В какой-то момент я понял, что стал ассистентом собственных ассистентов. А их было трое.

До 20–30% времени уходило на то, чтобы поставить задачу, уточнить, согласовать, проверить, объяснить, почему переделываем. Помощь тоже требовала обслуживания.

Тогда я написал своего ИИ-ассистента Стеллу. В какой-то момент стало понятно: прежний объём работы вполне закрывают один человек и ИИ. Но увольнять двоих я не стал, а мы просто поменяли им работу.
Теперь они настраивают мой ИИ-контур: собирают рабочий контекст, мои предпочтения, инструкции, улучшают сценарии. Всё то, что раньше просто хранилось у хорошего ассистента в голове, постепенно превращается в систему.

А потом эти ребята начали делать то же самое для других сотрудников компании. У нас эта роль называется FDE эффективности. И вот это, кажется, главное изменение.
Раньше я искал людей, которые будут экономить моё время. Теперь эти люди создают способы экономить время всей компании.

Поэтому хороших ассистентов, личпомов и секретарей я бы сейчас не спешил менять. Я бы учил их работать с ИИ.
Они уже знают ваших людей, привычки, приоритеты и тот контекст, который вы обычно забываете добавить к задаче. Это огромная фора.

И нанимал бы теперь тоже иначе: дал реальную задачу, разрешил пользоваться ИИ и посмотрел, что человек уточнит, что проверит и как предложит сделать эту работу проще в следующий раз.
А «нейросеть так написала» объяснением ошибки всё ещё не считается. Зарплата пока приходит человеку 🙂

Мы в WMT AI как раз много работаем с такими ролями - ассистентами, секретарями, операционными людьми. И обычно самые сильные изменения начинаются не с изучения десятка новых инструментов, а с пересборки своих реальных задач: что можно отдать ИИ, что автоматизировать, а где человек по-прежнему нужен обязательно.

В файле собрал пособие о том, как меняется эта работа, чему сейчас стоит учиться и на что смотреть при найме