O futuro da consultoria: o mercado já não paga por horas e slides, mas por resultados
Este artigo é o primeiro de uma série sobre como a IA está reconfigurando os modelos de negócio em consultoria, inovação e estratégia.
Semana passada, um CEO me perguntou quanto eu cobro por dia. Respondi que não cobro por dia, mas sim por problema resolvido. Ele estranhou. Mas a estranheza dele diz mais sobre o estado da consultoria do que sobre a minha proposta.
A consultoria se construiu sobre uma ideia simples: o conhecimento especializado é escasso e, por isso, tem valor. Você paga por hora de alguém que sabe mais do que você. Recebe um deck de 80 slides, um relatório de 200 páginas e a sensação confortável de que agora tem um plano. Funcionou por décadas, mas quem não percebeu vai perceber da pior forma: perdendo contratos.
Nos anos 70, corria nos corredores corporativos uma frase que virou lei não escrita: “ninguém nunca foi demitido por contratar a IBM”. Não importava se havia uma alternativa melhor ou mais barata. A IBM era a escolha segura, a decisão blindada. Se o projeto desse errado, a culpa era da tecnologia, não de quem assinou o contrato. A consultoria estratégica herdou essa lógica. Durante décadas, contratar McKinsey, BCG ou Bain funcionou da mesma forma: menos como aposta no melhor resultado e mais como seguro de carreira para o executivo que aprovava o cheque.
O conselho pergunta por que o projeto de R$ 2 milhões não entregou o esperado. “Contratamos a McKinsey.” Conversa encerrada. Só que essa blindagem está perdendo validade. Quando o CEO percebe que 80% do diagnóstico que recebeu poderia ter sido gerado por um agente de IA em uma tarde, a grife no slide já não protege ninguém. O mercado está começando a cobrar resultados, não logotipos.
Inteligência deixou de ser escassa
A McKinsey construiu a Lilli, sua plataforma proprietária de IA generativa, e até o final de 2025, cerca de 72% dos seus 45 mil funcionários já usavam a ferramenta ativamente. Cada sessão na Lilli elimina, em média, seis minutos de busca manual em documentos e, com mais de 500 mil prompts mensais, isso equivale a mais de 50 mil horas de consultoria realocadas por mês, o que corresponde a cerca de US$ 12 milhões em custos de mão de obra.
Desde o início de 2025, consultores da McKinsey conseguem transformar um prompt curto em um deck pronto para o cliente diretamente na Lilli, e mais de 75% dos 43 mil funcionários usam essa funcionalidade mensalmente. Estimativas indicam que ferramentas como a Lilli e o Deckster da BCG já conseguem executar cerca de 80% do trabalho típico de um analista júnior em pesquisa e produção de slides, e fazem isso em segundos.
Sim: 80%. E, dessa vez, não sou eu dizendo. São estimativas da própria indústria.
Esses números são da McKinsey. Mas o movimento não é só dela.
A corrida por parcerias com empresas de IA de fronteira se intensificou. Em março de 2026, a Anthropic lançou o Claude Partner Network com um investimento de US$ 100 milhões reunindo no programa, McKinsey, BCG, Bain, Accenture, Deloitte e PwC, além de AWS e Google Cloud como parceiros de infraestrutura.
A Bain expandiu seu ecossistema digital com alianças simultâneas com OpenAI, Microsoft, AWS, Google, Palantir e Salesforce e em março de 2026, ampliou sua parceria com a Palantir para entregar transformações de AI de ponta a ponta, da estratégia à operacionalização.
A EY investiu US$ 1,4 bilhão em IA e desenvolveu seu próprio LLM, o EYQ. A receita de consultoria em AI da Accenture cresceu em US$ 900 milhões apenas com novos contratos em 2024. A Accenture já está treinando 30 mil profissionais especificamente em Claude para atender à demanda de seus clientes.
A indústria inteira está se movendo. Mas na direção certa?
O modelo de horas ainda domina, mas está rachando
Mesmo na McKinsey, considerada uma das firmas mais agressivas em AI, apenas cerca de 25% das receitas globais de 2025 vieram de contratos atrelados a resultados. O restante ainda vem de faturamento tradicional por horas.
Esse número revela a tensão central: as firmas sabem que precisam mudar, mas o modelo antigo ainda paga as contas. O problema é que os clientes estão aprendendo a fazer as contas também. Se a AI reduziu drasticamente o custo interno de entrega dos projetos, mas os preços cobrados ao cliente permaneceram os mesmos, a margem das consultorias aumentou enquanto o valor percebido pelo comprador diminuiu. Essa assimetria não se sustenta por muito tempo.
O modelo piramidal clássico, que dependia de grandes equipes de analistas juniores para pesquisa manual e produção de slides, está dando lugar a times menores e mais ampliados por meio da tecnologia. No Reino Unido, as Big Four cortaram entre 6% e 30% das contratações de entrada nos últimos dois anos.
