McKinsey & Co. планирует задействовать ИИ-агентов для отбора консультантов, назначаемых на клиентские проекты. Об этом Bloomberg Law рассказала директор компании по работе с персоналом в Северной Америке — и это стало очередным шагом в стремительной цифровой трансформации консалтингового гиганта.
Агенты будут работать в связке со специалистами по профессиональному развитию, которые занимаются подбором консультантов для клиентских проектов уже несколько десятилетий. По мере того как штат McKinsey вырос почти до 40 000 человек, этот процесс становится всё более сложным. ИИ поможет «обеспечить нужных людей в нужных ситуациях», отметила Венди Миллер, добавив, что компания намерена «агентифицировать» процесс кадрового распределения.
Рабочая сила, преобразованная ИИ
Кадровая инициатива опирается на масштабную трансформацию под влиянием ИИ, уже происходящую в McKinsey. Генеральный директор Боб Стернфелс сообщил ранее в этом году, что в компании насчитывается около 25 000 ИИ-агентов наряду с 40 000 сотрудников-людей — эту цифру подтвердил представитель компании изданию Business Insider. Выступая на выставке Consumer Electronics Show в январе, Стернфелс отметил, что количество агентов выросло с нескольких тысяч до 25 000 менее чем за два года, и ожидает, что к концу 2026 года численность людей и ИИ-работников сравняется.
ИИ-направление компании развивается на базе QuantumBlack — подразделения численностью 1 700 человек, специализирующегося на искусственном интеллекте. На проекты, связанные с ИИ, приходится около 40% всех заказов McKinsey. Эти усилия принесли ощутимый прирост производительности: за прошедший год компания сэкономила 1,5 миллиона рабочих часов на задачах поиска и синтеза информации. Количество позиций, предполагающих непосредственную работу с клиентами, выросло на 25%, тогда как число должностей без взаимодействия с клиентами сократилось примерно на столько же.
Более широкая картина окупаемости инвестиций в ИИ
Отдельно исследование McKinsey, опубликованное в апреле, показало, что компании, осуществляющие технологические трансформации на основе ИИ, получают $3 прироста EBITDA на каждый вложенный $1, при этом средний прирост EBITDA составляет 20%, а окупаемость достигается в течение одного-двух лет. Однако эти результаты сосредоточены среди дисциплинированного меньшинства. Недавний опрос McKinsey показал, что 94% компаний, внедряющих ИИ, сообщают об отсутствии «значимой» отдачи от своих инвестиций, и лишь около 39% отслеживают влияние технологии на прибыль в масштабах всего предприятия.
Разрыв, согласно собственным исследованиям McKinsey, нередко объясняется недостаточными инвестициями в людей. Анализ компанией 300 корпоративных внедрений ИИ показал, что лидирующие организации тратили от $2 до $3 на переобучение сотрудников на каждый $1, потраченный на инструменты ИИ. Компании, пренебрёгшие переобучением, столкнулись с тем, что уровень применения технологии застывал на отметке 34% от запланированного в течение шести месяцев.
«На каждый $1, потраченный на технологии, необходимо тратить $5 на людей», — отметил один из руководителей в отчёте McKinsey «Состояние организаций 2026».
