Das McKinsey Problem Solving Game (unter dem Namen Solve, entwickelt von Imbellus, das McKinsey übernommen hat) ist ein 35-minütiges digitales Assessment, das den alten Problem Solving Test auf Papier ersetzt. Es sieht aus wie ein Videospiel und wird bewertet wie ein kognitiver Test. Kandidaten arbeiten sich durch szenariobasierte Aufgaben, typischerweise eine Ökosystem-Aufbau-Übung und eine Pflanzenverteidigungs-Übung, in denen sie Informationen sammeln, eine Regel bilden, sie unter Einschränkungen anwenden und sich anpassen, wenn sich die Umgebung ändert. Es misst Systemdenken, Entscheidungsfindung unter Unsicherheit und kognitive Flexibilität. McKinseys eigene Position lautet, dass es sich nicht so üben lässt wie ein Eignungstest.
Versuche nicht, es auszutricksen. McKinsey sagt, das Problem Solving Game lasse sich nicht üben, und das Assessment ist so gebaut, dass auswendig gelernte Muster nicht übertragbar sind. Was du kontrollieren kannst: Verstehe die Szenarien, damit dich die Oberfläche keine Minuten kostet, komm ausgeruht und ruhig, lies jede Anweisung, bevor du handelst, arbeite systematisch statt schnell und halte dein Vorgehen konsistent: Das Assessment beobachtet deinen Prozess, nicht nur deine finale Antwort. McKinsey veröffentlicht keinen Schwellenwert, und er variiert je nach Büro und Einstellungsrunde.
Was ist das McKinsey Problem Solving Game?
Solve ist ein 35-minütiges digitales Assessment im Gewand eines Spiels. Statt dir Multiple-Choice-Fragen zu einem Business Case zu stellen, versetzt es dich in eine unbekannte simulierte Umgebung mit Regeln, die du erst entdecken musst, und beobachtet, was du tust. Das Designziel ist, rohe kognitive Fähigkeiten auf eine Weise zu messen, die sich schwerer coachen lässt als ein klassischer Test. Genau deshalb unterscheidet sich der ehrliche Rat dazu so stark vom Rat zu einem numerischen SHL-Test.
Dieser Unterschied entscheidet, wie du deine Vorbereitungszeit einsetzt. Bei einem Test für numerisches Denken bewegt formatspezifisches Training dein Perzentil zuverlässig. Bei Solve kommt der Ertrag daher, in guter kognitiver Verfassung zu sein und keine Zeit an die Oberfläche zu verlieren. Der Rest deiner Energie gehört in die Stufen, die Vorbereitung wirklich belohnen: die Case-Interviews und das Personal Experience Interview.
Wo das Game im McKinsey-Prozess steht
- 1Online-Bewerbung (etwa eine Woche bis zur Rückmeldung). Lebenslauf, Anschreiben und Notenübersichten. Akademische Leistung hat bei McKinsey echtes Gewicht.
- 2McKinsey Problem Solving Game / Solve (35 Minuten). Das in diesem Guide beschriebene digitale kognitive Assessment, entwickelt von Imbellus. Es misst Systemdenken und Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.
- 3Interviews der ersten Runde (ein Tag, typischerweise zwei Interviews). Zwei Case-Interviews mit Associates oder Engagement Managern. Jedes umfasst etwa fünf Minuten Personal Experience Interview und einen 25-minütigen Business Case.
- 4Interviews der finalen Runde (ein Tag, typischerweise zwei bis drei Interviews). Case-Interviews mit Partnern und Senior Partnern: mehrdeutigere Cases und tiefere PEI-Nachfragen.
Der Prozess bei McKinsey unterscheidet sich je nach Büro, Practice und Einstellungsrunde, und die Solve-Szenarien selbst haben sich im Lauf der Zeit verändert. Bau deine Erwartungen nicht auf einem Video einer Version auf, die jemand vor drei Jahren absolviert hat. Deine Einladungs-E-Mail sagt dir, was dich erwartet und wann.
