AI कंसल्टेंसी का जाल: कार्यान्वयन रणनीति स्लाइड्स से बेहतर क्यों है

AI कंसल्टेंसी और हैंड्स-ऑन इम्प्लीमेंटेशन फर्म के बीच का अंतर सरल है।

एक लंबे ट्रांसफॉर्मेशन को बेचता है। दूसरा काम शिप करता है, पहली बार नंबर बोर्ड पर लाता है, और वास्तविक मेट्रिक्स से आगे बढ़ता है।

यह बेहतर रास्ता है: इम्प्लीमेंट करें, मापें, समायोजित करें, आगे बढ़ें।

OpenAI AI सलाह किसी भी कीमत पर बेच सकता था। मई में, इसने इसके विपरीत बनाया। इसने एक Deployment Company स्थापित की जिसने क्लाइंट ऑपरेशन्स के अंदर फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर्स को रखा ताकि कार्यशील सिस्टम शिप किए जा सकें, और इसने 150 इंजीनियर्स के साथ एक कंसल्टेंसी, Tomoro को खरीद लिया ताकि इसे स्टाफ किया जा सके। कंपनी जिसके पास डेक्स बेचने से सबसे ज्यादा लाभ कमाने का मौका था, उसने बिल्ड करने का फैसला किया।

यह पूरे कंसल्टिंग व्यापार के लिए संकेत है। जो फर्में आपको "AI के साथ ट्रांसफॉर्म" होने के लिए चार्ज कर रही हैं, वे ही वे हैं जिन्हें AI अंदर से खोखला कर रहा है। यह लेख उनके अगले लाइन आइटम न बनने के बारे में है।

संदर्भ के लिए, मैं Mark हूं, Limestone Digital (@LimestoneHQ) का संस्थापक।

हम दस साल से बाजार में हैं और हम 170 से अधिक क्लाइंट एंगेजमेंट चलाते हैं। यहाँ वह एक नंबर है जो आगे सब कुछ तय करता है: हर एंगेजमेंट पर आज उतने लोग नहीं हैं जितने शुरू के दिन थे, और फर्म पहले से कहीं तेजी से बढ़ रही है। एक पल के लिए इसे ध्यान में रखें।

जाँच के दो दरवाजे हैं, और वे अलग-अलग लोगों को पकड़ते हैं।

भाग 1: पहला दरवाजा, और कोई भी उसके माध्यम से क्यों जाता है

पहला दरवाजा एक ऐसे पार्टनर को भेजता है जिसका समय उस दर पर बिल किया जाता है जो तभी सार्थक लगती है जब आप इनवॉइस का विवरण कभी न देखें।

प्रकाशित बेंचमार्क के अनुसार, McKinsey का सीनियर पार्टनर लगभग $1,190 प्रति घंटा और प्रथम वर्ष का एसोसिएट लगभग $400 चार्ज करता है, और एक पूर्ण एंगेजमेंट लगभग $1.7 मिलियन से $8 मिलियन तक चलता है। Bain एक छोटी टीम के लिए सप्ताह में $110,000 से $160,000 के बीच चार्ज करता है।

आप उत्तर के लिए भुगतान नहीं कर रहे हैं। आप एक महंगे व्यक्ति को दिन के हिसाब से खिलाए रखने के लिए भुगतान कर रहे हैं, जब तक कि काम चलता है।

अधिकांश समय, यह आपको एक परिपक्वता वक्र (maturity curve), एक जूनियर का डेमो, और तीन महीने बाद वही टूटा हुआ वर्कफ़्लो खरीदकर देता है जिससे आपने शुरुआत की थी। किसी ने आउटपुट को वैलिडेट नहीं किया। किसी ने वह चीज़ नहीं बनाई जो अगले मंगलवार को बिना कमरे में कंसल्टेंट के चल सके। उन लोगों से बात करें जो डील साइन करने वाले एग्जीक्यूटिव से एक, दो, तीन स्तर नीचे हैं, और वे इसे सहन नहीं कर सकते, क्योंकि उन्होंने सर्कस देखा है और जब यह चला जाता है तो उन्हें वास्तविक काम करना पड़ता है।

