McKinsey & Company zaczyna sprawdzać kandydatów do pracy nie tylko z wiedzy biznesowej, ale też z umiejętności współpracy ze sztuczną inteligencją. Firma testuje nowy element procesu rekrutacyjnego, w którym aplikanci muszą pracować z wewnętrznym narzędziem AI firmy o nazwie Lilli.
To zmiana, która mówi bardzo dużo o kierunku, w jakim zmierza jedna z najbardziej prestiżowych firm doradczych na świecie.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Lilli wchodzi do sali rekrutacyjnej
Nowy element pojawia się w ostatniej rundzie rekrutacji, głównie dla kandydatów na stanowisko Business Analyst w Stanach Zjednoczonych. Zamiast klasycznej analizy przypadku wykonywanej samodzielnie, część kandydatów otrzymuje zadanie, w którym musi korzystać z Lilli w czasie rzeczywistym. Rozmówcy oceniają, jak kandydaci formułują pytania do systemu, jak interpretują odpowiedzi i jak wpisują je w kontekst konkretnego scenariusza klientowskiego.
Lilli to wewnętrzna platforma generatywnej AI McKinseya, która agreguje dane z ponad 40 wewnętrznych źródeł wiedzy firmy, w tym ponad 100 000 dokumentów i transkryptów wywiadów. Platforma przyspiesza badania, syntezę i tworzenie slajdów, a konsultanci raportują oszczędności czasu dochodzące do 30%.
Jak ujął to CEO CaseBasix, Mayank Gupta: „Testing AI collaboration in hiring helps assess whether candidates can apply judgment, structure, and professional reasoning while working with AI tools in realistic consulting situations.”
Komfort z AI, nie znajomość promptów
Ważne zastrzeżenie: McKinsey nie szuka programistów ani specjalistów od inżynierii promptów. Kandydaci mają za zadanie korzystać z Lilli, by wykonać ćwiczenia przypominające rzeczywiste scenariusze klientowskie. Zadanie polega na formułowaniu pytań do systemu, weryfikacji wyników i użyciu własnego osądu, by złożyć z nich uporządkowaną odpowiedź. Liczy się to, jak kandydaci współpracują z systemem w dochodzeniu do wniosków.
Wśród pierwszych kandydatów biorących udział w pilotażu pojawiło się zjawisko, które firma CaseBasix nazwała „prompt anxiety” – czyli pewnego rodzaju zagubienie w obliczu konieczności sprawnego prowadzenia dialogu z AI. To reakcja, którą obserwowano wcześniej wśród samych konsultantów, gdy Lilli trafiła do codziennego użytku w firmie.
McKinsey robi coś, co wiele firm po prostu deklaruje: zamiast pytać kandydatów „czy znasz AI?”, sprawdza na żywo, czy potrafią z nią efektywnie myśleć. To uczciwe podejście. Jednocześnie rodzą się pytania – czy ocena sprawności promptowania nie wyeliminuje świetnych analityków, którzy po prostu potrzebują trochę więcej czasu, żeby się z narzędziem oswoić? I czy „curiosity and judgment” da się rzeczywiście zmierzyć w ciągu jednej rozmowy z chatbotem? Warto też pamiętać, że Lilli jest narzędziem wewnętrznym – kandydaci przychodzą na rozmowę bez żadnej możliwości wcześniejszego treningu na tym konkretnym systemie. To nie jest test wiedzy – to test adaptacji w warunkach niepewności.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
60 000 pracowników – z czego 20 000 to agenci AI
Nowy test rekrutacyjny wpisuje się w głębszą transformację samej firmy. CEO McKinseya Bob Sternfels powiedział w wywiadzie dla Harvard Business Review: „When people ask me how many people McKinsey employs, my answer is 60,000: 40,000 humans and 20,000 agents. A year and a half ago we had the same number of humans but just 3,000 agents. In another 18 months, I think every employee will be enabled by one or more agents.”
