맥킨지의 일부 신입 면접에 올가을 특이한 상대가 등장했다. 월스트리트저널이 2026년 10월 14일 보도한 바에 따르면, 맥킨지는 올가을 북미 일부 사무소에서 비즈니스 애널리스트 직무에 지원하는 학부생을 대상으로 AI 아바타와 약 10분간 대화하는 방식을 시범 도입하고 있는데, 이 아바타가 맡은 역할은 면접관이 아니라 고객이다. 파트너나 평가 담당자가 같은 사무실에 앉아 지원자가 어떻게 받아들이고 대응하는지 지켜보고, AI 자체는 점수도 평가도 내지 않으며 판단은 사람이 한다. 올가을 수백 명의 지원자가 이 과정을 거칠 것으로 보이며, 시범이 성공하면 내년에는 다른 직무로 넓힐 계획이다.
10분 동안 실제로 보는 것
이 AI 고객은 권고안의 배경을 제대로 이해하고 싶어 하는 교수형 고객 등 서로 다른 고객 성격으로 훈련됐다. 평가자가 보는 것은 모범 답안이 아니라 순간의 반응이다. 상대가 한 말에서 정말 중요한 지점을 들었는지, 그것을 받아 대응을 바꿨는지, 아니면 준비한 대본만 밀어붙였는지다. 즉 정보가 불완전하고 상대가 계속 조건을 추가하는 상황에서도 대화를 안정시키고 앞으로 끌고 갈 수 있는지를 보는데, 이는 컨설턴트에게 가장 일상적인 능력이다. AI가 케이스를 내고 채점까지 하는 자동 면접과는 성격이 다르다. 여기서는 AI가 상황을 실감 나게 연기하는 데 그치고 평가는 의도적으로 현장의 사람에게 남겨 두었다.
일부러 어려운 고객은 연기하지 않는다
시범 설계에 참여한 맥킨지 파트너에 따르면 이 도구는 감정적으로 격한 고객을 흉내 내거나 함정 질문으로 떨어뜨리려는 것이 아니며, 컨설턴트가 일상 업무에서 만나는 상황의 약 80퍼센트를 재현하는 것이 목표다. 이런 절제는 중요하다. 시범이 측정하려는 것은 지원자의 기본기가 탄탄한지이지 스트레스 한계가 아니며, 극단적인 상황은 오히려 평가를 왜곡한다. 또한 이 과정은 지원자가 맥킨지의 내부 AI 어시스턴트 Lilli를 활용해 케이스를 푸는 별도 시범과 혼동해선 안 된다. 그쪽은 AI와 협업해 문제를 푸는 능력을, 이쪽은 고객과 소통하는 능력을 본다. 둘을 섞으면 어느 쪽의 난이도도 잘못 가늠하게 된다.
지원자가 얻을 교훈
지원자 입장에서 준비 방식 자체가 AI 때문에 바뀐 것은 아니다. 여전히 훈련할 수 있는 것은 주의 깊게 듣기, 이해한 내용을 확인하기, 새 정보가 들어오면 판단을 수정하기이며, 당일에는 AI의 의도를 추측하기보다 실제 고객처럼 대하는 편이 낫다. 사전에 AI를 모의 면접관으로 만드는 프롬프트 방법으로 고객식 대화를 몇 차례 연습해 반복해서 파고드는 리듬에 익숙해지는 것이 비용이 가장 낮은 준비다. 큰 그림에서 신호는 분명하다. 컨설팅 회사가 사람을 뽑는 자리에 AI 고객을 쓰기 시작했다는 것은 이런 시뮬레이션이 교육에서 채용으로 이동하고 있다는 뜻이다. 반면 채점을 사람에게 남긴 점은, 적어도 사람을 고르는 판단만큼은 AI 전환을 파는 회사조차 AI에게 결정권을 넘기지 않았다는 것을 보여준다.