तो कोई भी इसे क्यों खरीदता है? क्योंकि एक कंसल्टेंट एक ऐसे मैनेजर के लिए सुरक्षा जाल है जो निर्णय लेने से डरता है। एक बड़ा नाम लाएं और निर्णय "सूचित" हो जाता है, और यदि यह विफल होता है, तो कहानी अपने आप लिखी जाती है: हमने सर्वश्रेष्ठ को नियुक्त किया, इसलिए यह मेरा कॉल नहीं था। McKinsey को नियुक्त करने के लिए कभी किसी को नौकरी से नहीं निकाला गया। वे क्या खरीद रहे हैं, अपराध से बीमा है, और कंपनी बिल चुकाती है।

मैं निष्पक्ष रहना चाहता हूं, क्योंकि इसका एक संस्करण है जो हर डॉलर के लायक है। यदि आपके पास एक विशिष्ट, पीड़ादायक समस्या है, एक सिस्टम जो डाउन है, एक तकनीकी गांठ जिसे इमारत में कोई नहीं सुलझा सकता, और एक विशेषज्ञ आकर उसे ठीक कर देता है, तो उन्हें भुगतान करें। यदि वे उस चीज़ को रोक देते हैं जो एक वर्ष से आपको खून बहा रही है, तो उन्हें एक सप्ताह के लिए $150,000 दें। यह जाँच नहीं है।

जाँच सामान्य ज्ञान कार्य को अंतर्दृष्टि के रूप में सजाकर पेश करना है। "अपनी क्षमता को अनलॉक करने" के बारे में डेक, वर्कशॉप, वह तिमाही जो एक अपसेल के साथ समाप्त होती है और कभी भी ऐसी चीज़ में नहीं बदलती जिसे आप इंगित कर सकें। 2026 में, सामान्य सलाह दुनिया की सबसे सस्ती चीज़ है। आप एक फ्रंटियर मॉडल से शीर्ष रणनीति ढांचे (strategy frameworks) पूछ सकते हैं, उन्हें एक मिनट में प्राप्त कर सकते हैं, अपनी टीम को सौंप सकते हैं, और बताए जाने के लिए भुगतान करने के बजाय वास्तविक कार्यान्वयन से सीखना शुरू कर सकते हैं। यदि आपको अपनी रणनीति तय करने के लिए प्रति घंटा चार अंकों की दर से बिल करने वाले कंसल्टेंट की आवश्यकता है, तो ईमानदार कदम यह है कि अपनी रणनीति तय करने वाले व्यक्ति को बदल दें।

देखें कि इस वर्ष पैसा क्या खरीदता है। 1,000 वरिष्ठ तकनीकी और डेटा नेताओं के 2026 Teradata सर्वेक्षण में पाया गया कि केवल 7% उद्यमों ने एजेंटिक AI को संचालित किया है, जबकि 68% अभी भी प्रयोग या विकास में फंसे हुए हैं। एक कंसल्टेंट का प्रोत्साहन उस संख्या को आगे बढ़ाने के लिए कुछ नहीं करता, क्योंकि मीटर तब भी चलता है चाहे वर्कफ़्लो शिप हो या न हो।

भाग 2: दूसरा दरवाजा, और पाँच प्रश्न जो इसे खोलते हैं

हर फर्म जिसके बारे में आपने सुना है, अब उसके पास एक AI प्रैक्टिस है। Accenture, IBM, Deloitte, McKinsey's QuantumBlack, BCG X, PwC, EY, KPMG। जब एक श्रेणी इतनी तेजी से बढ़ती है, तो आपके दरवाजे पर विक्रेताओं के तीन प्रकार आते हैं, और केवल एक ही वितरण कर सकता है।