Die zwei Szenarien: Ökosystem-Aufbau und Pflanzenverteidigung
Die zwei am häufigsten berichteten Szenarien sind Ökosystem-Aufbau und Pflanzenverteidigung. Keines erfordert Biologiekenntnisse. Beide sind verkleidete Constraint-Probleme.
- Ökosystem-Aufbau. Du bekommst einen Ort (ein Gebirge, ein Riff) mit Umweltbedingungen und eine Bibliothek von Arten mit eigenen Anforderungen und Nahrungsbeziehungen. Du musst eine Auswahl von Arten so platzieren, dass das Ökosystem sich selbst erhält: Jede Art braucht erfüllte Bedingungen und eine tragfähige Nahrungsquelle. Die Arbeit besteht darin, Kandidaten gegen harte Einschränkungen zu filtern und dann eine Nahrungskette zu bauen, die sich schließt.
- Pflanzenverteidigung. Du musst eine Pflanze vor Wellen anrückender Krankheitserreger oder Eindringlinge schützen, wählst Verteidigungen und Positionen unter Ressourcenlimits, während sich das Bedrohungsmuster zwischen den Wellen ändert. Die Arbeit besteht darin, ein Muster zu lesen, knappe Ressourcen dagegen einzusetzen und sich anzupassen, wenn das Muster kippt.
Die gemeinsame Struktur ist es wert, benannt zu werden, denn sie ist das, was du tatsächlich verinnerlichen kannst: Informationen sammeln, die bindende Einschränkung erkennen, eine Regel bilden, sie konsequent anwenden und die Regel revidieren, wenn die Umgebung neue Belege liefert. Das ist, nicht zufällig, auch das, wie Beratungsarbeit aussieht.
Was das Game wirklich misst
- Systemdenken: ob du siehst, wie Elemente zusammenwirken, statt ein Element isoliert zu optimieren. Die stärksten einzelnen Arten zu platzieren ist nicht dasselbe wie ein Ökosystem zu bauen, das überlebt.
- Entscheidungsfindung unter Unsicherheit: ob du vernünftig handelst, wenn du keine vollständigen Informationen hast, statt zu erstarren oder wild zu raten.
- Kognitive Flexibilität: ob du eine Regel fallen lassen kannst, die nicht mehr funktioniert. Kandidaten, die sich früh auf eine Strategie festlegen und sie gegen die Belege verteidigen, schneiden schlecht ab.
- Prozessdisziplin: Das Assessment beobachtet, wie du arbeitest, nicht nur, was du produzierst: in welcher Reihenfolge du Informationen prüfst, ob du Einschränkungen checkst, bevor du dich festlegst, ob deine Handlungen konsistent sind.
- Arbeiten gegen die Uhr: 35 Minuten für zwei substanzielle Szenarien sind nicht großzügig. Zeit, die du mit der Oberfläche kämpfst, ist Zeit, in der du nicht denkst.
Wie es bewertet wird
Solve erzeugt ein Profil statt einer einfachen Note, und das Besondere am Imbellus-Design ist, dass es neben dem Ergebnis auch Prozessdaten erfasst (die Reihenfolge und das Timing deiner Handlungen). In der Praxis heißt das: Zwei Kandidaten, die beide ein tragfähiges Ökosystem bauen, können unterschiedlich bewertet werden, wenn einer systematisch dorthin gekommen ist und der andere durch Versuch und Irrtum. McKinsey veröffentlicht keinen Schwellenwert und keinen Cut-off, und die Messlatte ist keine einzelne globale Zahl: Sie variiert je nach Büro, Rolle und Einstellungsrunde, und das Game-Ergebnis wird zusammen mit dem Rest deiner Bewerbung gelesen, nicht isoliert. Betrachte jede konkrete Schwelle, die du online findest, als Vermutung.
