麦肯锡首席执行官鲍勃·斯滕费尔斯表示，人工智能正在重塑公司对“理想候选人”的定义。长期以来，成为麦肯锡合伙人是极具挑战性的目标，公司以从顶尖院校和行业精英中选拔人才而闻名。但如今，AI的引入正推动麦肯锡重新审视其招聘标准。 在《哈佛商业评论》的“IdeaCast”播客中，斯滕费尔斯透露，麦肯锡利用AI分析了过去20年的人才招聘数据，以识别潜在的偏见。结果发现，那些曾经历挫折并成功恢复的候选人，反而更有可能最终成为合伙人。这一发现促使公司调整面试评估重点，开始更加重视候选人的抗压能力与韧性。 “我们过去系统中存在偏见，过于关注候选人是否拥有‘完美成绩’，而忽略了他们如何应对失败。”斯滕费尔斯指出。这一洞察也解释了为何2023年麦肯锡仅晋升约200人成为合伙人，为多年来的最低水平，而2022年则为约400人。 麦肯锡合伙人基础年薪通常低于50万美元，但通过奖金和利润分成，实际收入可大幅增长。公司每年收到约百万份简历，2024年计划录用约1%的申请者，与2023年持平。招聘重点不仅包括刚毕业的优秀学生，也涵盖科技、金融、法律等领域的专业人才。 为全面评估能力，麦肯锡采用名为“Solve”的游戏化测评工具，重点考察候选人的问题解决能力。为帮助不同背景的申请者公平展示潜力，公司还提供提前准备资源，确保即使没有咨询俱乐部等资源支持的学生也能在流程中展现独特性。