पहला नई जूतों में विरासत वाली फर्म है: बड़ी, स्थापित, AI-नेटिव नहीं, पिछली तिमाही में पुनः ब्रांडेड एक रणनीति प्रैक्टिस चला रही है। एक प्रश्न पिच के माध्यम से कटता है: इस वर्ष आपके अपने कितने लोगों को AI ने अनुपयोगी बना दिया है, और आप अधिक लोगों को क्यों नियुक्त कर रहे हैं? एक फर्म जो दक्षता बेच रही है जो उसने अपनी ही डिलीवरी के अंदर नहीं खोजी है, वह एक स्लाइड बेच रही है, एक सिस्टम नहीं।

दूसरा वह टीम है जो लहर पर सवारी करने के लिए इकट्ठा हुई थी, एक समूह जिसे मांग को पकड़ने के लिए एकत्र किया गया था, एक केस-स्टडी पेज के साथ जो पिछली वसंत में उनकी नियुक्तियों के अतीत के जीवन से बनाया गया था। लोगो असली हैं, लेकिन टीम का ट्रैक रिकॉर्ड नहीं है। पूछें कि कंपनी की स्थापना कब हुई थी और वे केस स्टडीज कब हुए, और तारीखों को तर्कसंगत होने से इनकार करते हुए देखें।

तीसरी वास्तव में अनुकूलित हो रही मध्यम आकार की फर्म है। कुछ सच्ची AI-नेटिव बनने का काम कर रहे हैं, और वे आपके समय के लायक हैं। बाकी तेजी से अनुकूलित होते हैं या एक वर्ष के भीतर समाप्त हो जाते हैं, और आप उस समय एंगेजमेंट के दौरान क्लाइंट नहीं बनना चाहेंगे।

तीनों में संकेत एक ही चीज़ है: एक वास्तविक इम्प्लीमेंटर की डिलीवरी टीम तकनीक बेहतर होने के साथ छोटी होती जाती है। एक विक्रेता जिसकी आपके खाते पर हेडकाउंट केवल बढ़ती है, वह आपको पुराने मॉडल को नए लेबल के साथ बेच रहा है।

हमारा उल्टा चलता है, और मेरा मतलब शाब्दिक रूप से है। एक वित्त-संचालन बिल्ड पर जो हमने वसंत से चलाया है, हमने दो इंजीनियरों और एक अंशकालिक आर्किटेक्ट के साथ शुरुआत की थी। आज यह सप्ताह में कुछ दिनों के लिए एक इंजीनियर है, क्योंकि एजेंट्स रिकंसिलिएशन वॉल्यूम को संभालते हैं और अपवाद ही एकमात्र चीज़ है जिसे किसी व्यक्ति को छूना पड़ता है। हम अब किकऑफ के मुकाबले कम चार्ज करते हैं। जब आपका CFO पूछता है कि पिछली तिमाही में लाइन आइटम क्यों कम हुआ, तो यह उत्पाद का काम करना है।

हमें रखने वाले खरीदार अपने खुद के नंबरों में वही विरोधाभास देखते हैं। एक प्रोजेक्ट शॉप ने एक प्राइवेट-इक्विटी ऑपरेटिंग पार्टनर को अपने पोर्टफोलियो कंपनियों में से एक के लिए वर्कफ़्लो बनाने के लिए छह महीनों में $120,000 का कोटेशन दिया। हमने इसे एक-तिहाई समय में, आधी से भी कम कीमत पर शिप किया। छह नहीं, दो महीने।

बाकी सब कुछ जो वह हमें बताता है, उससे नीचे का हिस्सा है। अन्य फर्में जिनसे वह बात करता हैं, प्रोजेक्ट-आधारित हैं: छह बैठकें, एक स्कोपिंग चरण, फिर नौ महीने के बिल्ड के लिए एक निश्चित-मूल्य प्रस्ताव। जब तक वे स्कोपिंग पूरी करते हैं, हमारे इंजीनियर दो महीनों से शिप कर रहे होते हैं। वह हमें "गति, निश्चितता, और लचीलापन" के लिए खरीदता है, एक डेक के लिए नहीं।

