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麦肯锡已在毕业生招聘流程中引入AI聊天机器人，标志着专业服务机构评估应届生方式的转变。这一工具仅用于招聘初期，通过与申请者互动进行基础筛选与评估，不替代面试或最终决策，而是辅助优化早期流程。
招聘资源密集是关键动因。大型企业每年收到数万份申请，在短周期内完成基本适配度、沟通能力及问题解决能力的筛选需大量人力。AI聊天机器人可标准化互动、收集结构化回应，帮助招聘人员减少重复劳动，聚焦后续深度评估。
AI的引入改变了招聘团队分工：招聘人员从早期筛选转向评估通过初筛的候选人，理论上提升面试质量。但需警惕AI决策的透明度问题，招聘人员需明确其评估逻辑与优先指标，避免过度依赖自动化结果。
AI招聘引发公平性争议。批评者指出，算法可能因训练数据或问题框架中的偏见影响筛选结果。麦肯锡表示将结合人工审核，同时强调需通过持续测试、审计及透明化说明（如告知候选人AI使用方式与数据处理）来降低风险。
这一趋势已在多行业蔓延。金融、法律及科技企业均在测试AI工具用于筛选、面试安排及书面回应分析。与其他实验性应用不同，招聘AI直接影响内部效率，且可在不改变服务的前提下灵活调整，成为企业AI落地的典型场景。