AI, 맥킨지에 결과 기반 수수료 도입 압박... 청구 가능 시간 최대 40% 감축

인공지능은 컨설팅 업계의 근본적인 변화를 주도하고 있으며, 맥킨지(McKinsey & Co.)와 기타 상위 로펌의 고객들은 이제 시간이 아닌 성과에 대해 비용을 지불하기를 원하고 있습니다.

인공지능의 광범위한 도입은 맥킨지와 같은 컨설팅 거대 기업들의 비즈니스 모델에 지각 변동을 일으키고 있습니다. 고객들은 수십 년간 이어온 시간당 청구 방식 대신 성과 기반 수수료를 점점 더 요구하고 있습니다. 이러한 움직임은 인공지능이 이제 아주 짧은 시간 안에 수행할 수 있는 데이터 집약적인 작업을 위해 대규모 분석가 팀을 투입하는 것에 기반을 둔 이 산업의 핵심 경제학에 도전하고 있습니다.

파이낸셜 타임즈에 익명을 요구한 한 경쟁사 시니어 파트너는 "소프트웨어가 방대한 데이터 세트를 몇 분 안에 분석할 수 있다면, 창출된 가치가 아닌 작업한 시간 수에 대해 계속 비용을 지불할 이유가 줄어듭니다"라고 말했습니다. "고객들은 비용 절감, 이익 증대 또는 시장 점유율 확대와 같은 측정 가능한 성과와 연계된 수수료를 보기를 원합니다."

이러한 변화는 이미 진행 중입니다. AI 에이전트 회사인 Fin과 같은 일부 AI 네이티브 회사들은 해결된 고객 사례당 비용을 청구하고, 신원 확인 플랫폼 iDenfy는 확인당 비용을 청구합니다. 이러한 '성과급' 모델은 완전히 새로운 것은 아니며, 법률 분야의 '성공 보수' 방식이나 롤스로이스의 '시간당 동력(power-by-the-hour)' 제트 엔진 유지보수 계약과 같은 전례가 있습니다.

컨설팅 회사들에게 이러한 전환은 상당한 수익 변동성을 가져옵니다. 프로젝트 결과가 경기 침체나 고객 내부의 저항과 같은 외부 요인의 영향을 받을 수 있기 때문입니다. 이에 적응하기 위해 맥킨지는 파트너 보상 중 지분과 연계된 비중을 늘리고, 예측 가능성이 낮은 수입원을 관리하기 위해 더 많은 현금을 보유하고 있는 것으로 알려졌으며, 이는 전문 서비스 환경의 영구적인 변화를 예고하고 있습니다.

AI, 시간 기반 청구의 논리를 약화시키다

수십 년 동안 컨설팅 비즈니스 모델은 단순했습니다. 똑똑한 인재를 투입하고 그들의 시간을 청구하며 전략적 조언을 제공하는 것이었습니다. 가치는 전문 지식과 데이터를 선별하고 연구를 수행하며 권고안을 생성하는 데 필요한 엄청난 인력에 있었습니다. 단일 프로젝트에 수개월 동안 청구하는 수십 명의 컨설턴트가 투입될 수 있었으며, 수수료는 주로 투입된 인원수와 시간에 의해 결정되었습니다.

인공지능은 이 모델을 직접적으로 공격합니다. 생성형 AI 도구는 이제 데이터 분석 및 시장 조사부터 비즈니스 문제 식별, 심지어 초기 권고안 생성에 이르기까지 주니어 컨설턴트의 많은 핵심 업무를 자동화할 수 있습니다. 고객과 컨설턴트 모두 이러한 도구를 사용함에 따라, 가치의 척도로서의 '청구 가능 시간'은 빠르게 의미를 잃고 있습니다. 고객들은 이제 간단한 질문을 던지고 있습니다. AI가 작업을 더 빠르고 효율적으로 만들고 있다면, 왜 우리는 그 절감액을 공유하지 않는가?

이러한 압력은 컨설팅에만 국한되지 않습니다. 변호사, 회계사, 감사인 모두 AI를 통한 효율성 향상을 고객에게 전달하라는 요구에 직면해 있는 등 전문 서비스 전반에서 유사한 추세가 나타나고 있습니다. 기업들이 내부적으로 AI 도구를 사용하는 데 더 능숙해짐에 따라, 성공적인 결과가 아닌 노력에 대해 비용을 지불하려는 의지는 줄어들고 있습니다.

성과 기반 가격 책정의 위험과 보상

AI 시대에 결과 기반 청구로의 전환은 논리적으로 보이지만, 컨설팅 회사들에게는 상당한 과제를 안겨줍니다. 주요 위험은 예측 가능한 수익의 손실입니다. 컨설팅 프로젝트의 성공이 항상 컨설턴트의 통제 하에 있는 것은 아닙니다. 훌륭한 공급망 최적화 계획이 갑작스러운 지정학적 긴장으로 인해 좌초될 수 있고, 비용 절감 이니셔티브가 고객 경영진의 저항으로 인해 실패할 수도 있습니다.

이를 완화하기 위해 일부 회사들은 컨설턴트의 인센티브를 고객 경영진의 성과 지표와 일치시켜 양측 간의 유대를 더욱 공고히 하는 모델을 탐색하고 있습니다. 그러나 맥킨지를 포함한 대부분의 회사들은 안정적인 수익 기반을 확보하기 위해 전통적인 수임료와 시간 기반 청구 방식을 상당 부분 유지하려 할 것입니다. OpenAI와 같은 AI 선두주자들조차 일부 서비스의 '작업당 비용' 모델에도 불구하고 핵심 제품에 대해서는 예측 가능한 구독 수익에 크게 의존하고 있습니다.

전문 서비스 가격 책정의 미래는 하이브리드 모델이 될 가능성이 높습니다. 시간 기반 청구, 고정 수수료 및 구독 방식은 여전히 존재하겠지만, 성과 기반 요소가 큰 계약의 비중은 늘어날 것입니다. 이러한 추세는 AI 혁명의 가시적인 혜택을 나타내며, 서비스 제공업체가 단순히 보낸 시간이 아니라 그들이 창출한 가치에 대해 더 직접적으로 책임을 지도록 강요하고 있습니다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 제공되며 투자 조언을 구성하지 않습니다.