जब उसकी एक कंपनी लगातार यह दावा करती रहती है कि उसे एक और इंजीनियर की जरूरत है, तो उत्तर एक ऐसा पॉड है जो उस एक नियुक्ति के बराबर लागत का होता है और कहीं अधिक शिप करता है। एक कंसल्टेंट का मॉडल इसे उत्पन्न नहीं कर सकता, क्योंकि एक कंसल्टेंट के मॉडल को हेडकाउंट बढ़ाने की जरूरत होती है।

तो यहाँ स्क्रिप्ट है। कुछ भी साइन करने से पहले, एक ही कॉल में किसी भी AI विक्रेता पर ये पाँच प्रश्न चलाएं। प्रत्येक का एक साफ उत्तर और एक संकेत है।

1. क्या एक सफल एंगेजमेंट मेरे खाते पर आपके अधिक लोगों के साथ समाप्त होता है, या कम? यदि ईमानदार उत्तर अधिक है, तो उनका P&L तब बढ़ता है जब आपका नहीं बढ़ता।
2. बिलिंग कब शुरू होती है, और महीने एक में मैं किसके लिए भुगतान कर रहा हूँ? यदि मीटर डिस्कवरी और स्लाइड-निर्माण पर चलता है, तो आप अपनी दर पर उनकी सीखने की वक्रता (learning curve) को वित्तपोषित कर रहे हैं। उनसे डिस्कवरी खुद सहन करने को कहें। जो लोग काम पर विश्वास करते हैं, वे बिना हिचकिचाए हाँ कह देते हैं।
3. मुझे एक ऐसा वर्कफ़्लो दिखाएं जिसे आप हर हफ्ते बिना कमरे में अपने चलाते हैं। कुछ ऐसा जो एक शेड्यूल पर चलता है और एक वास्तविक सिस्टम में लिखता है, न कि एक डेमो जिसे आप हाथ से चलाते हैं। Deloitte के Tech Trends 2026 में पाया गया कि केवल 11% कंपनियाँ वास्तव में उत्पादन में AI एजेंट्स चला रही हैं। विक्रेता जो अपना काम स्वयं संचालित नहीं करते, वे इसी कारण से आप उस 11% से बाहर रहते हैं।
4. जिस दिन आप छोड़ते हैं, उसका मालिक कौन है, और हम जिस एकल संख्या को आगे बढ़ा रहे हैं वह क्या है? कोई नामित मालिक और कोई बेसलाइन मेट्रिक नहीं होने का मतलब है कि आप एक अच्छे इंटरफेस के साथ एक विज्ञान परियोजना खरीद रहे हैं। संख्या वह होनी चाहिए जिसे आप पहले से ट्रैक करते हैं, ताकि पहले और बाद का सत्य बना रहे।
5. मॉडल्स के बेहतर होने के साथ आपकी अपनी डिलीवरी टीम कितनी छोटी हुई है? AI दक्षता बेचने वाला विक्रेता को पहले अपनी ही दुकान में इसे खोजना चाहिए। यदि उन्होंने केवल शरीर जोड़े हैं, तो वे या तो अपनी पिच पर विश्वास नहीं करते या पिच काम नहीं करती।

ध्यान दें कि वे कहाँ टालते हैं। टालना उत्तरों से अधिक बताता है।

व्यावहारिक रूप से यह कैसा दिखता है

एक PE फर्म ने पिछले महीने हमसे संपर्क किया ताकि वे एक कंसल्टिंग एंगेजमेंट से बाहर निकल सकें। सात पोर्टफोलियो कंपनियों में AI कंसल्टिंग पर छह अंकों की राशि खर्च की गई, और इसके बदले में उनके पास केवल एक टीम चैट सब्सक्रिप्शन था।

