Cómo la IA está transformando la forma en que las firmas de consultoría contratan talento
C
on la reducción en los volúmenes de contratación a nivel inicial y la disminución de la base de la pirámide de talento, ¿cómo deberían replantear sus modelos de talento las empresas de servicios profesionales? Y, más específicamente, ¿cómo deberían pensar las firmas acerca del flujo de futuros socios y sus ingresos asociados?
Contrate por su liderazgo, no por su capacidad para realizar tareas rutinarias.
Al cambiar a modelos más eficientes en cuanto al talento, y con menos rotación, las empresas deben ser más deliberadas a la hora de encontrar candidatos que se ajusten al puesto para el que se les contrata. Existe toda una bibliografía sobre cómo hacerlo, y los aspectos más importantes son cuestionar las antiguas prácticas de contratación y, en su lugar, definir deliberadamente qué factores predicen el éxito en el trabajo cuando se contrata para futuros socios, aplicar métodos de contratación basados en evidencia y, finalmente, ser totalmente honesto con los candidatos sobre lo que implica el futuro puesto de trabajo para el que se les contrata, algo que muy pocos asociados de primer año comprenden bien en la actualidad.
Por supuesto, los ganadores en la era de la IA rediseñarán el trabajo, no solo reducirán su fuerza laboral. Hoy en día, sería absurdo utilizar los flujos de trabajo de una era previa a Internet para cualquiera de los roles en una firma de consultoría en gestión. Por lo tanto, no espere simplemente que la IA complete las tareas individuales de manera más eficiente, sino que comience a pensar en cómo puede cambiar los flujos de trabajo completos, y capacite, oriente e incentive a su personal para que rinda mejor en relación con estos nuevos objetivos. Los tecnólogos dentro de la organización deben estar al tanto sobre lo que está sucediendo con la tecnología dentro y fuera de la industria, y luego transmitir esos conocimientos y capacitar a los asociados y socios al respecto. Y los líderes empresariales deben fomentar este comportamiento.
Rompa las reglas para construir el futuro.
La verdadera innovación frente a la IA puede llevar a las empresas a un terreno incómodo, incluso a la posibilidad de cambiar radicalmente el modelo de negocio. Este es el ajuste más difícil, ya que va más allá de la gestión del talento. Como ejemplo de este cambio, muchas firmas de servicios profesionales han basado sus honorarios en el número de horas de trabajo realizadas. Pero está claro que la IA ofrece a estas empresas la oportunidad de adaptar su estrategia de precios, dado que la IA comenzará a completar gran parte de las tareas rutinarias realizadas por los asociados, lo que se traduce en menos horas facturables. Una solución obvia es cobrar una tarifa fija por los proyectos basada en el valor aportado o en lo que cobraría un competidor menos experto en tecnología, y no en el número de horas que se tarda en completar el trabajo. En algunas áreas de los servicios profesionales, como los servicios jurídicos, las tarifas fijas se han vuelto mucho más comunes, e incluso están ganando terreno las tarifas basadas en suscripciones.
Muchas de las firmas de servicios profesionales más exitosas han construido su éxito sobre una estrategia de venta de grandes proyectos agrupados con un precio elevado. La calidad de los servicios profesionales es muy difícil de evaluar antes de la compra. Como resultado, un modelo exitoso para estas empresas ha sido contar con un socio altamente calificado, que exige una alta remuneración y dedica decenas, si no cientos, de horas a desarrollar una relación de confianza con el cliente para cerrar una venta. Debido a que este modelo implica un alto costo para adquirir nuevos clientes, ha sido más rentable para la mayoría de las grandes firmas de servicios profesionales enfocarse en grandes proyectos. Los servicios pequeños o individuales no se han considerado lo suficientemente rentables como para ofrecerse y, en algunos casos, incluso se han percibido como una amenaza para su modelo de negocio principal.
© 2025 Harvard Business School Publishing Corp. | De: hbr.org | Distribuido por: The New York Times Syndicate.
Artículo en inglés
With reduced entry-level hiring volumes and the shrinking base of the talent pyramid, how should professional services firms think about their talent models? And more specifically, how should firms think about the pipeline of future partners and the revenues associated with these partners?
HIRE FOR LEADERSHIP, NOT GRUNT WORK
When switching to more talent-efficient models with less churn, companies need to become more deliberate in finding alignment with candidates for the future role they are being hired to do. There is a whole literature on how to do this, with the most important aspects being questioning old hiring practices and instead becoming deliberate about defining what predicts on-the-job-success when hiring for future partners, deploying more evidence-based hiring methods and finally, being brutally honest with candidates about what the future job you are hiring them for entails, something which very few first-year associates currently have a good understanding of.
Of course, winners in the AI era will redesign the work, not just reduce the work force. It would feel preposterous to utilize the workflows of a pre-internet era for any of the roles at a management consulting firm now. So, don’t just expect that AI will complete individual tasks more efficiently, but start thinking about how you can change entire workflows — and to train, mentor and incentivize your staff to perform better against these new goals. The technologists inside the organization should be constantly learning about what is happening with technology inside and outside of the industry — bringing it back and training associates and partners on it. And business leaders should encourage this behavior.
BREAK THE RULES TO BUILD THE FUTURE
True innovation in the face of AI may take firms into uncomfortable territory — potentially even upending the business model. This is the hardest adjustment because it goes beyond talent management. As an example of such a change, many professional services firms have based their fees on the number of hours of work performed. But it’s clear that AI presents an opportunity for these firms to adapt their pricing strategy as AI starts completing much of the grunt work performed by associates, resulting in fewer billable hours. One obvious solution is to charge a fixed fee for projects based on the value delivered or what a less tech-proficient competitor would charge, not on how many hours it takes to complete the work. In some areas of professional services, such as legal services, fixed fees have become much more common and even subscription-based fees are gaining traction.
Many of the most successful professional services firms have built their success upon a strategy of selling large, bundled projects with a high price tag. The quality of professional services is notoriously difficult to assess before a purchase. As a result, a successful model for these firms has been to have a highly qualified partner, commanding high compensation, spend tens if not hundreds of hours developing a trusted adviser relationship with a client to land a sale. As this model has a high cost-of-customer-acquisition it has been more economical for most large professional services firms to focus on big projects. Small, unbundled services offerings have not been seen as worthwhile to pursuit and have at times even been seen as cannibalistic to their main business model.
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