Wie künstliche Intelligenz-basierte Executive Assistants die Arbeit im Jahr 2026 neu definieren

Heute hat sich die Rolle des Executive Assistants (EA) dramatisch von dem verändert, was sie noch vor zwei Jahren war. Wo die Unterstützung bei der Work-Life-Balance eines Managers einst nur eine reine Zeitmanagement-Aufgabe war, sind EAs nun Vielfachmultiplikatoren, und die Position erfordert ein neues Set an AI-basierten Fähigkeiten.

Erstmalig hat die künstliche Intelligenz es ermöglicht, dass ein einzelner hoch ausgebildeter Assistent mehrere Manager durch Workflow-Optimierung und Automatisierung unterstützen kann. Die Tiefe ihrer Unterstützung führt sogar dazu, dass sie eher die Rolle eines Chiefs of Staff als die eines einfachen Assistenten übernehmen.

Wenn wir bei Viva Talent unsere eigenen EAs fragen, welche Tools sie am meisten nutzen, kommen immer wieder die gleichen Namen zurück: Slack, ChatGPT, Notion, Zapier, Granola, Claude, E-Mail-Clients (Gmail, Outlook oder Superhuman), Projektmanagement-Tools (wie Monday.com) und Scheduling-Tools (einschließlich Vimcal).

Es ist eine Liste der bekanntesten Workplace-Tools, aber die Liste an sich ist nicht das Interessante; es ist die Art und Weise, wie diese Tools zusammenarbeiten.

Wir haben gesehen, dass die besten EAs keine Sammler von AI-Tools sind. Sie sind Tool-Verbindungsstellen.

Die Lücke füllen

Die meisten Unternehmen nutzen Slack wie einen Chat-Dienst. Die besten EAs nutzen es wie ein Operationszentrum. Hier ist ein einfaches Beispiel: Eine Anfrage wird in Slack für einen Manager eingestellt. In den meisten Unternehmen bleibt diese Anfrage liegen, bis jemand daran denkt, sie zu bearbeiten.

Ein intelligenterer Ansatz? Automatisierungen basierend auf Emojis und Notion einrichten. Ein Emoji einer Nachricht zuweisen und mit der richtigen Notion-Integration wird es automatisch als verfolgte Aufgabe markiert. Ohne dass sie manuell in eine To-Do-Liste eingetragen und möglicherweise vergessen werden müssen, werden alle Aufgaben berücksichtigt und der Manager muss sich nie fragen, ob etwas durch die Lücken gefallen ist.

Überlastung von E-Mails heilen

Eine der ersten Dinge, die jeder neue AI-Benutzer tut, ist, ihn zu bitten, eine E-Mail für ihn zu schreiben. EAs sind Experten in E-Mail-Triage und ihre Nutzung von AI sollte eine Erweiterung dieser Fähigkeit sein, aber die größte verpasste Gelegenheit mit ChatGPT und Claude ist, diese Tools wie ein aufwändiges Autocomplete-Tool zu behandeln, wenn sie zu mehr in der Lage sind.

Einige der effektivsten Implementierungen, die ich gesehen habe, umfassen generative AI-Tools, die auf den E-Mails und Slack-Kommunikationen eines bestimmten Managers trainiert sind. Das AI-System nimmt seinen Kommunikationsstil, seinen Ton, seine Vorlieben und das auf, was ihn interessiert. Es kann dann E-Mails in seiner Stimme komponieren, Nachrichten filtern, die er nicht möchte, oder einen 100-seitigen Bericht auf einige wichtige Bullet-Punkte reduzieren, die für diese bestimmte Person von Bedeutung sind.

Was früher 15 oder 20 Minuten gedauert hat, um E-Mails durchzusehen und den Kontext zu verstehen, kann jetzt in Sekunden erledigt werden. Der Manager kann jetzt seine Zeit damit verbringen, Entscheidungen zu treffen, anstatt nur zu lesen und zu schreiben.

Gleiches gilt für Meetings. Anstatt das gesamte Meeting damit zu verbringen, Notizen zu machen, können EAs Lösungen wie Granola für diese Aufgabe nutzen. Kombiniert man dies mit einem gut strukturierten Prompt in ChatGPT, sind Meeting-Notizen bereit, bevor die Leute das Meeting sogar verlassen haben. Ein Executive Assistant kann auch dieses Tool nutzen, um quartalsweise Erkenntnisse aus wöchentlichen Synchronisationsmeetings zu sammeln oder Daten aus mehreren Anrufen in eine einzige kohärente Datenquelle mit einem einzigen Prompt zu extrahieren.

Ein Vielfachmultiplikator

So bequem dies bereits klingt, kommt der wahre Vorteil, wenn der Manager überhaupt nicht am Meeting teilnehmen kann. Mit Granolas Meeting-Notizen und einem tiefen Verständnis der Workflows des Managers und des Status vergangener Aufgaben kann der EA als sein Stellvertreter handeln.

