Imago

Het bekendste consultancybureau is waarschijnlijk McKinsey. De aanpak van McKinsey is: fact-based, strak gestructureerd, klantgericht en gericht op optimalisatie. McKinsey staat niet alleen bekend om zijn adviezen, maar ook om een reeks eigen managementinstrumenten, modellen en frameworks die wereldwijd invloedrijk zijn geworden.

Overzicht McKinsey-instrumenten

Instrument Doel Toepassing Valkuil
MECE-principe (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) Problemen helder structureren zonder overlap of gaten Analyse, brainstorms, probleemdefinitie, PowerPoint-structuur Risico dat complexe werkelijkheid té simplistisch in hokjes wordt geduwd
7S Framework Integraal kijken naar harde én zachte organisatie-elementen Verandertrajecten, organisatie-audits, cultuurdiagnoses Te breed of abstract; kan leiden tot “analyse zonder actie”
GE/McKinsey Portfolio Matrix  Portfolio en business units strategisch prioriteren  Beslissen in welke business je moet investeren, behouden of afbouwen  Vereenvoudigt marktdynamiek tot 2 assen; context kan ontbreken
 Three Horizons Model  Balans tussen heden optimaliseren en toekomst verkennen  Innovatiestrategie, R&D-planning, groeiprogramma’s  Kan te rigide worden: innovatie is niet altijd zo netjes in 3 hokjes te vangen
 Industry Cost Curves   Inzicht in concurrentiepositie en kostenstructuur  Sectoranalyses (energie, mijnbouw, telecom, industrie)  Focus puur op kosten ? andere factoren (kwaliteit, duurzaamheid) worden onderbelicht
 Organizational Health Index (OHI)  Gezondheid van een organisatie meten en verbeteren  Survey + diagnose van cultuur, leiderschap, samenwerking  Meetbaarheid ? werkelijkheid: zachte signalen kunnen verloren gaan
 McKinsey Influence Model  Succesvolle gedrags- en cultuurverandering sturen  Change management, implementatie van strategie  Kan instrumenteel en top-down worden toegepast, waardoor draagvlak juist afneemt

 

Impact AI

impact van AIAls we in deze blog dit overzicht beschouwen als de belangrijkste instrumenten van McKinsey is het de vraag wat de impact van AI op de eigen werkwijze zal zijn. AI maakt het makkelijker om enorme hoeveelheden data te analyseren (marktdata, interne KPI’s, klantfeedback, social media, supply chain). AI-tools kunnen helpen om ongestructureerde informatie te ordenen en scenario’s door te rekenen. Tegelijk wordt de rol van consultants als “informatie-structurerende denkers” deels geautomatiseerd.

AI kan analyses personaliseren (bijv. aanbevelingen per business unit of zelfs per klantsegment) en realtime dashboards bieden. De consultancy verschuift dan van advies achteraf naar continuous consulting. Tenslotte kan AI optimalisaties simuleren en voorspellen (supply chain, pricing, HR). Daardoor verschuift de rol van consultants meer naar het interpreteren, vertalen en begeleiden van implementatie.

Uitwerking

Dit leidt dan tot de volgende impact op de eerder genoemde instrumenten:

  • MECE-principe: AI kan patronen vinden en problemen automatisch clusteren zonder overlap. Tools als GPT en clustering-algoritmen ondersteunen het structureren van complexe vraagstukken. Te veel vertrouwen op AI-clustering kan leiden tot black-box indelingen zonder inhoudelijke discussie.
  • 7S Framework: AI kan data over cultuur (via surveys, communicatieanalyse, sentimentanalyse) combineren met harde cijfers >>> meer datagedreven kijk op “soft factors”. Risico: te veel kwantificeren van zachte factoren, waardoor nuance of menselijk oordeel verloren gaat.
  • GE/McKinsey Portfolio Matrix AI kan grote hoeveelheden markt- en concurrentiedata analyseren en scenario’s simuleren (bv. winstgevendheid, risico). Vereenvoudiging wordt groter: AI kan schijnprecisie geven (“de data zegt dit”) terwijl context ontbreekt.
  • Three Horizons Model: AI kan trendanalyses en innovatievoorspellingen voeden (bv. met patentdata, startups, R&D-trends). Innovatie kan juist chaotischer zijn dan modellen voorspellen; AI kan lock-in versterken als men blind het model volgt.
  • Industry Cost Curves: AI maakt dynamische kostencurves mogelijk, real-time geüpdatet met marktprijzen, energie, grondstoffen. Overfocus op kostenoptimalisatie blijft; AI kan dit versterken en duurzaamheid of klantwaarde overschaduwen.
  • Organizational Health Index (OHI): AI kan tekst, e-mails en interne communicatie analyseren om organisatiegezondheid continu te monitoren. Privacy- en ethische risico’s: medewerkers kunnen zich “gemonitord” voelen, cultuur wordt gereduceerd tot datapoints.
  • Influence Model: AI kan gedragsdata analyseren (bijv. adoptie van nieuwe tools) en interventies personaliseren. Kan top-down controlerend worden en ervaren worden als manipulatief (“algoritme stuurt ons gedrag”).

Waar de consultants vroeger weken nodig hadden voor dataverwerking, kan AI dit in uren doen. Hierdoor wordt het onderscheid minder de analyse zelf, maar interpretatie, implementatie en verandermanagement. Daarnaast is er niet alleen concurrentie vanuit andere consultancyfirma’s, maar ook big tech en gespecialiseerde AI-startups concurreren nu op ‘advies dat gedreven wordt door data en algoritmes’. Dit zal (uiteraard) ook voor alle andere consultancybureaus gaan gelden.

Literatuur

Bogdanich, W. en M. Forsythe. (2022). When McKinsey Comes to Town: The Hidden Influence of the World’s Most Powerful Consulting Firm. Random House
McDonald, D. (2015). The Firm: The Inside Story of McKinsey, The World’s Most Controversial Management Consultancy.
Rasiel, E. (1999). The McKinsey Way. Using the Techniques of the World's Top Strategic Consultants to Help You and Your Business. McGraw-Hill
Rasiel, E. en P. Friga. (2001). van The McKinsey Mind: Understanding and Implementing the Problem-Solving Tools and Management Techniques of the World's Top Strategic Consulting Firm. McGraw-Hill
Woldendorp, H., H. de Groot, T. Woldendorp en C. Boven. (202). Zie je Big Picture. Transformeer succesvol!