openai发布deep research, 是否意味着咨询公司完蛋了？
openai发布deep research, 是否意味着咨询公司完蛋了？ 举个例子…三甲医院与社区医院都有医生，你见到有个人有重病，你推荐人往哪儿看病？去到社区医院..就算医生是真牛，检测设备也没一个，他敢说你敢信？
目前这个AI技术盏还是相当于一个搜索工具..谁敢还真信它说出来的东西做商业决策的..就跟绑根裤衩上的橡皮筋去跳蹦极一样…是抱着必死的决心啊…
玩玩可以..看看公众号可以..当真上心了..你就输了.. 想多了，deep research的本质是对互联网二手信息的深度整理，这东西有价值，但是你想靠这个做投资，那就是搞笑了。
此外，你先在国内用上deep research再说吧。 当 AI 能写行业报告了，为什么老板们反而更爱找我们这种跑车间的咨询公司？
前两天在嘉兴一家五金厂，老板拿着手机给我看新闻："听说现在 AI 都能自己写行业研究报告了，你们这种咨询公司怕是要失业了吧？" 我把他拉到车间角落，指着地上几滩凝固的胶水问："陈总，您觉得 AI 能看出来这是工人偷胶水回家补鞋，还是供应商掺了劣质溶剂吗？"
上个月在慈溪就遇到过这种事。当时系统显示注塑车间原料损耗超标，AI 建议的方案是优化参数和加强培训。我们跟了三个班次才发现，夜班组长偷偷掺了次级原料 —— 他小舅子的厂子压了 300 吨库存急着出手。这种藏在亲戚关系里的猫腻，AI 再厉害也查不出来。
现在很多老板以为用个 AI 工具就能管好工厂，结果往往像城北那家汽配厂：花 50 万上的智能排产系统，计划员老周硬是按自己经验改数据。"系统算的根本不靠谱！" 车间主任气得摔本子。我们蹲点后发现，老周怕系统上线后自己带的两个徒弟被优化，故意输错参数。最后把徒弟调到新设的工艺改进组，这事才算完。
其实 AI 越厉害，我们这种跑腿的咨询师越值钱，因为要干三件 AI 干不了的脏活累活：
1. 挖人脉地雷
[*]采购部说刀具损耗高是供应商不行
[*]我们连蹲一周发现，车间主任和本地五金店五五分成 —— 故意用容易崩刃的非标刀具
[*]最后解决方案：把刀具采购权划给技术部，车间主任调去管安全生产
2. 破译沉默规则
[*]系统显示仓库周转率正常，实际盘点发现：
[*]仓管员把过期物料藏到消防通道
[*]退货区堆满没登记的瑕疵品
[*]根本原因：仓管员的绩效奖金只看 "账面周转率"，不管实际能不能用
刚好最近在做相关方面的研究，约了一些咨询公司来出个项目方案报价。
关于具体的项目方案暂且不表。我同步在用GPT4o-20250129的新版本分析各个公司的项目框架。
分析到最后，会让我有一种只需要买咨询公司数据库的即视感。
事实上，无论是openai还是其他的一系列研究机构基本上已经把网上的人类公开信息挖掘的差不多了。但是咨询公司和相当一部分实体仍然有一些非公开的数据。需要正确的承认这部分数据的价值。比如特定行业特定企业在特定领域的业务运营数据和“Know how”在未来的一段时间还是会有其价值的。这是一个巨大的人类智慧宝库。（当然，随着时间的推移，人类雇员为了提高效率，把数据告诉AI进行加工，并且使用AI输出的结果，AI也在“渗透”和“污染”这些数据。）
所以，就2025年2月18日这个时间点来看，当下咨询公司的闭源跨实体数据库以及一些未在公开信息渠道发布的一些Knowhow仍然有其价值，长期来看被AI完整的渗透和替代可能只是时间问题。
至于靠咨询公司背书或者背锅这种事，在某个未来的时间点可能会变得不那么重要。
反正都是文职人员的职业生涯倒计时了，大可不必盼望着他们完蛋。
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以下内容是GPT4o-20250129对我观点的复述和重构：
最近正好在研究相关领域，期间约了一些咨询公司提供项目方案报价，同时也尝试用 GPT-4o-20250129 版本分析各家公司的项目框架。经过一轮比对之后，最大的感受是：如果能直接获取咨询公司的数据库，似乎就不太需要他们的“方案”了。
但话说回来，咨询公司的价值仅仅在于方案吗？显然不是。
1. 数据：咨询公司与 AI 之间的核心区别
目前，无论是 OpenAI 还是其他 AI 研究机构，已经将互联网上的人类公开信息挖掘得相当充分。从数据获取的角度来看，AI 的能力在于高效处理海量开放数据，提供结构化洞察。然而，咨询公司仍然掌握着大量非公开的行业数据，其中包括：
[*]特定企业的运营数据：比如某个行业龙头企业的真实经营状况、供应链管理实践等，这些数据通常不在公开渠道。
