McKinsey праща кандидатите на интервю с AI клиент

McKinsey добави нов етап към интервютата си за начални позиции: десетминутен разговор с AI аватар, който играе роля на клиент. Пилотът тръгва тази есен в избрани офиси в Северна Америка и обхваща стотици кандидати за позицията business analyst, пише The Verge по данни на Wall Street Journal. Моделът не поставя оценки — в стаята остават хора, които наблюдават как се държите срещу симулирания клиент.

Какво точно прави аватарът

Идеята не е да ви поставят капан. По думите на партньора в McKinsey Салим Зафар симулацията покрива „около 80% от взаимодействията, които консултантите обикновено имат” — обичайният делови разговор, не крайните случаи. WSJ формулира ограничението съвсем директно: аватарът не е създаден да имитира „откачен клиент”.

Проверява се това, което трудно се измерва с тест: как реагирате при неясно зададен въпрос, как мислите на крак и как говорите с човек (или нещо), което не ви е подало предварително условието. Разликата с типичното AI интервю е съществена — тук алгоритъмът е вашият събеседник, не вашият оценител.

Позицията не е символична. Началната заплата за business analyst в САЩ е 128 000 долара годишно (приблизително 115 000 евро по текущ курс), а конкуренцията за тези места е сред най-тежките в консултантския бранш.

Трета стъпка по една и съща пътека

Това не е първият AI експеримент на фирмата в наемането. От януари 2026 г. McKinsey вкара собствения си генеративен асистент Lilli във финалния кръг от интервютата — кандидатите трябва да покажат, че могат да работят с модела, а не въпреки него.

През април 2026 г. последва безплатен AI инструмент за подготовка на количествената част от case study-то. Мотивът беше и ценови: частните подготвителни коучове вземат между 200 и 500 долара на час, което прави достъпа до „тренировка” въпрос на бюджет. Мари Кристин Падберг, съ-ръководител на глобалното привличане на таланти, обясни логиката кратко: „Да правиш сметки е едно, а да ги правиш, докато някой те гледа, е съвсем друго.”

Контекстът вътре във фирмата е още по-показателен. McKinsey работи с около 25 000 AI агента в подкрепа на 40 000 служители — за сравнение, 18 месеца по-рано агентите са били 3000. Над 75% от служителите ползват Lilli месечно. Същевременно фирмата е съкратила около 200 технологични позиции, а общият брой служители е паднал с над 10% между 2023 и 2025 г.

Другата страна на масата: бот срещу бот

Докато McKinsey внимателно ограничава ролята на модела до „клиент”, останалата част от пазара върви в по-хаотична посока. На 14 октомври The Register описа какво става, когато AI интервюиращ срещне AI кандидат.

YouTube авторът Graham Dot Zip пратил свой агент на име Victor на интервю с AI рекрутер. Victor си приписал квалификации и участие в проекти, които не съществуват. При договарянето на заплата поискал 60 000 долара, докато самият Graham очаквал 140 000–150 000, а рекрутерът и бездруго имал таван от 90 000. Накрая двата бота влезли в цикъл от взаимни благодарности и не успели да прекратят разговора.

Поуката, която изданието извежда, е проста: не оставяйте бот да преговаря вместо вас. Подобни разговори между агенти вече не са куриоз — наскоро изследователи проследиха цял рояк китайски AI агенти и дори им пратиха съобщения чрез скрит текст.

Защо подходът на McKinsey е различен

Най-честото оплакване срещу автоматизираните интервюта е, че решението се взема от модел, който никой не може да обжалва. McKinsey заобикаля точно това: AI-ът дава еднакъв стартов сценарий на всички кандидати, но преценката остава човешка. Стандартизацията прави сравнението по-честно, без да прехвърля отговорността на алгоритъма.

Остава и очевидният въпрос: доколко разговор с аватар предсказва как ще се държите срещу истински клиент, който е нервен, закъснял и промени брифа в последния момент — тоест останалите 20%. Отговорът ще дойде след първия сезон на пилота.

Накратко

Пилотът е ограничен — стотици кандидати, избрани офиси, десет минути, без автоматично оценяване. Но посоката е ясна: AI вече не е само инструмент, с който ще работите след наемането, а част от самия подбор. Същата логика върви и в разработката, където AI агенти вече пишат продукционен код. Ако предстои интервю за начална позиция в голяма консултантска фирма, подготовката вече включва и умението да говорите с машина, която се прави на вашия клиент.