30%, del 50% o del 70%, la piramide occupazionale cambia inevitabilmente forma. Servono meno analisti junior per produrre lo stesso output. Servono più figure capaci di orchestrare AI, interpretare risultati, validare scenari e soprattutto assumersi responsabilità strategiche.
La vera ironia è che McKinsey si sta probabilmente muovendo prima dei clienti per evitare una dinamica devastante: la commoditizzazione della consulenza. Perché il rischio reale non è che l’AI sostituisca i consulenti; il rischio è che renda trasparente quanto lavoro reale fosse necessario per produrre certi deliverable. Una volta che il cliente capisce che un deck da 120 slide può essere assemblato in pochi giorni con supporto AI, la narrativa del “team globale dedicato per sei settimane” inizia a incrinarsi.
Il passaggio ai contratti basati sui risultati è anche una sofisticata strategia difensiva. Sposta la conversazione dal costo del lavoro al valore dell’impatto. McKinsey non vuole più vendere ore uomo; vuole vendere trasformazioni aziendali misurabili. Incremento EBITDA, riduzione costi, miglioramento supply chain, accelerazione go-to-market. In pratica, sta tentando di diventare una piattaforma di outcome piuttosto che una fabbrica di slide.
Naturalmente questo approccio introduce un elemento che la consulenza tradizionale ha sempre cercato di minimizzare: il rischio operativo. Se vieni pagato solo quando il cliente ottiene risultati concreti, devi dimostrare causalità. Devi provare che il miglioramento deriva davvero dal tuo intervento. Non sorprende che Deloitte stia già assumendo figure specializzate proprio per misurare e certificare l’impatto delle consulenze. Nasce una nuova industria parallela: l’audit della consulenza AI-assisted.
Nel frattempo, l’intero settore professionale osserva con crescente nervosismo. Le Big Four, le law firm internazionali, le società di revisione e perfino le banche d’investimento condividono la stessa vulnerabilità strutturale: monetizzano conoscenza specialistica trasformata in tempo fatturabile. L’AI generativa colpisce precisamente quel modello. Non elimina immediatamente il bisogno di expertise, ma riduce drasticamente il tempo necessario per confezionarla.
La Silicon Valley, come spesso accade, aveva venduto la narrativa dell’AI come “copilot”. Uno strumento di supporto gentile e collaborativo. Nella pratica aziendale reale, il copilot si sta trasformando in un compressore di margini e organici. Ogni CFO del pianeta sta facendo la stessa domanda: se il team produce il doppio nello stesso tempo, perché dovrei continuare a pagare lo stesso numero di persone?
La risposta del settore consulenziale sarà probabilmente una combinazione di consolidamento, pricing dinamico e verticalizzazione estrema. Le società che sopravvivranno saranno quelle capaci di integrare dati proprietari, metodologie esclusive e sistemi AI interni difficilmente replicabili. Il semplice “framework strategico” rischia di diventare un prodotto quasi commodity. Quando ChatGPT, Claude o Gemini possono generare matrici SWOT, roadmap digitali e market analysis in pochi secondi, il valore si sposta dall’informazione alla credibilità esecutiva.
McKinsey lo ha compreso prima di molti altri. Non sta semplicemente adottando l’intelligenza artificiale. Sta cercando di ridefinire il modo in cui il capitalismo misura il valore del lavoro intellettuale. La questione non riguarda più soltanto quanto tempo serve per pensare. Riguarda quanto vale una decisione corretta in un’economia dove il pensiero operativo diventa progressivamente automatizzato.
Per vent’anni il mantra delle società di consulenza è stato “up or out”. Nei prossimi cinque anni potrebbe diventare qualcosa di molto diverso: “automate or disappear”.