Beispiel: Ein unklares Problem strukturieren
Die Gewohnheit, die Solve belohnt (Struktur vor Handlung), ist dieselbe, die McKinseys Case-Interviews belohnen. Das ist das beste Argument dafür, Cases zu üben, auch wenn du das Game nicht üben kannst. Das Beispiel unten ist ein Case-Einstieg im McKinsey-Stil.
Ein Case-Einstieg in der ersten Interviewrunde. Du hast einen Fakt (Gewinn runter, Volumen flach) und keine Daten. Der Interviewer beobachtet, was du tust, bevor du nach irgendetwas fragst.
Liefere eine Struktur, die die Ursache isoliert, statt einer Ideenliste oder einer sofortigen Bitte um mehr Daten.
Stabiles Volumen bei fallendem Gewinn bedeutet, dass das Problem beim Umsatz pro Passagier liegt, bei den Kosten oder bei beidem. Teile es so auf und geh eine Ebene tiefer. Umsatz: Yield pro Passagier, Streckenmix, Zusatzerlöse wie Gepäck und Sitzplatzwahl. Kosten: Treibstoff, Personal, Wartung, Flughafen- und Landegebühren. Dann der Wettbewerbskontext: Haben sich Kosten oder Preise der Wettbewerber genauso bewegt, was auf einen Brancheneffekt statt auf ein kundenspezifisches Problem hindeuten würde? Zuletzt priorisieren: Ein Gewinnrückgang von 30 % bei flachem Volumen ist eine große Bewegung, also beginne mit den Treibern, die groß genug sind, um sie zu erzeugen, und das heißt meist Treibstoff und Yield statt, sagen wir, Catering.
Entlang von Umsatz- und Kostentreibern strukturieren, dann Hypothesen priorisieren. Die zwei Fehlermodi sind lehrreich. Vor dem Strukturieren nach mehr Daten zu fragen signalisiert, dass du ein unklares Problem nicht ordnen kannst. Direkt zu 'Kostensenkung empfehlen' zu springen signalisiert, dass du antwortest, bevor du diagnostizierst. McKinseys eigene Präferenz ist hier eindeutig: Beginne mit der Antwort und untermauere sie dann mit Belegen (das Pyramidenprinzip), und nie, bevor du eine Struktur hast, an der du sie aufhängen kannst.
Was du vorbereiten kannst und was nicht
Ehrlich zu sein ist hier nützlicher, als dir eine Abkürzung zu verkaufen. Du kannst Solve nicht so üben wie einen Test für numerisches Denken: Es gibt keinen Fragenpool mit echten Aufgaben, die Szenarien entwickeln sich weiter, und das Assessment ist bewusst so gebaut, dass es auswendig gelernten Mustern widersteht. Produkte, die behaupten, es exakt nachzubilden, versprechen mehr, als sie liefern können.
- Vorbereitbar: die Oberfläche. Verstehe, was jedes Szenario verlangt, damit du die Steuerung nicht lernst, während die Uhr läuft. Lies McKinseys eigene Kandidatenmaterialien, die sie bereitstellen.
- Vorbereitbar: deine Verfassung. Schlaf, Essen, ein ruhiger Raum, eine stabile Verbindung, keine Unterbrechungen. McKinseys eigener Rat an Kandidaten lautet im Kern genau so: Das Game misst Kognition, und Kognition fällt deutlich ab, wenn du müde oder gehetzt bist.
- Vorbereitbar: allgemeine Denkfitness. Constraint-Probleme, logisches und induktives Denken sowie Musteraufgaben halten die zugrunde liegende Maschinerie warm, auch wenn sie das Game nicht nachbilden. Unser Training für logisches Denken und unser kostenloser kognitiver Fähigkeitstest sind dafür nützlich, nicht als Simulation von Solve.
- Nicht vorbereitbar: die Antworten. Es gibt keinen richtigen Aufbau zum Auswendiglernen, und das Ökosystem von jemand anderem aus einem YouTube-Video wird nicht dein Ökosystem sein.