Liczby mówią same za siebie. W ciągu półtora roku liczba agentów AI wzrosła niemal siedmiokrotnie. Szef McKinseya chce, żeby każdy z 40 000 pracowników miał przy sobie co najmniej jednego agenta.
Nowy profil kandydata – czas na humanistów
Zmiana w procesie rekrutacyjnym idzie w parze ze zmianą w myśleniu o tym, kogo McKinsey w ogóle chce zatrudniać. CEO Sternfels stwierdził, że firma zaczyna przyglądać się kandydatom z kierunków humanistycznych, którym wcześniej nie poświęcała tyle uwagi – ze względu na to, że AI coraz lepiej radzi sobie z „logicznymi kolejnymi krokami”, a firmy potrzebują teraz ludzi zdolnych do kreatywnych, nieszablonowych rozwiązań.
To zaskakujące odwrócenie dotychczasowej logiki. Przez dekady to inżynierowie i absolwenci kierunków ilościowych dominowali w rekrutacjach do McKinseya. Teraz firma szuka czegoś, czego AI jeszcze nie potrafi: oryginalnego myślenia.
Zmieniają się też wymagania wobec kandydatów technicznych. Alex Singla, senior partner McKinseya współkierujący działem QuantumBlack, mówi wprost, że firma szuka ludzi zdolnych poruszać się między tradycyjnym consultingiem a mindsetem inżynierskim, i być jednocześnie świetnym konsultantem McKinseya, jak i dobrym technologiem.
Consulting się zmienia – model piramidy pod presją
Zmiany rekrutacyjne to tylko wierzchołek góry lodowej. McKinsey zachęcało swoich najsłabiej ocenianych konsultantów do odejścia w 2024 roku i zmniejszyło zatrudnienie o ponad jedną dziesiątą między 2023 rokiem a połową ubiegłego roku. Firma planuje kolejne cięcia, częściowo w wyniku efektywności uzyskanej dzięki AI – podobno z celem redukcji 10% ról niezwiązanych bezpośrednio z klientami w ciągu kolejnych dwóch lat.
Jednocześnie McKinsey zmienia też model biznesowy. Firma odchodzi od tradycyjnego modelu doradczego i klasycznego fee-for-service. Zamiast tego przechodzi w kierunku modelu, w którym wspólnie z klientami identyfikuje przypadki biznesowe i pomaga im finansować wyniki tych przypadków.
Do tego dochodzi nowa pozycja na rynku enterprise AI: McKinsey dołączył do grona firm – razem z BCG, Accenture i Capgemini – które zawarły wieloletnie partnerstwo z OpenAI w ramach tzw. Frontier Alliances, pomagając klientom projektować na nowo procesy, integrować agentów AI z systemami i zarządzać zmianą organizacyjną.
Co to znaczy dla przyszłych konsultantów?
Nowy test to sygnał, nie rewolucja. Tradycyjne elementy rekrutacji – case interview, ocena osobowości i wartości – pozostają na miejscu. Ale lista umiejętności, które decydują o zatrudnieniu, właśnie się poszerzyła. Obejmuje teraz m.in.:
- umiejętność formułowania konkretnych, celowych pytań do systemu AI,
- krytyczną ocenę wyników generowanych przez AI,
- syntezę danych wyjściowych w spójne, gotowe na prezentację wnioski,
- komunikację toku rozumowania – nie tylko samego rezultatu.
Dla McKinseya ten eksperyment rekrutacyjny odzwierciedla szersze dostosowania zachodzące w całym sektorze doradczym i szerzej w gospodarce. Gdy AI staje się wbudowane w codzienną pracę, firmy rekalibrują sposób, w jaki zatrudniają, oceniają i awansują pracowników.
Wiosna i lato 2026 mają przynieść pełniejsze wdrożenie nowego formatu. Dla tysięcy absolwentów planujących karierę w consultingu to jedno jest pewne: rozmowa kwalifikacyjna w McKinseyu nigdy już nie będzie wyglądała tak samo.
