1년 반 전에는 경영 컨설팅 회사인 McKinsey가 보유한 AI 에이전트가 3,000명에 불과했고, 직원 수는 40,000명으로 에이전트 수보다 훨씬 많았습니다. 그러나 단 18개월 만에 그 숫자는 회사 업무를 지원하는 약 20,000명의 AI 에이전트로 500% 이상 증가했다고 CEO Bob Sternfels는 Harvard Business Review의 Ideacast에서 말했습니다. 이제 회사는 면접 과정의 일부로 지원자가 AI 도구를 얼마나 잘 사용할 수 있는지 평가하고 있습니다.
후보자들이 맥킨지(McKinsey), BCG, 베인(Bain) 사례를 해결하도록 돕는 인터뷰 준비 컨설팅 회사 케이스베이식스(CaseBasix)에 따르면 컨설팅 회사는 채용 과정에서 사내 AI 도구인 릴리(Lilli)를 테스트에 사용하도록 지원자들에게 요청하고 있다고 한다. 블로그 게시물에서 CaseBasix는 일부 후보자가 AI 인터뷰의 최종 라운드의 일환으로 회사의 AI 도구를 사용하도록 요청받을 것이라고 말하는 내부 소스로부터 정보를 수집했다고 밝혔습니다. Financial Times는 또한 이 문제에 정통한 사람들의 말을 인용하여 Lilli를 사용하는 경영대학원 학생들에게 McKinsey가 초점을 맞추고 있다고 보도했습니다.
이러한 움직임은 우량 회사가 AI를 자사 운영에 추가로 구현하고 일반적으로 컨설턴트에게 요구되는 대인 관계 및 문제 해결 특성을 뛰어넘는 기술을 추구함에 따라 이루어졌습니다. McKinsey와 같은 회사는 기술이 업무 기능에 필수적이기 때문에 첫날부터 AI에 대비할 수 있는 후보자를 찾고 있습니다.
HBR과의 인터뷰에서 Sternfels는 AI 모델이 문제 해결에 대한 전문 지식을 발전시켰으며 회사가 “논리적인 다음 단계”를 넘어 창의적인 솔루션을 찾기 위해 이동함에 따라 잠재적인 창의성 소스를 찾기 위해 “우리가 우선시했던 인문계 학생들을 더 많이 살펴볼 것”이라고 말했습니다. McKinsey뿐만 아니라 다른 리더들도 인문학 학위를 가진 후보자를 모집하고 있다고 말하는 IT 회사인 Cognizant Technology Solutions의 CEO인 Ravi Kumar S와 같은 인문학 졸업생을 고용하려고 합니다.
AI 기술 테스트
맥킨지는 채용 과정에서 AI를 멀리하지 않았다. 회사는 지원자가 이 기술을 사용하여 이력서를 다듬고 인터뷰 질문을 연습할 수 있다고 말하면서 채용 페이지의 지원 프로세스에서 AI 사용을 권장합니다. 후보자들에게 책임감 있게 기술을 사용하도록 주의를 주지만, 평가 중에 기술을 사용하고 인터뷰 응답을 생성하는 것은 허용되지 않으며 장식도 허용되지 않습니다.
회사의 채용 페이지에는 “AI와 그 잠재력에 대한 호기심을 공유하는 사람들을 환영합니다.”라고 나와 있습니다.
그러나 파일럿 프로그램은 한 단계 더 나아갑니다. 케이스바식스에 따르면 AI 면접은 미국과 북미 지원자의 사례 면접, 개인 경력 면접과 함께 지원 절차의 추가 단계가 될 수 있다.
Casebasix의 포스트는 “맥킨지 AI 인터뷰에서 당신은 AI를 지휘하고, 그 결과를 검토하고, 당신의 판단을 적용하여 명확하고 구조화된 대응을 만들어내야 한다”고 말했습니다. 게시물에 따르면 McKinsey는 협업 및 추론을 포함하여 컨설팅 회사에서 일하는 데(및 회사의 AI와 협력하는 데) 필수적인 소프트 스킬을 테스트하려고 합니다.
McKinsey 대변인은 Fortune의 논평 요청에 즉시 응답하지 않았습니다.
컨설팅 업무의 성격을 재편하는 상담원 인력
Sternfels는 회사가 앞으로 몇 달 안에 AI를 공격적으로 채택할 것이라고 예측했습니다. Sternfels는 HBR의 Ideacast에서 “앞으로 18개월 안에 모든 직원이 한 명 이상의 에이전트를 갖게 될 것”이라고 말했습니다. “우리는 인간적이고 행동할 수 있는 인력을 갖게 될 것이며, 우리는 그것을 탐색해야 할 것입니다.”
이러한 변화는 McKinsey가 수행하는 업무를 극적으로 변화시킬 수 있습니다. AI 에이전트는 회사 직원의 생산성을 높이기 때문에 AI의 채택이 McKinsey의 모델을 근본적으로 바꿀 수 있다고 Sternfels는 말합니다.
Sternfels는 “우리는 순수한 자문 업무, 서비스별 수수료 모델에서 벗어나고 있습니다.”라고 말했습니다. “우리는 고객과의 공동 비즈니스 사례를 식별하고 우리 작업이 고객에게 제공하는 영향에 수수료를 연결하여 결과를 보장하는 결과 기반 모델로 나아가고 있습니다.”
그러나 Sternfels가 말하는 인간의 기술인 창의성, 열망, 판단력은 AI가 대체할 수 없습니다. Sternfel은 “AI 모델에는 진실도 없고 판단도 없습니다”라고 말했습니다. “인간은 이러한 매개 변수를 시행해야 합니다.”