- Nicht vorbereitbar: ein Weg um das Prozess-Tracking herum. Einen systematischen Prozess vorzutäuschen, den du nicht wirklich fährst, macht dich eher langsamer als besser bewertet.
Dein Vorbereitungsplan
- 1Zwei Wochen vorher: Verstehe die Szenarien. Lies McKinseys Kandidatenmaterialien, bis dir die Aufgaben Ökosystem-Aufbau und Pflanzenverteidigung als Konzepte vertraut sind. Ziel ist, Überraschung zu beseitigen, nicht Lösungen auswendig zu lernen.
- 2Zwei Wochen vorher: Fang mit Cases an. Das Case-Interview ist die Stufe, die Üben wirklich belohnt, und es folgt direkt auf das Game. Beginne jetzt, Cases mit einem Partner durchzuarbeiten, nicht erst, wenn das Game-Ergebnis da ist.
- 3Eine Woche vorher: Denkfitness. Kurze tägliche Einheiten logisches und induktives Denken. Zwanzig Minuten, nicht zwei Stunden.
- 4Eine Woche vorher: Bau die PEI-Geschichten. McKinsey bohrt bei einer einzelnen Erfahrung extrem tief. Wähle deine drei oder vier stärksten Geschichten und bereite sie mit ungewöhnlicher Tiefe vor, denn du bekommst zehn oder mehr Nachfragen zu einer davon.
- 5Am Tag davor: Schluss. Kein Pauken. Prüfe dein Gerät, deinen Browser und deine Verbindung. Reserviere einen ruhigen Raum.
- 6Am Tag selbst: Lies alles, bevor du handelst. Erst die Anweisungen, dann planen, dann loslegen. Zeit, die du ins Verstehen der Einschränkung investierst, ist keine verlorene Zeit.
Wir verkaufen keine Nachbildung des McKinsey Solve Game, denn eine originalgetreue Nachbildung existiert nicht. Was MakingMoves.ai bietet, ist die Reasoning- und Interview-Vorbereitung drumherum: mehr als 50 Testkategorien und über 113.000 Übungsfragen, plus einen KI-Coach, der Case-Strukturen und STAR-Geschichten auf die Probe stellt. Die kostenlose Vorschau gibt dir 4 Fragen pro Test und 5 Nachrichten mit dem KI-Coach. Die bezahlten Pläne sind GROW für 19,95 EUR pro Woche, PRO für 49,95 EUR pro Monat und MAX für 79,95 EUR pro Monat.
Häufige Fehler
- Das Game austricksen wollen. Eine Strategie aus einem Video zu kopieren, für eine Szenario-Version, die du nicht absolvieren wirst, verschwendet Vorbereitungszeit, die du in Cases hättest stecken können.
- Handeln, bevor du gelesen hast. Die Anweisungen enthalten die Einschränkungen. Sie zu überfliegen und Arten zu platzieren ist der schnellste Weg zu einem Ökosystem, das zusammenbricht.
- Ein Element optimieren. Die stärkste einzelne Art ergibt kein sich selbst erhaltendes System. Denk in Beziehungen.
- Sich weigern zu revidieren. Wenn die Belege sagen, dass deine Regel falsch ist, ändere die Regel. Kognitive Flexibilität ist ausdrücklich das, was gemessen wird.
- Die Case-Interviews vernachlässigen. Das Game ist eine Stufe. Danach folgen vier oder fünf Case-Interviews. McKinsey-Cases sind quantitativer als die meisten, also übe Kopfrechnen auf zwei signifikante Stellen.
- Flache PEI-Geschichten vorbereiten. Auf 'Erzähl mir von einer Situation, in der du ein Team geführt hast' folgen zehn oder mehr bohrende Nachfragen. Tiefe schlägt Breite.
