Kuinka tekoälykäyttöiset avustajat muokkaavat työtä vuonna 2026

Tänään johtajan avustajan (EA) rooli on muuttunut dramaattisesti verrattuna siihen, mitä se oli vain kaksi vuotta sitten. Johtajan työn ja vapaa-ajan tasapainon tukeminen oli aikaisemmin pelkästään ajanhallintaa, mutta nyt EA:t ovat voimavaikutuksia, ja tehtävään vaaditaan uudenlainen joukko tekoälypohjaisia taitoja.

Ensimmäistä kertaa tekoäly on mahdollistanut yhden korkeasti koulutetun avustajan tukemisen useita johtajia työnkulkujen optimoinnin ja automaation kautta. Heidän tukensa syvyys johtaa heidät usein ottamaan rooleja, jotka muistuttavat enemmän johtajan apulaisjohtajaa kuin yksinkertaista avustajaa.

Kun me Viva Talentissa kysymme omilta EA:iltamme, mitä työkaluja he käyttävät eniten, samat nimet tulevat aina esiin: Slack, ChatGPT, Notion, Zapier, Granola, Claude, sähköpostiohjelmat (Gmail, Outlook tai Superhuman), projektinhallintatyökalut (kuten Monday.com) ja aikataulutustyökalut (mukaan lukien Vimcal).

Tämä on kuin kuka kukin työpaikan työkaluista, mutta itse lista ei ole mielenkiintoista; mielenkiintoista on, miten nämä työkalut voivat toimia yhdessä.

Olemme havainneet, että parhaat EA:t eivät ole tekoälytyökalujen keräilijöitä. He ovat työkalujen yhdistäjiä.

Slackin ottaminen haltuun

Useimmat yritykset käyttävät Slackiä kuin chat-palvelua. Parhaat EA:t käyttävät sitä kuin operaatiokeskuksena. Tässä on yksinkertainen esimerkki: pyyntö laitetaan Slackiin johtajalle. Useimmissa yrityksissä tämä pyyntö odottaa, kunnes joku muistaa ottaa sen käsittelyyn.

Älykkäämpi lähestymistapa? Määritä automaatiot emojien perusteella ja liitä Notion. Määritä emoji viestiin ja oikean Notion-integraation avulla se merkitään automaattisesti seurattavaksi tehtäväksi. Ilman, että tehtävää tarvitsee merkitä käsin tehtäväluetteloon ja se voidaan unohtaa, kaikki tehtävät ovat tilillä, eikä johtajan tarvitse koskaan ihmetellä, onko jotain jäänyt väliin.

Sähköpostikuormituksen parantaminen

Yksi ensimmäinen asia, mitä jokainen uusi tekoälykäyttäjä tekee, on pyytää sitä kirjoittamaan sähköpostin heidän puolestaan. EA:t ovat asiantuntijoita sähköpostin priorisoinnissa, ja heidän tekoälykäytönsä tulisi olla laajennus tähän kykyyn, mutta suurin väärinkäyttö ChatGPT:hen ja Claudeen on kohdella näitä työkaluja kuin hienoa autocomplete-työkalua, kun ne pystyvät paljon enemmän.

Jotkut tehokkaimmat toteutukset, joita olen nähnyt, liittyvät generatiivisiin tekoälytyökaluihin, jotka on koulutettu tietyn johtajan sähköposti- ja Slack-viestintään. Tekoälyjärjestelmä ottaa haltuun johtajan viestintätyylin, sävyn, mieltymykset ja kiinnostuksen kohteet. Se voi sitten kirjoittaa sähköposteja hänen äänensä kanssa, suodattaa pois viestit, joita hän ei halua, tai tiivistää 100-sivuisen raportin muutamaan olennaiseen kohtaan, jotka ovat tärkeitä kyseiselle henkilölle.

Se, mitä aiemmin kesti 15 tai 20 minuuttia, kun luettiin sähköposteja ja ymmärrettiin asiayhteys, voi nyt kestää vain sekunteja. Johtaja voi nyt käyttää aikaa päätöksentekoon sen sijaan, että hän vain lukee ja kirjoittaa.

Sama pätee kokouksiin. Sen sijaan, että EA viettäisi koko kokouksen ottamalla muistiinpanoja, he voivat käyttää ratkaisuja kuten Granolaa tähän tehtävään. Yhdistämällä tämän hyvin rakennetun ChatGPT-promptin kanssa, kokousmuistiinpanot ovat valmiina jaetaväksi, ennen kuin ihmiset ovat edes poistuneet huoneesta. Johtajan avustaja voi myös käyttää tätä työkalua keräämään neljännesvuosiraportteja viikoittaisista synkrointikokouksista tai poimia tietoja useista puheluista yhteen koherenttiin tietolähteeseen yhdellä promptilla.

Voimavaikutus

Vaikka tämä kuulostaa jo hyvin kätevältä, todellinen avain on, kun johtaja ei voi osallistua kokoukseen lainkaan. Granolan kokousmuistiinpanojen ja syvän ymmärryksen johtajan työnkulusta ja aiempien toimien tilasta avustaja voi toimia hänen edustajanaan.

