Guida di settore: Consulenza
Come usare Claude nella consulenza: guida a ricerca, deliverable e due diligence
Ricerca e bozze più rapide, lo stesso giudizio a livello di partner.
Questa guida è pensata per consulenti, engagement manager, analisti di ricerca e leadership di studio che vogliono mettere al lavoro Claude di Anthropic sulla ricerca, l'analisi e i deliverable che compongono un incarico con un cliente. Copre gli annunci di partnership di Anthropic con società di consulenza e servizi professionali, oltre a un caso cliente dedicato, così potete vedere concretamente come le società stanno usando Claude, non solo in teoria.
Come usare Claude nella consulenza parte da un lavoro intensivo di documenti e ricerca con una tracciabilità chiara: ricerca di mercato e analisi competitive costruite su documenti pubblici, sintesi di due diligence da documenti della data room, prime bozze di presentazioni e memo per il cliente a partire da note di ricerca, risposte a proposte e RFP redatte da capability statement precedenti, e ricerca nella conoscenza degli incarichi passati dello studio. Claude scrive e organizza il materiale. Consulenti e partner mantengono ogni giudizio verso il cliente, riconducono ogni affermazione a un documento nominato, e fanno passare ogni deliverable dalla normale revisione di qualità e dei partner dello studio prima che arrivi a un cliente.
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Lezione gratuita · nessun account richiestoIl Contesto È TuttoPrompting Strategico5 minInizia la lezione gratuitaPunti chiave
- Gli usi più solidi nella consulenza sono la ricerca di mercato, i deliverable per i clienti, la sintesi di due diligence, le bozze di proposte e la ricerca nella conoscenza degli incarichi passati dello studio.
- Anthropic ha annunciato alleanze pluriennali con Accenture, DXC e KPMG per diffondere Claude nelle proprie squadre di consulenza e servizi professionali.
- DXC ha costruito su Claude una piattaforma di orchestrazione per il settore assicurativo chiamata Assure, e un caso cliente documentato descrive una gestione più rapida dei documenti e meno lavoro di calcolo manuale.
- Ogni deliverable per il cliente redatto con l'IA dovrebbe essere riconducibile a un documento fonte nominato e passare la normale revisione di partner e qualità dello studio prima di arrivare a un cliente.
- I dati riservati dei clienti, le informazioni sulle operazioni e i dati finanziari non pubblicati richiedono deployment approvati, controlli di accesso rigorosi e un confine di riservatezza chiaro.
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Prompt da usare subito
Sintesi della dimensione di mercato da documenti fonte
Sei un analista di ricerca su un incarico di consulenza. Usando solo i report di mercato e le tabelle di dati incollati qui sotto, scrivi una sezione sulla dimensione del mercato che indichi il mercato totale indirizzabile, la metodologia usata in ciascuna fonte e l'anno a cui si riferisce ogni dato. Cita il documento fonte per nome dopo ogni dato, non mescolare mai numeri di anni diversi senza segnalarlo, e elenca ciò che non sei riuscito a trovare nelle fonti invece di stimarlo. Documenti fonte: [paste].
Nominare il documento fonte dopo ogni dato è ciò che rende rapido il controllo.
Bozza di sezione di presentazione da note di ricerca
Scrivi la slide sui trend di settore per una presentazione al cliente usando solo le note di ricerca e le sintesi delle interviste incollate qui. Scrivi tre o quattro punti per sezione, attribuisci ogni spunto alla nota o intervista specifica da cui proviene, segnala qualsiasi affermazione presente in una sola fonte, e usa il linguaggio standard dello studio per le presentazioni invece di un tono informale. Note di ricerca e interviste: [paste].
Un partner dovrebbe comunque rivedere tono e impostazione prima che questo arrivi a un cliente.
Sintesi dei segnali di allarme di due diligence da documenti della data room
Esamina i documenti della data room incollati qui sotto ed elenca ogni elemento che sembra un possibile segnale di allarme per questa acquisizione, come numeri incoerenti tra documenti, clausole contrattuali inusuali, concentrazione di clienti o contenziosi in corso. Per ciascun elemento indica il documento esatto e la sezione da cui proviene, e non trarre tu una conclusione sul rischio dell'operazione, segnalalo soltanto perché il team dell'operazione lo valuti. Documenti: [paste].
Lasciare il giudizio sul rischio al team dell'operazione è ciò che rende questo lavoro difendibile.