उन्हें 2027 के एग्जिट को अंडरराइट करने के लिए दिसंबर तक वास्तविक EBITDA प्रभाव की आवश्यकता थी। इसके बजाय, उनके पास 150-घंटे का डिस्कवरी डेक था और एक डेव विक्रेता जो शिपिंग गति में शून्य वृद्धि के साथ अतिरिक्त "AI उत्पादकता" शुल्क चार्ज कर रहा था।

हंसने से पहले, मान्यता दें कि आपके पास निश्चित रूप से इसका एक संस्करण अभी चल रहा है।

चार ही अंतर हर बार दिखते हैं, विरासत कंसल्टिंग के वादों और इंजीनियरिंग की वास्तविक आवश्यकताओं के बीच।

1. सत्यापन योग्य प्रमाण, स्लाइड डेक नहीं। कंसल्टेंसीज परिपक्वता मूल्यांकन बेचने के लिए साक्षात्कारों पर सप्ताह बिताती हैं। हम सप्ताह एक में एक गोल्डन सेट बनाने पर खर्च करते हैं: 20 से 60 वास्तविक संचालन मामले पूर्व-सहमत सही आउटपुट के साथ। Grant Thornton ने पाया कि केवल 9% प्राइवेट-इक्विटी फर्में इस बात पर आत्मविश्वास रखती हैं कि वे 90 दिनों के भीतर अपने AI गवर्नेंस के स्वतंत्र ऑडिट को पास कर सकती हैं। एक गोल्डन सेट वह है जो उस अंतर को पाटता है। एक मूल्यांकन केवल वादा करता है।
2. उत्पादन बुनियादी ढांचा, सारांश रोडमैप नहीं। एक चरणबद्ध यात्रा के बजाय, हम पोर्टको के अपने Azure टेंट के अंदर तीन सप्ताह के भीतर एक लाइव फाउंडेशन स्थापित करते हैं। हम रीड-ओनली डेटा एक्सेस को लॉक डाउन करते हैं, PII और PHI को हटाते हैं, और प्रति सीट लागत को सीमित करते हैं। क्लाइंट पहले दिन से सब कुछ का मालिक होता है। यदि हम चले जाते हैं, तो कुछ भी नहीं टूटता।
3. लीन ऑटोमेशन पॉड्स, बिलेबल हेडकाउंट नहीं। पारंपरिक फर्में खाता बढ़ाने के लिए $350-प्रति-घंटा शरीर जोड़ती हैं। हम एक $17K-प्रति-माह, माह-दर-माह पॉड तैनात करते हैं: एक सीनियर इंजीनियर, स्वचालित डेवलपमेंट हार्नेस, और एक अंशकालिक आर्किटेक्ट। जैसे-जैसे हार्नेस अधिक भार उठाता है, हमारा मानवीय फुटप्रिंट समय के साथ बढ़ने के बजाय सिकुड़ता है।
4. आंतरिक स्वामित्व, विक्रेता लॉक-इन नहीं। बेईमान विक्रेता बिलिंग की सुरक्षा के लिए सेटअप को अस्पष्ट रखते हैं। हम पहले दिन से पोर्टको के प्रोडक्ट ओनर को एम्बेड करते हैं, एक 90-दिन की आत्म-निर्भरता योजना प्रदान करते हैं, और टेलीमेट्री को चालू छोड़ देते हैं। सफलता का अर्थ है कि पोर्टको हमें बुलाए बिना अपने स्वयं के अपडेट शिप करता है।

भाग 3: उद्योग पहले से जानता है

यदि यह किसी बाहरी व्यक्ति की सस्ती चोट जैसा लगता है, तो यह नहीं है। AI ट्रांसफॉर्मेशन बेचने वाली फर्में अपने ही लोगों को, बंद दरवाजों के पीछे, बता चुकी हैं कि यह कहाँ जाता है।