E quando a consultoria tenta usar AI sem mudar o modelo, o resultado pode ser desastroso. Em outubro de 2025, a Deloitte Austrália precisou devolver parte dos AU$ 440 mil pagos pelo governo australiano por um relatório de 237 páginas, repleto de referências acadêmicas fabricadas, citações de jurisprudência inexistentes e até uma citação inventada de um juiz federal. O pesquisador Chris Rudge, da Universidade de Sydney, identificou os erros e comentou que eram, nas suas palavras, o tipo de erro que colocaria um estudante de primeiro ano em sérios problemas.
Isso não é um argumento contra a IA. É um argumento contra o uso de IA como atalho para entregar mais do mesmo, mais rápido e sem supervisão. O modelo de horas + slides + volume incentiva exatamente esse comportamento.
O que está funcionando: resultado verificável, risco compartilhado
O setor está migrando de uma entrega baseada em projetos para iniciativas contínuas de AI atreladas a resultados de receita e de operações. As firmas que completaram essa transição estão capturando receita recorrente e construindo relações difíceis de substituir.
No SaaS, a Intercom já precifica seu agente de IA, o Fin, a US$ 0,99 por resolução bem-sucedida. O cliente só paga quando o problema é efetivamente resolvido. Esse modelo, que seria impensável há cinco anos, está se espalhando.
Dados do final de 2025 mostram que consultores especializados em indústrias ou funções específicas já cobram entre 30% e 40% mais do que os generalistas. E equipes híbridas, que combinam consultores humanos com sistemas de IA, entregaram projetos 35% mais rapidamente do que equipes tradicionais em experimentos realizados em meados de 2025.
O padrão que se destaca é: especialização profunda + AI como infraestrutura + precificação por valor = o modelo que vai dominar.
O que eu mudei na minha abordagem
Facilito projetos de transformação junto a C-levels há mais de 20 anos. Trabalhei em projetos globais com gigantes como BASF, Siemens Energy, Visa, KPMG. E posso dizer que o que eu faço hoje seria irreconhecível para o Francisco de 2020.
Mas antes de falar do que mudou, preciso falar de um modelo que eu mesmo pratiquei e que não funciona mais.
Durante anos, a consultoria se vendeu como uma “parceria”. Mas na prática, o contrato dizia o seguinte: o cliente paga, a consultoria entrega, e se o resultado não vier, pelo menos ficou o relatório. Era uma relação de prestação de serviços travestida de colaboração. O consultor assumia a responsabilidade pelo relatório final. O cliente carregava a expectativa quanto ao resultado. E, no meio, ninguém assumia o compromisso real de implementar.
Isso funcionou enquanto o entregável tinha valor intrínseco. Quando um diagnóstico estratégico de 200 páginas era algo que uma empresa não conseguia produzir internamente, fazia sentido pagar por ele. Hoje, um agente de IA produz 70% desse diagnóstico em uma tarde. O entregável, em si, perdeu valor. O que não perdeu valor é a capacidade de transformar aquele diagnóstico em uma mudança real em uma organização. E isso exige investimento de ambos os lados.
Investimento não é só dinheiro
Quando falo de investimento, não falo só de dinheiro. Falo do tempo de agenda do C-level, do acesso real a dados e a pessoas, e da disposição para implementar o que for recomendado, mesmo quando for desconfortável. Um projeto de transformação que depende apenas do consultor entregar slides e do cliente aprovar ou reprovar é um projeto que nasce morto.
O melhor trabalho que eu entrego acontece quando meu cliente se entrega ao projeto junto comigo: reorganiza agendas, aponta um patrocinador executivo com poder de decisão e trata o projeto como prioridade operacional, não como encomenda do conselho. É por isso que hoje eu não entro em projetos em que o cliente quer comprar resultado sem participar da construção.
Não existe mais o modelo em que a consultoria sai com um cheque, desaparece por dois meses e volta com uma resposta pronta. Se eu uso agentes de IA para pesquisa, síntese e produção de documentos, o meu tempo fica livre para o que nenhum agente faz: facilitar conversas difíceis, desafiar premissas do conselho, construir consenso entre gente que discorda. Mas isso só funciona se o outro lado da mesa está igualmente comprometido.
Precificar por valor mudou completamente essa dinâmica. Quando o modelo era por hora, o incentivo do consultor era durar. Quando o modelo é por resultado, o incentivo é resolver.
Se meu trabalho destrava R$ 20 milhões em receita nos próximos 12 meses, cobrar R$ 200 mil é barato. Cobrar R$ 5 mil por dia é caro. Mas nenhum dos dois funciona se o cliente espera que o resultado apareça sem que ele mexa na própria operação. A precificação por valor só faz sentido quando ambos os lados estão dispostos a investir no resultado.