Panorama competitivo da documenti pubblici
Costruisci una tabella comparativa dei concorrenti a partire dai documenti pubblici, dalle trascrizioni delle earnings call e dai comunicati stampa incollati qui sotto. Includi la crescita del fatturato, la strategia dichiarata e qualsiasi dato che ciascuna azienda abbia divulgato sul mercato in cui il nostro cliente compete. Cita il documento o la trascrizione con nome e data per ogni numero, e segnala ogni concorrente per cui non hai trovato dati comparabili divulgati invece di supporli. Materiali: [paste].
Segnalare i dati mancanti invece di riempirli è ciò che rende affidabile una tabella comparativa.
Bozza di risposta a un RFP da proposte precedenti
Scrivi una risposta alla sezione di scope dell'RFP incollata qui sotto usando solo le nostre proposte precedenti e i capability statement incollati qui. Segui la struttura richiesta dall'RFP, riusa il linguaggio delle nostre proposte precedenti approvate dove è davvero adatto, annota da quale proposta precedente proviene ogni sezione riutilizzata, e segnala ogni requisito che il nostro lavoro passato non copre chiaramente. Scope dell'RFP e materiali precedenti: [paste].
Segnalare per tempo una copertura debole dà al responsabile della proposta il tempo di correggerla prima dell'invio.
Da Anthropic
Cosa offre Anthropic per il settore Consulenza
Accenture and Anthropic partnership
Una partnership pluriennale in cui Anthropic e Accenture hanno creato un Accenture Anthropic Business Group dedicato, un'offerta congiunta per i chief information officer che combina Claude Code con la metodologia di adozione propria di Accenture, offerte pianificate per i settori regolamentati, e un centro co-finanziato all'interno di Accenture focalizzato su Claude. Anthropic ha dichiarato che il piano forma circa 30.000 professionisti di Accenture su Claude e dà a decine di migliaia di sviluppatori di Accenture l'accesso a Claude Code.
· Fonte
DXC and Anthropic alliance
Un'alleanza pluriennale che porta Claude nei sistemi usati da banche, compagnie aeree, assicuratori ed enti pubblici che si affidano alla tecnologia di DXC. DXC ha costruito la propria piattaforma interna di orchestrazione, chiamata OASIS, con Claude come modello predefinito, e più del 95% del codice di OASIS è generato da Claude. Anthropic ha indicato DXC come parte della propria rete di partner di consulenza e system integration. DXC ha 115.000 dipendenti in 70 paesi, e oltre 50 clienti di DXC fanno già parte del lavoro congiunto.
· Fonte
In pratica
Come i team del settore Consulenza usano Claude
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
DXC
In un caso cliente dedicato, DXC descrive la costruzione di Assure, una piattaforma di orchestrazione per il settore assicurativo, su Claude: intelligenza documentale che legge e classifica i documenti entranti di sinistri e underwriting, orchestrazione dei flussi di lavoro che instrada le decisioni alle persone giuste, task app a scopo specifico, e un registro di conformità che annota ogni azione. L'attività assicurativa di DXC conta 14.000 persone e serve 1.100 clienti. Un team ha messo in piedi in 8 ore un'app funzionante per il calcolo delle prestazioni per infortunio sul lavoro che era corretta all'80% al primo passaggio, e la quota di quel calcolo che richiede giudizio umano è scesa dal 70% al 20%.
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
Accenture
Nel suo annuncio di partnership con Accenture, Anthropic ha dichiarato che il piano forma circa 30.000 professionisti di Accenture su Claude e dà a decine di migliaia di sviluppatori di Accenture l'accesso a Claude Code, all'interno di un nuovo Accenture Anthropic Business Group costruito insieme ad Anthropic.
Secondo la storia cliente pubblicata da Anthropic
KPMG
Nel suo annuncio di alleanza globale con KPMG, Anthropic ha dichiarato che il piano raggiunge più di 276.000 dipendenti di KPMG in 138 paesi e territori, tramite strumenti che KPMG chiama Digital Gateway e KPMG Blaze.
Esempio illustrativo
Un memo sulla dimensione di mercato per un nuovo pitch cliente
- Un'analista di ricerca carica il briefing di settore del cliente, il template di ricerca dello studio e i report di mercato approvati per questo pitch.
- Claude scrive una sezione sulla dimensione di mercato che riconduce ogni dato al report specifico e segnala qualsiasi stima che non è riuscita a fondare.
- L'engagement manager verifica ogni dato citato rispetto ai report originali e risolve ciò che è stato segnalato.