Nach dem Game: Cases und das PEI
Das Personal Experience Interview ist McKinseys Verhaltensstufe und nimmt in jedem Case-Interview etwa fünf Minuten ein. Es sucht nach Personal Impact, Entrepreneurial Drive und Inclusive Leadership, und es bohrt bei einer Geschichte extrem tief, statt viele anzureißen. Bereite drei oder vier Erfahrungen vor, über die du jeweils fünfzehn Minuten sprechen kannst, ohne dass dir die Details ausgehen: was du tatsächlich getan hast, was du entschieden hast, was du anders machen würdest.
- Für die Case-Seite behandelt unser McKinsey Case-Interview-Guide Strukturierung, Mathematik und die abschließende Empfehlung im Detail.
- Für die PEI-Seite gibt dir der Guide zur STAR-Methode eine Struktur, die zehn Nachfragen übersteht.
- Prozess, Rollen und gemeldete Assessments der Firma findest du auf der McKinsey-Unternehmensseite.
Training in logischem und induktivem Denken mit KI-Erklärungen zu jeder Aufgabe: nützliche Konditionierung vor einem kognitiven Assessment und direkt relevant für die Case-Mathematik, die darauf folgt.
Zum Training für logisches DenkenHäufige Fragen
Es ist ein 35-minütiges digitales Assessment, entwickelt von Imbellus und unter dem Namen Solve, das kognitive Fähigkeiten über Spielszenarien misst, typischerweise Ökosystem-Aufbau und Pflanzenverteidigung. Es prüft Systemdenken, Entscheidungsfindung unter Unsicherheit und kognitive Flexibilität, und es hat McKinseys älteren schriftlichen Problem Solving Test ersetzt.
McKinsey sagt, dass sich das Game nicht üben lässt, und das Assessment ist so gebaut, dass es auswendig gelernten Mustern widersteht. Was du tun kannst, ist Überraschung beseitigen (die Szenarien und die Oberfläche vorab verstehen) und ausgeruht und ruhig antreten. Produkte, die behaupten, das echte Assessment exakt nachzubilden, übertreiben, was sie haben.
McKinsey veröffentlicht für Solve keinen Schwellenwert und keinen Cut-off, und es gibt keine einzelne globale Schwelle: Die Messlatte variiert je nach Büro, Rolle und Einstellungsrunde, und das Ergebnis wird zusammen mit dem Rest deiner Bewerbung gelesen. Jede konkrete Zahl, die du online zitiert siehst, ist eine Vermutung.
Etwa 35 Minuten insgesamt, mit den Szenarien in einer Sitzung. Es wird remote absolviert, also gehören eine stabile Verbindung, ein ruhiger Raum und ein ununterbrochener Zeitblock zur Vorbereitung und sind kein Nachgedanke.
Typischerweise vier bis fünf Case-Interviews über zwei Runden: zwei in der ersten Runde und zwei bis drei in der finalen Runde. Jedes Interview kombiniert etwa fünf Minuten Personal Experience Interview mit einem 25-minütigen Business Case.
Nein. Der Problem Solving Test war ein schriftlicher Multiple-Choice-Test zu Business Reasoning und Dateninterpretation, und er war im herkömmlichen Sinn übbar. Solve ist ein szenariobasiertes digitales Assessment, das erfasst, wie du arbeitest, nicht nur, was du antwortest, und es ist bewusst deutlich schwerer zu coachen.
Das Game widersteht dem Üben. Die Cases, das PEI und das Denken hinter beidem nicht. Starte mit den kostenlosen Tests: 4 Fragen pro Test plus 5 Nachrichten mit dem KI-Coach, ganz ohne Zahlungsdaten.
Kostenlose Tests entdeckenIngmar van Maurik ist der Gründer von MakingMoves.ai und Assessment-Training.com. Mit über 10 Jahren Erfahrung im psychometrischen Testdesign hat er über 1 Million Fachkräften bei der Vorbereitung auf Eignungstests geholfen.