Lisäksi Granola mahdollistaa LLM-tyyppisen haun hakuosiossa, johon voi syöttää prompteja. Esimerkiksi kun olin menossa kokoukseen asiakkaan kanssa ja yritin muistaa hänen lapsensa nimeä, kysyin Granolalta: “Mikä on Nicole:n pojan nimi?” ja vastaus tuli takaisin sekunneissa.

Olemme nähneet, että EA:t, jotka hyödyntävät Granolaa ja muita tekoälytyökaluja, voivat seurata johtajan päivittäistä työtä ja toimia itsevarmasti asiakastapaamisissa sekä sisäisissä synkrointikokouksissa. Kun johtaja palaa, hän voi vilkaista kokousmuistiinpanot ja ei koskaan jää paitsi.

Omani EA on rakentanut “Kun sinä poistuit” -dokumentteja tekoälyllä luokilla kuten “Tärkeät päivitykset”, “Kokoukset, joissa sinä et osallistunut” ja “Sähköpostitietojen tiivistelmä”. Kussakin näistä on kaikki tärkeät päivitykset ja kiireelliset asiat, joita minun on otettava haltuun, ja ne on helppo ymmärtää yhdellä silmäyksellä. Tämä yksinkertainen kehys tuo minut ajan tasalle ilman turhaa selittelyä, ja harvoin minun tarvitsee kysyä seuraavia kysymyksiä ymmärtääkseni asiayhteyden. Se toimii yksinkertaisesti.

Automaatio pelastaa

Yksittäinen työkalu voi antaa joitakin pieniä voittoja, mutta kun tiedät, miten tekoälytyönkulut voidaan saada puhumaan toistensa kanssa, siinä vaiheessa aikaa voidaan todella säästää.

Otetaan esimerkksi prosessi, jossa valmistellaan johtajaa uuden asiakkaan tai toimittajan kokoukseen. Tekemällä tämän työn käsin, olisi etsittävä tietoa yrityksestä, etsittävä olennaisia tietoja sisäisesti, valmisteltava esittelydokumentti jne. Tämä voisi kestää tunnin tai enemmän, ja se on ennen kuin kokous edes alkaa.

Automaatio muuttaa kaiken, ja EA:t, jotka ovat koulutettuina Zapierissa, voivat nopeasti luoda työnkulun, joka tekee suurimman osan työstä silmänräpäyksessä:

• Se alkaa yksinkertaisesta syötteestä HubSpotissa tai Google Sheetsissä.
• Tämä lausuttaa Zapierin tekoälyä hakemaan yrityksen tietoja ja antamaan korkeakouluja.
• Tiedot verrataan sisäisiin asiakirjoihin tunnistamaan olennaiset puhetilanteet.
• Siitä lähtien luodaan esittelydokumentti, lyhyt esitysdiakuvapaketti valmistellaan automaattisesti, ja kaikki materiaali asetetaan pilvihakemistoon helposti saataville koko tiimille.
• Johtaja ja tukitiimi saavat sähköpostin, jossa kerrotaan prosessista.

Tiimit, jotka käyttävät näitä työnkuluja, ovat ilmoittaneet lykänneensä valmisteluaikaa jopa 70 prosentilla, ja koska prosessi on toistettavissa ja ennustettavissa, se toimii kerta toisensa jälkeen.

Kokousten jälkeen seuranta toimii samalla tavoin. Kun kokous päättyy, Granolan tuottama kokousmuistiinpano syötetään takaisin Zapieriin. Tekoäly luonnostelee konsien sähköpostin, kun taas sisäiset kokousmuistiinpanot syötetään omalle Slack-kanavalle.

Erityisen haastavien työnkulkujen osalta, joilla ei ole valmiita Zapier-tukea, EA:t, joilla on syvä tietämys ChatGPT-promptin rakentamisesta, voivat nopeasti rakentaa Google Apps Scriptin ilman koodaustaitoja. Olemme itse käyttäneet tätä lähestymistapaa poimimaan tietoja sisäisistä yrityspaneleista suoraan viikoittaisiin raportteihin, mikä poistaa tuntien mittaisen kopiointi- ja liittämistyön yhdessä hetkessä.

Mitä seuraavaksi

EA:t, jotka menestyvät ja selviävät, eivät välttämättä ole niitä, jotka oppivat eniten työkaluja. Ne, jotka ajattelevat järjestelmällisesti, voivat tunnistaa ja ratkaista esteitä työnkuluissa, ja tietävät, missä automaatio voi turvallisesti säästää aikaa tuottaen silti erinomaisia tuloksia. Tämä on avain menestykseen.

Tämänhetkiset menestyneimmät johtajat hyötyvät jo tekoälyä puhuvien avustajien tukiryhmästä, jotka voivat rakentaa järjestelmiä, jotka ennustavat tarpeita, eivät vain reagoi niihin.