- Un partner rivede la sezione finita prima che entri nel deck del pitch.
- La sezione entra nel pitch tramite il normale processo di revisione dello studio.
Esempio illustrativo
Una sintesi di due diligence dalla data room
- Un team dell'operazione carica i bilanci e le presentazioni del management della data room in uno spazio di lavoro sicuro e delimitato.
- Claude estrae i dati chiave solo dai documenti citati, segnalando le lacune invece di riempirle.
- Un associate verifica l'estrazione rispetto ai documenti fonte e risolve con il team dell'operazione ogni lacuna segnalata.
- Un partner rivede la sintesi e decide cosa deve entrare nel report di due diligence.
- La sintesi entra nel report di due diligence tramite la normale revisione dello studio.
Flussi di lavoro principali
I casi d'uso di Claude nella consulenza, dalla ricerca alla consegna
Queste sono le aree in cui l'IA per le società di consulenza fa risparmiare più tempo ad analisti e associate, mantenendo una tracciabilità che un partner può verificare.
Ricerca di mercato
L'IA per la ricerca di mercato trasforma documenti pubblici, report di settore e trascrizioni in una dimensione di mercato quantificata e un quadro competitivo con fonti.
Deliverable per i clienti
L'IA per i deliverable dei clienti scrive sezioni di presentazione e memo a partire da note di ricerca, nel linguaggio e nella struttura propri dello studio.
Sintesi di due diligence
I documenti della data room diventano una sintesi strutturata in cui ogni dato e ogni segnalazione sono ricondotti a un documento specifico.
Gestione della conoscenza interna
Ricerca nel materiale degli incarichi passati dello studio per riutilizzare framework e risultati invece di partire da zero.
Bozze di proposte e RFP
Prime bozze di risposte a proposte e RFP a partire da proposte precedenti approvate e capability statement, con le lacune segnalate al responsabile della proposta.
Preparazione di workshop e stakeholder
Agende dei workshop, guide alle interviste con gli stakeholder, e sintesi delle note di intervista in temi per un comitato direttivo.
Cosa riportano le società di consulenza
Come le società di consulenza usano l'IA oggi
Come viene usata l'IA nelle società di consulenza in questo momento? La maggior parte di ciò che è pubblico non è un caso cliente indipendente, ma Anthropic che nomina una società di consulenza o servizi professionali come partner di implementazione, che a sua volta diffonde Claude nella propria forza lavoro. Questa impostazione conta: sono annunci di partnership e alleanza, non valutazioni indipendenti, e vanno letti come tali.
Anthropic e Accenture hanno annunciato una partnership pluriennale che ha creato un Accenture Anthropic Business Group dedicato, un'offerta congiunta per i chief information officer che combina Claude Code con la metodologia di adozione propria di Accenture, offerte pianificate per i settori regolamentati, e un centro co-finanziato all'interno di Accenture focalizzato su Claude. Anthropic ha dichiarato che il piano forma circa 30.000 professionisti di Accenture su Claude e dà a decine di migliaia di sviluppatori di Accenture l'accesso a Claude Code.
Anthropic e KPMG hanno annunciato un'alleanza globale che raggiunge più di 276.000 dipendenti di KPMG in 138 paesi e territori, tramite strumenti che KPMG chiama Digital Gateway e KPMG Blaze. Anche qui i numeri principali descrivono il rollout interno alla forza lavoro di KPMG, non una verifica esterna dei risultati.
DXC e Anthropic hanno annunciato un'alleanza pluriennale che porta Claude nei sistemi usati da banche, compagnie aeree, assicuratori ed enti pubblici che si affidano alla tecnologia di DXC, in un'azienda con 115.000 dipendenti in 70 paesi. DXC è l'unico nome di questo gruppo ad avere sia un annuncio di alleanza sia un caso cliente separato e dedicato con numeri concreti, motivo per cui ancora la sezione del caso cliente più sotto.
Le alleanze di Anthropic
Le partnership su Claude che stanno trasformando i servizi professionali
L'IA generativa nella consulenza avanza più rapidamente tramite partnership a livello di studio piuttosto che tramite singoli strumenti puntuali. Accenture, DXC e KPMG stanno ciascuna costruendo le proprie piattaforme e metodologie interne attorno a Claude, per poi offrire quel lavoro come servizio ai propri clienti.
