A PwC amerikai vezetője, Jenn Kosar arról beszélt a Business Insidernek, hogy három éven belül a belépő könyvelők már inkább felügyelni fogják az AI-t, mint adatot túrni. A juniorok „szinte azonnal” reviewer és supervisor szerepbe lépnek, miközben a monoton, adatgyűjtős-feldolgozós audit-munkát a gép végzi. A képzést is ehhez igazítják: vissza az alapokhoz, vagyis több kritikai gondolkodás, tárgyalási készség és szakmai szkepticizmus már a karrier legelején. A cég közben külön „assurance for AI” szolgáltatást is indított.
Mit jelent ez a gyakorlatban?
A PwC belső logikája nagyon tiszta: az AI megeszi a belépőszintű, ismétlődő feladatokat, az ember pedig ítélkezik, felügyel, magyaráz és dönt. A juniorok gyorsabban nőnek fel: „három év múlva az elsőévesek inkább negyedévesnek érződnek” – mondja Kosar. A fókusz már nem az, hogy „hogyan futtasd le ezt a procedúrát”, hanem az, hogy mitől lesz egy audit a kliensnek releváns, és hogyan ellenőrzöd az AI kimeneteit.
Vállalkozói szemmel: ha ügynökséget, könyvelőirodát, szoftveres tanácsadást, bármilyen „óradíj-alapú szakmát” viszel, akkor a PwC-s sztori ma-holnap árazási és szervezeti kérdéssé válik nálad is. A Big Fournál már kimondják: a hagyományos óradíjas modell meg fog repedezni, kimenetalapú árazás felé mozdulnak, mert az ügyfelek joggal kérdezik meg, miért fizessenek sokat, ha „egy eszköz” azonnali választ ad.
Vagyis: nem az időt, az eredményt kell eladnod.
Az AI gyorsít, de emiatt a „gyorsítás” önmagában nem érték: a valid, auditálható, üzleti döntéseket lehetővé tevő eredmény az.
A PwC átállása azt üzeni: a belső tréninged fókuszát a „gombnyomogatásról” vidd át a „miért-re” és a „hogyan ellenőrizzem” kérdésekre. Náluk már a legelső években jön a kritikai gondolkodás, a tárgyalástechnika és a szakmai szkepticizmus, ami eddig később került elő. Ugyanezt tudod kicsiben megcsinálni: adj a juniornak AI-eszközt, de kötelezővé teszed a felülvizsgálati checklistet és a „magyarázd el, miért bízol benne” feladatot. Írj AI-review playbookot: mikor használható a modell, mit kell ellenőrizni (forrás, teljesség, konzisztencia), hogyan dokumentálod a döntést (jegyzet, hivatkozás, verzió). Ez lesz a junior „menedzseresítése”.
Szolgáltatás- és árazás-stratégia: készülődj a kimenetalapú világra
A Business Insider-interjú egyértelművé teszi: a PwC-nél modell-váltásra készülnek, nem csak technológiában, üzleti modellben is. Ha ők mozdulnak, a piac előbb-utóbb követi. Három lépésben érdemes erre reagálni:
- Új csomagok, új KPI – Határidő és óraszám helyett kimeneti KPI-ra (pl. lezárt audit-megállapítások, hibaarány, „idő a döntésig”, megtakarítás) szerződés.
- Ár-garancia keretek – Ha az AI gyorsít, akkor be lehet építeni eredménygaranciát vagy fix + sikerdíj kombinációt.
- Transzparens AI-használat – Mondd el, hol fut az AI, ki felügyeli, hol a humán kontroll. Ez az, amiért fizetnek: ember + AI = auditálható döntés.
A PwC 2025. június 3-án bejelentette az Assurance for AI szolgáltatást: független ellenőrzés és kapcsolódó szolgáltatások AI-rendszerekre. Magyarul „bizalom-csomag” a felelősségteljes AI köré, lényegében ellenőrzik, hogy jól kiépített rendszereid, metodikáid vannak-e. Ez pontosan azt a piaci igényt célozza, amire a kimenetalapú modell is épít: eredmény + bizalom.
Kosar nem kertel: a szenior szerepek is átalakulnak. Az ügyfelek ma már nem azt kérdezik, hogyan gyorsítsunk részfolyamatot, hanem mely üzleti feladatot tud átvenni az AI és ezt hogyan szolgáljátok ki tanácsadóként. Ez „ahogyan kiszolgáljuk az ügyfeleket”-váltás, nem csak gyorsulás.
Vagyis a vezetőidnek termékesített szolgáltatásban kell gondolkodni (csomagolt use case-ek, SLA-val), és AI-assurance szemléletben eladni: kontrollok, jegyzőkönyvek, felelősségi mátrix.
Kontrollált eredményt adj el
A PwC-s irányból levonható minimumok: felelősségi körök, vendor-szabályok, auditlog, oktatás szerepkörönként. A saját AI-rendszeredhez is kell „bizalmi keretrendszer”: mely döntéseknél kötelező humán jóváhagyás, milyen magyarázhatósági elvárás van, hol történik verziózás és jegyzőkönyv. (Ezeket PwC anyagok is hangsúlyozzák: reszponzibilis AI, belső auditra felkészítés.)
Miért fontos ez most? A PwC AI-átalakításról szóló történet nem csak egy távoli, amerikai sikersztori. Itthon is zajlik a folyamat. Mi a Minnernél jelenleg is közösen dolgozunk a PwC magyar csapatával egy hazai cégfejlesztési anyagon, amit hamarosan itt fogunk publikálni. A célunk, hogy a vállalkozók és döntéshozók ne csak elméletben halljanak az AI-ról, hanem lássák: hogyan lehet tudatosan, lépésről lépésre bevezetni a saját cégükben.
– mikor érdemes egyáltalán AI-projektbe fogni,
– milyen vezetői attitűd hoz valódi eredményt,
– hogyan válassz jó AI-use case-t elsőre,
– és mik azok a tipikus buktatók, amiket jobb, ha előre ismersz
A PwC ebben nemcsak technológiai oldalról segít, hanem cégfejlesztési szemlélettel: a cél minden esetben a hatékonyságnövelés és nem csak az, hogy “legyen AI”. Mi hozzuk a kkv-s tapasztalatainkat, ők pedig a hazai és nemzetközi esettanulmányokat, adatokat és módszereket.
Na, de vissza az eredeti forrásunkra… Fontos látni azt, hogy a PwC a világ egyik legnagyobb szakmai szolgáltatója. Ha ők három éves horizonton már manager-szintű juniorokról beszélnek, akkor a piac elvárása is ebbe az irányba csúszik: gyorsabb, olcsóbb előállítás, de magasabb kontroll és magyarázhatóság. Aki ezt előbb termékké és playbookká szervezi, az árprémiumot és alacsonyabb lemorzsolódást fog látni.
Az a (jelen esetben) junior, aki elsajátítja ezeket a metodikákat és szemléletet, egy jobb minőségű, gyorsabban fejlődő szakemberré fog válni, aki nem hogy nem talál munkát, de hamarabb kerül menedzseri pozícióba, ahol stratégiai munkavégzés folyik, mint korábban.
Olvass tovább a témában
- AI-SaaS vagy tanácsadó? A legtöbb mesterséges intelligenciás startup nem az, aminek látszik
- Mely pozíciókra veszélyes az AI? Hatása a globális munkaerőpiacra
- A Heineken mesterséges intelligenciával oltja szomját az adatkezelésben
- AI útmutató cégvezetőknek: fogalomtár, esettanulmányok, oktatás
Forrás:
Business Insider, PwC
Fotó:
Envato License
