McKinsey passa a testar uso de IA em entrevistas — o que muda para os candidatos

Saber usar inteligência artificial deixou de ser apenas uma habilidade para colocar no currículo. Em alguns processos seletivos, ela já começa a ser testada na prática. 

A McKinsey introduziu uma etapa em que candidatos a vagas de entrada nos Estados Unidos precisam trabalhar com uma ferramenta de IA durante a seleção — e demonstrar não apenas que sabem fazer perguntas, mas que conseguem avaliar criticamente as respostas produzidas.

Candidatos selecionados para etapas finais passaram a utilizar o Lilli, sistema interno de inteligência artificial da consultoria, para resolver atividades relacionadas ao trabalho de consultoria. A avaliação considera a maneira como o profissional interage com a ferramenta, interpreta seus resultados e estrutura o raciocínio a partir deles.

A mudança sinaliza uma nova etapa no recrutamento: empresas não querem saber apenas se o candidato “conhece IA”. Querem descobrir o que ele consegue fazer com ela — e se mantém capacidade de julgamento quando a tecnologia entrega uma resposta pronta. As informações foram retiradas do The Guardian.

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Saber escrever um prompt já não é suficiente

Durante algum tempo, familiaridade com inteligência artificial podia significar simplesmente conhecer ferramentas como ChatGPT, Gemini ou Copilot.

No exercício da McKinsey, a habilidade não está apenas em produzir um comando eficiente para o sistema. O candidato precisa usar a IA como apoio para resolver um problema e, em seguida, demonstrar capacidade para interpretar o que recebeu.

Isso muda a preparação. Um candidato que recebe uma análise aparentemente convincente precisa conseguir perguntar: os dados realmente sustentam essa conclusão? Há uma informação importante que ficou de fora? 

A recomendação responde ao problema apresentado? Em outras palavras, a IA produz material para o raciocínio. Ela não elimina o raciocínio.

Pensamento crítico passa a fazer parte do teste de IA

Um dos pontos mais relevantes da nova dinâmica é justamente a avaliação da qualidade do julgamento do candidato.

A ferramenta pode entregar informações rapidamente, mas cabe à pessoa decidir o que é relevante, questionar inconsistências e transformar o conteúdo em uma recomendação coerente.

Para quem está se preparando para processos seletivos, isso exige outra postura diante das ferramentas generativas.

Em vez de perguntar apenas “qual é a resposta?”, vale treinar perguntas como:

“Quais premissas desta análise podem estar erradas?”

“Que informações estão faltando para tomar uma decisão?”

“Existe outra interpretação possível?”

“Como eu verificaria esta conclusão?”

Esse tipo de interação aproxima o uso da IA do que acontece no trabalho: o profissional não é remunerado apenas para receber informação, mas para decidir o que fazer com ela.

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A empresa pode querer observar como você pensa

O movimento da McKinsey também reforça uma característica dos processos seletivos mais competitivos: o caminho utilizado para chegar à resposta pode importar tanto quanto a resposta final.

Uma pessoa pode chegar a uma boa conclusão por acaso. Outra consegue explicar quais hipóteses levantou, quais informações descartou e por que escolheu determinado caminho.

É esse raciocínio que atividades práticas procuram revelar. O Mignone Center for Career Success, de Harvard, orienta candidatos a entender que entrevistas servem para avaliar qualificações, comunicação, maturidade profissional e capacidade de mostrar como suas habilidades podem atender às necessidades da posição.

Por isso, diante de uma atividade envolvendo IA, não basta permanecer em silêncio enquanto a ferramenta trabalha. O candidato precisa conseguir comunicar o próprio raciocínio.

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