Darüber hinaus ermöglicht Granola eine LLM-ähnliche Suche in einem Suchbereich, in dem Prompts eingegeben werden können. Zum Beispiel wollte ich gerade ein Meeting mit einem Kunden besuchen und versuchte, mich an den Namen seines Sohnes zu erinnern. Ich fragte Granola: “Wie heißt der Sohn von Nicole?” und eine Antwort wurde innerhalb von Sekunden zurückgegeben.

Wir haben gesehen, dass EAs, die Granola und andere AI-Tools nutzen, um ihre Finger auf dem Puls der täglichen Arbeit des Managers zu halten, selbstbewusst Check-ins mit Kunden sowie interne Synchronisationsmeetings leiten können. Wenn der Manager zurückkehrt, kann er einen Blick auf die Meeting-Notizen werfen und nie einen Schritt verpassen.

Mein eigener EA hat “Während Sie weg waren”-Dokumente mit AI erstellt, die Kategorien wie “Wichtige Updates”, “Meetings, die Sie verpasst haben” und “E-Mail-Digest” enthalten. Jeder dieser Punkte enthält alle wichtigen Updates und dringenden Artikel, die ich ansprechen muss, und es ist leicht, sie auf einen Blick zu verstehen. Dieses einfache Framework bringt mich sofort auf den neuesten Stand, und ich muss selten Nachfragen stellen, um den Kontext zu verstehen. Es funktioniert einfach.

Automatisierung zur Rettung

Ein einzelnes Tool kann einige kleine Erfolge bieten, aber wenn man weiß, wie man AI-Workflows miteinander verbindet, kann dort wirklich Zeit gespart werden.

Betrachten Sie den Prozess der Vorbereitung eines Managers auf ein Meeting mit einem neuen Kunden oder Lieferanten. Wenn man diese Arbeit manuell erledigen würde, müsste man Informationen über das Unternehmen suchen, relevante Daten intern finden, ein Briefing-Dokument vorbereiten und so weiter. Dies könnte eine Stunde oder mehr dauern, und das bevor das Meeting sogar beginnt.

Automatisierung ändert alles, und EAs, die in Zapier ausgebildet sind, können schnell einen Workflow erstellen, der den Großteil der Arbeit im Handumdrehen erledigt:

• Es beginnt mit einer einfachen Eingabe in HubSpot oder Google Sheets.
• Das Zapier-AI löst aus, um Unternehmensdaten zu ziehen und Highlights bereitzustellen.
• Die Daten werden mit internen Dokumenten verglichen, um relevante Gesprächspunkte zu identifizieren.
• Von dort aus wird ein Briefing-Dokument generiert, ein kurzer Slide-Deck wird automatisch vorbereitet und all dieses Material wird in einem Cloud-Ordner für den einfachen Zugriff des gesamten Teams platziert.
• Der Manager und das Support-Team erhalten eine E-Mail, die den Prozess zusammenfasst.

Teams, die diese Arten von Workflows nutzen, haben berichtet, dass sie die Vorbereitungszeit um bis zu 70 % reduzieren konnten, und da der Prozess wiederholbar und vorhersehbar ist, funktioniert er von Mal zu Mal.

Post-Meeting-Follow-ups funktionieren auf die gleiche Weise. Wenn das Meeting beendet ist, wird ein von Granola produzierter Transkript in Zapier zurückgeführt. AI entwirft eine präzise E-Mail an den Kunden, während interne Meeting-Notizen in einen dedizierten Slack-Kanal eingespeist werden.

Für besonders schwierige Workflows, die keine integrierte Zapier-Unterstützung haben, können EAs mit tiefem Wissen über ChatGPT-Prompting schnell ein Google Apps Script ohne Codierkenntnisse erstellen. Wir haben diesen Ansatz selbst verwendet, um Daten aus internen Unternehmens-Dashboards direkt in wöchentliche Berichte zu übertragen, Stunden langweiliger Copy/Paste-Arbeit auf einmal zu eliminieren.

Was kommt als Nächstes

Die EAs, die erfolgreich sind und gedeihen, sind nicht unbedingt diejenigen, die die meisten Tools lernen. Es sind diejenigen, die systemisch denken, die Hindernisse in Workflows identifizieren und lösen können und wissen, wo Automatisierung sicher Zeit sparen kann, während sie immer noch hervorragende Ergebnisse produziert.

Heute profitieren bereits die erfolgreichsten Manager von einem unterstützenden Team aus AI-fluenten Executive Assistants, die Systeme aufbauen können, die Bedürfnisse antizipieren, anstatt nur darauf zu reagieren.