[*]业务“Know-how”：咨询公司多年积累的行业经验，涉及具体业务如何落地，甚至包括各类内部流程与潜规则，这些不是 AI 仅靠公开数据就能推理出的。
[*]跨行业跨企业数据库：头部咨询公司往往掌握不同企业、行业的数据，他们的“闭源数据库”在一定时期内仍然具备竞争力。
虽然长期来看，AI 确实会逐步渗透和“污染”这些数据——企业雇员为了提升效率，会主动将内部数据输入 AI 进行加工，而 AI 也会通过不断训练优化其洞察能力。但在当前（2025年2月18日），这些闭源数据仍然构成了咨询公司的护城河。
2. 方案：咨询公司的核心能力是知识管理，而不是单纯的信息堆砌
如果只是从信息加工的角度来看，AI 在某些领域确实能比咨询公司做得更好、更快、更便宜。但咨询公司除了提供信息，还具备更复杂的能力：
[*]行业专家的深度洞察：AI 可以高效分析数据，但咨询顾问往往具备多年行业经验，能够基于非结构化信息、潜在风险、市场趋势进行解读，并结合企业具体情况提出定制化建议。
[*]组织影响力和信任机制：AI 目前仍然无法完全取代咨询公司在企业决策体系中的角色。企业管理层更倾向于依赖“外部权威”来推动变革，咨询公司能在高层决策中扮演关键角色，比如提供第三方背书、推动组织变革、整合利益相关方等，而 AI 在这个层面上的渗透还非常有限。
因此，在某些情况下，“买数据库+AI”确实可以部分取代传统咨询，但对于涉及组织变革、战略执行、跨部门协同等复杂问题，咨询公司仍然具有不可替代的价值。
3. 长期趋势：咨询公司会被 AI 取代吗？
从长期趋势来看，AI 的进步确实让咨询行业面临前所未有的挑战。咨询公司的三大核心能力——数据、方案、影响力——正在被逐步侵蚀：
[*]数据层面：企业开始更多地将内部数据输入 AI，而 AI 通过持续训练会越来越精准。
[*]方案层面：AI 已经能提供类似咨询公司级别的分析，未来随着自学习能力提升，其提供的决策支持可能会比人类顾问更高效。
[*]影响力层面：目前 AI 还无法替代咨询顾问的“背书”功能，但未来如果企业普遍接受 AI 的智能辅助决策，这一壁垒也可能被逐步削弱。
不过，即使 AI 终将取代咨询公司的大部分职能，这并不意味着咨询公司会“彻底消失”。更可能的情况是，咨询行业会发生结构性变化：低端重复性咨询服务被 AI 取代，高端咨询向更复杂、更具战略性的业务演进。
4. 未来：文职人员的职业倒计时？
许多行业，尤其是以知识密集型为主的行业，正在经历 AI 带来的深刻变革。无论是咨询顾问、金融分析师，甚至是企业高管，都需要重新思考自己的核心竞争力。AI 不是在让咨询公司“完蛋”，而是在倒逼整个行业升级。
至于咨询公司的未来，或许不会“完蛋”，但行业内的洗牌已经开始了。真正的挑战不是 AI，而是能否适应 AI 时代的生存逻辑。 市场咨询公司做了5年·· 看到这个问题感觉相当的喜感······。
不少知友已经提过了，我再重复下，无论是Deep Seek还是Deep Research，这些模型都是基于已有且公开的信息进行深度整合。如果所有的信息都是公开流通的话，那么的确市场研究和咨询公司可能活不下去。
但是吧，市场咨询和调查公司的专业信息并不在公开市场流通哦，所以大模型抓不到这些信息和资料。在此我一步步来讲：
1.大部市场调查机构的数据来源是产业人脉，靠人与人的关系去获取，这个东西是大模型无法替代的。（大模型可以半夜拉人去喝酒？）
2.数据具备时效性，一般咨询公司会按照客户购买数据的方式进行周更/月更/季度更新的方式告知客户最新的产业动态。一般客户都有较为完整的内控，这部分资料就不会流出来到公开市场（偶尔流出来的ppt无伤大雅，里面很多数据是隐藏的）。
3.市场咨询公司会定期发布研讨会（收费），在会议中会以ppt形式展示产业发展动态（大部分券商以此方式了解产业动态），该部分资料并不完整，也不会及时定期更新，所以价值含量一般。
4.时不时的咨询公司会发布Press Release，这部分数据是存在较大的省略，也不会及时的更新，这种数据基本没有价值含量。 OpenAI发布Deep Research并不意味着咨询公司会完蛋。OpenAI发布的Deep Research是一种人工智能技术，是为了推进人工智能技术的发展和应用。虽然人工智能技术的应用可能会改变某些咨询公司的业务模式和运营方式，但并不代表整个咨询行业会消失。相反，这种技术的发展和应用为咨询公司提供了更多的机会，去提供更高效、更智能的服务，以满足客户的需求。因此，对于咨询公司来说，关键在于如何适应和利用这种技术的发展，将其转化为自身的竞争优势。
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