DXC ha costruito la propria piattaforma interna di orchestrazione, chiamata OASIS, con Claude come modello predefinito, e Anthropic ha dichiarato che più del 95% del codice di OASIS è generato da Claude. Anthropic ha indicato DXC come parte della propria rete di partner di consulenza e system integration, e ha dichiarato che oltre 50 clienti di DXC fanno già parte del lavoro congiunto.
Per un singolo team di consulenza, la lezione pratica riguarda meno una specifica piattaforma di marca e più lo schema sottostante: flussi di lavoro IA ristretti e ben definiti, inseriti nella metodologia, nei passaggi di revisione e nel giudizio verso il cliente propri dello studio, invece di uno strumento IA che lavora senza supervisione per conto di un cliente.
Se il vostro studio non fa ancora parte di una di queste alleanze più grandi, lo stesso schema si applica anche a livello di singolo team: scegliete un flusso di lavoro ristretto e ripetibile, inseritelo nei vostri template e passaggi di revisione, e misuratelo sul vostro lavoro prima di estenderlo.
La ricerca nella pratica
Usare bene l'IA per la consulenza strategica
Lo schema che funziona nella ricerca di mercato e nella consulenza strategica è uno scope ristretto e citazioni solide. Date a Claude i report, i documenti o le trascrizioni specifici che può usare, il vostro template di presentazione e la vostra guida di stile. Chiedetegli di citare il documento fonte dopo ogni dato e di segnalare ciò che non trova invece di riempire il vuoto. Una bozza costruita così può essere verificata fonte per fonte, esattamente ciò di cui un team di incarico ha bisogno prima che la veda un partner.
Il controllo di coerenza tra documenti è un uso sottovalutato dell'IA per i deliverable dei clienti. Un incarico lungo produce decine di documenti di lavoro, e un numero che varia tra un modello, un memo e una slide di presentazione è esattamente il tipo di errore su cui un cliente chiede chiarimenti in sala. Claude può confrontare documenti ed elencare ogni punto in cui divergono, trasformando una rilettura completa in un elenco breve e focalizzato.
Mantenete esplicita la divisione del lavoro. Claude scrive, organizza e fa controlli incrociati. Analisti e associate sono responsabili di precisione e chiarezza, gli engagement manager sono responsabili di struttura e narrazione, e i partner sono responsabili di ciò che effettivamente arriva davanti a un cliente e di come viene presentato. Scrivere questa divisione nel modo in cui lavora il vostro team rende più difendibile il supporto dell'IA quando un cliente chiede come è stato ottenuto un numero.
Scegliere gli strumenti
Claude vs ChatGPT per la consulenza
Il confronto Claude vs ChatGPT per la consulenza dovrebbe basarsi sul vostro lavoro reale: una sezione sulla dimensione di mercato già consegnata, una sintesi di due diligence già verificata contro la data room, e una sezione di proposta già inviata. Confrontate l'accuratezza rispetto alle fonti originali, quanto chiaramente ciascuno strumento cita ciò che ha usato, e come ciascuno gestisce un vuoto nel materiale fonte.
Nella consulenza la decisione si prende di solito su riservatezza e adattamento al flusso di lavoro più che su un elenco di funzionalità: quale deployment approvano i vostri team IT e rischio per i dati dei clienti, per quanto tempo vengono conservati i documenti, se lo strumento può essere limitato ai soli materiali di un singolo incarico, e quanto bene si integra con i formati di presentazione, documento e foglio di calcolo che il vostro studio usa già.
Fate la stessa domanda su qualsiasi strumento IA che state valutando: può essere limitato solo ai documenti che gli fornisco, e posso vedere esattamente da quale documento proviene un'affermazione? Uno strumento che non risponde chiaramente a entrambe le domande è meno adatto al lavoro verso il cliente, indipendentemente da quale modello ci sia dietro.
Primi passi
Un primo mese sicuro per un team di consulenza
Iniziate con un incarico chiuso
Testate i prompt su un deliverable di un incarico concluso e chiuso, e confrontate la bozza IA con ciò che è stato effettivamente inviato al cliente.
Caricate template e guide di stile
Inserite i vostri template di presentazione, la vostra guida di stile e il vostro glossario in un progetto affinché le bozze corrispondano a ciò che un partner si aspetta.
Scegliete un tipo di deliverable
Scegliete un deliverable ricorrente, come sezioni sulla dimensione di mercato o bozze di proposte, e misurate il tempo di revisione rispetto a quello abituale.
