大型企业长期依赖面试、测试和人工判断开展招聘，但这一流程正在发生调整。麦肯锡已在其毕业生招聘流程中引入AI聊天机器人，用于招聘初始阶段的评估，显示出专业服务机构在筛选早期职业候选人方式上的变化。

用于初筛的AI工具

据介绍，该聊天机器人被部署在毕业生招聘的起始环节，申请者需要与其进行互动，作为评估流程的一部分。工具会向每位候选人提出统一的问题，并收集结构化回答，供后续人工审阅。

麦肯锡方面表示，这一工具并非用于取代面试或最终录用决策，而是嵌入到包括面试和人工判断在内的整体评估体系中，主要作用是在流程早期获取更多信息，协助完成初步筛选。

应对大规模毕业生招聘压力

毕业生招聘通常涉及庞大的申请量，每年大型企业往往需要在有限时间内处理数以万计的简历和申请材料。在正式面试开始前，评估候选人的基本适配度、沟通能力和解决问题能力，已占用大量人力和时间。

在这一阶段引入AI，被视为管理大规模申请的一种方式。通过聊天机器人与每位申请者进行互动，企业可以在保持问题一致性的同时，获得可比性较强的回答数据。招聘人员随后在此基础上进行筛选，而无需从零开始逐一人工审阅所有申请材料。

招聘团队工作方式的变化

AI工具的加入改变了招聘团队的工作重心。部分早期筛选工作由聊天机器人完成后，招聘人员可以将更多精力放在对通过初步筛选候选人的深入评估上，包括后续面试和综合判断。

与此同时，如何对工具进行有效监督成为关注点之一。招聘人员需要了解聊天机器人在评估回答时采用的标准和侧重的信号，以避免在缺乏透明度的情况下对自动化结果产生过度依赖。

专业服务机构在此类调整上通常较为谨慎。其业务高度依赖人才质量，任何被视为不公平或存在缺陷的招聘做法，都可能带来声誉风险。因此，招聘既是AI应用的试验场，也是需要严格控制的敏感环节。

公平性与偏见问题

在招聘中使用AI引发了关于公平性和偏见的讨论。批评者指出，自动化系统可能会反映其训练数据或问题设计中的偏见，如果缺乏监管，这些偏见可能影响候选人在各个环节的晋级机会。

麦肯锡表示，已注意到相关风险，并将聊天机器人与人工审核相结合使用。公司方面强调，该工具需要在实践中持续测试、审计和调整。

在招聘场景中，这包括检查是否存在特定群体因问题设置或回答解读方式而处于不利地位，同时也涉及向候选人清晰说明AI在流程中的使用方式及其数据处理方式。

与更广泛企业趋势的呼应

在毕业生招聘中使用AI并非咨询行业独有现象。金融、法律和科技等行业的大型雇主也在测试类似工具，用于简历筛选、面试安排以及书面回答分析等环节。一些企业已将这些工具从试点逐步纳入日常流程。

在不少组织内部，AI往往先通过小规模、可控的场景落地，招聘就是其中之一。这类应用主要影响内部效率，不直接改变对客户提供的产品或服务，因此更易在可控范围内进行调整和迭代。

这一做法反映出企业在采用AI时的路径选择：并非一开始就进行全面转型，而是将技术嵌入特定工作流程，在可管理的范围内权衡收益与风险。

对企业内部决策方式的意义

麦肯锡在招聘中引入AI聊天机器人，被视为企业在内部决策中使用新技术的一种具体体现。AI正从后台分析和简单自动化工具，逐步扩展为参与日常内部流程的组成部分。

对其他组织而言，关注点更多在于应用方式而非具体工具本身。在招聘等敏感领域引入AI，需要设定清晰边界，保持人工监督，并在实践中持续检视结果。

同时，沟通被视为关键环节之一。候选人需要了解何时在与AI互动，以及这类互动在整体招聘流程中的具体作用。通过提高透明度，企业在扩大AI使用范围的同时，力图维护候选人对流程的信任。

随着专业服务公司在自身运营中不断测试和调整AI应用，招聘环节为外界提供了观察其技术使用边界的一个窗口。相关实践显示，尽管技术有助于提升规模化处理能力和流程一致性，但最终决策责任仍由人承担，企业如何在两者之间进行平衡，正在成为内部治理的重要议题之一。