Les grands cabinets perdent du terrain, et l'IA en est la cause

Dans un article, David Linthicum soutient que les grands cabinets de conseil comme Deloitte, PwC, EY, KPMG et Accenture deviennent de moins en moins pertinents, au profit de petits cabinets boutique capables de réagir bien plus vite et de construire eux-mêmes les solutions.

C'est exactement pour cela que nous avons lancé BrA1n.

Voici quelques passages de son argumentaire, traduits :

Ils sont devenus puissants en perfectionnant un modèle bien précis : vendre la peur, promettre la transformation, déployer de grandes équipes, étirer les délais et faire de la complexité une source de revenus récurrents. Pendant des décennies, ce modèle a fonctionné. Les entreprises confrontées à la disruption numérique n'avaient souvent pas l'expertise interne pour réagir, et se tournaient donc vers des consultants pour obtenir des feuilles de route, des cadres méthodologiques et de longs programmes de transformation.

L'IA change cette équation.

Contrairement aux vagues précédentes de technologies d'entreprise, l'IA ne récompense ni la stratégie floue ni les cycles de planification pluriannuels. Elle récompense l'exécution. Les clients veulent de plus en plus des outils qui fonctionnent, des pilotes plus rapides, des coûts plus bas et un retour clair sur leur investissement. Ils n'attendent pas des ateliers sans fin, d'épais jeux de diapositives ou des visions abstraites de l'avenir. Ils veulent des systèmes qui augmentent la productivité, réduisent le gaspillage et donnent des résultats maintenant. Ce basculement provoque une crise chez les cabinets dont le modèle économique repose sur de grands effectifs et des missions longues.

Les clients … sont de plus en plus attirés par des équipes plus petites et plus spécialisées, capables de combiner compréhension du métier et véritable compétence technique.

Ce dernier point compte. L'un des thèmes centraux de la vidéo est l'écart grandissant entre l'expertise de présentation et l'expertise de mise en œuvre. Les grands cabinets ont toujours excellé dans la narration, le vocabulaire de la conduite du changement et l'art de convaincre les dirigeants. Mais la transformation par l'IA demande quelque chose de plus concret. Elle exige des gens qui comprennent les modèles, l'infrastructure, les pipelines de données, la gouvernance, la conception des flux de travail et la mise en production. Autrement dit, elle exige des praticiens, pas seulement des conseillers. Les cabinets qui ont bâti leur réputation sur le cadrage stratégique affrontent désormais des acteurs plus légers, capables de construire, tester et livrer plus vite.