जून की एक टाउन हॉल में, Deloitte ने अपने कर्मचारियों को एक चार्ट के माध्यम से चलवाया जिसमें दिखाया गया कि 2035 तक प्रति घंटा बिल किए गए काम बाजार का एक पतला टुकड़ा बन जाएगा, और AI एजेंट्स बाकी हिस्सा लेंगे। एक कंसल्टेंट की बाद की राय: "हमारा मॉडल बर्बाद हो गया है, हम मूल रूप से रोबोट्स द्वारा प्रतिस्थापित किए जा रहे हैं।"

मई में, KPMG ने लगभग 400 US सलाहकार भूमिकाओं को काट दिया, उस व्यवसाय का लगभग 4%, और अपने US ऑडिट पार्टनर्स के लगभग 10% को घटा दिया। घोषित कारण मांग में नमी थी, जो लगभग और भी बुरा है, क्योंकि स्वचालन के आने से पहले ही काम पतला हो रहा है।

McKinsey का हेडकाउंट पिछले 18 महीनों में लगभग 45,000 से घटकर लगभग 40,000 हो गया है। फर्म जो खुशी-खुशी आपको एक AI ऑपरेटिंग मॉडल बेचेगी, उसी लागत गणना पहले खुद पर चला रही है।

इस बीच, व्यापार में सबसे अधिक विवादित नियुक्ति वह व्यक्ति है जो शिप करता है। फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर जो आपके संचालन के अंदर बैठता है और उसे बनाता है, OpenAI, Anthropic, और Google सभी को नियुक्त करने की दौड़ में हैं। अब सभी सहमत हैं कि मूल्य डिप्लॉयमेंट में है। भर्ती युद्ध केवल स्कोरबोर्ड है।

Fortune Business Insights के अनुमान के अनुसार, AI कंसल्टिंग बाजार इस वर्ष लगभग $12 बिलियन तक पहुंच जाता है, और 2034 तक $74 बिलियन की ओर अग्रसर है। इतनी तेजी से बढ़ती संख्या अपने आप में एक संकेत है। इसमें अधिकांश फर्में पिछली तिमाही में एक रणनीति प्रैक्टिस को पुनः ब्रांडेड कर चुकी हैं। पिच को एक नया संज्ञा मिल गया, इससे पहले कि डिलीवरी को एक नया मांसपेशी मिला।

ईमानदार संस्करण कैसा दिखता है

मॉडल हर किसी के नीचे बदल रहा है, जिसमें इसे बेचने वाली फर्में भी शामिल हैं। जो इसे प्रतिस्थापित करता है, वह दो चीजों पर निर्भर करता है: काम चलने का क्रम, और तकनीक से मेल खाती व्यावसायिक शर्तें। अपने संचालन के पास जाने देने वाले किसी भी पार्टनर से दोनों की मांग करें।

क्रम से शुरू करें। यदि आपको "अपनी AI तैयारी का आकलन" करने के लिए छह अंकों के रिटेनर का कोटेशन दिया गया है, तो यह वह रिटेनर है जो छोड़ देता है। पाँच चरण।

1. फ्रेम (Frame)। एक वर्कफ़्लो चुनें जिसमें वास्तविक उपयोगकर्ता हों, एक समय सीमा जिसे ग्राहक महसूस करता है, और एक संख्या जिसे आप पहले से ट्रैक करते हैं। किसी के बिल्ड करने से पहले बेसलाइन पर हस्ताक्षर करें। यह चरण बोर्ड को दिखाने के लिए कुछ भी उत्पन्न नहीं करता, और यह केवल एकमात्र चीज़ है जो चरण पाँच को ईमानदार बनाती है।
2. प्रूव (Prove)। दो से चार सप्ताह में वास्तविक डेटा पर सबसे छोटा उपयोगी स्लाइस बनाएं, जिसमें मान्यताएं, त्रुटियां, और मानवीय समीक्षा सभी दृश्यमान हों। यदि विफलता प्रोफ़ाइल बदसूरत है, तो आप एक महीने की कीमत पर पता लगा चुके हैं।
3. हार्डन (Harden)। सुरक्षा, लागत नियंत्रण, बैकअप, और एक नामित मालिक जोड़ें। एक कार्यशील डेमो वह जगह है जहाँ अधिकांश कार्यक्रम रुक जाते हैं। उत्पादन एक रनबुक और एक व्यक्ति है जिसका फोन तब बजता है जब यह टूटता है।
4. एम्बेड (Embed)। उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षित करें, ज्ञान हस्तांतरित करें, गोद लेने (adoption) की निगरानी करें। तकनीकी सटीकता व्यावसायिक मूल्य नहीं है। यदि संचालन में कोई मंगलवार को इसे नहीं छूता, तो यह एक विज्ञान परियोजना है।
5. स्केल (Scale)। आसन्न वर्कफ़्लो और पुन: उपयोग योग्य टुकड़े, चरण चार द्वारा मापे गए से चुने गए, कभी भी एक प्लेटफॉर्म पिच से नहीं।