Definite il confine di riservatezza
Concordate con i team rischio e IT quali dati dei clienti possono toccare quale deployment, e come le bozze assistite dall'IA vengono revisionate e archiviate.
Limiti
Dove devono decidere consulenti e partner
L'IA può sostituire i consulenti? No. Claude può riportare male un dato, perdere il contesto dietro un numero, o scrivere una conclusione che la ricerca sottostante in realtà non sostiene. Un cliente paga per un giudizio su cosa significhi un risultato per la sua situazione specifica, per una relazione costruita sulla fiducia, e per la responsabilità della raccomandazione, nulla di tutto ciò può essere portato da un modello.
Le decisioni di giudizio verso il cliente, incluso cosa significhi davvero un risultato di ricerca per la strategia di un cliente, come inquadrare un risultato delicato in sala, e cosa debba entrare in una raccomandazione finale, restano in capo a consulenti e partner. Claude prepara il materiale per queste decisioni e non le prende lui stesso.
I dati riservati dei clienti, le informazioni sulle operazioni, i dati finanziari non pubblicati e tutto ciò che è coperto da un accordo di riservatezza sono altamente sensibili. Usate solo deployment approvati, limitate l'accesso al singolo incarico, e allineate conservazione ed eliminazione a ciò che avete concordato con il cliente.
Costruite abitudini IA affidabili per il lavoro con i clienti
Ottenere bozze affidabili dall'IA è una competenza che si allena: fonti, citazioni e revisione. Il curriculum gratuito di Nightschool AI è pratico fin dalla prima lezione.
Domande frequenti
Come viene usata l'IA nelle società di consulenza?
Soprattutto per ricerca, stesura e ricerca di conoscenza: analisi di dimensione di mercato e competitive, prime bozze di presentazioni e memo per i clienti, sintesi di due diligence, e bozze di proposte e RFP. Anthropic ha annunciato alleanze con Accenture, DXC e KPMG per diffondere Claude nelle proprie forze lavoro di consulenza, e sono per lo più annunci di partnership, non valutazioni indipendenti. I deliverable verso il cliente passano comunque dalla normale revisione dei partner dello studio.
L'IA può aiutare con i deliverable per i clienti?
Sì, per le prime bozze: sezioni di presentazione, memo e sintesi costruite da note di ricerca e documenti fonte che fornite, scritte nello stile dello studio. Funziona meglio con uno scope ristretto e una citazione dopo ogni dato. Un partner dovrebbe comunque rivedere il deliverable finito prima che lo veda un cliente.
Come diffondono l'IA in modo sicuro le società di consulenza?
Limitando l'accesso ai materiali di un incarico, concordando con i team rischio e IT quali dati dei clienti possono toccare quale deployment, e allineando conservazione ed eliminazione agli accordi con il cliente e alle clausole di riservatezza. Iniziare con un incarico chiuso prima di usare l'IA su lavoro con clienti in corso è un modo pratico per costruire fiducia.
Quali sono i maggiori casi d'uso dell'IA nella consulenza?
I più comuni sono ricerca di mercato e analisi competitiva, stesura di deliverable per i clienti, sintesi di documenti di due diligence, bozze di proposte e RFP, e ricerca nella conoscenza degli incarichi passati dello studio. Ciascuno funziona meglio con documenti fonte nominati e la normale revisione dei partner.
L'IA può sostituire i consulenti?
No. L'IA può scrivere e organizzare la ricerca, ma il giudizio di un consulente su cosa significhi un risultato per un cliente specifico, la relazione costruita con quel cliente, e la responsabilità della raccomandazione non sono cose che un modello può portare. L'IA supporta stesura e ricerca; la raccomandazione resta al consulente.
Quanto tempo può far risparmiare l'IA nel lavoro di consulenza?
Varia in base al tipo di documento e a quanto è pulito il materiale fonte, quindi misuratelo sui vostri deliverable. Il risparmio di tempo viene soprattutto da prime bozze più rapide di sezioni di ricerca e sintesi costruite da fonti già disponibili. Il tempo di revisione e approvazione dei partner non scompare, e non dovrebbe.
L'IA è sufficientemente accurata per deliverable verso il cliente?
Solo quando è ancorata ai documenti specifici che le fornite e ogni affermazione viene verificata rispetto a quelle fonti prima che un cliente la veda. Una bozza IA costruita senza citazioni solide a documenti fonte nominati non è sufficientemente affidabile, da sola, per il lavoro verso il cliente.
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