A provocação que não sai da minha cabeça
Sam Altman repete uma ideia que acho que a maioria dos consultores ainda não processou: construa para o mundo em que essa tecnologia é 100 vezes melhor do que atualmente e não apenas 10% mais eficiente.
Se a AI de 2026 já permite que um analista júnior da McKinsey produza, em horas, o que antes levava semanas, o que acontece quando os modelos forem 100 vezes mais capazes?
A resposta lógica é que tudo o que pode ser automatizado será automatizado. Pesquisa, benchmarking, análise de cenários, produção de slides, modelagem financeira básica. Tudo isso vira commodity. O que não vira commodity é o julgamento contextual, a facilitação de decisões em ambientes politicamente complexos e a capacidade de construir confiança com um conselho em 90 minutos.
O modelo consultivo está cada vez mais migrando de recomendações para implementação de sistemas vivos, como modelos treinados, processos redesenhados e sistemas habilitados por IA que o cliente pode usar. Não é um documento sobre a solução, mas a solução em si.
Para quem está assustado mas prestando atenção
Consultoria não vai morrer. Mas o modelo que vende horas, slides e a ilusão de exclusividade intelectual está morrendo agora. Segundo a Gartner, 40% das tarefas de consultoria são automatizáveis, liberando profissionais para se concentrarem em estratégia, resolução de problemas e construção de relacionamento com o cliente.
A questão não é se você vai usar IA, mas como vai reconfigurar seu modelo de negócio ao redor dela antes que o mercado o faça. Eu faço essa provocação com meus clientes há anos: se você não mexer no seu modelo, alguém vai mexer por você. Agora estou fazendo a mesma provocação para mim mesmo. Este artigo faz parte do processo.
Se você é consultor, quando foi a última vez que um cliente te pagou por resultado e não por hora? Me conta aqui.
Referências
“2026 Consulting’s AI Revolution Update: Billions Spent, But the Old Pyramid Persists” — Future of Consulting, jan. 2026 https://futureofconsulting.ai/ai-leadership/2026-consultings-ai-revolution-update/
“Consulting Industry Trends to Watch in 2026” — AlphaSense, mar. 2026 https://www.alpha-sense.com/resources/research-articles/consulting-industry-trends/
“2026 Consulting Trends: Turning Uncertainty and AI Disruption into Competitive Advantage” — Deltek, fev. 2026 https://www.deltek.com/en/blog/10-key-consulting-moves
“How AI Is Changing Consulting Economics” — ConsultingQuest, nov. 2025 https://consultingquest.com/insights/ai-impact-consulting-economics-value-sharing/
“AI Consulting in 2025: Trends Defining the Future of Business” — Bob Hutchins, Medium, jul. 2025 https://bobhutchins.medium.com/ai-consulting-in-2025-trends-defining-the-future-of-business-a06309516181
“AI Services in 2026: How IT & Consulting Leaders Are Driving Billion-Scale Growth” — The AI Journal, fev. 2026 https://aijourn.com/ai-services-in-2026-how-it-consulting-leaders-are-driving-billion-scale-growth/
“10 Ways McKinsey Is Using AI — Case Studies” — DigitalDefynd, fev. 2026 https://digitaldefynd.com/IQ/ways-mckinsey-is-using-ai/
“How the Top Consulting Firms Are Using AI: A Complete Overview” — Plus AI, out. 2025 https://plusai.com/blog/how-consulting-firms-use-ai
“Anthropic Launches Claude Partner Network to Scale Enterprise AI Deployment” — WebProNews, mar. 2026 https://www.webpronews.com/anthropic-launches-claude-partner-network-to-scale-enterprise-ai-deployment/
“Anthropic Invests $100 Million into the Claude Partner Network” — Anthropic, mar. 2026 https://www.anthropic.com/news/claude-partner-network
“Bain & Company Formalizes Partnership with Seven Flagship VC Firms to Drive AI Innovation” — Bain & Company, jan. 2026 https://www.bain.com/about/media-center/press-releases/2026/bain--company-formalizes-partnership-with-seven-flagship-venture-capital-firms-to-drive-ai-innovation-opportunities-for-clients/
“The Rise of Outcome-Based Pricing in SaaS: Aligning Value With Cost” — L.E.K. Consulting, fev. 2025 https://www.lek.com/insights/tmt/us/ei/rise-outcome-based-pricing-saas-aligning-value-cost
“Deloitte Was Caught Using AI in $290,000 Report to Help the Australian Government” — Fortune, out. 2025 https://fortune.com/2025/10/07/deloitte-ai-australia-government-report-hallucinations-technology-290000-refund/
“Law Professor Catches Deloitte Using Made-Up AI Hallucinations in Government Report” — Above the Law, out. 2025 https://abovethelaw.com/2025/10/law-professor-catches-deloitte-using-made-up-ai-hallucinations-in-government-report/