कंसल्टेंसी संस्करण उल्टे क्रम में चलता है: किसी के वास्तविक डेटा को छूने से पहले एक लंबा निदान, अनुमानित लाभों द्वारा उचित ठहराया गया एक कार्यक्रम, आयोजित वर्कशॉप और प्रदान की गई स्लाइड्स में मापी गई सफलता।

फिर व्यावसायिक शर्तें। यह वह है जो आपको किसी भी पार्टनर से मांगनी चाहिए, और Limestone में हम इसे कैसे चलाते हैं।

1. शून्य-लागत डिस्कवरी। हम एक NDA पर हस्ताक्षर करते हैं और हमारे खर्चे पर, आपके खर्चे पर नहीं, यह सीखते हैं कि आप वास्तव में कैसे काम करते हैं: डील टीम स्रोत कैसे खोजती है, नियंत्रक कैसे किताबें बंद करते हैं, आपके सर्वश्रेष्ठ लोग नौकरी के बजाय संस्करण नियंत्रण पर अपना दिन कैसे बर्बाद करते हैं।
2. स्पष्ट दायरा, भूत बिलिंग नहीं। एक भी डॉलर हिलने से पहले आप SOW, लागत, और सटीक व्यावसायिक परिवर्तन देखते हैं।
3. परिणाम-आधारित बिलिंग। मीटर तभी शुरू होता है जब काम एक बेसलाइन संख्या तक पहुँच जाता है जिसे आप पहले से ट्रैक करते हैं। डिस्कवरी और स्लाइड्स आपको कुछ भी नहीं खर्च करती हैं।
4. कोई लॉक-इन नहीं। माह-दर-माह, आपकी तरफ एक नामित मालिक, टेलीमेट्री चालू छोड़ दी गई, ताकि आप जब चाहें चल सकें और कुछ भी न टूटे।

एक पार्टनर जो आपकी स्वतंत्रता के लिए बनाता है, उसे उस पार्टनर से अलग मूल्य देता है जो आपकी निर्भरता के लिए बनाता है।

हम इसे कैसे स्टाफ करते हैं, वह $17K/माह पर एक AI Velocity Pod है। हम तीन से पाँच सप्ताह में संचालन योग्य हो जाते हैं, आपके लोग हमारे तकनीकी जोखिम को उठाते हुए अपने वास्तविक काम पर वापस जाते हैं, और यदि हम वितरण नहीं करते, तो आप भुगतान नहीं करते। हम उन कंपनियों का लगभग 30% खारिज कर देते हैं जो हमारे पास आती हैं, क्योंकि मॉडल केवल तभी काम करता है जब फिट हो।

जब यह होता है, तो यह एक व्यवसाय के अंदर AI रखने का सबसे साफ तरीका है जो मुझे पता है, बिना एक कंसल्टेंट की सीखने की वक्रता पर तिमाही दांव लगाने के।

यदि आप इसे अपने किसी वर्कफ़्लो के विरुद्ध देखना चाहते हैं, तो एक डिस्कवरी कॉल बुक करें, और अपने सबसे नापसंद वर्कफ़्लो और इसके इतना दर्दनाक होने के कारणों के बारे में बात करने के लिए तैयार रहें।

TLDR

• जो फर्में आपको AI के साथ ट्रांसफॉर्म होने के लिए चार्ज कर रही हैं, वे ही वे हैं जिन्हें AI खोखला कर रहा है। OpenAI, सलाह बेचने के लिए सबसे अच्छी स्थिति में होने वाली कंपनी, ने एक Deployment Company बनाई और इसके बजाय 150 इंजीनियर्स खरीद लिए। यही संकेत है।
• जाँच के दो दरवाजे हैं। पहला दरवाजा उच्च-टिकट रणनीति एंगेजमेंट है, जहाँ एक पार्टनर लगभग $1,190 प्रति घंटा चार्ज करता है और एक पूर्ण एंगेजमेंट $1.7M से $8M तक चलता है, और आप एक महंगे व्यक्ति को खिलाए रखने के लिए भुगतान कर रहे हैं, उत्तर पाने के लिए नहीं। McKinsey को नियुक्त करने के लिए कभी किसी को नौकरी से नहीं निकाला गया, जो ठीक यही समस्या है।
• दूसरा दरवाजा वह विक्रेता है जिसने जूते बदल दिए। तीन प्रकार: नई जूतों में विरासत वाली फर्म, उधार लिए गए केस स्टडीज के साथ लहर पर सवारी करने के लिए इकट्ठी की गई टीम, और वास्तव में अनुकूलित हो रही मध्यम आकार की फर्म। तीनों में संकेत यह है कि मॉडल्स के बेहतर होने के साथ आपके खाते पर उनकी टीम छोटी होती है या बड़ी।
• खरीदार इसे अपने खुद के नंबरों में देखते हैं। एक प्रोजेक्ट शॉप ने एक PE ऑपरेटिंग पार्टनर को एक बिल्ड के लिए छह महीनों में $120K का कोटेशन दिया; हमने इसे एक-तिहाई समय में आधी से भी कम कीमत पर शिप किया। छह नहीं, दो महीने। वह हमें गति, निश्चितता, और लचीलापन के लिए खरीदता है, एक डेक के लिए नहीं।
• किसी भी विक्रेता पर पाँच प्रश्न चलाएं: आपके अधिक लोग या कम, बिलिंग कब शुरू होती है, एक वर्कफ़्लो जिसे वे बिना कमरे में अपने चलाते हैं, जब वे छोड़ते हैं तो इसका मालिक कौन है, और उनकी अपनी टीम कितनी छोटी हुई है। केवल 7% उद्यमों ने एजेंटिक AI को संचालित किया है और केवल 11% उत्पादन में एजेंट्स चलाते हैं, इसलिए टालना आम है।
• उद्योग पहले से जानता है। Deloitte ने कर्मचारियों से कहा "हमारा मॉडल बर्बाद हो गया है," KPMG ने 400 सलाहकार भूमिकाओं को काट दिया, McKinsey ने 45,000 से घटकर 40,000 किया, और सभी वास्तव में शिप करने वाले फॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर को नियुक्त करने की दौड़ में हैं।
• ईमानदार मॉडल एक मानक है जिसे आप किसी से भी मांग सकते हैं: काम को क्रम में चलाएं (Frame, Prove, Harden, Embed, Scale), इसके साथ मेल खाती शर्तों के साथ (मुफ्त डिस्कवरी, स्पष्ट दायरा, परिणाम-आधारित बिलिंग, कोई लॉक-इन नहीं)। हमारा समय के साथ बढ़ने के बजाय सिकुड़ता है।

P. S. कंसल्टिंग जाँच को छोड़ने के लिए एक डिस्कवरी कॉल बुक करें: https://meetings-na2.hubspot.com/mark-ajzenstadt

— Mark Ajzenstadt, Founder @LimestoneHQ